Lo que más aprecio de ILUM es su facilidad de integración. La plataforma está diseñada para ser abierta y modular, lo que le permite conectarse sin problemas con las herramientas en las que ya confiamos, como Airflow, dbt, Jupyter y varias herramientas de BI a través de JDBC. No tuvimos que renovar nuestros flujos de trabajo existentes; ILUM se integró sin esfuerzo, lo que significó menos complicaciones durante la implementación y una realización de valor mucho más rápida, algo que considero una gran ventaja.

Otro aspecto destacado es la impresionante gama de características combinada con lo fácil que es de usar. Dado que ILUM es una plataforma unificada, puedo ejecutar consultas SQL, revisar el linaje de datos y lanzar trabajos o cuadernos de Spark, todo desde una sola interfaz, eliminando la necesidad de cambiar constantemente entre diferentes herramientas. Tener ese control centralizado es increíblemente conveniente.

El proceso de implementación de ILUM es tanto sencillo como matizado, pero en su mayor parte, es simple si tienes la infraestructura adecuada. Debido a que ILUM es nativo de Kubernetes y se despliega a través de Helm charts, si ya tienes un clúster de Kubernetes configurado, puedes tener los componentes principales—Spark y la interfaz de usuario—funcionando en menos de cinco minutos usando un comando básico de Helm.

Personalmente, uso ILUM como mi plataforma principal casi todos los días en mi trabajo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si tuviera que ser quisquilloso, la interfaz inicial para las cosas realmente profundas de ingeniería puede ser un poco abrumadora para los nuevos usuarios, pero una vez que superas la configuración inicial (que está bien cubierta por el Soporte al Cliente y la capacitación), el uso diario es muy intuitivo. La función de Sesiones Interactivas también es increíble para reducir el tiempo de inicio de los trabajos de Spark, haciendo mi trabajo diario mucho más eficiente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Podemos poseer todo el entorno en las instalaciones hoy y trasladarlo a nuestra nube privada mañana sin cambiar la forma en que trabajan los equipos, el modelo Kubernetes-primero hace que esa portabilidad sea real. Para la organización, eso significa modernización en nuestros términos: clústeres virtuales con cuotas por equipo, orientación de costos a nivel de trabajo, linaje/ERD incorporado y una cadena de herramientas OSS (Airflow, dbt, MLflow, Superset) que se integra limpiamente. Para el equipo, la entrega diaria es más rápida: el editor de SQL/cuadernos y Jupyter están en un solo lugar, los despliegues son sencillos y lo usamos todos los días en desarrollo/UAT/producción sin tener que lidiar con licencias. La implementación fue práctica en lugar de dolorosa, el Metastore de Hive se integró y la integración con las tuberías existentes fue mayormente configuración, no reescrituras. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Ser dueño de la pila significa tomar Kubernetes en serio: la planificación de capacidad, RBAC y el endurecimiento de políticas necesitan atención desde el principio, especialmente si estás pasando de un mundo gestionado de Hadoop/YARN. La procedencia puede ser ruidosa hasta que definas dominios/etiquetas, y centralizar los registros de las herramientas OSS integradas en tu SIEM requiere un poco de trabajo. Nada de esto es un obstáculo, pero deberías planificar un sprint de habilitación corto para que la plataforma se implemente bien tanto para el equipo como para el negocio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Poder gestionar y monitorear mi clúster de Spark en un entorno local a través de una única interfaz web fácil de usar, así como a través de una API REST, ha simplificado enormemente el proceso de lanzar trabajos de Spark para mis aplicaciones cliente. La integración no fue un problema gracias a la bien documentada API REST. ILUM me ha ahorrado un tiempo considerable y ha facilitado mucho la gestión de implementaciones de Spark basadas en Kubernetes. También aprecio su soporte para el formato Delta, que es el que más utilizo. En general, ILUM ha agilizado significativamente la implementación de una solución completa de data lakehouse tanto para mí como para mi empresa. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El único aspecto que podría ser desafiante, aunque no exactamente una desventaja, es que necesitas algunos conocimientos básicos de K8S al comenzar con ILUM. Afortunadamente, la documentación proporcionada por ILUM es muy útil y hace que el proceso de aprendizaje sea mucho más fácil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que hace que ilum sea la mejor opción para mí es su capacidad para funcionar en las instalaciones dentro del centro de datos aislado y sin conexión a internet de nuestra empresa. Para pruebas y UAT, podemos usar nuestra nube privada, lo que añade flexibilidad. Ilum destaca porque opera sin problemas tanto en la nube como en las instalaciones. También lo encuentro muy fácil de usar; nuestra implementación de prueba inicial tomó solo un día. Ahora usamos ilum diariamente. El equipo de soporte al cliente es excelente, a menudo respondiendo incluso más rápido de lo que requiere nuestro SLA estándar. La gama de características coincide con los estándares de la industria, pero lo que más me impresiona es la rapidez con la que se implementan las nuevas solicitudes de características; a veces aparecen en la siguiente versión. La integración con módulos externos también es sobresaliente, y la implementación general también es excelente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No he encontrado ningún problema importante. Sin embargo, sería útil tener algunos módulos adicionales centrados en ETL. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de ILUM es lo bien que se integra con mis sistemas existentes y lo mucho que simplifica el trabajo con Spark en Kubernetes. Utilizo ILUM para conectar mi aplicación interna con los servicios de ILUM, lo que me permite ejecutar sesiones de Spark como microservicios y manejar cálculos de datos pesados de manera rápida y eficiente. Esta configuración me permite gestionar cargas de trabajo de Spark sin tener que preocuparme por una infraestructura compleja: ILUM se encarga de ello tras bambalinas.

