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Amazon SageMaker und Cloudera Data Engineering vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (39.1% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
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Amazon SageMaker
Sternebewertung
(45)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Amazon SageMakerCloudera Data Engineering
Sternebewertung
(23)4.7 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (39.1% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Cloudera Data EngineeringZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Amazon SageMaker in seinen Modell-Trainings-Fähigkeiten mit einer Bewertung von 8,9 hervorragend ist, während Cloudera Data Engineering im Modellentwicklung mit einer Bewertung von 9,4 glänzt. Rezensenten erwähnen, dass SageMakers vorgefertigte Algorithmen für eine schnelle Bereitstellung vorteilhaft sind, aber Clouderas umfangreiche Feature-Engineering-Tools mehr Flexibilität für komplexe Projekte bieten.
- Rezensenten erwähnen, dass Cloudera Data Engineering eine überlegene Einfachheit der Einrichtung mit einer Bewertung von 9,7 im Vergleich zu SageMakers 8,4 hat. Benutzer auf G2 schätzen Clouderas optimierten Onboarding-Prozess, der es Teams ermöglicht, schnell ohne umfangreiche Schulung zu starten.
- Benutzer sagen, dass Cloudera Data Engineering bessere Datenaufnahme- und -aufbereitungs-Funktionen bietet, mit einer Bewertung von 9,4, während SageMaker 8,1 erreicht. Rezensenten heben Clouderas robuste Datenpipeline-Integration hervor, die den Prozess der Datenvorbereitung für die Analyse vereinfacht.
- G2-Benutzer berichten, dass Amazon SageMaker eine flexiblere Managed Service-Erfahrung mit einer Bewertung von 9,5 bietet, verglichen mit Clouderas 9,1. Benutzer schätzen SageMakers Fähigkeit, Ressourcen dynamisch basierend auf der Arbeitslast zu skalieren, was entscheidend für die Bewältigung variierender Datenlasten ist.
- Benutzer auf G2 erwähnen, dass Cloudera Data Engineering in der Qualität des Supports mit einer Bewertung von 9,3 hervorragend ist, während SageMaker 8,7 erreicht. Rezensenten loben häufig Clouderas reaktionsschnellen Kundenservice und umfassende Dokumentation, die helfen, Probleme schnell zu lösen.
- Rezensenten sagen, dass beide Plattformen stark in der AI-Multi-Cloud-Unterstützung sind, aber Cloudera Data Engineerings Integrationsfähigkeiten als umfangreicher angesehen werden, was nahtlose Verbindungen über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg ermöglicht, was ein bedeutender Vorteil für Organisationen mit unterschiedlichen Infrastrukturbedürfnissen ist.
Amazon SageMaker vs Cloudera Data Engineering
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Cloudera Data Engineering einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Cloudera Data Engineering zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Cloudera Data Engineering den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Amazon SageMaker.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Cloudera Data Engineering.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Cloudera Data Engineering gegenüber Amazon SageMaker.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Amazon SageMaker
Keine Preisinformationen verfügbarCloudera Data Engineering
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Amazon SageMaker
Keine Informationen zur Testversion verfügbarCloudera Data Engineering
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
37
9.2
23
Einfache Bedienung
8.4
38
9.3
23
Einfache Einrichtung
8.5
25
9.8
7
Einfache Verwaltung
8.4
20
9.5
7
Qualität der Unterstützung
8.6
33
9.2
22
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
20
9.3
7
Produktrichtung (% positiv)
9.0
36
10.0
23
Funktionen
MLOps-Plattformen22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
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Einsatz
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Einsatz
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Management
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Transaktionen
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Management
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Generative KI
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Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.7
36
9.4
17
system
8.2
19
9.5
16
Modellentwicklung
8.7
29
9.8
16
8.2
28
9.3
17
8.3
33
9.2
15
8.9
33
9.3
16
Modellentwicklung
8.4
19
9.2
15
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.9
26
9.2
16
9.1
28
9.4
16
8.9
25
9.3
16
9.0
28
9.2
16
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.2
17
9.6
15
9.2
18
9.6
14
Einsatz
8.6
32
9.3
16
8.6
32
9.5
17
9.0
31
9.4
16
Generative KI
8.6
6
9.4
14
9.2
6
9.0
14
8.3
5
9.1
15
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
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Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
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Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
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Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
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Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
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Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
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Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
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Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
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Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
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Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Amazon SageMaker und Cloudera Data Engineering sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Amazon SageMaker ist kategorisiert als MLOps-Plattformen, Generative KI-Infrastruktur, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Cloudera Data Engineering hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Amazon SageMaker
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Cloudera Data Engineering
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
19.0%
Computersoftware
16.7%
Marketing und Werbung
4.8%
Internet
4.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
4.8%
Andere
50.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
26.1%
Computersoftware
26.1%
Beratung
13.0%
Banking
8.7%
Programmentwicklung
4.3%
Andere
21.7%
Top-Alternativen
Diskussionen
Was ist der beste Weg, um Sagemaker-Modelle mit Kubernetes zu integrieren?
1 Kommentar
VJ
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-sagemaker-operators-for-kubernetes/Mehr erfahren
Wie erreiche ich mit dieser Plattform die meisten meiner Entwickler?
1 Kommentar
VJ
Sie können den Zugriff über IAM-Benutzer und -Rollen verwalten und ihnen je nach Bedarf Zugriff gewähren. Sagemaker verfügt standardmäßig über alle...Mehr erfahren
Amazon SageMaker hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Cloudera Data Engineering hat keine Diskussionen mit Antworten
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