# Google Cloud Dataflow Reviews **Vendor:** Google **Category:** [Traitement et distribution des mégadonnées](https://www.g2.com/fr/categories/big-data-processing-and-distribution) **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 45 ## About Google Cloud Dataflow Cloud Dataflow est un service entièrement géré pour transformer et enrichir les données en modes flux (temps réel) et batch (historique) avec une fiabilité et une expressivité égales -- plus besoin de solutions de contournement complexes ou de compromis. Et avec son approche sans serveur pour l'approvisionnement et la gestion des ressources, vous avez accès à une capacité pratiquement illimitée pour résoudre vos plus grands défis de traitement de données, tout en payant uniquement pour ce que vous utilisez. ## Google Cloud Dataflow Pros & Cons **What users like:** - Les utilisateurs apprécient la **facilité d'utilisation pour le traitement des événements en streaming** , simplifiant la création de pipelines complexes. (1 reviews) - Les utilisateurs trouvent que la **facilité d'utilisation** de Google Cloud Dataflow est utile pour construire et surveiller efficacement des pipelines de streaming. (1 reviews) - Les utilisateurs apprécient la **gestion facile** de Google Cloud Dataflow, simplifiant le processus de création et de surveillance des pipelines de streaming. (1 reviews) - Les utilisateurs apprécient la **facilité d'utilisation et l'intégration** de Google Cloud Dataflow pour construire des pipelines de streaming efficaces. (1 reviews) - Les utilisateurs apprécient la **facilité d'utilisation** de Google Cloud Dataflow, rendant la construction de pipelines de streaming complexes simple et efficace. (1 reviews) - Intégrations (1 reviews) - Analytique en temps réel (1 reviews) - Traitement en temps réel (1 reviews) - Vitesse (1 reviews) - Diffusion en continu (1 reviews) **What users dislike:** - Les utilisateurs trouvent que Google Cloud Dataflow est **coûteux par rapport à d'autres solutions** , ce qui affecte l'abordabilité et la gestion du budget. (1 reviews) - Les utilisateurs trouvent Google Cloud Dataflow **cher** par rapport à des alternatives comme Apache Flink, ce qui impacte la perception globale de la valeur. (1 reviews) - Les utilisateurs trouvent **l'installation difficile** avec Google Cloud Dataflow, surtout lorsqu'ils implémentent des fonctionnalités comme les watermarks. (1 reviews) - Les utilisateurs trouvent que Google Cloud Dataflow est **difficile à mettre en œuvre** , surtout lorsqu'il s'agit de gérer les coûts et les watermarks par rapport aux alternatives. (1 reviews) ## Google Cloud Dataflow Reviews ### 1. Flux de données entièrement géré qui s'adapte aux événements en temps réel **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Aayush M. | Data Engineer - Associate, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** April 17, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** La meilleure chose à propos de Dataflow est sa capacité entièrement gérée, ce qui signifie que nous n'avons pas besoin de gérer l'infrastructure et qu'il s'adapte facilement. Il offre également de nombreux modèles qui sont utiles pour les développeurs débutants et intermédiaires, et en plus de cela, ils peuvent facilement mettre à jour la configuration et le pipeline et peuvent traiter des pétaoctets de données. De plus, il prend en charge le SDK Yaml, ce qui élimine également les dépendances d'Apache Beam. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Lorsque nous travaillons avec le traitement distribué, il est difficile d'obtenir une configuration correcte, surtout pour un nouvel utilisateur, c'est très complexe à mettre en place et la plupart du temps, cela coûte cher si ce n'est pas correctement configuré. Et comme cela ne prend en charge que Apache Beam, certains concepts sont très difficiles à comprendre. De plus, ils peuvent travailler sur la surveillance et la journalisation, parfois ce n'est pas clair. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Chaque fois qu'un nouveau cas d'utilisation pour la migration de données, le traitement de données, la transformation de données se présente, mon premier choix est toujours Dataflow en raison de la manière dont il gère à la fois les données par lots (GCS, serveurs sur site, etc.) et les données en streaming (Kafka, Pub/Sub) et peut facilement s'adapter horizontalement pour un traitement plus rapide. Dans l'ensemble, il résout les défis liés au traitement à grande échelle dans les environnements GCP tout en réduisant l'effort opérationnel à presque zéro. ### 2. Cloud Dataflow - Meilleure plateforme de streaming d'événements **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sanyam G. | Software Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** February 02, 2025 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Google Cloud Dataflow est extrêmement facile à utiliser pour traiter un flux d'événements. Construire des pipelines de streaming complexes est simple et efficace avec Dataflow. Il offre une surveillance en temps réel du pipeline de streaming avec des métriques importantes telles que le débit, l'utilisation du CPU et de la mémoire. Il est facile à intégrer avec des sources et des puits de données tels que Cloud Pub-sub, Kafka et Cloud Spanner. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** C'est coûteux par rapport à d'autres solutions telles qu'Apache Flink. Difficile d'implémenter des filigranes. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'utilise Cloud Dataflow pour traiter des événements en streaming et effectuer des opérations complexes dessus. Cela permet de gagner du temps sans avoir à écrire du code à partir de zéro pour le traitement des événements. Il offre une observabilité des pipelines construits dès le départ. Il prend également en charge l'autoscaling. ### 3. flux de données avec Google Cloud Dataflow **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Amit C. | Data Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** December 12, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** GCP Dataflow gère sans effort les tâches de big data, unifiant le code avec Apache Beam. C'est un joueur d'équipe de Google Cloud, excellant avec des services comme BigQuery. