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Confronta Grafana Labs e Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7 with LVM 
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Grafana Labs
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Scopri di più su Grafana LabsRed Hat Enterprise Linux (RHEL) 7 with LVM
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Scopri di più su Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7 with LVMRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Grafana Labs eccelle nella Visualizzazione dei Dati con un punteggio di 9.6, permettendo dashboard altamente personalizzabili che gli utenti trovano intuitive e visivamente attraenti. Al contrario, RHEL 7 con LVM, sebbene forte in altre aree, non si concentra sulla visualizzazione, il che potrebbe limitarne l'usabilità per coloro che necessitano di rappresentazioni grafiche avanzate.
- I revisori menzionano che le capacità di Monitoraggio in Tempo Reale di Grafana sono valutate a 8.6, fornendo informazioni tempestive sulle prestazioni del sistema. Tuttavia, RHEL 7 con LVM offre robuste funzionalità di Monitoraggio delle Prestazioni, con un punteggio di 8.5, ma manca dello stesso livello di immediatezza e interfaccia user-friendly che Grafana fornisce.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Grafana Labs ha un forte sistema di Allerta con un punteggio di 8.1, ma RHEL 7 con LVM lo supera con un punteggio di 9.0 negli Avvisi di Incidente, indicando un meccanismo di allerta più affidabile per eventi critici del sistema.
- Gli utenti su G2 riportano che le funzionalità di Osservabilità del Cloud di Grafana ottengono un punteggio di 8.5, rendendolo una scelta solida per ambienti basati su cloud. Al contrario, RHEL 7 con LVM è più focalizzato sulla gestione tradizionale dei server, il che potrebbe non soddisfare le esigenze degli utenti che cercano soluzioni incentrate sul cloud.
- I revisori menzionano che mentre Grafana Labs ha una valutazione di Qualità del Supporto di 7.9, RHEL 7 con LVM brilla con un punteggio di 9.1, indicando che gli utenti trovano il supporto di Red Hat più reattivo e utile, in particolare per problemi a livello aziendale.
- Gli utenti dicono che la Facilità di Configurazione di Grafana è valutata a 8.1, che è decente, ma RHEL 7 con LVM lo supera significativamente con un punteggio di 9.4, rendendo più facile per gli utenti iniziare senza configurazioni estese.
Grafana Labs vs Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7 with LVM
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7 with LVM più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7 with LVM in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7 with LVM soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Grafana Labs.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7 with LVM sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Grafana Labs rispetto a Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7 with LVM.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Grafana Labs
Nessun prezzo disponibileRed Hat Enterprise Linux (RHEL) 7 with LVM
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Grafana Labs
Prova gratuita disponibile
Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7 with LVM
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
108
8.9
15
Facilità d'uso
8.5
110
8.9
15
Facilità di installazione
8.3
63
9.4
9
Facilità di amministrazione
8.6
51
8.9
9
Qualità del supporto
8.0
86
9.1
13
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
42
9.0
8
Direzione del prodotto (% positivo)
8.8
106
8.4
15
Caratteristiche per Categoria
Monitoraggio del DatabaseNascondi 13 CaratteristicheMostra 13 Caratteristiche
8.7
10
Dati insufficienti
Funzionalità
9.7
10
Dati insufficienti
8.5
10
Dati insufficienti
7.6
9
Dati insufficienti
9.0
10
Dati insufficienti
8.0
10
Dati insufficienti
9.2
10
Dati insufficienti
AI agentico - Monitoraggio del database
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
Monitoraggio dell'Infrastruttura CloudNascondi 20 CaratteristicheMostra 20 Caratteristiche
8.4
18
Dati insufficienti
Monitoraggio
9.0
17
Dati insufficienti
8.8
16
Dati insufficienti
8.8
17
Dati insufficienti
9.0
18
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Amministrazione
8.8
16
Dati insufficienti
7.7
16
Dati insufficienti
7.8
16
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi
7.9
15
Dati insufficienti
9.5
18
Dati insufficienti
6.8
14
Dati insufficienti
Agentic AI - Monitoraggio dell'Infrastruttura Cloud
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Automazione AI - Monitoraggio dell'Infrastruttura Cloud
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Monitoraggio
8.9
9
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
Strumenti di gestione
8.3
9
Dati insufficienti
7.6
9
Dati insufficienti
8.1
9
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.0
5
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
AI agentico - Gestione degli incidenti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
9.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Visibilità
9.5
17
Dati insufficienti
8.2
17
Dati insufficienti
8.2
17
Dati insufficienti
Monitoraggio e Gestione
8.2
16
Dati insufficienti
8.2
17
Dati insufficienti
9.0
17
Dati insufficienti
Monitoraggio dei log
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
Monitoraggio delle Prestazioni delle Applicazioni (APM)Nascondi 19 CaratteristicheMostra 19 Caratteristiche
8.3
18
Dati insufficienti
Monitoraggio
8.6
16
Dati insufficienti
8.6
16
Dati insufficienti
8.8
17
Dati insufficienti
7.4
15
Dati insufficienti
8.1
15
Dati insufficienti
Risposta
9.2
16
Dati insufficienti
8.3
15
Dati insufficienti
8.5
16
Dati insufficienti
Agentic AI - Monitoraggio delle Prestazioni delle Applicazioni (APM)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prestazione
7.8
16
Dati insufficienti
8.2
15
Dati insufficienti
Funzionalità
7.9
15
Dati insufficienti
7.9
14
Dati insufficienti
7.8
13
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
Monitoraggio dei containerNascondi 16 CaratteristicheMostra 16 Caratteristiche
8.6
28
Dati insufficienti
Gestione degli avvisi
8.9
23
Dati insufficienti
8.8
26
Dati insufficienti
9.1
27
Dati insufficienti
Monitoraggio
8.5
26
Dati insufficienti
8.8
27
Dati insufficienti
8.4
25
Dati insufficienti
8.6
24
Dati insufficienti
Automazione
8.6
22
Dati insufficienti
8.8
24
Dati insufficienti
Analisi
8.4
25
Dati insufficienti
8.5
25
Dati insufficienti
9.1
27
Dati insufficienti
8.5
25
Dati insufficienti
Risoluzione dei problemi
8.3
21
Dati insufficienti
8.3
20
Dati insufficienti
8.4
22
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
6.2
7
Dati insufficienti
Agente AI - Avviso IT
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
Software di OsservabilitàNascondi 20 CaratteristicheMostra 20 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Raccolta e Ingestione di Telemetria - Osservabilità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Software di Osservabilità - AI Agente
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
Visualizzazione e Dashboard - Osservabilità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Correlazione e Analisi delle Cause Principali - Osservabilità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Scalabilità e Integrazione dell'Ecosistema - Osservabilità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità AI - Osservabilità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AWS MarketplaceNascondi 3 CaratteristicheMostra 3 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - AWS Marketplace
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Grafana Labs e Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7 with LVM sono categorizzati comeAWS Marketplace
Categorie uniche
Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7 with LVM non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Grafana Labs
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7 with LVM
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
24.4%
Software per computer
22.2%
Servizi Finanziari
5.9%
Telecomunicazioni
4.4%
Internet
4.4%
Altro
38.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.3%
Software per computer
13.3%
Telecomunicazioni
6.7%
Formazione e Coaching Professionale
6.7%
Giornali
6.7%
Altro
53.3%
Alternative
Discussioni
.
1 Commento
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