Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Databricks Data Intelligence Platform plus facile à utiliser. Cependant, Google Cloud BigQuery est plus facile à mettre en place et à administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire affaire avec Google Cloud BigQuery dans l'ensemble.
Une excellente expérience qui combine ML-Runtimes - MLFlow et Spark. La capacité d'utiliser Python et SQL de manière transparente sur une seule plateforme. Étant donné que les notebooks databricks peuvent être enregistrés comme scripts python en...
Un consultant spécifié ou spécialisé est nécessaire pour configurer l'outil en raison de la complexité de son adaptabilité. Le prix est élevé par rapport à des outils similaires sur le marché.
Facilité d'utilisation et interrogation directe.
Inconvénients : Limites de ressources. En raison de la manière dont Google Cloud BigQuery utilise les nœuds, les processus SQL typiques impliquant des fonctions de fenêtre peuvent échouer. Nous avons régulièrement atteint les limites de ressources...
Une excellente expérience qui combine ML-Runtimes - MLFlow et Spark. La capacité d'utiliser Python et SQL de manière transparente sur une seule plateforme. Étant donné que les notebooks databricks peuvent être enregistrés comme scripts python en...
Facilité d'utilisation et interrogation directe.
Un consultant spécifié ou spécialisé est nécessaire pour configurer l'outil en raison de la complexité de son adaptabilité. Le prix est élevé par rapport à des outils similaires sur le marché.
Inconvénients : Limites de ressources. En raison de la manière dont Google Cloud BigQuery utilise les nœuds, les processus SQL typiques impliquant des fonctions de fenêtre peuvent échouer. Nous avons régulièrement atteint les limites de ressources...