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Confronta Azure Virtual Machines e IBM Cloud Pak for Data 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (34.5% delle recensioni)
Impresa (50.0% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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Azure Virtual Machines
Valutazione a Stelle
(385)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (34.5% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su Azure Virtual MachinesIBM Cloud Pak for Data
Valutazione a Stelle
(88)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
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Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su IBM Cloud Pak for DataRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Azure Virtual Machines eccelle in "Facilità di Configurazione" con un punteggio di 8.6, rendendolo una scelta preferita per coloro che danno priorità a un rapido deployment. Al contrario, IBM Cloud Pak for Data ha un punteggio inferiore di 7.2, indicando un processo di configurazione più complesso che potrebbe richiedere tempo e risorse aggiuntive.
- I recensori menzionano che Azure Virtual Machines offre una "Scalabilità" superiore con un punteggio di 8.6, permettendo alle aziende di regolare facilmente le risorse secondo necessità. D'altra parte, IBM Cloud Pak for Data ottiene un punteggio di 8.9 in "Scalabilità", ma gli utenti notano che la sua scalabilità è più orientata verso l'analisi dei dati piuttosto che alle esigenze infrastrutturali generali.
- Gli utenti di G2 evidenziano la "Qualità del Supporto" di Azure Virtual Machines con un punteggio di 8.5, indicando un'esperienza di servizio clienti forte. Al contrario, IBM Cloud Pak for Data ha un punteggio leggermente inferiore di 8.3, con alcuni utenti che esprimono preoccupazioni sui tempi di risposta e sulla profondità del supporto fornito.
- Gli utenti su G2 riportano che Azure Virtual Machines brilla in "Personalizzazione" con un punteggio di 8.0, permettendo configurazioni di macchine virtuali su misura. Al contrario, IBM Cloud Pak for Data è carente in quest'area, con utenti che notano opzioni di personalizzazione limitate per le loro esigenze di gestione dei dati.
- I recensori menzionano che Azure Virtual Machines fornisce eccellenti capacità di "Recupero Dati", con un punteggio di 9.0, cruciale per le aziende preoccupate per la perdita di dati. IBM Cloud Pak for Data, pur essendo forte nell'analisi dei dati, non enfatizza il recupero dati allo stesso modo, portando a una minore soddisfazione degli utenti in quest'area.
- Gli utenti dicono che Azure Virtual Machines offre un modello "Pay by Usage" più flessibile con un punteggio di 9.0, rendendolo conveniente per le aziende con carichi di lavoro fluttuanti. Al contrario, il punteggio di 8.6 di IBM Cloud Pak for Data suggerisce che la sua struttura di prezzi potrebbe non essere altrettanto adattabile, portando potenzialmente a costi più elevati per gli utenti con modelli di utilizzo variabili.
Azure Virtual Machines vs IBM Cloud Pak for Data
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Azure Virtual Machines più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Azure Virtual Machines nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Azure Virtual Machines soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Cloud Pak for Data.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, Azure Virtual Machines e IBM Cloud Pak for Data forniscono livelli simili di assistenza.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Azure Virtual Machines rispetto a IBM Cloud Pak for Data.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Virtual Machines
Nessun prezzo disponibileIBM Cloud Pak for Data
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure Virtual Machines
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM Cloud Pak for Data
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.0
332
8.5
47
Facilità d'uso
8.6
332
8.1
47
Facilità di installazione
8.6
198
7.2
26
Facilità di amministrazione
8.6
190
7.6
27
Qualità del supporto
8.3
320
8.3
42
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
182
8.1
25
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
320
8.8
47
Caratteristiche per Categoria
Cloud Privato Virtuale (VPC)Nascondi 13 CaratteristicheMostra 13 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.5
7
Personalizzazione
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Infrastruttura
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.0
5
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
Fornitura di infrastrutture
9.0
60
7.7
8
8.6
55
8.1
7
9.0
52
7.9
7
7.2
48
8.3
6
8.3
53
8.5
8
9.3
58
7.9
8
8.5
48
8.3
8
9.1
56
8.3
7
Gestione
8.9
55
8.6
7
8.9
53
8.3
7
8.7
54
8.1
8
Funzionalità
8.8
53
8.3
8
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.9
14
Sistema
Dati insufficienti
9.5
11
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.3
8
Dati insufficienti
8.5
8
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
8.8
8
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.5
12
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
9.0
7
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.3
7
Distribuzione
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
8.9
9
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
8.3
5
Analitica
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza
Dati insufficienti
9.0
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Tessuto di dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Virtualizzazione del serverNascondi 13 CaratteristicheMostra 13 Caratteristiche
8.7
32
Dati insufficienti
Prestazione
8.4
25
Dati insufficienti
8.3
25
Dati insufficienti
9.0
26
Dati insufficienti
Funzionalità
8.9
29
Dati insufficienti
8.5
28
Dati insufficienti
8.7
28
Dati insufficienti
9.3
29
Dati insufficienti
AI agentico - Virtualizzazione del server
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumento Statistico
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.6
7
Analisi dei dati
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.0
7
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.3
8
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.5
27
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
15
|
Verificato
Connettività
Dati insufficienti
8.0
23
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
22
|
Verificato
Dati insufficienti
8.1
25
|
Verificato
Dati insufficienti
8.7
24
|
Verificato
Operazioni
Dati insufficienti
8.7
26
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
25
|
Verificato
Dati insufficienti
8.4
23
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
24
|
Verificato
Dati insufficienti
8.7
13
|
Verificato
Creare rapporti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforma
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Azure Virtual Machines e IBM Cloud Pak for Data sono categorizzati comeInfrastruttura come Servizio (IaaS)
Categorie uniche
Azure Virtual Machines è categorizzato comeVirtualizzazione del server
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 di AI Generativa
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Virtual Machines
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM Cloud Pak for Data
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
Tecnologia dell'informazione e servizi
29.8%
Software per computer
18.2%
Sicurezza Informatica e di Rete
7.3%
Contabilità
4.3%
Servizi Informativi
2.4%
Altro
37.9%
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
Discussioni
A cosa servono le macchine virtuali di Azure?
2 Commenti
RL
Alcuni casi d'uso:
Hosting di applicazioni, Sviluppo e Test, Elaborazione e Analisi dei Dati, Disaster Recovery, Calcolo ad Alte Prestazioni (HPC), Scenari...Leggi di più
IBM Cloud Pak for Data non ha discussioni con risposte
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