Almaceno y organizo mis datos en tablas Delta utilizando la integración incorporada de ILUM, que encuentro extremadamente útil para el análisis diario. Consulto frecuentemente mis datos a través de la interfaz ILUM-SQL JDBC y visualizo los resultados usando Superset, que está estrechamente integrado en la plataforma. Esta combinación me proporciona un flujo de trabajo fluido desde el procesamiento de datos hasta la visualización, todo dentro de un mismo entorno.

El despliegue fue sencillo: ejecuto ILUM en mi propio clúster de Kubernetes local, y solo requirió conocimientos básicos de K8s para poner todo en marcha. Una vez desplegado, ha sido estable y confiable. La interfaz de usuario es una de mis partes favoritas: es limpia, intuitiva y proporciona una visión general de todo, desde trabajos de Spark hasta tablas de datos y consultas SQL.

Por último, el equipo de soporte ha sido excelente: cada vez que tuve una pregunta o problema, respondieron rápidamente con respuestas útiles y prácticas. En general, ILUM proporciona un entorno potente y fácil de usar para gestionar cargas de trabajo de Spark, organizar datos y analizarlos visualmente, todo en una plataforma integrada. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay mucho que no guste, pero algunas áreas aún podrían mejorarse. Dado que ILUM ofrece una amplia gama de características en una sola plataforma, algunas opciones de configuración avanzada pueden parecer un poco ocultas o requerir revisar la documentación para entenderlas completamente. Aunque la interfaz de usuario es muy amigable para el trabajo diario, algunas de las configuraciones administrativas más profundas, como las configuraciones personalizadas de Spark o el control de acceso avanzado, podrían ser más fáciles de gestionar directamente desde la interfaz.

Como ejecuto ILUM en las instalaciones en mi propio entorno de Kubernetes, el ajuste inicial de recursos y la integración de almacenamiento requirieron algo de experimentación para encontrar el equilibrio adecuado. Sería genial tener más ejemplos o automatización para estas partes de la configuración.

Además, aunque la integración de Superset de ILUM funciona muy bien, las consultas o visualizaciones grandes a veces tardan en cargarse cuando se trabaja con tablas Delta muy grandes, no es un problema grave, pero es algo que se debe seguir optimizando.

