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Confronta Azure Event Grid e LaunchDarkly 
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Segmenti di Mercato
Mercato Medio (41.7% delle recensioni)
Mercato Medio (49.1% delle recensioni)
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Azure Event Grid
Valutazione a Stelle
(16)3.5 su 5
Segmenti di Mercato
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Pros & Cons
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che LaunchDarkly eccelle nella Gestione delle Flag con un punteggio di 9.3, consentendo un controllo senza soluzione di continuità sulle feature flag, mentre Azure Event Grid manca di un sistema dedicato alla gestione delle feature flag, il che può ostacolare i processi di distribuzione delle funzionalità.
- I revisori menzionano che le capacità di Test delle Funzionalità di LaunchDarkly sono robuste, con un punteggio di 9.1, permettendo ai team di condurre test A/B in modo efficace. Al contrario, Azure Event Grid non fornisce strumenti di test delle funzionalità integrati, il che può limitare la sperimentazione.
- Gli utenti di G2 evidenziano che il Controllo Multi-Ambiente di LaunchDarkly ha ottenuto un punteggio di 8.7, rendendo più facile gestire diversi ambienti per lo sviluppo e la produzione. Tuttavia, Azure Event Grid non offre lo stesso livello di gestione degli ambienti, il che può complicare le strategie di distribuzione.
- Gli utenti su G2 riportano che la Facilità d'Uso di LaunchDarkly è valutata a 8.8, con molti che trovano l'interfaccia intuitiva e facile da usare. Azure Event Grid, sebbene funzionale, ha ricevuto un punteggio leggermente inferiore di 8.6, indicando una curva di apprendimento più ripida per i nuovi utenti.
- I revisori menzionano che la Qualità del Supporto di LaunchDarkly è valutata a 8.8, con molti che lodano la reattività e l'utilità del team di supporto. In confronto, il supporto di Azure Event Grid ha ottenuto un punteggio di 8.3, suggerendo che gli utenti potrebbero sperimentare tempi di attesa più lunghi o un'assistenza meno completa.
- Gli utenti dicono che la Direzione del Prodotto di LaunchDarkly è altamente valutata a 9.1, indicando un forte impegno per il miglioramento continuo e gli aggiornamenti delle funzionalità. Azure Event Grid, con un punteggio di 8.6, potrebbe non trasmettere lo stesso livello di innovazione, il che potrebbe influire sulla soddisfazione degli utenti a lungo termine.
Azure Event Grid vs LaunchDarkly
- I revisori hanno ritenuto che LaunchDarkly soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Azure Event Grid.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che LaunchDarkly sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di LaunchDarkly rispetto a Azure Event Grid.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Event Grid
Nessun prezzo disponibileLaunchDarkly
Developer
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- 1 project
- 3 environments
- 5 service connections per month
Prova Gratuita
Azure Event Grid
Nessuna informazione sulla prova disponibileLaunchDarkly
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.1
6
9.0
533
Facilità d'uso
8.1
6
8.7
545
Facilità di installazione
Dati insufficienti
8.6
345
Facilità di amministrazione
Dati insufficienti
8.9
130
Qualità del supporto
8.3
7
8.9
358
the product è stato un buon partner negli affari?
