# Google Cloud Dataflow Reviews **Vendor:** Google **Category:** [Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme](https://www.g2.com/de/categories/big-data-processing-and-distribution) **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 45 ## About Google Cloud Dataflow Cloud Dataflow ist ein vollständig verwalteter Dienst zur Transformation und Anreicherung von Daten in Stream- (Echtzeit) und Batch-Modi (historisch) mit gleicher Zuverlässigkeit und Ausdruckskraft. Mit seinem serverlosen Ansatz zur Ressourcenbereitstellung und -verwaltung haben Sie Zugriff auf nahezu unbegrenzte Kapazitäten, um Ihre größten Datenverarbeitungsherausforderungen zu lösen, während Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen. ## Google Cloud Dataflow Pros & Cons **What users like:** - Benutzer schätzen die **Echtzeitanalyse** -Fähigkeiten von Google Cloud Dataflow, die Überwachung und Leistungsinformationen verbessern. (1 reviews) - Benutzer finden die **Benutzerfreundlichkeit** von Google Cloud Dataflow bemerkenswert, was die effiziente Erstellung und Überwachung von Streaming-Pipelines erleichtert. (1 reviews) - Benutzer finden die **einfache Verwaltung** von Streaming-Pipelines in Google Cloud Dataflow effizient und benutzerfreundlich. (1 reviews) - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Google Cloud Dataflow zur Verarbeitung von Ereignissen und zum Erstellen effizienter Streaming-Pipelines. (1 reviews) - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit für komplexe Streaming-Pipelines** in Google Cloud Dataflow, was ihre Ereignisverarbeitungserfahrung verbessert. (1 reviews) - Integrationen (1 reviews) - Echtzeit-Analysen (1 reviews) - Echtzeitverarbeitung (1 reviews) - Geschwindigkeit (1 reviews) - Streaming (1 reviews) **What users dislike:** - Benutzer finden Google Cloud Dataflow **teuer im Vergleich zu anderen Lösungen** , was seine Zugänglichkeit für einige Projekte beeinträchtigt. (1 reviews) - Benutzer finden Google Cloud Dataflow **teuer** im Vergleich zu Alternativen wie Apache Flink, was seinen Gesamtwert beeinträchtigt. (1 reviews) - Benutzer finden die **Installation von Google Cloud Dataflow herausfordernd** , insbesondere bei der Implementierung komplexer Funktionen wie Wasserzeichen. (1 reviews) - Benutzer finden **Lernschwierigkeiten** mit Google Cloud Dataflow aufgrund seines komplexen Implementierungsprozesses und der Kostenbedenken. (1 reviews) ## Google Cloud Dataflow Reviews ### 1. Vollständig verwalteter Dataflow, der für Echtzeitereignisse skaliert **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Aayush M. | Data Engineer - Associate, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 17, 2026 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Das Beste an Dataflow ist seine vollständig verwaltete Fähigkeit, sodass wir keine Infrastruktur verwalten müssen und es sich leicht skalieren lässt. Es bietet auch viele Vorlagen, die für Anfänger und Entwickler auf mittlerem Niveau nützlich sind, und darüber hinaus können sie die Konfiguration und Pipeline leicht aktualisieren und Prozesse mit Petabyte an Daten ausführen. Außerdem unterstützt es das Yaml SDK, das die Abhängigkeiten von Apache Beam ebenfalls entfernt. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Wenn wir mit verteiltem Rechnen arbeiten, ist es schwierig, die richtige Konfiguration zu erhalten, insbesondere für neue Benutzer ist es sehr komplex, sie einzurichten, und meistens kostet es viel, wenn es nicht richtig eingestellt ist. Und da es nur Apache Beam unterstützt, sind einige der Konzepte sehr schwer zu verstehen. Außerdem könnten sie an der Überwachung und Protokollierung arbeiten, manchmal ist es nicht klar. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wann immer es einen neuen Anwendungsfall für Datenmigration, Datenverarbeitung, Datentransformation gibt, ist für mich die erste Wahl immer Dataflow, weil es sowohl Batch- (GCS, On-Prem-Server usw.) als auch Streaming-Daten (Kafka, Pub/Sub) auf eine Weise handhabt, die sich leicht horizontal skalieren lässt, um eine schnellere Verarbeitung zu ermöglichen. Insgesamt löst es Herausforderungen bei der großflächigen Verarbeitung in GCP-Umgebungen, während der operative Aufwand nahezu auf null reduziert wird. ### 2. Cloud Dataflow - Beste Plattform für Event-Streaming **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sanyam G. | Software Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 02, 2025 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Google Cloud Dataflow ist extrem einfach zu verwenden, um Ereignisströme zu verarbeiten. Der Aufbau komplexer Streaming-Pipelines ist mit Dataflow einfach und effizient. Es bietet Echtzeitüberwachung der Streaming-Pipeline mit wichtigen Metriken wie Durchsatz, CPU- und Speicherauslastung. Es ist einfach, es mit Datenquellen und -senken wie Cloud Pub/Sub, Kafka und Cloud Spanner zu integrieren. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Es ist im Vergleich zu anderen Lösungen wie Apache Flink kostspielig. Schwierig, Wasserzeichen zu implementieren. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende Cloud Dataflow, um Streaming-Ereignisse zu verarbeiten und komplexe Operationen darauf auszuführen. Es spart Zeit, da man keinen Code von Grund auf für die Verarbeitung von Ereignissen schreiben muss. Es bietet von Haus aus Beobachtbarkeit der erstellten Pipelines. Es unterstützt auch automatisches Skalieren. ### 3. Daten-Streaming mit GCP Dataflow **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Amit C. | Data Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 12, 2023 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** GCP Dataflow verwaltet mühelos Big-Data-Aufgaben und vereint Code mit Apache Beam. Es ist ein Teamplayer von Google Cloud und glänzt mit Diensten wie BigQuery. