Avis et détails du produit Azure Databricks

Ce que j'aime le plus chez Azure Databricks, c'est la façon dont il s'intègre parfaitement à l'écosystème Azure — en particulier avec des services comme Data Lake, Synapse et Data Factory. Il offre un excellent équilibre entre facilité d'utilisation et capacités avancées, permettant aux utilisateurs techniques et non techniques de collaborer dans un environnement unique. Les notebooks sont intuitifs et prennent en charge plusieurs langages tels que SQL, Python et R, ce qui rend l'implémentation et l'expérimentation fluides. Je l'utilise fréquemment pour construire et gérer des pipelines de données, exécuter des transformations et développer des modèles d'apprentissage automatique. La scalabilité de la plateforme, les clusters à mise à l'échelle automatique et les fonctionnalités gérées de Delta Lake rendent la gestion de grands ensembles de données efficace. Le support client est généralement utile et la plateforme continue d'évoluer avec des mises à jour fréquentes qui ajoutent encore plus de fonctionnalités utiles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien que Azure Databricks soit puissant, quelques domaines pourraient être améliorés. La configuration initiale et la configuration de l'environnement peuvent être légèrement complexes pour les nouveaux utilisateurs, et les temps de démarrage des clusters peuvent parfois être lents. La structure tarifaire nécessite également une surveillance attentive — les coûts peuvent augmenter rapidement si les clusters ne sont pas optimisés ou auto-terminés correctement. Bien que l'interface soit robuste, elle pourrait être plus conviviale pour les débutants, et le contrôle de version des notebooks pourrait être plus fluide. Le temps de réponse du support client peut varier en fonction de la gravité du problème. Cependant, une fois que vous vous êtes habitué à l'environnement, c'est une plateforme très capable et fiable pour les charges de travail et les analyses de données quotidiennes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La plateforme gère le traitement de données à grande échelle avec une fluidité impressionnante, et son interface devient assez conviviale après une courte courbe d'apprentissage. L'intégration avec d'autres services Azure est simple, ce qui accélère considérablement le processus de mise en œuvre. J'apprécie la variété des fonctionnalités disponibles pour l'ETL et l'analyse, nous permettant de l'utiliser régulièrement pour une gamme de charges de travail différentes. Lorsque des problèmes surviennent, la documentation et les ressources de support sont généralement suffisantes pour aider à résoudre les problèmes rapidement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, la plateforme peut sembler un peu compliquée pour les nouveaux arrivants, et il peut falloir un certain temps pour que les clusters démarrent. La gestion des coûts n'est pas toujours simple, et certaines fonctionnalités nécessitent une configuration supplémentaire. Bien que le support soit généralement utile, les temps de réponse peuvent parfois être lents. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Azure Databricks est une excellente plateforme qui offre un environnement robuste pour interroger de grands ensembles de données via Apache Spark. J'apprécie particulièrement la facilité avec laquelle il s'intègre avec le compte de stockage Azure et les notebooks, rendant l'analyse de big data efficace et évolutive. Le contrôle de version intégré de Databricks, combiné à une intégration fluide avec GitHub, facilite la collaboration et la gestion du code. C'est l'une des meilleures configurations avec lesquelles j'ai travaillé. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La configuration et la configuration du cluster sont parfois déroutantes et prennent du temps. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Azure Databricks nous a offert une plateforme unifiée pour exécuter nos charges de travail Spark sur Azure Data Lake Storage Gen2. Nous avons pu migrer nos données et pipelines Hadoop sur site vers le cloud avec un minimum de réingénierie. Ses clusters gérés, l'autoscaling, les notebooks et l'intégration étroite avec les services Azure (ADLS, Key Vault, ADF) ont permis d'économiser beaucoup d'efforts en infrastructure et maintenance. Les notebooks PySpark ont rendu le développement et le débogage beaucoup plus faciles par rapport à notre configuration précédente. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les temps de démarrage des clusters peuvent encore être lents pour des tests rapides. La tarification est basée sur la consommation et peut devenir coûteuse si les clusters sont laissés en fonctionnement ou mal dimensionnés. Certaines fonctionnalités d'entreprise (par exemple, la sécurité granulaire, la surveillance) nécessitent une configuration supplémentaire. Et comparé à Hadoop sur site, il y a une courbe d'apprentissage pour les autorisations d'espace de travail et l'automatisation DevOps. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime vraiment le système de notebooks Jupyter et la lignée du catalogue Unity. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'assistant AI Genie peut avoir une meilleure précision. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le meilleur d'Azure Databricks est qu'il est très facile à intégrer à n'importe quel cloud, SGBDR ou tout autre service logiciel. Il est très facile à utiliser et à mettre en œuvre. La fréquence d'utilisation est très élevée dans mon projet. Il y a de nombreuses fonctionnalités dans Azure Databricks. De plus, il est facile à intégrer avec GitLab, Hive, SGBDR, etc. pour tous les processus ETC. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a rien que je n'aime pas à propos d'Azure Databricks après 4 ans d'expérience. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Dans Azure Databricks, vous pouvez avoir plusieurs couches de sécurité dans ces tables, et leur interface utilisateur est bien meilleure que celle de Teradata. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Dans Azure Databricks, il est probable que le coût soit celui de l'usine, ce que les gens pensaient, car cela peut être un des facteurs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Transfert massif de données propres. Et cela est principalement utilisé par les banques. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est la configuration complexe. Ne pas optimiser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est comme un guichet unique pour tout. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, l'utilisation de Python avec SQL devient compliquée. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ils améliorent les fonctionnalités existantes et ajoutent de nouvelles fonctionnalités pour une intégration facile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Certaines fonctionnalités ne sont pas très intuitives et conviviales, comme la création d'une portée secrète. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.