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Software di infrastruttura AI generativa
AWS Bedrock
IBM Cloud Pak for Data
AWS Bedrock-vs-IBM Cloud Pak for Data

Confronta AWS Bedrock e IBM Cloud Pak for Data

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Postman

4.6/5

(1,651)

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In Sintesi
Prezzi
Valutazioni
Caratteristiche
Recensioni
Alternative
Discussioni

Di Amazon Web Services (AWS)

IBM Cloud Pak for Data

(88)

4.3 su 5

IBM Cloud Pak for Data

Di IBM

A Colpo d'Occhio

Valutazione a Stelle

(44)4.4 su 5

(88)4.3 su 5

Segmenti di Mercato

Impresa (38.6% delle recensioni)

Impresa (50.0% delle recensioni)

Pros & Cons

Ease of Use (14) Model Variety (13) Expensive (19) Complexity Issues (7)

Features (3) Analytics (2) Complexity (3) Complexity Issues (3)

Prezzo di Ingresso

Nessun prezzo disponibile

AWS Bedrock

Valutazione a Stelle

(44)4.4 su 5

Segmenti di Mercato

Impresa (38.6% delle recensioni)

Pros & Cons

Ease of Use (14) Model Variety (13) Expensive (19) Complexity Issues (7)

Prezzo di Ingresso

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IBM Cloud Pak for Data

Valutazione a Stelle

(88)4.3 su 5

Segmenti di Mercato

Impresa (50.0% delle recensioni)

Pros & Cons

Features (3) Analytics (2) Complexity (3) Complexity Issues (3)

Prezzo di Ingresso

Nessun prezzo disponibile

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Riassunto

Riassunto Generato dall'IA

Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.

Gli utenti segnalano che IBM Cloud Pak for Data offre funzionalità di governance dei dati robuste, essenziali per le imprese che gestiscono informazioni sensibili, mentre AWS Bedrock è apprezzato per la sua integrazione senza soluzione di continuità con altri servizi AWS, rendendolo più facile per gli utenti già all'interno dell'ecosistema AWS.
I revisori menzionano che la facilità di configurazione per AWS Bedrock è significativamente più alta, con un punteggio di 8,5 rispetto al 7,2 di IBM Cloud Pak for Data, indicando che gli utenti trovano AWS Bedrock più semplice da implementare nei loro flussi di lavoro esistenti.
Gli utenti di G2 evidenziano che IBM Cloud Pak for Data eccelle nel fornire capacità analitiche complete, ma AWS Bedrock brilla per la sua interfaccia user-friendly, riflessa nel suo punteggio di facilità d'uso più alto di 8,4 rispetto all'8,1 di IBM.
Gli utenti su G2 riportano che la qualità del supporto per AWS Bedrock è superiore, con un punteggio di 8,6, rispetto all'8,3 di IBM Cloud Pak for Data, suggerendo che AWS fornisce un servizio clienti più reattivo e utile.
I revisori dicono che, sebbene entrambi i prodotti siano forti concorrenti nel mercato enterprise, AWS Bedrock ha un leggero vantaggio nella direzione del prodotto con un punteggio di 9,6, indicando una prospettiva più positiva sugli sviluppi futuri rispetto all'8,8 di IBM.
Gli utenti menzionano che IBM Cloud Pak for Data è particolarmente vantaggioso per le organizzazioni focalizzate sulla conformità e sicurezza dei dati, mentre AWS Bedrock è preferito per le sue caratteristiche innovative come il deployment di modelli AI, che gli utenti trovano migliorare la loro efficienza operativa.

AWS Bedrock vs IBM Cloud Pak for Data

Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori le hanno trovate ugualmente facili da usare. Tuttavia, AWS Bedrock è più facile da configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con AWS Bedrock in generale.

I revisori hanno ritenuto che AWS Bedrock soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Cloud Pak for Data.
Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che AWS Bedrock sia l'opzione preferita.
Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di AWS Bedrock rispetto a IBM Cloud Pak for Data.