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** - nicht viele Dokumentationen und Ressourcen sind verfügbar Kostenkomplexitäten erfordern Wachsamkeit, und externe Verbindungen benötigen möglicherweise besondere Aufmerksamkeit. Während es sich gut in die Google Cloud-Umgebung einfügt, könnte die Abhängigkeit vom Ökosystem für diejenigen in anderen Cloud-Umgebungen nicht geeignet sein. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Da es sich um ein serverloses Apache Beam handelt, hilft es, Streaming-Daten nahtlos zu laden und sich keine Sorgen über Backend-Dienste und Fehlertoleranz zu machen. ### 4. Dataflow löst das Problem von ETL im großen Maßstab mit erstklassiger Beobachtbarkeit. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** joseph k. | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 30, 2023 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Cloud Dataflow ermöglicht es Ihnen, einen Daemon zu haben, der ETL durchführt und gleichzeitig erstklassige Beobachtbarkeit bietet. Vorher war ich an lang laufende Jobs mit schlechter Beobachtbarkeit gewöhnt oder an Low/No-Code-Tools, die es mir nicht erlaubten, Aufgaben so zu konfigurieren, wie ich es mit Code wollte. Dataflow ermöglicht es mir, Apache Beam auf Python effektiv zu nutzen, um eine wiederholbare und leicht zu überwachende Lösung zu schaffen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Die Python-Beispiele könnten viel umfassender sein. Auch das Nebenläufigkeitsmodell ist schwer zu verstehen, ich erlebe manchmal Sperrkonflikte mit gleichzeitig laufenden DoFn-Instanzen, und es ist nicht ganz klar, wie viele gleichzeitige Threads meine Arbeitslast verarbeiten. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Dataflow ermöglicht es mir, eine kontinuierliche Streaming-ETL-Arbeitslast durchzuführen, während ich wichtige Metriken für Durchsatz, Latenz und Fehler überwachen kann, ohne ständig ein Protokoll verfolgen zu müssen. ### 5. Leistungsstarke Plattform **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** SAHIL Y. | Education counsellor, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 12, 2023 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Google Cloud Dataflow optimiert und verwaltet automatisch Ressourcen für Sie. Diese Plattform unterstützt mehrere Programmiersprachen, darunter Python, Java und SQL, und erleichtert es Entwicklern, sich auf das Schreiben von Code zu konzentrieren. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Bis jetzt habe ich noch keinen Nachteil gefunden. Ich liebe es einfach, und jedes Update dieser Plattform lässt mich erneut verlieben. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Google Cloud Dataflow optimiert automatisch meine Daten, sodass ich mir keine Sorgen über Dinge wie Lastenausgleich, Skalierung oder Fehlertoleranz machen muss, und es bietet mir auch eine breite Palette von Überwachungs- und Debugging-Tools. ### 6. Dataflow ist ziemlich gut in das Google-Cloud-Ökosystem integriert. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mohit J. | Senior Software Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 01, 2023 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Fehlertoleranz ist das Beste an Dataflow mit der einfachen Möglichkeit, den Job zu starten und zu überwachen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Python-SDK scheint weniger entwickelt. Kafka-Integration für Python ist nicht bereit für die Produktion. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es gibt mehrere Pipelines, um von Pub/Sub und Kafka zu lesen, zu verarbeiten und in BigQuery zu schreiben. Andere Pipelines werden verwendet, um Daten in einen S3-Bucket zu verschieben. ### 7. Großartige Visualisierungen, schwierig zu debuggen **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 30, 2023 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Visualisierungen Ihrer Knoten und Einblicke während der Laufzeit bezüglich der Ausführung, wie viele Knoten hochgefahren wurden. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Sobald Sie einen Lauf starten, gibt es keine Möglichkeit, ihn abzubrechen oder zu beenden. Das bedeutet, wenn Sie während der Ausführung Probleme bemerken, sind Sie ziemlich festgefahren. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir können Hunderttausende von Artikeln auf eine optimierte Weise verarbeiten, indem wir die Ausgabe zwischen den Phasen transportieren und effizient auf über 50 Maschinen parallel skalieren. ### 8. Dataflow ist mein bevorzugtes Werkzeug für allgemeine [groß angelegte] Datenverarbeitungsanforderungen. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Marketing und Werbung | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 12, 2023 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Ich mag Apache Beam wirklich, das ich mit Dataflow verwende. Es funktioniert gut auf Google Cloud sowohl für Batch- als auch für Stream-Verarbeitung. Die Berechnung funktioniert einfach, und es ermöglicht unseren Dateningenieuren, ihre Aufgaben zu erledigen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Einige der Marketingmaßnahmen - vor Jahren - waren übertrieben. Heutzutage wird der Hype gerechtfertigt. Ich bin traurig, dass es nicht von mehr Menschen genutzt wird, weil es so mächtig ist. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir verwenden Dataflow sowohl für Big Data als auch für Stream-Verarbeitung. Einen zuverlässigen Dienst für beide Aufgaben zu haben, hält unsere Dateningenieure darauf fokussiert, was wirklich zählt - Geschäftswert schaffen, Erkenntnisse gewinnen, unseren internen Kunden helfen usw. ### 9. Ein großartiges Werkzeug zur Entwicklung von Stream-Datenpipelines **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Taapas A. | Advisor, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 25, 2023 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Die Benutzeroberfläche ist sehr einfach und die Zeitpläne und Aufgaben können sehr leicht erstellt werden. Auch die Unterstützung für Vorlagen in Java und Python ist unglaublich. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Der Parameter und die Vorlagen sind sehr starr, und weiteres Debugging ist schwierig, da die Protokolle nicht sehr hilfreich sind. Wenn eine Pipeline fehlschlägt, sind die Fehler und Protokolle oft unzureichend. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Google Dataflow half mir geholfen, GBs und TBs an Daten zu streamen und sie meiner Verarbeitungspipeline zuzuführen. ### 10. Erstaunliche Erfahrung mit Google Cloud Dataflow **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shiv Shikhar S. | Tech Blogger, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 15, 2022 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Google Dataflow ist großartig, da es die einfachste und reibungsloseste Erfahrung beim Laden von Daten bietet, sei es in Batch oder Streaming. Die besten Aspekte sind: 1. Es bietet 100% effiziente Big-Data-Verarbeitung zusammen mit einfacher Datenmigration. 2. Fähigkeit, benutzerdefinierte Apps zu erstellen und APIs zu entwerfen. 3. Seine entwicklerfreundliche Benutzeroberfläche und Arbeitsweise. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Ich denke, es ist eine der besten Plattformen, um mit Big Data zu arbeiten, aber die Tatsache, dass es sehr schwer zu verstehen ist. Selbst die Hilfsanleitungen und die Dokumentation sind begrenzt und die Gemeinschaft ist nicht so groß. Ich weiß, dass es in den kommenden Jahren gelöst werden kann und hoffe, dass es so schnell wie möglich erreicht wird. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Unser Unternehmen arbeitet an aufstrebenden Technologien, um die Verfügbarkeit und Nachfrage von Werkzeugen und Datenverarbeitungsmechanismen zu verstehen. Wir verwenden im Wesentlichen Google Cloud Dataflow, um Daten und deren Manipulation zu verwalten. Außerdem nutzen wir Funktionen wie Predictive Analysis, Modellmanagement, Automatisierung und maschinelles Lernen sowie die Arbeit mit Big Data. ### 11. Ich habe die Google Cloud Platform zu Lernzwecken genutzt. **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computerhardware | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 14, 2023 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Big Query ist die Funktion, die in Google Cloud am meisten gemocht wird. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Bisher habe ich noch nichts gefunden, was mir an dieser Plattform nicht gefällt. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe seine vollständigen Funktionen noch nicht erkundet. ### 12. Weg, um Ihre Daten von einem Ort zum anderen zu verschieben **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jordy H. | Data Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 21, 2022 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Dataflow kann problemlos auf mehrere Instanzen skalieren, wenn es eine große Menge an Daten verarbeitet. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Es ist manchmal schwierig, ein Problem in Ihrer Pipeline zu debuggen. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Serverloses Werkzeug für Batch- und Streaming-Daten ### 13. Werkzeug für cloudbasierte Datenverarbeitung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** V. R. | Asst mgr, Computersoftware, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 06, 2022 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Es handelt sich um ein PaaS-basiertes Angebot, das auf Open Source basiert. Es kann auch zur Verarbeitung von Datenströmen und Batch-Daten verwendet werden. Es dauert nur wenige Minuten bis Stunden, um eine große Menge an Daten in die Benutzerdatenbank zu verschieben. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Die anfängliche Bereitstellung war riskant und stieß auf einige Probleme. Ein großartiges Werkzeug, um eine große Menge an Daten zu bewegen, aber die schlechte Dokumentation machte die Implementierung zu einer problematischen Erfahrung. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Dieses Framework wird verwendet, um eingehende Daten aus Streams und Batch-Daten zu verarbeiten. Dataflow als Werkzeug hat uns geholfen, eine große Menge an Daten zwischen verschiedenen Datenbanken zu verschieben. ### 14. Gutes Werkzeug zum Ausführen von Bigdata-Pipelines **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vishnu K. | Software Consultant, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 15, 2021 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Im Backend verwendet das Tool das Apache Beam-Framework. Pipelines können lokal mit DirectRunner und einfach in Google-Cloud-Maschinen gestartet werden. Das Durchgehen von Logs und Debugging ist gut. Die Verfolgung des Status von Pipeline-Jobs ist ausgezeichnet, und es ist einfach, die Debug-Logs von jedem Schritt mit der Benutzeroberfläche anzusehen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Es ist schwierig, für Anfänger zu beginnen. Aber mit mehr Übung und Erfahrung ist Dataflow ein gutes Werkzeug für sowohl Streaming- als auch Batch-Datenpipelines. Die Dokumentation könnte etwas besser sein. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Hauptsächlich in der Bigdata-Verarbeitung verwendet. Erstellt sowohl CPU-intensive als auch IO-Batch-Jobs. Verarbeitung großer NDJson-Dateien und Laden in verschiedene Speicher wie Bigquery, Elasticsearch. ### 15. Google Cloud Dataflow ist eine großartige Option für sowohl Batch- als auch Streaming-Datenpipelines im großen Maßstab. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Cameron G. | Software Engineer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 26, 2021 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Dataflow basiert auf Apache Beam. Seine Bibliothek ist relativ leicht zu verstehen. Man kann relativ schnell loslegen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Es gibt nichts, was mir an Dataflow nicht gefällt. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Dataflow hat uns einen Leistungsschub beim Verarbeiten von Daten gegeben, mit sehr wenig zu verwalten. ### 16. Überprüfung von Google Cloud Dataflow **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Einzelhandel | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 20, 2021 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Cloud Dataflow bietet serverlose Verarbeitung zur Handhabung von Big Data. Es kann Millionen von Datensätzen in jeder Form, ereignisbasiert oder als Batch, verarbeiten und hat eine hervorragende Durchsatzrate. Mit den verschiedenen SDKs, die es bereitstellt, wie Python, Java usw., ist es auch sehr entwicklerfreundlich. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Nichts wirklich. Es müssen einige zusätzliche Funktionen zum Python-SDK hinzugefügt werden, wie es in Java der Fall ist, aber das wird geschehen, wenn das Produkt wächst. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Verarbeitung von Big Data. Sowohl Stream- als auch Batch-Verarbeitung. ### 17. Tolles Werkzeug zum Erstellen von Batch- und Stream-BigData-Pipelines **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Luftfahrt | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 15, 2020 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Dieses Tool basiert auf dem bekannten Apache Beam Framework und kann lokal oder auf einem internen GCP-Runner in der GCP-Cloud ausgeführt werden. Es bietet eine großartige Auswahl an Instrumenten, um mit Stream-Daten und Batch-Daten auf sehr schnelle Weise zu arbeiten. Es ist sehr einfach, eine Pipeline auszuführen und den Fortschritt des Jobs zu verfolgen. Viel leistungsfähiger und einfacher als Dataproc mit nativem Spark. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Nicht so klare Dokumentation. Du solltest viel damit üben, um die Konfiguration für deinen speziellen Fall zu verstehen. **Empfehlungen für andere, die Google Cloud Dataflow in Betracht ziehen:** Sie sollten dieses Tool auf jeden Fall in Betracht ziehen, wenn es um die Verarbeitung von BigData geht. Sie werden ein einziges Tool für sowohl Stream- als auch Batch-Datenpipelines haben. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Verarbeitung einer großen Anzahl von JSON-Daten sowohl als Stream- als auch als Batch-Datenpipelines ### 18. Günstiges ETL, das gut skaliert und einen zukünftigen Übergang von Batch zu Streaming ermöglicht **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Finanzdienstleistungen | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 04, 2019 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Google Dataflow, basierend auf Apache Beam, ist eine effiziente und kostengünstige Möglichkeit, Daten mit Java oder Python in Googles Bigquery zu ETL. Das Laden von Daten kann im Batch- oder Streaming-Modus erfolgen, was praktisch ist, da Sie Ihre aktuellen Batch-Anforderungen erfüllen und die Tür für zukünftiges Streaming offen lassen können. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Die Python-Version hinkt Java ziemlich hinterher und es gibt eine beträchtliche Lernkurve. Ich würde es nicht als "schlüsselfertig" betrachten. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Verteiltes Laden vieler JSON-Dateien. Integriert sich gut in die Google Cloud Platform. ### 19. Full-Stack-Entwickler **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Internet | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 09, 2019 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Die Fähigkeit, Ihre Daten automatisch auf verschiedene Google-Speicherdienste zu übertragen. Das Übertragen Ihrer Daten in Echtzeit zu sehen, ist großartig für die Kommunikation mit Kunden. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Ich möchte, dass Cloud Dataflow über eine eigene API verfügt, die entweder von einer Drittanbieter-App oder von Google Cloud Functions aufgerufen werden kann. Wenn diese Fähigkeiten bereits verfügbar sind, sollten sie besser dokumentiert werden. **Empfehlungen für andere, die Google Cloud Dataflow in Betracht ziehen:** Wenn Sie Daten in Ihrer technischen Architektur übertragen müssen, ist es einfacher als Sie denken. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Meine Daten von Google Storage in BigQuery übertragen ### 20. Meine Bewertung: Tolle Erfahrung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Jerish J. | Jerish Joseph, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 11, 2019 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** es ist einfach, in Eclipse zu entwickeln und von der lokalen Maschine oder in der Cloud auszuführen **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** während des Tests wurde nur ein Knoten viele Male verwendet und es war frustrierend **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** verwendet für das Streaming von Daten von Fahrzeugen auf der Straße ### 21. Lange Wartezeit **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Kimoon K. | Data Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 10, 2019 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Es ist eine hyper-skalierbare Plattform, um ETL für meinen Arbeitsablauf durchzuführen und einfach zu bedienen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Es dauert Zeit, virtuelle Maschinen für Google Dataflow hochzufahren. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ein Pipeline-Tool für mein maschinelles Lernen ETL. ### 22. Ausgezeichnete Software zur Vereinfachung vieler Operationen **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Anibal R. | Programmer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Ich mag es, weil man viele wichtige Dinge tun kann, wie zum Beispiel Operationen zu vereinfachen, auch Daten auf eine sehr spezielle Weise zu verwalten und zu transformieren. Außerdem hat man eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie man jedes Werkzeug in dieser Software implementieren kann. Der Kredit, den sie geben, um bei Google Cloud angestellt zu werden, ist gut, weil wir noch mehr lernen, wie man mit diesem Werkzeug umgeht, das für uns alle, die es nutzen, essenziell ist. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Der Teil, den Sie bezahlen müssen, aber es ist nur dieser, weil der Rest außergewöhnliche Software mit einzigartigen Dingen ist, die Google Cloud Dataflow ausgezeichnet machen. **Empfehlungen für andere, die Google Cloud Dataflow in Betracht ziehen:** Dass sie es verwenden, ist es gut für diese Art von Fällen wie Speicherung, Vereinfachung und Verwaltung von Daten usw. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Speicherung vieler Daten ### 23. DataFlow macht Pipelines leicht verständlich und verdaulich. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Unterhaltung | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 10, 2019 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** DataFlow ist einfach zu instanziieren und die Leistungsfähigkeit von Apache Beam macht die Ergebnisse vorhersehbar. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Ich wünschte, das Python SDK wäre umfangreicher. Die Dokumentation ist ebenfalls unzureichend und spiegelt nicht die vollen Fähigkeiten von DataFlow wider. **Empfehlungen für andere, die Google Cloud Dataflow in Betracht ziehen:** Dokumentation kann manchmal etwas knapp sein, aber sie ist dennoch ein sehr mächtiges Werkzeug. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir verwenden DataFlow für ETLs. DataFlow ist vorhersehbar. ### 24. Experiment und Labor von Google Cloud Dataflow **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Abel S. | Data Scientist, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 08, 2019 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Fähigkeit zur Skalierung auf Funktionsebene. Kostenmetriken. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Wenn Kafka in Pub/Sub integriert ist, ist Kafka schneller als Pub/Sub. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Echtzeit-Datenstreaming ### 25. Google Dataflow nutzt Batch- und Echtzeit-ETL-Prozesse. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Unterhaltung | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 09, 2019 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** haben Google Dataflow für alle unsere Batch- und ETL-Ingestionen verwendet **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Die Migration von Google Dataflow zur offenen Cloud-Flow war hektisch wegen der Änderungen in den Bibliotheken. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Liebe den Topologie-Graphen der Schritte, die innerhalb von Dataflow ausgeführt werden, sowie die tatsächliche vs. Laufzeit, um die Leistung unseres Dataflow-Jobs zu verbessern. ### 26. Leistungsstarke maschinelles Lernen **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Animation | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 12, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Es gibt Nutzer, die immense Rechenleistung benötigen, um zu erstellen. Die Google Cloud Platform kann dies bereitstellen, ohne wertvolle Ressourcen zu belasten. Damit können Unternehmen ihren Kunden und ihrem Publikum die besten Grafiken, Bilder und Videos anbieten, ohne ein Pixel oder einen Frame zu opfern. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** GCP-Dokumentationen fehlen manchmal Informationen über die Interaktionen zwischen Komponenten, z.B. vorübergehende Instanzen, automatisches Skalieren, Rolling Updates und den HTTP-Load-Balancer. Manchmal geben die Dokumentationen Ihnen einen Satz und überlassen es Ihnen, alle Implikationen herauszufinden. AWS-Dokumentationen können übermäßig ausführlich sein, aber sie sind normalerweise ziemlich gut darin, die Integration mit anderen Funktionen und Diensten zu dokumentieren. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** GCP hat eine ganz andere Produktphilosophie als AWS. Wenn neue GCP-Funktionen und -Ressourcen allgemein verfügbar werden, sind sie in der Regel von sehr hoher Qualität. Dies steht im Gegensatz zu AWS, wo es manchmal so wirkt, als wäre man der erste Benutzer einer Funktion. Ein Zitat, das mir sehr zutreffend erscheint, lautet: „Googles Beta ist wie AWS' GA“. GCP hat auch gut darin abgeschnitten, seine verschiedenen Dienste miteinander zu integrieren. GCP bietet eine kleinere Anzahl von Kernprimitiven, die global sind und für viele Anwendungsfälle gut funktionieren. Pub/Sub ist wahrscheinlich das beste Beispiel, das ich dafür habe. Bei AWS gibt es SQS, SNS, Amazon MQ, Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose, DynamoDB Streams und vielleicht einen weiteren Warteschlangendienst, wenn Sie diesen Beitrag lesen. GCP hat Pub/Sub. Pub/Sub scheint flexibel genug zu sein, um die meisten (alle?) der verschiedenen Warteschlangen von AWS zu ersetzen. (Haftungsausschluss: Ich habe Pub/Sub noch nicht verwendet, sondern nur seine Dokumentation angesehen). ### 27. Sehr einfache Zugänglichkeit **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Bill W. | Graphic Designer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Mit Dataflow kann ich mit einem Knopfdruck Hunderte von Computern einschalten, die zusammenarbeiten, um eine Aufgabe, die auf meinem Laptop Stunden gedauert hätte, in Minuten auszuführen. Ich mache dies mit praktisch keinem Verständnis der zugrunde liegenden Technologie - alles, was ich weiß, ist, dass es funktioniert, wenn ich meine Transformationen so schreibe. Solange meine Aufgabe für den Parallelisierungsprozess geeignet ist, muss ich nur die Anzahl der Arbeiter ändern, die ich verwenden möchte, um von Tausenden von Datensätzen zu Milliarden von Datensätzen zu gelangen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Ich wünschte, es hätte eine bessere grafische Benutzeroberfläche. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Datenanalyse ### 28. Insgesamt ein gutes Programm, könnte jedoch mit benutzerdefinierten Diensten arbeiten. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 14, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Google Cloud Dataflow hat ein großartiges Unterstützungssystem integriert. Wann immer Sie Zweifel haben, scheint immer jemand da zu sein, der hilft. Das System arbeitet sehr schnell und kann große Mengen an Daten/Dokumenten verarbeiten. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Google war schon immer meine bevorzugte Suchmaschine, und so habe ich mich für Cloud Dataflow entschieden, in der Erwartung, nichts weniger als das Beste zu bekommen. Allerdings hat sich das Teilen von Daten mit anderen Systemen manchmal als problematisch erwiesen. **Empfehlungen für andere, die Google Cloud Dataflow in Betracht ziehen:** Mir ist aufgefallen, dass viel Platz für unnötige Dinge verwendet wird. Andere Programme könnten den Raum besser nutzen, obwohl dies definitiv von der Interpretation jedes einzelnen Programms abhängt. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich spare viel Zeit mit diesem System, da es viele Prozesse optimiert. Das Ausführen von Apache Beam-Jobs ist ein Vorteil des Systems. ### 29. Günstig und großartiger Service **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Grafikdesign | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Ich habe diesen Service seit mindestens einem Jahr genutzt und mir gefiel die einfache Handhabung und **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Um realistisch zu sein, gibt es keinen Dienst auf der Welt ohne einige Fehler, aber nach meiner Erfahrung mit den Google Cloud-Diensten können Sie Ihre Probleme durch das immer verfügbare Support-Team lösen. In meinem Fall hatte ich keine Probleme bei der Nutzung dieses Dienstes. **Empfehlungen für andere, die Google Cloud Dataflow in Betracht ziehen:** Versuch es einfach, du wirst von der Qualität dieses Dienstes begeistert sein. Du kannst sowohl Zeit als auch Geld sparen. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe ehrlich gesagt viele Funktionen, die man nicht in Kürze beschreiben kann, und da ich ein einfacher Mensch bin, werde ich das offenlegen, womit ich zufrieden war: die Kosten. Es ist sehr günstig und einen Versuch wert. ### 30. Leicht navigierbar **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Krankenhaus & Gesundheitswesen | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 14, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Die Frage sollte stattdessen lauten: "Was mag ich am wenigsten?" Die Antwort ist einfach: nichts. Ich genieße es sehr, alle Funktionen dieser Software zu nutzen und habe festgestellt, dass selbst die grundlegenden Funktionen in der Lage sind, Ihre Arbeit viel organisierter zu gestalten. Nicht nur das obere Management kann die Software leicht erlernen, sie haben es auch ziemlich einfach gemacht, Mitarbeiter mit minimalen Fehlern zu schulen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Es gibt keine Aspekte dieses Softwaresystems, die ich nicht mag. **Empfehlungen für andere, die Google Cloud Dataflow in Betracht ziehen:** Ich empfehle, bei dem Produkt zu bleiben und alles über die verschiedenen Funktionen und Möglichkeiten zu lernen, wie man sie in Ihr Unternehmen integrieren kann. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Exportieren des internen Speichers auf ein externes Laufwerk, das von anderen Orten als der Haupteinheit aus zugänglich ist. ### 31. Bequem **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Buchhaltung | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 14, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Es ist nicht kompliziert und tatsächlich sehr einfach zu bedienen. Es ist viel einfacher als andere Softwareprogramme, die ich in der Vergangenheit verwendet habe. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Manchmal kann es beim Ausführen ein wenig langsam laufen, aber das kann man vorerst sicher auf das WLAN des Systems schieben. **Empfehlungen für andere, die Google Cloud Dataflow in Betracht ziehen:** Sehr einfaches Produkt zu verwenden **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich benutze dies täglich in Verbindung mit einem Stackdriver, was meine Arbeitsbelastung zusammen viel leichter gemacht hat. Es bietet Ihnen eine Vielzahl von verschiedenen Fenstern, die Sie leicht navigieren können. ### 32. Maschinelles Lernen über die Nutzung der Google Cloud Platform **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Immobilien | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Wir erhalten viele einfache und schnelle Funktionen mit Google Cloud, und es ist am besten für Entwickler wie mich. Es ermöglicht Ihnen, Ihre eigene APP, API, Schnittstelle usw. zu erstellen. