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Confronta DevCycle e LaunchDarkly 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (60.0% delle recensioni)
Mercato Medio (49.1% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
$0.00
$0.00
DevCycle
Valutazione a Stelle
(36)4.5 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (60.0% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
$0.00
Prova gratuita disponibile
Sfoglia tutti i piani tariffari 4LaunchDarkly
Valutazione a Stelle
(617)4.5 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (49.1% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
$0.00
Prova gratuita disponibile
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 dei Flag con un punteggio di 9.3, permettendo un controllo senza soluzione di continuità sui flag delle funzionalità, mentre DevCycle, con un punteggio di 8.7, offre una gestione solida ma manca di alcune funzionalità avanzate che LaunchDarkly fornisce.
- I revisori menzionano che le capacità di Test delle Funzionalità di LaunchDarkly sono robuste, con un punteggio di 9.1, che consente agli utenti di condurre test A/B approfonditi in modo efficace. Al contrario, il punteggio di DevCycle di 8.3 indica che ha margini di miglioramento in quest'area, in particolare nell'intuitività dell'interfaccia utente durante i test.
- Gli utenti di G2 evidenziano che il Controllo Multi-Ambiente di LaunchDarkly è valutato a 8.7, rendendo più facile gestire diversi ambienti per test e produzione. DevCycle, tuttavia, ottiene un punteggio inferiore di 7.4, il che può ostacolare gli utenti che richiedono una gestione estesa degli ambienti.
- Gli utenti su G2 apprezzano la funzione di Staging Pronto per il Deployment di LaunchDarkly, con un punteggio di 9.0, che consente test efficienti prima del deployment completo. DevCycle non ha una funzione comparabile che corrisponda a questo livello di prontezza, influenzando l'efficienza del deployment.
- I revisori menzionano che, sebbene entrambi i prodotti offrano capacità di Monitoraggio, il punteggio di LaunchDarkly di 7.7 è inferiore rispetto a quello di DevCycle di 8.7, indicando che DevCycle può fornire migliori approfondimenti e tracciamento delle prestazioni delle funzionalità in corso.
- Gli utenti dicono che la Facilità d'Uso di LaunchDarkly è valutata a 8.8, rendendolo user-friendly per i team, mentre il punteggio di DevCycle di 8.4 suggerisce che potrebbe richiedere una curva di apprendimento più ripida, in particolare per i nuovi utenti non familiari con il flagging delle funzionalità.
DevCycle vs LaunchDarkly
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori le hanno trovate ugualmente facili da usare. Tuttavia, DevCycle è più facile da configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con DevCycle in generale.
- I revisori hanno ritenuto che DevCycle soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a LaunchDarkly.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che DevCycle sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di LaunchDarkly rispetto a DevCycle.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
DevCycle
Free Forever
$0.00
Per piccoli progetti, o persone che vogliono solo provare DevCycle.
- Fino a 1000 MAU lato client
- Posti illimitati
- Flag illimitati
LaunchDarkly
Developer
$0.00
Feature flagging for your passion project. Start for free; pay only when you exceed Developer tier limits
- 1 project
- 3 environments
- 5 service connections per month
Prova Gratuita
DevCycle
Prova gratuita disponibile
LaunchDarkly
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
29
9.0
531
Facilità d'uso
8.7
29
8.7
543
Facilità di installazione
9.0
24
8.6
343
Facilità di amministrazione
9.3
10
8.9
130
Qualità del supporto
9.0
21
8.9
357
the product è stato un buon partner negli affari?
9.7
10
9.0
120
Direzione del prodotto (% positivo)
7.4
27
9.1
533
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
9.0
23
9.3
441
8.4
22
8.9
426
8.3
23
7.7
414
Funzionalità
8.7
23
8.7
432
8.9
22
9.0
430
8.6
20
8.4
413
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
Funzionalità non disponibile
Funzionalità non disponibile
4.7
6
Funzionalità non disponibile
5.7
7
Funzionalità non disponibile
Progettazione Sperimentale
8.6
7
8.3
158
Funzionalità non disponibile
8.4
159
8.5
8
7.9
152
Analitica
6.2
7
7.3
155
Funzionalità non disponibile
Funzionalità non disponibile
AI agentico - Test A/B
Funzionalità non disponibile
7.4
13
Funzionalità non disponibile
8.0
14
Funzionalità non disponibile
6.9
14
Funzionalità non disponibile
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
DevCycle e LaunchDarkly sono categorizzati comeGestione delle funzionalità e Test A/B
Categorie uniche
DevCycle non ha categorie uniche
LaunchDarkly è categorizzato comeAnalisi del prodotto, Consegna Continua, 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, Monitoraggio delle Prestazioni delle Applicazioni (APM), e Software di Osservabilità
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
DevCycle
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
33.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
23.3%
Bancario
6.7%
Produzione
3.3%
Sport
3.3%
Altro
30.0%
Software per computer
30.4%
Tecnologia dell'informazione e servizi
10.6%
Servizi Finanziari
7.2%
Intrattenimento
4.8%
Costruzione
3.4%
Altro
43.7%
Alternative
Discussioni
A cosa serve DevCycle?
1 Commento
SY
DevCycle è una piattaforma di gestione delle funzionalità che aiuta gli sviluppatori e i team di prodotto a distribuire software con fiducia. Offre ai team...Leggi di più
DevCycle non ha più 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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