Prezzi

Prezzo di Ingresso

AWS Bedrock

Nessun prezzo disponibile

IBM Cloud Pak for Data

Nessun prezzo disponibile

Prova Gratuita

AWS Bedrock

Nessuna informazione sulla prova disponibile

IBM Cloud Pak for Data

Nessuna informazione sulla prova disponibile

Valutazioni

Soddisfa i requisiti

8.6

8.5

Facilità d'uso

8.1

Facilità di installazione

8.4

7.2

Facilità di amministrazione

9.0

7.6

Qualità del supporto

8.5

8.3

the product è stato un buon partner negli affari?

8.5

8.1

Direzione del prodotto (% positivo)

9.5

8.8

Caratteristiche per Categoria

Cloud Privato Virtuale (VPC)Nascondi 13 CaratteristicheMostra 13 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.5

Personalizzazione

Macchine virtuali personalizzate

Dati insufficienti

8.0(vinto per default)

Configurazione della Console

Dati insufficienti

Sistemi Operativi

Dati insufficienti

Infrastruttura

Gestione della rete

Dati insufficienti

Macchine Virtuali

Dati insufficienti

9.0(vinto per default)

Sicurezza

Dati insufficienti

Manutenzione

Dati insufficienti

Scalabilità

Dati insufficienti

Gestione

Migrazione al cloud

Dati insufficienti

Gestione dello Storage

Dati insufficienti

Analitica

Dati insufficienti

Gestione del Database

Dati insufficienti

Registrazione

Dati insufficienti

Infrastruttura come Servizio (IaaS)Nascondi 12 CaratteristicheMostra 12 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.2

Fornitura di infrastrutture

Cloud Pubblico

Dati insufficienti

7.7(vinto per default)

Cloud Privato

Dati insufficienti

8.1(vinto per default)

Cloud ibrido

Dati insufficienti

7.9(vinto per default)

Metallo Nudo

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Calcolo ad Alte Prestazioni (HPC)

Dati insufficienti

8.5(vinto per default)

Macchine Virtuali (VMs)

Dati insufficienti

7.9(vinto per default)

Edge Computing

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Reti Virtuali

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Gestione

Paga in base all'uso

Dati insufficienti

8.6(vinto per default)

Monitoraggio dell'uso

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Monitoraggio delle prestazioni

Dati insufficienti

8.1(vinto per default)

Funzionalità

Ridimensionamento automatico delle risorse

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.9

Sistema

Ingestione e Manipolazione dei Dati

Dati insufficienti

9.5(vinto per default)

Sviluppo del Modello

Supporto Linguistico

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Trascina e Rilascia

Dati insufficienti

8.5(vinto per default)

Algoritmi Pre-Costruiti

Dati insufficienti

9.1(vinto per default)

Addestramento del modello

Dati insufficienti

8.8(vinto per default)

Sviluppo del modello

Ingegneria delle caratteristiche

Dati insufficienti

8.5(vinto per default)

Servizi di Machine/Deep Learning

Visione artificiale

Dati insufficienti

8.7(vinto per default)

Elaborazione del Linguaggio Naturale

Dati insufficienti

9.4(vinto per default)

Generazione del Linguaggio Naturale

Dati insufficienti

9.6(vinto per default)

Reti Neurali Artificiali

Dati insufficienti

9.0(vinto per default)

Servizi di Machine/Deep Learning

Comprensione del linguaggio naturale

Dati insufficienti

9.2(vinto per default)

Apprendimento Profondo

Dati insufficienti

9.3(vinto per default)

Distribuzione

Servizio gestito

Dati insufficienti

9.3(vinto per default)

Applicazione

Dati insufficienti

9.3(vinto per default)

Scalabilità

Dati insufficienti

8.9(vinto per default)

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Riassunto del testo AI

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Testo-a-Immagine AI

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico

Esecuzione autonoma dei compiti

Dati insufficienti

Pianificazione a più fasi

Dati insufficienti

Integrazione tra sistemi

Dati insufficienti

Apprendimento Adattivo

Dati insufficienti

Interazione in Linguaggio Naturale

Dati insufficienti

Assistenza Proattiva

Dati insufficienti

Prendere decisioni

Dati insufficienti

Tessuto DatiNascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.7

Gestione dei dati

Integrazione dei dati

Dati insufficienti

Scoperta dei dati

Dati insufficienti

Multi - Piattaforma

Dati insufficienti

Metadati

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Analitica

Analisi dei dati

Dati insufficienti

Sicurezza

Conformità

Dati insufficienti

9.0(vinto per default)