En general, estos son problemas menores en comparación con el valor que ILUM proporciona. La plataforma está mejorando rápidamente y el soporte ha sido receptivo siempre que he necesitado ayuda para ajustar configuraciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Convierte la entrega en una práctica repetible en lugar de un trabajo de pegamento. Abro un PR, elijo una plantilla y obtengo un espacio de trabajo conforme con CI, secretos, RBAC, etiquetas de costo, aprobaciones y linaje configurados de la misma manera cada vez. En números, ejecutamos alrededor de 180 pipelines programados y 30 servicios de larga duración, aproximadamente de 600 a 800 ejecuciones por día, con una tasa de éxito del 99.2% el último trimestre. El MTTR cayó de 85 a 38 minutos y la tasa de fallos de cambio se sitúa por debajo del 5%. La facilidad de implementación fue real, no marketing. Estuvimos en vivo en dos sprints, y la facilidad de integración coincidió con esa historia: SSO y Git se mapearon limpiamente, el almacenamiento y el almacén de datos se mantuvieron donde estaban, Kafka y la observabilidad se integraron, sin reescrituras de código, las políticas se mantuvieron intactas. La facilidad de uso también es fuerte: la interfaz de usuario es clara, las plantillas pavimentadas mantienen a los equipos en el camino correcto, los errores incluyen pistas accionables, y una consola para trabajos, linaje y costo significa menos cambios de herramienta. Nuestro primer pipeline llegó a producción en la primera semana. El soporte es la red de seguridad en la que confío. Durante un congelamiento de lanzamiento nos encontramos con un caso límite de red desagradable, un ingeniero se unió en vivo, rastreó la política de salida y enviamos esa tarde. Un P1 posterior sobre permisos se cerró en menos de 48 horas con un manual que todavía usamos. Día a día se siente como una plataforma para profesionales que nos ayuda a cumplir con los SLOs, no una caja de herramientas que tenemos que ensamblar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No es una caja negra de un solo clic: algunos conceptos básicos de Kubernetes ayudan al principio, especialmente en redes, clases de almacenamiento y RBAC. La consola es más funcional que llamativa; una línea de tiempo de dependencias nativa con acciones masivas simples como pausar o cambiar de propietario nos ahorraría scripting. La programación avanzada de redes y GPU necesitó un poco de ayuda. En el lado positivo, el soporte realmente aparece: respondieron el mismo día a la solicitud de la línea de tiempo y nos pusieron en acceso anticipado, y un P1 sobre reglas de salida se resolvió en menos de 48 horas con un manual claro que todavía usamos. Una vez que se establecen las barandillas, es estable y predecible, por lo que estos son elementos menores de UX y curva de aprendizaje en lugar de bloqueadores diarios. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Ilum es que funciona donde necesitas que funcione. En las instalaciones, en la nube, híbrido, realmente no importa. No estás encerrado en el ecosistema de otra persona ni obligado a reconstruir todo desde cero.

Esa flexibilidad importa cuando ya tienes un stack funcionando. No tuvimos que deshacernos de las herramientas en las que confiamos ni pasar por aros para hacer que Ilum encajara. Se integró con lo que teníamos, Kubernetes, Spark, Jupyter, Airflow y simplemente funcionó. Comenzar fue sorprendentemente sencillo. Tuvimos un entorno funcional funcionando rápidamente, sin meses de incorporación o asistencia del proveedor.

Lo que esto realmente significa es que mantuvimos el control. Sobre el costo, sobre los datos, sobre la arquitectura. Propiedad a largo plazo vs. conveniencia, esa compensación vale la pena considerarla. Ilum hace que la elección sea más fácil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Obtendrás más de Ilum si tienes un equipo experimentado. No te lleva de la mano al 100% durante la configuración como lo haría una plataforma en la nube gestionada. Eso está bien para nosotros, pero vale la pena mencionarlo. Cambias el acabado por el control total.

