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Azure Machine Learning und Kong Gateway vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (40.3% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
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Azure Machine Learning
Sternebewertung
(88)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Azure Machine LearningKong Gateway
Sternebewertung
(269)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (40.3% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Kostenlose Testversion verfügbar
Erfahren Sie mehr über Kong GatewayZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Bewertungen sagen, dass Kong Gateway in der Benutzerfreundlichkeit mit einer Punktzahl von 8,6 hervorragend abschneidet, was es für Entwickler und Betriebsteams benutzerfreundlich macht, während Azure Machine Learning mit einer Punktzahl von 8,5 dicht folgt, was für einige Benutzer eine etwas steilere Lernkurve bedeutet.
- Benutzer berichten, dass das Pay-As-You-Go-Preismodell von Kong Gateway für mittelständische Unternehmen vorteilhaft ist und Flexibilität bei der Budgetierung ermöglicht, während die Preisstruktur von Azure Machine Learning weniger klar ist, was für potenzielle Käufer ein Anliegen sein kann.
- Rezensenten erwähnen, dass Kong Gateway eine höhere Gesamtanzahl an Bewertungen (274) im Vergleich zu Azure Machine Learning (85) hat, was auf eine etabliertere Benutzerbasis und potenziell robustere Community-Unterstützung hindeutet.
- Benutzer auf G2 heben hervor, dass beide Produkte die Anforderungen gleichermaßen gut erfüllen und eine Punktzahl von 8,5 erreichen, aber Kong Gateway wird für seine starken API-Management-Funktionen gelobt, die für die Integration in Microservices-Architekturen entscheidend sind.
- G2-Benutzer geben an, dass Azure Machine Learning zwar einen leichten Vorteil in der Qualität des Supports mit einer Punktzahl von 8,6 hat, der Support von Kong Gateway jedoch immer noch hoch bewertet wird mit 8,3, wobei Benutzer die Reaktionsfähigkeit des Support-Teams schätzen.
- Rezensenten erwähnen, dass Kong Gateway in der Produktentwicklung mit einer Punktzahl von 9,3 glänzt, was ein starkes Engagement für Innovation und Benutzerfeedback widerspiegelt, während Azure Machine Learning mit einer Punktzahl von 9,0 ebenfalls als zukunftsorientiert angesehen wird, aber im Vergleich dazu etwas weniger.
Azure Machine Learning vs Kong Gateway
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Kong Gateway einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Kong Gateway zu machen.
- Azure Machine Learning und Kong Gateway erfüllen beide die Anforderungen unserer Gutachter in vergleichbarem Maße.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Azure Machine Learning.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Kong Gateway gegenüber Azure Machine Learning.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarKong Gateway
Kong Konnect
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Pro Monat
- Der einfachste Weg, um mit Kong Gateway zu beginnen
- Anpassbares Entwicklerportal
- Plugins zur Erweiterung der Fähigkeiten, einschließlich Authentifizierung, Autorisierung, Ratenbegrenzung, Transformationen, Sicherheit und mehr
Kostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarKong Gateway
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
8.5
233
Einfache Bedienung
8.5
80
8.6
236
Einfache Einrichtung
8.3
57
8.4
179
Einfache Verwaltung
8.3
49
8.4
137
Qualität der Unterstützung
8.6
74
8.3
220
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
8.7
126
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
9.3
224
Funktionen
MLOps-Plattformen22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
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Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.4
56
Nicht genügend Daten
system
8.6
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.6
51
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
54
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
53
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
52
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.4
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.1
45
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
45
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
38
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
42
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.8
50
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
51
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
51
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Entwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
81
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
78
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
78
Zusammenarbeit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
77
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
77
Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Entwicklung - API-Plattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
10
Zusammenarbeit - API-Plattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
10
API-Management - API-Plattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
10
Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
API-Konstruktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
174
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
177
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
177
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
173
API-Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
179
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
180
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
175
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
162
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
178
Datenintegration
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
171
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
160
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
170
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Azure Machine Learning und Kong Gateway sind kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)
Einzigartige Kategorien
Azure Machine Learning ist kategorisiert als MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Generative KI-Infrastruktur, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Machine Learning
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kong Gateway
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
28.2%
Computersoftware
14.1%
Unternehmensberatung
8.2%
Bildungsmanagement
5.9%
hochschulbildung
4.7%
Andere
38.8%
Computersoftware
23.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
12.5%
Finanzdienstleistungen
8.8%
Banking
6.2%
Computer- und Netzwerksicherheit
4.8%
Andere
44.7%
Top-Alternativen
Diskussionen
Wofür wird Azure Machine Learning Studio verwendet?
1 Kommentar
AR
Kurz gesagt, um hochwertige Modelle schneller und mit Vertrauen zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten.Mehr erfahren
Azure Machine Learning hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
What does KONG software do?
3 Kommentare
TP
Großartige Frage! Kong API Gateway ist eine Plattform für Service-Konnektivität, die es Teams ermöglicht, ihre Dienste in jeder Umgebung und Architektur zu...Mehr erfahren
Wofür wird das Kong API-Gateway verwendet?
1 Kommentar
Offizielle Antwort von Kong Gateway
Hallo,
Kong Gateway ist eine cloud-native API-Managementlösung, die es Ihnen ermöglicht, Ihre APIs und Microservices zu erstellen, auszuführen und zu...Mehr erfahren
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