Governance

Dati insufficienti

Protezione dei dati

Dati insufficienti

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

Dati insufficienti

AI agentico - Tessuto di dati

Esecuzione autonoma dei compiti

Dati insufficienti

Pianificazione a più fasi

Dati insufficienti

Integrazione tra sistemi

Dati insufficienti

Apprendimento Adattivo

Dati insufficienti

Prendere decisioni

Dati insufficienti

Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche

8.4

Dati insufficienti

Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa

Alta Disponibilità AI

8.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Scalabilità dell'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale

8.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Velocità di inferenza dell'IA

8.2(vinto per default)

Dati insufficienti

Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa

Costo dell'AI per chiamata API

8.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Flessibilità nell'allocazione delle risorse AI

8.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Efficienza Energetica dell'IA

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa

Supporto multi-cloud AI

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Integrazione della pipeline di dati AI

8.8(vinto per default)

Dati insufficienti

Supporto e Flessibilità dell'API AI

8.2(vinto per default)

Dati insufficienti

Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa

Conformità normativa e GDPR per l'IA

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Controllo degli accessi basato sui ruoli AI

8.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Crittografia dei dati AI

8.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa

Qualità della documentazione AI

7.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Attività della Comunità AI

7.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche

8.2

Dati insufficienti

Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Strumenti di Ottimizzazione dei Prompt

8.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Libreria di Modelli

7.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Supporto per l'elaborazione batch

Dati insufficienti

Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Dashboard di Confronto Modelli

8.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Interfaccia di messa a punto

7.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Integrazioni SDK e API

Dati insufficienti

Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Distribuzione con un clic

Dati insufficienti

Gestione della Scalabilità

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Regole di Moderazione dei Contenuti

Dati insufficienti

Controllore di Conformità alle Politiche

Dati insufficienti

Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Avvisi di Rilevamento Deriva

Dati insufficienti

Metriche di Prestazioni in Tempo Reale

Dati insufficienti

Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Strumenti di crittografia dei dati

9.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Gestione del Controllo degli Accessi

Dati insufficienti

Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Ottimizzazione dell'instradamento delle richieste

Dati insufficienti

Costruttori di Agenti AINascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche

7.9

Dati insufficienti

Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI

Configurazione del linguaggio naturale

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Personalizzazione del tono

7.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Parapetti di Sicurezza

7.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Funzionalità - Costruttori di Agenti AI

Supporto omnicanale

7.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Branding dell'agente

7.4(vinto per default)

Dati insufficienti

Capacità di Risposta Proattiva

7.4(vinto per default)

Dati insufficienti

Escalation Umana Senza Soluzione di Continuità

8.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI

Analisi e Reportistica

8.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Consapevolezza contestuale

8.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Conformità alla Privacy dei Dati

9.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Integrazione - Costruttori di Agenti AI

Automazione del flusso di lavoro

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Utilizzo dell'API

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Interoperabilità della piattaforma

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Integrazione dei dati CRM

7.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Analisi PredittivaNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.6

Strumento Statistico

Scripting

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Estrazione dei dati

Dati insufficienti

8.8(vinto per default)

Algoritmi

Dati insufficienti

8.6(vinto per default)

Analisi dei dati

Analisi

Dati insufficienti

8.7(vinto per default)

Interazione dei dati

Dati insufficienti

9.0(vinto per default)

Prendere decisioni

Modellazione

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Visualizzazioni dei dati

Dati insufficienti

8.8(vinto per default)

Generazione del rapporto

Dati insufficienti

8.8(vinto per default)

Unificazione dei dati

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

Dati insufficienti

Analisi dei Big DataNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.6

Trasformazione dei dati

Analisi in tempo reale

Dati insufficienti

8.5(vinto per default)

Verificato

Interrogazione dei dati

Dati insufficienti

9.1(vinto per default)