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** - peu de documentation et de ressources disponibles à ce sujet Les complexités des coûts exigent de la vigilance, et les connecteurs externes peuvent nécessiter une attention personnalisée. Bien qu'il s'harmonise au sein du domaine de Google Cloud, la dépendance à l'écosystème peut ne pas convenir à ceux dans d'autres environnements cloud. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Comme il s'agit d'un Apache Beam sans serveur, il aide à charger les données en streaming de manière transparente et à ne pas se soucier des services backend et de la tolérance aux pannes. ### 4. Dataflow résout le problème de l'ETL à grande échelle avec une observabilité de premier ordre. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** joseph k. | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** August 30, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Les flux de données en nuage vous permettent d'avoir un démon qui effectue l'ETL tout en offrant une observabilité de premier ordre. Avant cela, j'étais habitué à des tâches de longue durée avec une observabilité médiocre, ou à des outils à faible code ou sans code qui ne me permettaient pas de configurer les tâches comme je le souhaitais en utilisant du code. Dataflow me permet d'utiliser Apache Beam sur Python avec un grand effet pour créer une solution répétable et facilement surveillée. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Les exemples de Python pourraient être beaucoup plus complets. De plus, le modèle de concurrence est difficile à comprendre, je rencontre parfois des contentions de verrouillage avec des instances DoFn s'exécutant simultanément et il n'est pas entièrement clair combien de threads concurrents traitent ma charge de travail. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Dataflow me permet de réaliser une charge de travail ETL en streaming continu tout en pouvant surveiller les indicateurs clés pour le débit, la latence et les erreurs sans suivre constamment un journal. ### 5. Plateforme Puissante **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** SAHIL Y. | Education counsellor, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** May 12, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Google Cloud Dataflow optimise automatiquement et gère les ressources pour vous. Cette plateforme prend en charge plusieurs langages de programmation, y compris Python, Java et SQL, et facilite la tâche des développeurs en leur permettant de se concentrer sur l'écriture de code. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Jusqu'à présent, je n'ai trouvé aucun inconvénient. J'adore cela et chaque mise à jour de cette plateforme me fait retomber amoureux. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Google Cloud Dataflow optimise automatiquement mes données, donc je n'ai pas à me soucier de choses comme l'équilibrage de charge, la mise à l'échelle ou la tolérance aux pannes et il me fournit également une large gamme d'outils de surveillance et de débogage. ### 6. Dataflow est assez bien intégré dans l'écosystème de Google Cloud. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mohit J. | Senior Software Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** May 01, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** La tolérance aux pannes est la meilleure chose à propos du flux de données avec la facilité de lancer le travail et de surveiller. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Le SDK Python semble moins évolué. L'intégration de Kafka pour Python n'est pas prête pour la production. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Il existe plusieurs pipelines pour lire à partir de pubsub et kafka, traiter et écrire dans Big Query. D'autres pipelines sont utilisés pour déplacer des données vers un bucket S3. ### 7. Superbes visualisations, difficiles à déboguer **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** August 30, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Visualisations de vos nœuds, et des informations pendant l'exécution concernant le nombre de nœuds qui ont été lancés. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Une fois que vous déclenchez une exécution, il n'y a aucun moyen de l'annuler/la tuer. Cela signifie que si vous remarquez des problèmes pendant l'exécution, vous êtes pratiquement coincé. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous pouvons traiter des centaines de milliers d'articles de manière rationalisée, en transportant les résultats entre les étapes et en augmentant efficacement l'échelle à plus de 50 machines en parallèle. ### 8. Dataflow est ma solution de référence pour les besoins généraux de traitement de données à grande échelle. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Marketing et publicité | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** May 12, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** J'aime vraiment Apache Beam, que j'utilise avec Dataflow. Cela fonctionne bien, sur Google Cloud, pour le traitement par lots et en flux. Le calcul fonctionne simplement, et permet à nos ingénieurs de données de faire avancer les choses. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Il y a quelques années, une partie du marketing était exagérée. De nos jours, il est à la hauteur du battage médiatique. Je suis attristé que plus de gens ne l'utilisent pas, car c'est tellement puissant. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous utilisons Dataflow à la fois pour le Big Data et le traitement en flux. Avoir un service de référence pour ces deux aspects permet à nos ingénieurs de données de se concentrer sur ce qui compte vraiment : créer de la valeur commerciale, tirer des enseignements, aider nos clients internes, etc. ### 9. Un outil impressionnant pour développer des pipelines de données en flux continu **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Taapas A. | Advisor, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** April 25, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** L'interface utilisateur est très simpliste et les horaires et tâches peuvent être créés très facilement en parallèle. De plus, le support pour les modèles en Java et Python est incroyable. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Le paramètre et les modèles sont très rigides et le débogage supplémentaire est difficile car les journaux ne sont pas très riches en informations. Si un pipeline échoue souvent, les erreurs et les journaux sont médiocres. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Google Dataflow m'a aidé à diffuser des Go et des To de données et à les fournir à mon pipeline de traitement. ### 10. Expérience stupéfiante avec Google Cloud Dataflow **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shiv Shikhar S. | Tech Blogger, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** July 15, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Google Dataflow est excellent car il offre l'expérience la plus simple et la plus fluide pour charger des données, que ce soit en Batch ou en Streaming. Les meilleurs aspects sont : 1. Il fournit un traitement de Big Data 100% efficace ainsi qu'une migration de données facile. 2. Capacité à créer des applications personnalisées et à concevoir des API. 3. Son interface utilisateur conviviale pour les développeurs et son fonctionnement. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Je pense que c'est l'une des meilleures plateformes pour travailler sur le Big Data mais le fait qu'il soit très difficile à comprendre. Même les guides d'aide et la documentation sont limités et la communauté n'est pas très grande. Je sais que dans les années à venir cela peut être résolu et j'espère que cela sera réalisé dès que possible. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Notre entreprise travaille sur les technologies émergentes pour comprendre la disponibilité et la demande des outils et des mécanismes de gestion des données. Ainsi, nous utilisons principalement Google Cloud Dataflow pour gérer les données et leur manipulation. De plus, nous exploitons ses fonctionnalités telles que l'analyse prédictive, la gestion des modèles, l'automatisation et l'apprentissage automatique, tout en travaillant avec les Big Data. ### 11. J'ai utilisé la Google Cloud Platform à des fins d'apprentissage. **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Matériel informatique | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** June 14, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Big Query est la fonction la plus appréciée dans Google Cloud. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Je n'ai encore rien trouvé que je n'aime pas sur cette plateforme. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je n'ai pas encore exploré toutes ses fonctionnalités. ### 12. pour avoir déplacé vos données d'un endroit à un autre **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jordy H. | Data Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** December 21, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Dataflow peut facilement s'adapter automatiquement à plusieurs instances s'il traite beaucoup de données. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Il est parfois difficile de déboguer un problème dans votre pipeline. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Outil sans serveur pour le traitement par lots et le streaming de données ### 13. Outil pour le traitement des données basé sur le cloud **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** V. R. | Asst mgr, Logiciels informatiques, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** October 06, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** C'est une offre basée sur PaaS qui repose sur l'open source. Elle peut également être utilisée pour traiter des flux de données et des données par lots. Cela prend seulement quelques minutes à quelques heures pour déplacer une grande quantité de données vers la base de données des utilisateurs. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** le déploiement initial était risqué et a rencontré quelques problèmes Un excellent outil pour déplacer une grande quantité de données, mais une documentation médiocre a rendu l'implémentation une expérience problématique **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Ce cadre est utilisé pour traiter les données entrantes provenant de flux et de données par lots. Dataflow en tant qu'outil nous a aidés à déplacer une grande quantité de données entre différentes bases de données. ### 14. Bon outil pour exécuter des pipelines Bigdata **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vishnu K. | Software Consultant, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** December 15, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Dans le backend, l'outil utilise le cadre Apache Beam. Les pipelines peuvent être lancés localement en utilisant DirectRunner et facilement sur les machines Google Cloud. Parcourir les journaux et déboguer est bien. Suivre l'état des travaux de pipeline est excellent, et il est facile de consulter les journaux de débogage de chaque étape en utilisant l'interface utilisateur. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Il est difficile de commencer pour les débutants. Mais avec plus de pratique et d'expérience, Dataflow est un bon outil pour les pipelines de données en streaming et par lots. La documentation pourrait être un peu meilleure. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Principalement utilisé dans le traitement des Bigdata. Créé à la fois des tâches par lots intensives en CPU et en E/S. Traitement de gros fichiers NDJson et chargement de ceux-ci dans différents stockages tels que Bigquery, Elasticsearch. ### 15. Google Cloud Dataflow est une excellente option pour les pipelines de données par lots et en streaming à grande échelle. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Cameron G. | Software Engineer, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** October 26, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Dataflow est basé sur Apache Beam. Sa bibliothèque est assez facile à comprendre. Vous pouvez être opérationnel assez rapidement. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Il n'y a rien que je n'aime pas à propos de Dataflow. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Dataflow nous a donné un gain de performance lors du traitement des données avec très peu à gérer. ### 16. Examen de Google Cloud Dataflow **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Détail | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** May 20, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Cloud Dataflow offre un traitement sans serveur pour gérer le Big Data. Il peut traiter des millions d'enregistrements sous n'importe quelle forme, qu'il s'agisse d'événements ou de lots, et possède un excellent débit. Avec les différents SDK qu'il propose, comme Python, Java, etc., il est également très convivial pour les développeurs. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Rien de vraiment important. Il faut ajouter certaines fonctionnalités au SDK Python comme en Java, mais cela se fera au fur et à mesure que le produit évolue. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Traitement des Big Data. Traitement en flux et par lots. ### 17. Excellent outil pour construire des pipelines BigData en mode batch et en flux continu. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Compagnies aériennes/Aviation | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** July 15, 2020 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Cet outil est basé sur le célèbre framework Apache Beam et peut être utilisé localement ou sur un exécuteur interne GCP dans le cloud GCP. Il dispose d'un excellent ensemble d'instruments pour travailler avec les données en flux et les données par lots de manière très rapide. Il est très facile de lancer un pipeline et de suivre la progression du travail. Bien plus puissant et facile que Dataproc avec Spark natif. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Documentation pas très claire. Vous devriez beaucoup vous entraîner avec cela pour comprendre la configuration pour votre cas particulier. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Google Cloud Dataflow:** Vous devriez absolument envisager cet outil dans les cas de traitement de BigData. Vous aurez un outil unique pour les pipelines de données en flux et par lots. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Traitement d'un grand nombre de données JSON à la fois en flux continu et par lots dans des pipelines de données ### 18. ETL bon marché qui s'adapte bien et permet une transition future du traitement par lots au streaming **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Services financiers | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** October 04, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Google Dataflow, basé sur Apache Beam, est un moyen efficace et économique de faire de l'ETL de données dans Bigquery de Google en utilisant Java ou Python. Le chargement des données peut être effectué par lots ou en streaming, ce qui est pratique car vous pouvez répondre à vos besoins actuels en matière de traitement par lots et laisser la porte ouverte à un futur streaming. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** La version Python est assez en retard par rapport à Java et il y a une courbe d'apprentissage assez importante. Je ne la considérerais pas comme « clé en main ». **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Chargement distribué de nombreux fichiers JSON. S'intègre bien à la plateforme Google Cloud. ### 19. Ingénieur Full Stack **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Internet | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** April 09, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** La capacité d'automatiser le déplacement de vos données vers différents services de stockage Google. Voir le transfert de vos données en temps réel est excellent pour communiquer avec les clients. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Je voudrais que Cloud Dataflow ait sa propre API qui pourrait être utilisée soit par une application tierce, soit par Google Cloud Functions. Si ces fonctionnalités sont déjà disponibles, elles devraient être mieux documentées. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Google Cloud Dataflow:** Si vous avez besoin de transférer des données dans votre architecture technique, c'est plus facile que vous ne le pensez. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Transférer mes données de Google Storage vers BigQuery ### 20. mon avis Expérience incroyable **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Jerish J. | Jerish Joseph, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** April 11, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** il est facile de développer dans Eclipse et d'exécuter depuis une machine locale ou sur le cloud **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** pendant le test, il a utilisé seulement un nœud plusieurs fois et c'était frustrant **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** utilisé pour le streaming de données provenant des véhicules sur la route ### 21. Longue attente **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Kimoon K. | Data Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** April 10, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** C'est une plateforme hyper-extensible pour faire ETL pour mon flux de travail et facile à utiliser. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Cela prend du temps pour démarrer des machines virtuelles pour Google Dataflow. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Un outil de pipeline pour mon ETL d'apprentissage automatique. ### 22. Excellent logiciel pour simplifier de nombreuses opérations **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Anibal R. | Programmer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Je l'aime parce que vous pouvez faire beaucoup de choses importantes comme simplifier les opérations, également gérer, transformer les données d'une manière très spéciale. De plus, vous avez une variété de façons d'implémenter chaque outil dans ce logiciel. Le crédit qu'ils donnent pour être employé dans Google Cloud est bon parce que nous apprenons encore plus comment manipuler cet outil qui pour nous tous qui l'utilisons est essentiel. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** La partie que vous devez payer, mais c'est seulement cela parce que le reste est un logiciel exceptionnel avec des éléments uniques qui rendent Google Cloud Dataflow excellent. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Google Cloud Dataflow:** Qu'ils l'utilisent, c'est bon pour ce type de cas comme le stockage, la simplification et la gestion des données, etc. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Stockage de nombreuses données ### 23. DataFlow rend les pipelines faciles à comprendre et à assimiler. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Divertissement | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** April 10, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** DataFlow est facile à instancier et la puissance d'Apache Beam rend les résultats prévisibles. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Je souhaite que le SDK Python soit plus complet. La documentation est également insuffisante et ne reflète pas toutes les capacités de DataFlow. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Google Cloud Dataflow:** La documentation peut parfois être insuffisante, mais elle reste un outil très puissant. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous utilisons DataFlow pour les ETL. DataFlow est prévisible. ### 24. Expérience et laboratoire de Google Cloud Dataflow **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Abel S. | Data Scientist, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** April 08, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Capacité à évoluer au niveau fonctionnel. Indicateurs de coût. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Lorsqu'il est intégré à Pub/Sub, Kafka est plus rapide que Pub/Sub. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Diffusion de données en temps réel ### 25. Google Dataflow exploite les ETL par lots et en temps réel **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Divertissement | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** April 09, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** nous avons utilisé Google Dataflow pour toutes nos ingestions par lots et ETL **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** La migration de Google Dataflow vers le flux cloud ouvert a été mouvementée en raison des changements de bibliothèque. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Aimez le graphe de topologie des étapes s'exécutant dans Dataflow et le temps réel par rapport au temps d'exécution pour améliorer les performances de notre tâche Dataflow. ### 26. Apprentissage automatique puissant **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Animation | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** July 12, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Il y a des utilisateurs qui nécessitent une puissance de calcul immense pour créer. Google Cloud Platform peut fournir cela sans épuiser des ressources précieuses. Avec cela, les entreprises peuvent offrir les meilleurs graphiques, images et vidéos à leurs clients et à leurs publics sans sacrifier un pixel ou une image. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Les documents de GCP manquent parfois d'informations sur les interactions entre les composants, par exemple les instances préemptibles, l'autoscaling, les mises à jour progressives et le répartiteur de charge HTTP. Parfois, les documents vous donnent une phrase et vous laissent comprendre toutes les implications. Les documents AWS peuvent être trop verbeux, mais ils sont généralement assez bons pour documenter l'intégration avec d'autres fonctionnalités et services. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** GCP a une philosophie de produit assez différente de celle d'AWS. Lorsque de nouvelles fonctionnalités et ressources GCP sont mises à disposition générale, elles sont généralement de très haute qualité. Cela contraste avec AWS où l'on peut parfois avoir l'impression d'être la première personne à utiliser une fonctionnalité. Une citation que j'ai vue et qui me semble vraie est « Le Beta de Google est comme le GA d'AWS ». GCP a également bien réussi à intégrer ses différents services ensemble. GCP propose un ensemble plus restreint de primitives de base qui sont globales et fonctionnent bien pour de nombreux cas d'utilisation. Pub/Sub est probablement le meilleur exemple que j'ai pour cela. Chez AWS, vous avez SQS, SNS, Amazon MQ, Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose, DynamoDB Streams, et peut-être un autre service de file d'attente au moment où vous lisez ce post. GCP a Pub/Sub. Pub/Sub semble suffisamment