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Confronta LaunchDarkly e Statsig 
A Colpo d'Occhio
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Mercato Medio (49.0% delle recensioni)
Mercato Medio (45.3% delle recensioni)
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LaunchDarkly
Valutazione a Stelle
(656)4.5 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (49.0% delle recensioni)
Pros & Cons
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3Statsig
Valutazione a Stelle
(345)4.7 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (45.3% delle recensioni)
Pros & Cons
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Sfoglia tutti i piani tariffari 4Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Statsig eccelle nel fornire un'esperienza senza soluzione di continuità per la sperimentazione, con gli utenti che evidenziano la sua configurazione intuitiva che consente test A/B rapidi e facili. Questa semplicità abbassa la barriera per i team nell'adottare la sperimentazione su larga scala, rendendola una scelta forte per le organizzazioni che cercano di implementare processi di test robusti.
- Gli utenti dicono che LaunchDarkly offre un eccellente controllo sui rollout delle funzionalità, con un revisore che nota la sua capacità di gestire le funzionalità e annullare le modifiche in modo efficace. Questa capacità fornisce un senso di sicurezza per i team, specialmente durante i deployment critici, il che è un vantaggio significativo per coloro che danno priorità alla gestione delle funzionalità.
- I revisori menzionano che mentre entrambe le piattaforme hanno valutazioni simili per facilità d'uso, Statsig si distingue per il suo forte rigore statistico nella sperimentazione. Gli utenti apprezzano di poter eseguire test complessi senza bisogno di una profonda conoscenza tecnica, il che può essere un punto di svolta per i team con risorse ingegneristiche limitate.
- Secondo le recensioni verificate, LaunchDarkly ha un volume maggiore di feedback recenti, indicando una base utenti più attiva. Gli utenti hanno elogiato la sua disponibilità del 99,9% e la natura intuitiva della gestione dei flag delle funzionalità, che contribuisce a un'esperienza utente affidabile.
- I revisori di G2 riportano che l'attenzione di Statsig sulla sperimentazione è completata dalle sue potenti capacità analitiche, permettendo agli utenti di misurare efficacemente l'impatto dei loro test. Questa caratteristica è particolarmente vantaggiosa per i team che cercano di derivare intuizioni azionabili dai loro esperimenti senza essere ostacolati da configurazioni complesse.
- Gli utenti dicono che mentre entrambe le piattaforme forniscono un buon supporto, Statsig ha ricevuto valutazioni più alte per la sua qualità del supporto. I revisori apprezzano la reattività e l'utilità del team di supporto, che può essere cruciale per i team che necessitano di assistenza durante le fasi critiche di test.
LaunchDarkly vs Statsig
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori le hanno trovate ugualmente facili da usare. Tuttavia, LaunchDarkly è più facile da configurare, mentre i revisori hanno preferito l'amministrazione e la facilità di fare affari con Statsig in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Statsig 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 Statsig sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Statsig rispetto a LaunchDarkly.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
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
Statsig
Experimentation
A partire da $0.00
Al mese
La piattaforma di sperimentazione di prodotti più avanzata al mondo
- Sperimentazione A/B/n
- Distribuzione su cloud
- Distribuzione nativa del magazzino
Prova Gratuita
LaunchDarkly
Prova gratuita disponibile
Statsig
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.0
548
9.1
323
Facilità d'uso
8.7
560
8.7
334
Facilità di installazione
8.6
354
8.5
263
Facilità di amministrazione
8.8
133
9.0
77
Qualità del supporto
8.9
361
9.2
266
the product è stato un buon partner negli affari?
