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Confronta Azure Machine Learning e Kong Gateway 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (38.8% delle recensioni)
Mercato Medio (40.3% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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Paga a consumo Al mese
Azure Machine Learning
Valutazione a Stelle
(88)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (38.8% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su Azure Machine LearningKong Gateway
Valutazione a Stelle
(269)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (40.3% delle recensioni)
Pros & Cons
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Prova gratuita disponibile
Scopri di più su Kong GatewayRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Le recensioni dicono che Kong Gateway eccelle nella facilità d'uso con un punteggio di 8.6, rendendolo user-friendly per sviluppatori e team operativi, mentre Azure Machine Learning segue da vicino con un punteggio di 8.5, indicando una curva di apprendimento leggermente più ripida per alcuni utenti.
- Gli utenti riportano che il modello di prezzo Pay As You Go di Kong Gateway è vantaggioso per le aziende di mercato medio, permettendo flessibilità nel budget, mentre la struttura dei prezzi di Azure Machine Learning è meno chiara, il che può essere una preoccupazione per i potenziali acquirenti.
- I recensori menzionano che Kong Gateway ha un numero totale di recensioni più alto (274) rispetto a Azure Machine Learning (85), suggerendo una base di utenti più consolidata e potenzialmente un supporto comunitario più robusto.
- Gli utenti su G2 evidenziano che entrambi i prodotti soddisfano i requisiti altrettanto bene, con un punteggio di 8.5, ma Kong Gateway è noto per le sue forti funzionalità di gestione delle API, che sono cruciali per l'integrazione nelle architetture a microservizi.
- Gli utenti di G2 indicano che mentre Azure Machine Learning ha un leggero vantaggio nella qualità del supporto con un punteggio di 8.6, il supporto di Kong Gateway è comunque altamente valutato a 8.3, con gli utenti che apprezzano la reattività del team di supporto.
- I recensori menzionano che Kong Gateway brilla nella direzione del prodotto con un punteggio di 9.3, riflettendo un forte impegno per l'innovazione e il feedback degli utenti, mentre Azure Machine Learning, con un punteggio di 9.0, è anche visto come lungimirante ma leggermente meno in confronto.
Azure Machine Learning vs Kong Gateway
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Kong Gateway più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Kong Gateway in generale.
- Azure Machine Learning e Kong Gateway soddisfano entrambi i requisiti dei nostri revisori a un tasso comparabile.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Azure Machine Learning sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Kong Gateway rispetto a Azure Machine Learning.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileKong Gateway
Kong Konnect
Paga a consumo
Al mese
- Il modo più semplice per iniziare con Kong Gateway
- Portale Dev personalizzabile
- Plugin per estendere le capacità, inclusi autenticazione, autorizzazione, limitazione della velocità, trasformazioni, sicurezza e altro
Prova Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileKong Gateway
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
8.5
233
Facilità d'uso
8.5
80
8.6
236
Facilità di installazione
8.3
57
8.4
179
Facilità di amministrazione
8.3
49
8.4
137
Qualità del supporto
8.6
74
8.3
220
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
8.7
126
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
9.3
224
Caratteristiche per Categoria
Piattaforme MLOpsNascondi 22 CaratteristicheMostra 22 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
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
Operazioni
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
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.4
56
Dati insufficienti
Sistema
8.6
22
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.6
51
Dati insufficienti
8.9
54
Dati insufficienti
8.3
53
Dati insufficienti
8.7
52
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.4
21
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.1
45
Dati insufficienti
7.9
45
Dati insufficienti
7.8
38
Dati insufficienti
8.2
42
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
21
Dati insufficienti
8.5
21
Dati insufficienti
Distribuzione
8.8
50
Dati insufficienti
8.7
51
Dati insufficienti
8.9
51
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.5
10
Dati insufficienti
8.2
10
Dati insufficienti
7.5
10
Dati insufficienti
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
Sviluppo
Dati insufficienti
8.4
81
Dati insufficienti
8.5
76
Dati insufficienti
8.2
78
Dati insufficienti
8.8
78
Collaborazione
Dati insufficienti
8.3
77
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
8.4
77
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
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
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
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)
Dati insufficienti
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
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo - Piattaforme API
Dati insufficienti
7.8
10
Dati insufficienti
9.2
10
Dati insufficienti
7.2
10
Dati insufficienti
9.0
10
Collaborazione - Piattaforme API
Dati insufficienti
7.8
10
Dati insufficienti
8.3
10
Dati insufficienti
8.0
10
Gestione API - Piattaforme API
Dati insufficienti
7.3
10
Dati insufficienti
8.8
10
Dati insufficienti
9.0
10
Dati insufficienti
7.8
10
Dati insufficienti
6.7
10
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione dell'API
Dati insufficienti
8.4
174
Dati insufficienti
8.7
177
Dati insufficienti
8.2
177
Dati insufficienti
9.1
173
Gestione delle API
Dati insufficienti
8.8
179
Dati insufficienti
8.3
180
Dati insufficienti
8.3
175
Dati insufficienti
7.3
162
Dati insufficienti
8.9
178
Integrazione dei dati
Dati insufficienti
8.6
171
Dati insufficienti
7.9
160
Dati insufficienti
8.7
170
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Azure Machine Learning e Kong Gateway sono categorizzati comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Categorie uniche
Azure Machine Learning è categorizzato comePiattaforme MLOps, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Infrastruttura di AI Generativa, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Machine Learning
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Kong Gateway
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
28.2%
Software per computer
14.1%
Consulenza di gestione
8.2%
Gestione dell'Istruzione
5.9%
Istruzione Superiore
4.7%
Altro
38.8%
Software per computer
23.1%
Tecnologia dell'informazione e servizi
12.5%
Servizi Finanziari
8.8%
Bancario
6.2%
Sicurezza Informatica e di Rete
4.8%
Altro
44.7%
Alternative
Discussioni
A cosa serve Azure Machine Learning Studio?
1 Commento
AR
In breve, per costruire, distribuire e gestire modelli di alta qualità più velocemente e con fiducia.Leggi di più
Azure Machine Learning non ha più discussioni con risposte
What does KONG software do?
3 Commenti
TP
Ottima domanda! Kong API Gateway è una piattaforma di connettività dei servizi che consente ai team di costruire, testare, distribuire ed esporre in modo...Leggi di più
Qual è l'uso del gateway API di Kong?
1 Commento
Risposta ufficiale da Kong Gateway
Ciao,
Kong Gateway è una soluzione di gestione API nativa del cloud che ti consente di costruire, eseguire e governare le tue API e microservizi. Puoi...Leggi di più
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