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Quel est le meilleur service de science des données pour les applications basées sur le cloud ?

Les équipes cloud-native ont besoin d'outils de science des données qui peuvent évoluer avec leur infrastructure, soutenir les flux de travail modernes et bien s'intégrer avec d'autres services cloud. Que l'objectif soit de construire des modèles prédictifs, d'exécuter des analyses ou de déployer l'apprentissage automatique en production, le choix de la bonne plateforme est crucial.

Voici quelques services de science des données très bien notés communs pour soutenir les applications basées sur le cloud :

  1. Vertex AI : Une plateforme ML entièrement gérée sur Google Cloud avec support pour AutoML et le déploiement de modèles personnalisés. Convient particulièrement aux équipes déjà en développement sur GCP.
  2. Databricks Data Intelligence Platform : Combine le traitement de données à l'échelle du cloud avec le développement collaboratif de ML. Souvent utilisé dans les environnements cloud pour des flux de travail unifiés de données et d'IA.
  3. Deepnote : Carnets collaboratifs basés sur le web qui s'intègrent avec le stockage cloud et les sources de données. Idéal pour les équipes itérant rapidement sur l'analyse et l'expérimentation.
  4. Dataiku : Offre une interface flexible pour les flux de travail avec ou sans code, avec des options de déploiement sur plusieurs fournisseurs de cloud. Soutient la collaboration entre utilisateurs techniques et métiers.
  5. Saturn Cloud : Environnement basé sur Jupyter avec des ressources de calcul évolutives. Conçu pour les utilisateurs de Python gérant des applications cloud lourdes en données avec un minimum de charge DevOps.

Quelles plateformes se sont révélées les plus efficaces pour soutenir le ML et l'analyse dans les systèmes basés sur le cloud ? Les retours d'équipes déployant en production ou intégrant à travers des écosystèmes cloud seraient particulièrement utiles.

Faites-moi savoir si vous souhaitez une version plus axée sur le déploiement, l'infrastructure ou les cas d'utilisation DevOps.

1 commentaire
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Hayata N.
HN
BBCOR Tester
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J'ai entendu dire que Vertex AI et Databricks Data Intelligence Platform sont tous deux performants pour la science des données dans les applications basées sur le cloud. Lequel offre un meilleur flux de travail pour le développement et le déploiement de modèles ?
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