flexible pour remplacer la plupart (toutes ?) des différentes files d'attente d'AWS. (Avertissement, je n'ai pas encore utilisé Pub/Sub, j'ai juste consulté sa documentation). ### 27. Très facile d'accès **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Bill W. | Graphic Designer, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Avec Dataflow, je peux, d'une simple pression sur un bouton, activer des centaines d'ordinateurs travaillant de concert pour accomplir une tâche qui m'aurait pris des heures sur mon ordinateur portable en quelques minutes. Je fais cela avec pratiquement aucune compréhension de la technologie sous-jacente - tout ce que je sais, c'est que si j'écris mes transformations de cette manière, alors cela fonctionne. Tant que ma tâche est compatible avec le processus de parallélisation, la seule chose que je dois faire pour passer de milliers d'enregistrements à des milliards d'enregistrements est de changer le nombre de travailleurs que je décide d'utiliser. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Je souhaite qu'il ait une meilleure interface graphique. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Analyser des données ### 28. Dans l'ensemble, un bon programme, pourrait cependant fonctionner avec des services personnalisés. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** July 14, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Google Cloud Dataflow dispose d'un excellent système de support intégré. Chaque fois que vous avez un doute, il semble toujours y avoir quelqu'un pour vous aider. Le système fonctionne très rapidement et peut gérer de grandes quantités de données/documents. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Google a toujours été mon moteur de recherche de prédilection, donc j'ai choisi Cloud Dataflow en m'attendant à rien de moins que le meilleur. Cependant, parfois, le partage de données avec d'autres systèmes s'est avéré problématique. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Google Cloud Dataflow:** J'ai réalisé qu'une grande partie de l'espace est utilisée pour des choses inutiles, d'autres programmes pourraient mieux utiliser l'espace, bien que cela soit certainement sujet à interprétation pour chaque programme individuel. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je gagne beaucoup de temps avec ce système car il rationalise de nombreux processus. Exécuter des tâches Apache Beam est un avantage avec le système. ### 29. Service bon marché et excellent **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Conception graphique | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** J'ai utilisé ce service pendant au moins un an et j'ai aimé la facilité de travail et **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Pour être réaliste, il n'existe aucun service dans le monde sans quelques erreurs, mais selon mon expérience avec les services Google Cloud, vous pouvez résoudre vos problèmes grâce à l'équipe de support toujours disponible. Dans mon cas, je n'ai rencontré aucun problème en utilisant ce service. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Google Cloud Dataflow:** essayez-le simplement, vous serez étonné par la qualité de ce service, vous pouvez également économiser du temps et de l'argent **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'ai franchement beaucoup de caractéristiques qui ne peuvent pas être dites en très peu de mots et comme je suis une personne simple, je vais divulguer la chose avec laquelle j'étais à l'aise : le coût, c'est très bon marché et ça vaut la peine d'essayer. ### 30. Facilement navigué **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Soins hospitaliers et de santé | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** July 14, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** La question devrait plutôt être : « Qu'est-ce que je n'aime pas le plus ? » La réponse est simplement rien. J'apprécie pleinement l'utilisation de toutes les fonctionnalités de ce logiciel et j'ai constaté que même ses fonctionnalités de base sont capables de rendre votre travail beaucoup plus organisé. Non seulement il est facile pour la direction de haut niveau d'apprendre le logiciel, mais ils l'ont rendu suffisamment simple pour former les employés avec un minimum d'erreurs. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Il n'y a aucun aspect de ce système logiciel que je n'aime pas. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Google Cloud Dataflow:** Je recommande de rester avec le produit et d'apprendre tout ce que vous pouvez sur les différentes fonctionnalités et les façons de les intégrer dans votre entreprise. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Exporter la mémoire interne vers un disque externe qui peut être accessible depuis des emplacements autres que l'unité principale. ### 31. Pratique **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Comptabilité | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** July 14, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Ce n'est pas complexe et c'est en fait très facile à utiliser. C'est beaucoup plus simple que d'autres logiciels que j'ai utilisés dans le passé. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Parfois, lorsqu'il est en cours d'exécution, il peut fonctionner un peu lentement, mais on peut pour l'instant en attribuer la responsabilité au WiFi du système. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Google Cloud Dataflow:** Produit très facile à utiliser **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je l'utilise quotidiennement en conjonction avec un Stackdriver, ce qui a considérablement allégé ma charge de travail lorsqu'ils sont utilisés ensemble. Cela vous offre une pléthore de fenêtres différentes que vous pouvez facilement naviguer. ### 32. Apprentissage automatique via l'utilisation de Google Cloud Platform **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Immobilier | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Nous obtenons de nombreuses fonctionnalités faciles et rapides avec Google Cloud et c'est le meilleur pour les développeurs comme moi. Il vous permet de créer votre propre application, API, interface, etc. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Google Cloud est le meilleur parmi les autres concurrents sur le marché, cependant, il n'est pas rapide. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Google Cloud Dataflow:** C'est le meilleur et l'avenir de la technologie. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous travaillons sur plusieurs plateformes telles que la Blockchain, l'apprentissage automatique et la science des données, et nous développons notre propre plateforme pour l'industrie immobilière. ### 33. Travailler sur les clouds de Google offre la meilleure gestion et est facile à mettre en œuvre. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** July 10, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Il existe une gamme variée de solutions pour chaque cas dont nous avons besoin. Diverses conceptions d'interface utilisateur web et d'applications rendent le travail de projet très bon. Les prix pour cela sont également bas, ce qui nous incite à continuer de les utiliser. Nous avons également réalisé divers projets en direct et la maintenance fonctionne très bien. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Il existe diverses limites pour les choses dont les pièces jointes et les descriptions, et il est parfois difficile d'envoyer la chose. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Le partage et la maintenance des projets en cours aident. ### 34. FLUX DE DONNÉES EN NUAGE **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Habillement et mode | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Cloud Dataflow est un service très facile à gérer en temps réel, je n'ai pas à m'inquiéter de solutions compliquées pour faire ce dont j'ai besoin. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Je ne le savais pas jusqu'à récemment. Je l'adore, je souhaite juste l'avoir su plus tôt. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Google Cloud Dataflow:** Utilisez la fonctionnalité qui vous permet de contrôler plusieurs ordinateurs à la fois. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Analyse des points de vente et protection contre la fraude ### 35. Ce que Google ne vous dit pas sur Cloud Dataflow **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** July 27, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Clairement, la meilleure fonctionnalité est la capacité de traiter des tâches par lots et en flux sans changer mon code. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** La documentation est médiocre, les fonctionnalités entre Java et Python ne sont pas cohérentes et il manque également d'autres langues, par exemple : Go. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'ai créé un produit d'analyse d'emails en temps réel et sans Dataflow, cela n'aurait pas été possible. ### 36. Examen du produit **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Recherche | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** July 14, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** C'est un excellent logiciel car il permet à mes données de se synchroniser sur de nombreux appareils. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Je n'aime pas quand des fichiers sont supprimés et qu'il est difficile de les récupérer. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je suis capable de synchroniser des centaines de fichiers rapidement. Je l'utilise pour la recherche pour cette raison et c'est excellent pour le stockage de données. Cela permet également d'économiser de l'espace de stockage sur mon appareil. ### 37. Gérez vos données plus facilement **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Immobilier | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** April 28, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Les analyses sont de premier ordre pour quiconque travaille dans la logistique et je peux voir comment cela serait utile dans d'autres domaines nécessitant des systèmes à grande échelle. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Il peut être difficile de commencer à apprendre le processus d'utilisation de Google Cloud. Il s'adapte au fur et à mesure, donc cela peut prendre un certain temps pour démarrer, mais cela en vaut vraiment la peine. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous résolvions l'organisation et maintenions la cohérence entre les différents sites et succursales de mon entreprise. Les services basés sur le cloud facilitent la centralisation. ### 38. Il offre tellement **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Internet | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** April 27, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Ce produit est un peu meilleur que ses concurrents. Avoir l'entreprise Google en arrière-plan de ce produit le rend vraiment adapté à mes besoins. Le soutien opérationnel qu'ils fournissent est sans égal. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Il n'y a pas grand-chose à détester. Un peu bogué parfois, mais il y a toujours de la place pour l'amélioration dans n'importe quel produit. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Avec Dataflow, je peux très facilement faire fonctionner de nombreux ordinateurs à l'unisson pour accomplir une tâche qui m'aurait pris énormément de temps sur mon ordinateur de bureau, en quelques minutes. ### 39. Flux de données Google **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Divertissement | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** La facilité de partager avec des lieux à travers le pays. