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Apache Airflow und pip python vergleichen 
Hervorgehobene Produkte
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (44.8% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (36.4% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Apache Airflow
Sternebewertung
(121)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (44.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Apache Airflowpip python
Sternebewertung
(34)4.6 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (36.4% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über pip pythonZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Apache Airflow in der Lage ist, komplexe Workflows zu verwalten, mit Funktionen wie gerichteten azyklischen Graphen (DAGs), die eine klare Visualisierung von Aufgabenabhängigkeiten ermöglichen, während pip python besser für einfachere Aufgabenautomatisierung ohne solch fortgeschrittene Workflow-Management-Fähigkeiten geeignet ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Einfachheit der Einrichtung für pip python deutlich höher ist, mit einer Bewertung von 9,4 im Vergleich zu Apache Airflows 7,7, was darauf hindeutet, dass Benutzer pip python als einfacher zu installieren und zu konfigurieren empfinden.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die Qualität des Supports von Apache Airflow, bewertet mit 7,8, verbessert werden könnte, insbesondere im Vergleich zu pip pythons 8,2, was darauf hindeutet, dass Benutzer möglicherweise reaktionsschnellere Unterstützung bei der Verwendung von pip python finden.
- Benutzer auf G2 schätzen die Produktentwicklung von Apache Airflow, die mit 9,6 bewertet wird, was auf ein starkes Engagement für die Weiterentwicklung der Software mit Blick auf die Bedürfnisse der Benutzer hinweist, während pip python mit einer Bewertung von 8,9 als etwas weniger aggressiv in der Roadmap für zukünftige Verbesserungen wahrgenommen wird.
- Rezensenten sagen, dass, obwohl beide Produkte unterschiedliche Zwecke erfüllen, Apache Airflow in Umgebungen glänzt, die die Orchestrierung mehrerer Datenpipelines erfordern, während pip python für seine Einfachheit und Effektivität im Paketmanagement und der Skriptausführung bevorzugt wird.
- Benutzer berichten, dass die allgemeine Zufriedenheit mit der Erfüllung der Anforderungen bei pip python (9,4) höher ist als bei Apache Airflow (9,1), was darauf hindeutet, dass pip python die Benutzererwartungen in seinen Kernfunktionen besser erfüllen könnte.
Apache Airflow vs pip python
- Die Gutachter waren der Meinung, dass pip python den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Apache Airflow.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bieten Apache Airflow und pip python ähnliche Unterstützungsniveaus.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Apache Airflow gegenüber pip python.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Apache Airflow
Keine Preisinformationen verfügbarpip python
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Apache Airflow
Keine Informationen zur Testversion verfügbarpip python
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.0
90
9.4
21
Einfache Bedienung
8.4
90
9.4
21
Einfache Einrichtung
7.7
54
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
8.3
30
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.2
82
8.2
18
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
29
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
9.4
84
8.9
21
Funktionen
Einsatz
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
9
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
8.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
7.7
8
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Workflow-Design & Integration - KI-Orchestrierung
8.2
19
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
16
Nicht genügend Daten verfügbar
Leistungsoptimierung & Analytik - KI-Orchestrierung
7.9
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
16
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
16
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
16
Nicht genügend Daten verfügbar
Governance & Compliance Controls - KI-Orchestrierung
7.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
15
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
15
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Apache Airflow und pip python haben keine gemeinsamen Kategorien
Einzigartige Kategorien
Apache Airflow ist kategorisiert als KI-Orchestrierung und MLOps-Plattformen
pip python ist kategorisiert als Andere Entwicklung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Apache Airflow
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
pip python
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
21.6%
Computersoftware
17.2%
Finanzdienstleistungen
11.2%
Marketing und Werbung
4.3%
Banking
4.3%
Andere
41.4%
Computersoftware
15.2%
forschung
9.1%
Internet
9.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
9.1%
Bildungsmanagement
9.1%
Andere
48.5%
Diskussionen
Wer verwendet Apache Airflow?
1 Kommentar
FE
To send custom metadata to AtlanMehr erfahren
Is Apache airflow an ETL tool?
1 Kommentar
BM
Ja, wir können es verwenden, um ETL-Jobs zu planen und auszulösen und sie in einen logischen Arbeitsablauf zu orchestrieren.Mehr erfahren
Ist Airflow ein Framework?
1 Kommentar
YG
Ja, es ist ein Framework, das für die Orchestrierung von Arbeitsabläufen verwendet wird.Mehr erfahren
pip python hat keine Diskussionen mit Antworten
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