9.0
123
9.6
78
Direzione del prodotto (% positivo)
9.1
550
9.4
330
Caratteristiche per Categoria
Identificazione utente
9.0
5
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
Tracciamento e Reportistica
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
Dati insufficienti
Metriche
9.7
6
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
Comportamento dell'utente
9.2
8
9.0
10
8.3
8
8.7
9
8.1
7
8.0
9
Test A/B
7.7
8
8.9
9
7.4
7
9.4
8
9.0
7
9.4
8
7.9
7
7.9
8
Informazioni per i visitatori
9.2
8
8.5
10
9.3
7
8.1
8
AI agentico - Riproduzione della sessione
8.0
5
Dati insufficienti
Analisi del prodotto
7.8
27
8.4
104
8.8
28
8.6
106
8.2
29
8.3
104
8.9
28
8.3
102
Funzionalità non disponibile
7.4
100
7.5
26
7.6
98
Funzionalità non disponibile
7.3
98
7.6
26
7.8
100
Agentic AI - Analisi del Prodotto
Funzionalità non disponibile
7.3
42
Funzionalità non disponibile
7.3
42
Funzionalità non disponibile
7.4
43
Funzionalità non disponibile
7.5
41
Funzionalità
9.0
195
Dati insufficienti
8.5
199
Dati insufficienti
8.1
187
Dati insufficienti
Gestione
8.5
193
Dati insufficienti
7.6
192
Dati insufficienti
7.7
183
Dati insufficienti
AI agentico - Consegna continua
7.5
10
Dati insufficienti
8.5
11
Dati insufficienti
7.7
10
Dati insufficienti
7.5
10
Dati insufficienti
7.7
10
Dati insufficienti
Segnalazione di bug
9.0
5
Dati insufficienti
9.0
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
Monitoraggio dei bug
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
AI agentico - Tracciamento dei bug
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Visibilità
8.5
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
Monitoraggio e Gestione
8.6
7
Dati insufficienti
8.1
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
Monitoraggio dei log
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
Dati insufficienti
Gestione
9.3
456
9.2
190
8.9
439
9.1
177
7.7
413
8.6
178
Funzionalità
8.7
434
8.9
179
9.1
439
9.4
188
8.4
418
8.7
168
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)
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Prestazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Calcolo
Funzionalità non disponibile
6.9
197
Funzionalità non disponibile
6.8
189
Funzionalità non disponibile
7.6
210
Progettazione Sperimentale
8.3
158
8.9
240
8.4
159
9.1
236
7.9
152
8.6
225
Analitica
7.3
155
8.8
248
Funzionalità non disponibile
6.7
205
AI agentico - Test A/B
7.4
13
7.6
75
8.0
14
7.9
76
6.9
14
7.3
74
6.8
14
7.2
76
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
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
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)
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
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
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Raccolta e Ingestione di Telemetria - Osservabilità
7.8
9
Dati insufficienti
7.4
9
Dati insufficienti
Software di Osservabilità - AI Agente
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
Dati insufficienti
Visualizzazione e Dashboard - Osservabilità
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
7.3
8
Dati insufficienti
7.6
7
Dati insufficienti
Correlazione e Analisi delle Cause Principali - Osservabilità
7.9
8
Dati insufficienti
6.7
8
Dati insufficienti
7.1
7
Dati insufficienti
Scalabilità e Integrazione dell'Ecosistema - Osservabilità
5.2
7
Dati insufficienti
6.2
7
Dati insufficienti
Funzionalità AI - Osservabilità
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Strumenti di gestione dei promptNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei Prompt - Strumenti di Gestione dei Prompt
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
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
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Metriche
9.7
6
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
LaunchDarkly e Statsig sono categorizzati comeTest A/B, Analisi del prodotto, Riproduzione della sessione, e Gestione delle funzionalità
Categorie uniche
LaunchDarkly è categorizzato comeConsegna Continua, Analisi delle App Mobili, 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
Statsig non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
LaunchDarkly
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Statsig
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
30.7%
Tecnologia dell'informazione e servizi
10.4%
Servizi Finanziari
7.6%
Intrattenimento
4.6%
Costruzione
3.3%
Altro
43.3%
Software per computer
27.2%
Tecnologia dell'informazione e servizi
16.6%
Servizi Finanziari
8.6%
Salute, Benessere e Fitness
4.1%
Sport
3.0%
Altro
40.5%
Alternative
Discussioni
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
Statsig non ha discussioni con risposte
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