Dati insufficienti
9.0
120
Direzione del prodotto (% positivo)
8.3
7
9.1
535
Caratteristiche per Categoria
Identificazione utente
Dati insufficienti
9.0
5
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
8.7
5
Tracciamento e Reportistica
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
7.2
6
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
8.3
6
Metriche
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
9.7
6
Riproduzione della sessioneNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
8
Comportamento dell'utente
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
8.3
8
Dati insufficienti
8.1
7
Test A/B
Dati insufficienti
7.7
8
Dati insufficienti
7.4
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
7.9
7
Informazioni per i visitatori
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.3
7
AI agentico - Riproduzione della sessione
Dati insufficienti
8.0
5
Analisi del prodotto
Dati insufficienti
7.8
27
Dati insufficienti
8.8
28
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
8.9
28
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
7.5
26
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
7.6
26
Agentic AI - Analisi del Prodotto
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Funzionalità
Dati insufficienti
9.0
195
Dati insufficienti
8.5
199
Dati insufficienti
8.1
187
Gestione
Dati insufficienti
8.5
193
Dati insufficienti
7.6
192
Dati insufficienti
7.7
183
AI agentico - Consegna continua
Dati insufficienti
7.5
10
Dati insufficienti
8.5
11
Dati insufficienti
7.7
10
Dati insufficienti
7.5
10
Dati insufficienti
7.7
10
Segnalazione di bug
Dati insufficienti
9.0
5
Dati insufficienti
9.0
5
Dati insufficienti
8.3
5
Monitoraggio dei bug
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.6
6
AI agentico - Tracciamento dei bug
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Visibilità
Dati insufficienti
8.5
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.0
8
Monitoraggio e Gestione
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.1
8
Dati insufficienti
9.0
8
Monitoraggio dei log
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
7.8
6
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Gestione delle funzionalitàNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.7
449
Gestione
Dati insufficienti
9.3
443
Dati insufficienti
8.9
427
Dati insufficienti
7.7
414
Funzionalità
Dati insufficienti
8.7
432
Dati insufficienti
9.0
431
Dati insufficienti
8.4
414
Monitoraggio delle Prestazioni delle Applicazioni (APM)Nascondi 19 CaratteristicheMostra 19 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Monitoraggio
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Risposta
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - Monitoraggio delle Prestazioni delle Applicazioni (APM)
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Prestazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Calcolo
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Progettazione Sperimentale
Dati insufficienti
8.3
158
Dati insufficienti
8.4
159
Dati insufficienti
7.9
152
Analitica
Dati insufficienti
7.3
155
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
AI agentico - Test A/B
Dati insufficienti
7.4
13
Dati insufficienti
8.0
14
Dati insufficienti
6.9
14
Dati insufficienti
6.8
14
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Raccolta e Ingestione di Telemetria - Osservabilità
Dati insufficienti
7.8
9
Dati insufficienti
7.4
9
Software di Osservabilità - AI Agente
Dati insufficienti
5.0
5
Dati insufficienti
5.3
5
Dati insufficienti
7.0
5
Dati insufficienti
6.0
5
Dati insufficienti
6.4
6
Dati insufficienti
5.8
6
Dati insufficienti
5.6
6
Visualizzazione e Dashboard - Osservabilità
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
7.3
8
Dati insufficienti
7.6
7
Correlazione e Analisi delle Cause Principali - Osservabilità
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
6.7
8
Dati insufficienti
7.1
7
Scalabilità e Integrazione dell'Ecosistema - Osservabilità
Dati insufficienti
5.2
7
Dati insufficienti
6.2
7
Funzionalità AI - Osservabilità
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Strumenti di gestione dei promptNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei Prompt - Strumenti di Gestione dei Prompt
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi delle Prestazioni - Strumenti di Gestione dei Prompt
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Confronto e Valutazione dei Modelli - Strumenti di Gestione dei Prompt
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumenti di distribuzione pronti per la produzione - Strumenti di gestione dei prompt
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumenti di gestione dei prompt
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumenti di gestione dei prompt - Ottimizzazione specifica del modello
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Metriche
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
9.7
6
Qualità dei datiNascondi 12 CaratteristicheMostra 12 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Azure Event Grid e LaunchDarkly sono categorizzati comeConsegna Continua
Categorie uniche
Azure Event Grid è categorizzato comeQualità dei dati
LaunchDarkly è categorizzato comeTest A/B, Analisi del prodotto, Analisi delle App Mobili, Riproduzione della sessione, Monitoraggio dei log, Tracciamento dei bug, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Strumenti di gestione dei prompt, Gestione delle funzionalità, Monitoraggio delle Prestazioni delle Applicazioni (APM), e Software di Osservabilità
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Event Grid
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
LaunchDarkly
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Software per computer
25.0%
Gestione delle organizzazioni non profit
16.7%
Marketing e Pubblicità
8.3%
Tempo libero, Viaggi e Turismo
8.3%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
8.3%
Altro
33.3%
Software per computer
30.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
10.5%
Servizi Finanziari
7.1%
Intrattenimento
4.8%
Costruzione
3.4%
Altro
43.5%
Alternative
Discussioni
Azure Event Grid non ha discussioni con risposte
Come faccio a usare LaunchDarkly?
1 Commento
VR
Refer their dveloper guide or SDK, they provide the snippet and imports that you can use in your code and use them.Leggi di più
A cosa serve LaunchDarkly?
1 Commento
LN
Per lo più utilizziamo per i test A/B. Attiva la nuova funzionalità per un sottoinsieme di utenti e attiva/disattiva la nuova funzionalità quando la...Leggi di più
LaunchDarkly non ha più discussioni con risposte
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