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Tous mes directeurs généraux ne comprennent pas le concept. Certains d'entre eux ne comprennent pas le concept derrière le flux de données. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Facile à mettre à jour les MGRS, permet des mises à jour plus rapides. ### 40. Facile à utiliser ! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Pratique médicale | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Interface simple et facile à utiliser dans plusieurs domaines de travail **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Pas toujours le design le plus intuitif, mais toujours fonctionnel ! **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Sécurisez l'espace pour le partage de données ### 41. Simple **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Installations et services de loisirs | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Google Cloud Dataflow est efficace et facilement accessible. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Google est notre principale plateforme ; parfois, l'édition pose problème. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** garder tout le monde sur la même longueur d'onde ### 42. Flux de données **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** April 27, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Je pense que le flux de données a un grand potentiel. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Parfois, je souhaite qu'il y ait des instructions plus claires. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Dossiers de cas liés aux étudiants ### 43. J'adore ça ! **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Conseil en gestion | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** June 14, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** J'adore la facilité d'utilisation et les connecteurs immédiats pour les fichiers plats et les produits GC. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Il n'y a rien à ne pas aimer dans les produits Google Cloud. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Migration de données par lots ### 44. Google Dataflow **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Banque | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** April 27, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** Nous avons utilisé cela entre le téléchargement des documents de prêt finaux dans notre système de données, nous l'avons utilisé pour partager des documents et les organiser de manière appropriée. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Il n'y a pas grand-chose que je n'ai pas aimé à ce sujet. La connectivité était parfois mauvaise ? **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Cela élimine les malentendus. Les idées de tout le monde y sont incluses. ### 45. Flux de données Google Cloud **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Soins de santé mentale | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** April 29, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Google Cloud Dataflow?** J'aime que ce soit rapide et que ce soit facile à utiliser pour beaucoup de gens. **Que n’aimez-vous pas à propos de Google Cloud Dataflow?** Je n'aime pas que le flux de données soit limité. Il manque également le support REPL. **Quels sont les problèmes que Google Cloud Dataflow résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** La capacité d'analyser de grandes données. C'est rentable. ## Google Cloud Dataflow Discussions - [What is the difference between Google dataflow and Google Dataproc?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-the-difference-between-google-dataflow-and-google-dataproc) - [Is Google dataflow an ETL tool?](https://www.g2.com/fr/discussions/is-google-dataflow-an-etl-tool) - [How does Google dataflow work?](https://www.g2.com/fr/discussions/how-does-google-dataflow-work) - [What is Google dataflow used for?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-google-dataflow-used-for) - [View Google Cloud Dataflow pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-dataflow/reviews?qs=pros-and-cons§ion=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-24+13%3A11%3A14+-0500&secure%5Bsession_id%5D=116d396e-85f5-42f2-9781-494257803562&secure%5Btoken%5D=ff13e589932639c1de9de2fa86fcb4d990b4826d5f46aeeb84a78338bfacdb4c&format=llm_user) ## Google Cloud Dataflow Integrations - [Apache Kafka](https://www.g2.com/fr/products/apache-kafka/reviews) - [Google Cloud Pub/Sub](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-pub-sub/reviews) - [Google Cloud Storage](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-storage/reviews) ## Google Cloud Dataflow Features **Données** - Traitement des données - Sources de données - Intégration - Traitement en temps réel **base de données** - Collecte de données en temps réel - Répartition des données - Lac de données **Analytics** - Reporting & Analytique **Intégrations** - Intégration Hadoop - Intégration de Spark **Plate-forme** - Mise à l’échelle de la machine - Préparation des données - Intégration de Spark **Traitement** - Traitement dans le cloud - Traitement de la charge de travail **Rapports de construction** - Transformation des données - Modélisation des données - Conception de rapports WYSIWYG - API d’intégration **Plate-forme** - Assistance aux utilisateurs mobiles - Personnalisation - Gestion des utilisateurs, des rôles et des accès - Internationalisation - Bac à sable / Environnements de test - Performance et fiabilité - Étendue des applications des partenaires ## Top Google Cloud Dataflow Alternatives - [Databricks](https://www.g2.com/fr/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (748 reviews) - [Apache Kafka](https://www.g2.com/fr/products/apache-kafka/reviews) - 4.5/5.0 (126 reviews) - [Amazon Kinesis Data Streams](https://www.g2.com/fr/products/aws-amazon-kinesis-data-streams/reviews) - 4.3/5.0 (81 reviews)