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Google Cloud ist der beste unter den anderen Wettbewerbern auf dem Markt, jedoch ist es nicht schnell. **Empfehlungen für andere, die Google Cloud Dataflow in Betracht ziehen:** Es ist die beste und die Zukunft der Technologie. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir arbeiten an mehreren Plattformen wie Blockchain, maschinelles Lernen und Datenwissenschaft und entwickeln unsere eigene Plattform für die Immobilienbranche. ### 33. Die Arbeit mit Google Clouds bietet das beste Management und ist einfach zu implementieren. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 10, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Es gibt eine Vielzahl von Lösungen für jeden Fall, den wir benötigen. Verschiedene Web-UI- und Anwendungsdesigns machen die Projektarbeit sehr gut. Die Preise dafür sind auch niedrig, was uns dazu veranlasst, sie weiterhin zu nutzen. Wir haben auch verschiedene Projekte live durchgeführt und die Wartung funktioniert sehr gut. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Es gibt verschiedene Grenzen für Dinge, die Anhänge und Beschreibungen betreffen, und manchmal ist es schwierig, die Dinge zu senden. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Live-Projekte teilen und pflegen hilft. ### 34. CLOUD-DATENFLUSS **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Bekleidung und Mode | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Cloud Dataflow ist ein sehr einfach zu verwaltender Dienst in Echtzeit, bei dem man sich keine Sorgen über komplizierte Lösungen machen muss, um das zu tun, was man braucht. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Ich wusste bis vor kurzem nichts davon. Ich liebe es, ich wünschte nur, ich hätte früher davon gewusst. **Empfehlungen für andere, die Google Cloud Dataflow in Betracht ziehen:** Nutzen Sie die Funktion, die es Ihnen ermöglicht, die Steuerung mehrerer Computer gleichzeitig zu übernehmen. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Verkaufsstellenanalyse und Betrugsschutz ### 35. Was Google Ihnen nicht über Cloud Dataflow sagt **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 27, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Offensichtlich ist die beste Funktion die Fähigkeit, Batch- und Stream-Jobs zu verarbeiten, ohne meinen Code zu ändern. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Die Dokumentation ist unzureichend, die Funktionen zwischen Java und Python sind nicht konsistent und es fehlen auch andere Sprachen, z.B.: Go. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe ein Echtzeit-E-Mail-Analyseprodukt entwickelt und ohne Dataflow wäre dies nicht möglich gewesen. ### 36. Produktbewertung **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Forschung | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 14, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Dies ist eine großartige Software, da sie es meinen Daten ermöglicht, über viele Geräte hinweg synchronisiert zu werden. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Ich mag es nicht, wenn Dateien gelöscht werden und es schwierig ist, sie wiederherzustellen. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich kann Hunderte von Dateien schnell synchronisieren. Ich nutze es aus diesem Grund für die Forschung und es ist großartig für die Datenspeicherung. Es spart auch Speicherplatz auf meinem Gerät. ### 37. Verwalten Sie Ihre Daten einfacher **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Immobilien | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 28, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Die Analysen sind erstklassig für jeden in der Logistik, und ich kann sehen, wie dies auch in anderen Bereichen, die Systeme im großen Maßstab erfordern, hilfreich sein könnte. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Es kann schwierig sein, mit dem Lernen über den Prozess der Nutzung von Google Cloud zu beginnen. Es lernt mit der Zeit, daher kann es eine Weile dauern, bis man anfängt, aber es lohnt sich auf jeden Fall zu warten. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir haben die Organisation gelöst und die Konsistenz zwischen den verschiedenen Standorten und Filialen in meinem Unternehmen aufrechterhalten. Cloud-basierte Dienste erleichtern es, einen zentralen Standort zu haben. ### 38. Es bietet so viel. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Internet | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 27, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Dieses Produkt ist etwas besser als seine Konkurrenten. Die Unterstützung durch das Unternehmen Google im Hintergrund dieses Produkts sorgt wirklich dafür, dass es meinen Bedürfnissen entspricht. Der operative Support, den sie bieten, ist unvergleichlich. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Es gibt nicht viel zu bemängeln. Manchmal ein wenig fehlerhaft, aber es gibt immer Raum für Verbesserungen bei jedem Produkt. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Mit Dataflow kann ich sehr einfach viele Computer im Einklang arbeiten lassen, um eine Aufgabe, die auf meinem Desktop eine enorme Menge Zeit in Anspruch genommen hätte, in Minuten auszuführen. ### 39. Google-Datenfluss **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Unterhaltung | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Die Leichtigkeit des Teilens mit Standorten im ganzen Land. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Nicht alle meine GMs verstehen das Konzept. Einige von ihnen verstehen das Konzept hinter dem Datenfluss nicht. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Einfach zu aktualisierende MGRs, ermöglicht zeitnähere Aktualisierungen. ### 40. Einfach zu benutzen! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Medizinische Praxis | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Einfache Schnittstelle und leicht in mehreren Arbeitsbereichen zu verwenden **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Nicht immer das intuitivste Design, aber dennoch brauchbar! **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Sichern Sie den Raum für den Datenaustausch ### 41. Einfach **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Freizeiteinrichtungen und -dienste | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Google Cloud Dataflow ist effizient und leicht zugänglich. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Google ist unsere Hauptplattform; manchmal ist das Bearbeiten ein Problem. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** alle auf dem gleichen Stand halten ### 42. Datenfluss **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 27, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Ich denke, der Datenfluss hat großes Potenzial. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Manchmal wünschte ich, es gäbe klarere Anweisungen. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Studentenbezogene Akten ### 43. Absolut liebe es! **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Unternehmensberatung | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 14, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Ich liebe die Benutzerfreundlichkeit und die sofort einsatzbereiten Konnektoren für Flachdateien und GC-Produkte. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Es gibt nichts, was man an Google Cloud-Produkten nicht mögen könnte. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Stapel-Datenmigration ### 44. Google Dataflow **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Bankwesen | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 27, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Wir haben dies verwendet, um die endgültigen Darlehensdokumente in unser Datensystem hochzuladen. Wir haben dies verwendet, um Dokumente zu teilen und sie angemessen zu organisieren. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Nicht viel, was mir nicht gefallen hat. Die Verbindung war manchmal schlecht? **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es beseitigt Missverständnisse. Jeder hat seine Ideen eingebracht. ### 45. Google Cloud-Datenfluss **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Psychische Gesundheitspflege | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 29, 2018 **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow am besten?** Ich mag, dass es schnell ist und dass es für viele Menschen einfach zu benutzen ist. **Was gefällt Ihnen an Google Cloud Dataflow nicht?** Ich mag es nicht, dass der Datenfluss begrenzt ist. Außerdem fehlt die Unterstützung für REPL. **Welche Probleme löst Google Cloud Dataflow für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren. Es ist kostengünstig. ## Google Cloud Dataflow Discussions - [What is the difference between Google dataflow and Google Dataproc?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-the-difference-between-google-dataflow-and-google-dataproc) - [Is Google dataflow an ETL tool?](https://www.g2.com/de/discussions/is-google-dataflow-an-etl-tool) - [How does Google dataflow work?](https://www.g2.com/de/discussions/how-does-google-dataflow-work) - [What is Google dataflow used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-google-dataflow-used-for) - [View Google Cloud Dataflow pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-dataflow/reviews?locale=de§ion=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-30+06%3A41%3A41+-0500&secure%5Bsession_id%5D=2c3c15e4-37f5-4cb9-9f02-57ddd01be302&secure%5Btoken%5D=c984e57b8f3ccb8708d9e9a01a603ea39cc650c37632a6a067673076fa4c5383&format=llm_user) ## Google Cloud Dataflow Integrations - [Apache Kafka](https://www.g2.com/de/products/apache-kafka/reviews) - [Google Cloud Pub/Sub](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-pub-sub/reviews) - [Google Cloud Storage](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-storage/reviews) ## Google Cloud Dataflow Features **Daten** - Datenverarbeitung - Datenquellen - Integration - Echtzeitverarbeitung **Datenbank** - Datenerfassung in Echtzeit - Datenverteilung - Data Lake **Analytics** - Berichte und Analysen **Integrationen** - Hadoop-Integration - Spark-Integration **Plattform** - Maschinelle Skalierung - Datenaufbereitung - Spark-Integration **Verarbeitung** - Cloud-Verarbeitung - Workload-Verarbeitung **Gebäude-Berichte** - Datentransformation - Datenmodellierung - Entwurf von WYSIWYG-Berichten - Integrations-APIs **Plattform** - Support für mobile Benutzer - Anpassung - Benutzer-, Rollen- und Zugriffsverwaltung - Internationalisierung - Sandbox / Testumgebungen - Leistung und Zuverlässigkeit - Breite der Partneranwendungen ## Top Google Cloud Dataflow Alternatives - [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (759 reviews) - [Apache Kafka](https://www.g2.com/de/products/apache-kafka/reviews) - 4.5/5.0 (126 reviews) - [Amazon Kinesis Data Streams](https://www.g2.com/de/products/aws-amazon-kinesis-data-streams/reviews) - 4.3/5.0 (81 reviews)