Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Databricks Data Intelligence Platform mais fácil de usar, configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Databricks Data Intelligence Platform no geral.
Uma ótima experiência que combina ML-Runtimes - MLFlow e Spark. A capacidade de usar Python e SQL de forma integrada em uma única plataforma. Como os notebooks do Databricks podem ser salvos como scripts Python em segundo plano, é incrível ter tanto a...
São necessárias muitas personalizações para alcançar a combinação certa de parametrização para um desempenho ideal. Por outro lado, o Snowflake oferece muitos recursos prontos para uso, sem que o desenvolvedor precise se preocupar com essas coisas.
conjuntos de recursos fáceis de usar, boas integrações
Quando há um lançamento de uma nova funcionalidade (como a bancada de trabalho ou a nova interface do notebook beta), elas permanecem em beta por um tempo muito longo. Além disso, experimentei com essas duas interfaces em particular alguns erros básicos,...
Uma ótima experiência que combina ML-Runtimes - MLFlow e Spark. A capacidade de usar Python e SQL de forma integrada em uma única plataforma. Como os notebooks do Databricks podem ser salvos como scripts Python em segundo plano, é incrível ter tanto a...
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São necessárias muitas personalizações para alcançar a combinação certa de parametrização para um desempenho ideal. Por outro lado, o Snowflake oferece muitos recursos prontos para uso, sem que o desenvolvedor precise se preocupar com essas coisas.
Quando há um lançamento de uma nova funcionalidade (como a bancada de trabalho ou a nova interface do notebook beta), elas permanecem em beta por um tempo muito longo. Além disso, experimentei com essas duas interfaces em particular alguns erros básicos,...