Verificato

Connettività

Integrazione di Hadoop

Dati insufficienti

8.0(vinto per default)

Verificato

Integrazione Spark

Dati insufficienti

8.6(vinto per default)

Verificato

Analisi Multi-Sorgente

Dati insufficienti

8.1(vinto per default)

Verificato

Lago di Dati

Dati insufficienti

8.7(vinto per default)

Verificato

Operazioni

Visualizzazione dei dati

Dati insufficienti

8.7(vinto per default)

Verificato

Flusso di lavoro dei dati

Dati insufficienti

8.9(vinto per default)

Verificato

Scoperta Governata

Dati insufficienti

8.4(vinto per default)

Verificato

Analisi Incorporata

Dati insufficienti

8.8(vinto per default)

Verificato

Quaderni

Dati insufficienti

8.7(vinto per default)

Verificato

Big DataNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche

Dati insufficienti

Creare rapporti

Trasformazione dei dati

Dati insufficienti

Modellazione dei dati

Dati insufficienti

Progettazione di Report WYSIWYG

Dati insufficienti

API di integrazione

Dati insufficienti

Piattaforma

Supporto Utente Mobile

Dati insufficienti

Personalizzazione

Dati insufficienti

Gestione di Utenti, Ruoli e Accessi

Dati insufficienti

Internazionalizzazione

Dati insufficienti

Ambienti di prova / Sandbox

Dati insufficienti

Prestazioni e Affidabilità

Dati insufficienti

Ampiezza delle Applicazioni dei Partner

Dati insufficienti

Categorie

Categorie condivise

AWS Bedrock

IBM Cloud Pak for Data

AWS Bedrock e IBM Cloud Pak for Data sono categorizzati comeInfrastruttura di AI Generativa

Categorie uniche

AWS Bedrock è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps) e Costruttori di Agenti AI

IBM Cloud Pak for Data è categorizzato comeTessuto Dati, Cloud Privato Virtuale (VPC), Analisi dei Big Data, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Analisi Predittiva, e Infrastruttura come Servizio (IaaS)

Recensioni

Dimensione dell'Azienda dei Recensori

AWS Bedrock

Piccola impresa(50 o meno dip.)

25.0%

Mid-Market(51-1000 dip.)

36.4%

Enterprise(> 1000 dip.)

38.6%

IBM Cloud Pak for Data

Piccola impresa(50 o meno dip.)

31.4%

Mid-Market(51-1000 dip.)

18.6%

Enterprise(> 1000 dip.)

50.0%

Piccola impresa

(50 o meno dip.)

25.0%

31.4%

Mid-Market

(51-1000 dip.)

36.4%

18.6%

Enterprise

(> 1000 dip.)

38.6%

50.0%

Settore dei Recensori

AWS Bedrock

Tecnologia dell'informazione e servizi

22.7%

Software per computer

18.2%

Servizi Finanziari

6.8%

Consulenza

4.5%

Vendita al dettaglio

4.5%

Altro

43.2%

IBM Cloud Pak for Data

Software per computer

12.9%

Tecnologia dell'informazione e servizi

8.6%

Bancario

8.6%

Servizi Finanziari

5.7%

Gestione dell'Istruzione

5.7%

Altro

58.6%

Alternative

Alternative a AWS Bedrock

Alternative a IBM Cloud Pak for Data

Snowflake

Vertex AI

Databricks Data Intelligence Platform

Google Cloud BigQuery

Discussioni

Discussioni su AWS Bedrock

AWS Bedrock non ha discussioni con risposte

Vedi tutte le discussioni

Discussioni su IBM Cloud Pak for Data

IBM Cloud Pak for Data non ha discussioni con risposte

Vedi tutte le discussioni

Fai una domanda a AWS Bedrock Contatta AWS Bedrock

Fai una domanda a IBM Cloud Pak for Data Contatta IBM Cloud Pak for Data

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Software di gestione della reputazione online
Software di Monitoraggio e Gestione Remota (RMM)
Strumenti di monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni (APM)

In Sintesi
Prezzi
Valutazioni
Caratteristiche
Recensioni
Alternative
Discussioni

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