Aun así, cuando nos encontramos con un obstáculo, el equipo detrás de Ilum respondió rápidamente y generalmente solucionó el problema con rapidez. Así que, aunque hay brechas, no permanecen como brechas por mucho tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Estoy impresionado con el proceso de configuración sin problemas de ILUM. Fue realmente rápido poner todo en marcha, tomando solo unos pocos días e incluso localmente en mi portátil, solo tomó unos treinta minutos. ILUM sirve como nuestra primera plataforma de datos, funcionando efectivamente como un almacén de datos y una plataforma de ciencia de datos con capacidades de operaciones de datos. Desempeña un papel vital en nuestras operaciones, abordando las necesidades de análisis y transformación de datos de manera integral, desde los procesos ETL tradicionales hasta las visualizaciones de datos. La ventaja más significativa de ILUM es que proporciona una plataforma completa de extremo a extremo que puede manejar una variedad de casos de uso, todo dentro de un mismo espacio, eliminando la necesidad de cambiar entre diferentes herramientas. También encuentro que las opciones de integración, como con Power BI, son bastante beneficiosas. Además, las características de IA de ILUM y las capacidades de linaje de datos son excelentes. La conveniencia de tener tantas herramientas diversas para la transformación y visualización de datos en un solo lugar es la característica más importante para nosotros. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Creo que lo único que cambiaría son quizás algunas capacidades de marca blanca. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aprecio que ILUM sea una plataforma gratuita, lo que la convierte en la opción más rentable para nosotros como plataforma de data lakehouse. El hecho de que se integre perfectamente con nuestros sistemas existentes para el procesamiento de datos, visualización, ETL y más es invaluable. Al delegar la gestión de herramientas a ILUM, podemos centrarnos más en el procesamiento de datos en lugar de en la infraestructura, optimizando significativamente nuestros flujos de trabajo. Encuentro muy beneficiosa la capacidad de elegir dónde y cómo ejecutar cargas de trabajo porque nos ahorra aproximadamente un 30% en costos de computación. La seguridad de que nuestros datos siempre estén en nuestras propias manos es tranquilizadora. ILUM logra soportar configuraciones avanzadas con plataformas como Apache Airflow e integra bien con Apache Spark, lo que aumenta considerablemente la eficiencia de nuestro equipo al permitir la autoconfiguración y la creación de microservicios. Admiro la adaptabilidad de ILUM y la capacidad de respuesta de su equipo; solicitamos características y el equipo de desarrollo las implementa rápidamente. Esto ha llevado a una plataforma que crece de manera confiable con nuestras necesidades, para satisfacción de nuestros desarrolladores, proporcionándoles acceso a herramientas de vanguardia. Por último, valoro la amabilidad del equipo de soporte de ILUM, que nos ayudó a adaptar la plataforma para satisfacer nuestras necesidades específicas, asegurando que aprovechemos al máximo sus capacidades. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encontré que la configuración inicial de ILUM es bastante exigente debido a la fuerte dependencia de Kubernetes, Apache Spark, Apache Hive y la necesidad de consultar la documentación interna. Esta complejidad requiere conocimientos específicos para entender qué afecta a qué y cómo configurarlo correctamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más nos gusta de Ilum es que funciona de la manera que necesitamos. Sin capas adicionales de complejidad. Sin sorpresas.

Manejamos una mezcla de datos de pruebas de hardware, registros del sistema, salidas de simulación y herramientas de ingeniería. Antes de Ilum, reunir todo eso era lento y propenso a errores. Ilum nos dio una base limpia desde el principio. No necesitábamos un gran despliegue ni largas sesiones de planificación. Lo pusimos en marcha rápidamente, utilizando nuestros sistemas existentes. Eso fue una gran victoria para nuestro equipo.

Se conectó sin problemas con las herramientas que ya estábamos usando. Data Catalog, SQL, herramientas de BI, Spark, Jupyter, MLflow y Airflow funcionaron desde el principio. No tuvimos que reconstruir ni reconfigurar nada. Nos ahorró tiempo y nos ayudó a evitar meses de esfuerzo de migración.

La interfaz es simple y tiene sentido. Los ingenieros pueden entrar, ejecutar consultas, explorar conjuntos de datos y gestionar trabajos sin necesidad de aprender un nuevo lenguaje. Se convirtió en parte de nuestro flujo de trabajo de inmediato y sigue siendo algo en lo que confiamos todos los días.

El soporte ha sido confiable y receptivo. Cuando nos comunicamos, obtenemos respuestas útiles rápidamente de personas que entienden casos de uso reales, no solo la superficie del producto.

También hay mucha profundidad. Ilum maneja conjuntos de datos versionados, programación de trabajos, seguimiento de linaje y acceso a consultas, todo en un solo entorno. Ese tipo de poder sin peso adicional es raro.

Lo que más valoramos es que Ilum no intenta apoderarse de nuestro flujo de trabajo. Se adapta a él y lo mejora. Para nosotros, eso es lo que lo hizo la elección correcta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Algunas partes de la interfaz todavía se sienten un poco crudas, y la documentación podría profundizar en algunos aspectos. Pero nada de esto interfiere. Ilum hace lo que necesitamos que haga, y estas son cosas pequeñas en comparación con lo sólida y confiable que es la plataforma central. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.