Comparar AWS Data Pipeline e Azure Data Factory 
- Os usuários relatam que o AWS Data Pipeline se destaca em suas capacidades de extração, com uma pontuação de 9,1, permitindo uma integração perfeita com várias fontes de dados. Em contraste, o Azure Data Factory também se sai bem nessa área, mas é notado por seus recursos superiores de transformação, com uma pontuação de 9,3, que os revisores dizem melhorar a manipulação e preparação de dados.
- Os revisores mencionam que a facilidade de configuração do Azure Data Factory é uma vantagem significativa, com uma pontuação de 9,0 em comparação com a pontuação mais baixa do AWS Data Pipeline de 6,9. Os usuários do G2 apreciam a interface intuitiva e o processo de integração simplificado do Azure Data Factory, tornando-o mais acessível para novos usuários.
- Os usuários do G2 destacam as capacidades de automação do AWS Data Pipeline, com uma pontuação de 9,2, que permite um agendamento e execução eficientes de fluxos de trabalho de dados. No entanto, os usuários relatam que os recursos de automação do Azure Data Factory são mais robustos, particularmente com sua integração de gatilhos e ferramentas de monitoramento, levando a uma satisfação geral mais alta.
- Os revisores mencionam que a qualidade do suporte para o Azure Data Factory é avaliada mais alta em 8,8 em comparação com os 8,3 do AWS Data Pipeline. Os usuários apreciam a capacidade de resposta e a utilidade da equipe de suporte do Azure, que dizem contribuir para uma melhor experiência geral ao solucionar problemas.
- Os usuários dizem que a escalabilidade do AWS Data Pipeline é impressionante, com uma pontuação de 9,3, permitindo que as empresas lidem com grandes volumes de dados de forma eficiente. No entanto, o Azure Data Factory é frequentemente elogiado por sua flexibilidade em escalar recursos dinamicamente, o que os revisores mencionam ser crucial para se adaptar a cargas de trabalho de dados em mudança.
- Os revisores relatam que a direção do produto para o Azure Data Factory é altamente avaliada em 9,8, indicando forte confiança em seu desenvolvimento futuro e aprimoramentos de recursos. Em contraste, a pontuação mais baixa do AWS Data Pipeline de 6,1 sugere alguma incerteza entre os usuários em relação ao seu roteiro de longo prazo e atualizações.
AWS Data Pipeline vs Azure Data Factory
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam Azure Data Factory mais fácil de usar, configurar e administrar. Também preferiram fazer negócios com Azure Data Factory em geral.
- Os revisores sentiram que Azure Data Factory atende melhor às necessidades de seus negócios do que AWS Data Pipeline.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Azure Data Factory é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Azure Data Factory em relação ao AWS Data Pipeline.
O Data Pipeline se integra muito bem com o EMR, e é fácil implantar pipelines via CloudFormation, tornando a automação possível. Nós o usamos para gerenciar fluxos de trabalho complexos de map-reduce e geralmente funciona de forma bastante suave.
Realmente deveria ser redesenhado, pois um blob JSON é uma maneira terrível de organizar trabalhos SQL. Por que as coisas não podem ser agendadas como um calendário ou solicitação de reunião?
As melhores características, de acordo comigo, são Integração de Dados Híbridos, Movimento de Dados, Orquestração e Agendamento e Integração com outros Serviços Azure.
Às vezes, torna-se difícil compreender os erros devido aos quais o pipeline de dados falha. Mesmo após procurar na internet, isso não ajuda, então talvez a mensagem de erro possa ser melhorada, o que ajuda os usuários a compreender e resolver facilmente.
O Data Pipeline se integra muito bem com o EMR, e é fácil implantar pipelines via CloudFormation, tornando a automação possível. Nós o usamos para gerenciar fluxos de trabalho complexos de map-reduce e geralmente funciona de forma bastante suave.
As melhores características, de acordo comigo, são Integração de Dados Híbridos, Movimento de Dados, Orquestração e Agendamento e Integração com outros Serviços Azure.
Realmente deveria ser redesenhado, pois um blob JSON é uma maneira terrível de organizar trabalhos SQL. Por que as coisas não podem ser agendadas como um calendário ou solicitação de reunião?
Às vezes, torna-se difícil compreender os erros devido aos quais o pipeline de dados falha. Mesmo após procurar na internet, isso não ajuda, então talvez a mensagem de erro possa ser melhorada, o que ajuda os usuários a compreender e resolver facilmente.
