Confronta Qubole e Vertex AI 
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (51.1% delle recensioni)
Piccola Impresa (42.0% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
30 day free trial
Paga a consumo Al mese
Qubole
Valutazione a Stelle
(259)4.0 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (51.1% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
30 day free trial
Sfoglia tutti i piani tariffari 3Vertex AI
Valutazione a Stelle
(652)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (42.0% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Paga a consumo Al mese
Scopri di più su Vertex AIRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Vertex AI eccelle nella gestione di flussi di lavoro complessi di machine learning, con gli utenti che apprezzano la sua capacità di centralizzare l'intero ciclo di vita del ML. Questa integrazione semplifica i compiti dalla preparazione dei dati al deployment del modello, rendendolo un favorito per coloro che cercano un'esperienza semplificata.
- Gli utenti dicono che Qubole offre una piattaforma self-service robusta per la gestione dei big data, evidenziando in particolare la sua facilità d'uso con AWS e il sistema HDFS di Hadoop. I revisori lo trovano particolarmente efficace per i processi ETL, dimostrando la sua forza nella gestione di grandi set di dati in modo programmatico.
- Secondo le recensioni verificate, l'integrazione senza soluzione di continuità di Vertex AI con Google Cloud è un vantaggio significativo, permettendo agli utenti di gestire i loro progetti ML in un'unica piattaforma organizzata. Questa caratteristica è particolarmente vantaggiosa per i team che cercano di ridurre la complessità dei loro flussi di lavoro.
- I revisori menzionano che mentre Qubole ha caratteristiche innovative, alcuni utenti lo trovano difficile da configurare per flussi di lavoro specifici. Nonostante ciò, molti apprezzano la sua interfaccia user-friendly e la capacità di gestire i dati in modo efficace, il che può essere un punto di forza per i team familiari con ambienti di big data.
- I revisori di G2 evidenziano che gli aggiornamenti recenti di Vertex AI e il feedback degli utenti indicano un forte impegno nel migliorare la piattaforma, con gli utenti che notano miglioramenti nelle capacità di addestramento e monitoraggio dei modelli. Questa reattività alle esigenze degli utenti contribuisce ai suoi alti punteggi di soddisfazione.
- Gli utenti riportano che i punti di forza di Qubole risiedono nelle sue capacità di ingestione e manipolazione dei dati, con molti che lodano le sue caratteristiche intuitive che rendono la gestione dei big data semplice. Tuttavia, affronta una forte concorrenza da parte di Vertex AI, che offre una soluzione più completa per i progetti di machine learning.
Qubole vs Vertex AI
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Vertex AI più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Vertex AI in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Vertex AI soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Qubole.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Vertex AI sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Vertex AI rispetto a Qubole.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Qubole
Free Trial
30 day free trial
Accesso gratuito a Qubole per 30 giorni per costruire pipeline di dati, portare il machine learning in produzione e analizzare qualsiasi tipo di dato da qualsiasi fonte di dati. Inizia oggi: https://www.qubole.com/free-trial/
Vertex AI
Try Vertex AI Free
Paga a consumo
Al mese
I nuovi clienti ricevono $300 in crediti gratuiti da spendere su Vertex AI.
- Un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML
- API pre-addestrate per visione, video, linguaggio naturale e altro
- Integrazione end-to-end per dati e AI
Prova Gratuita
Qubole
Prova gratuita disponibile
Vertex AI
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.4
211
8.6
389
Facilità d'uso
7.8
212
8.2
400
Facilità di installazione
7.6
60
8.1
322
Facilità di amministrazione
7.6
58
7.9
149
Qualità del supporto
7.9
177
8.1
364
the product è stato un buon partner negli affari?
8.1
61
8.3
143
Direzione del prodotto (% positivo)
7.1
208
9.2
383
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.1
78
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.8
75
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
75
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.7
71
Gestione
Dati insufficienti
8.2
71
Dati insufficienti
8.5
73
Dati insufficienti
8.0
71
Dati insufficienti
8.1
70
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
70
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.3
71
Gestione
Dati insufficienti
8.1
69
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.3
70
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.4
37
Dati insufficienti
8.6
37
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.2
7
8.2
246
Sistema
9.0
7
8.2
173
Sviluppo del Modello
7.9
7
8.5
208
6.7
5
7.9
181
8.0
5
8.4
206
8.1
6
8.5
209
Sviluppo del modello
8.3
5
8.2
167
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.3
203
Dati insufficienti
8.5
202
Dati insufficienti
8.2
200
Dati insufficienti
8.3
181
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
167
8.0
5
8.5
166
Distribuzione
9.0
5
8.3
213
8.3
6
8.3
203
8.8
7
8.6
207
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
110
Dati insufficienti
8.3
106
Dati insufficienti
8.1
105
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
38
Dati insufficienti
7.8
37
Dati insufficienti
7.7
38
Dati insufficienti
7.9
35
Dati insufficienti
8.5
37
Dati insufficienti
7.5
36
Dati insufficienti
7.7
36
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
36
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.0
31
Dati insufficienti
8.7
32
Dati insufficienti
8.6
31
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.0
34
Dati insufficienti
7.7
31
Dati insufficienti
8.1
30
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.5
30
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.5
31
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.7
30
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.9
30
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
31
Dati insufficienti
8.5
31
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
68
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.3
65
Dati insufficienti
8.8
66
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.0
26
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
24
Dati insufficienti
9.0
24
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.3
25
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
24
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
23
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
23
Dati insufficienti
8.7
22
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
23
Dati insufficienti
8.9
22
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.1
22
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
23
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
7.6
27
Dati insufficienti
8.3
26
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.1
27
Dati insufficienti
7.3
27
Dati insufficienti
8.2
26
Dati insufficienti
7.2
27
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
7.8
26
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.1
28
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.8
28
Dati insufficienti
8.2
30
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
7.5
27
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
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
8.4
111
Dati insufficienti
Database
8.0
64
Dati insufficienti
8.4
83
Dati insufficienti
8.3
79
Dati insufficienti
Integrazioni
8.6
81
Dati insufficienti
8.6
87
Dati insufficienti
Piattaforma
8.3
72
Dati insufficienti
8.3
82
Dati insufficienti
8.6
87
Dati insufficienti
Elaborazione
8.5
85
Dati insufficienti
8.3
82
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
8.0
119
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
10
|
Verificato
Dati insufficienti
Connettività
8.8
107
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
123
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
108
|
Verificato
Dati insufficienti
8.5
113
|
Verificato
Dati insufficienti
Operazioni
7.0
104
|
Verificato
Dati insufficienti
7.8
116
|
Verificato
Dati insufficienti
7.2
75
|
Verificato
Dati insufficienti
7.8
69
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
11
|
Verificato
Dati insufficienti
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
Qubole e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Qubole è categorizzato comeElaborazione e Distribuzione di Big Data, Analisi dei Big Data, e Piattaforme di Integrazione dei Big Data
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Qubole
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Vertex AI
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
19.4%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.3%
Marketing e Pubblicità
12.2%
Internet
6.8%
Tempo libero, Viaggi e Turismo
4.2%
Altro
43.0%
Software per computer
17.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.3%
Servizi Finanziari
6.8%
Vendita al dettaglio
3.6%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.3%
Altro
54.1%
Alternative
Discussioni
Qual è il modo migliore per passare pacchetti spark esterni nei Notebooks di Qubole?
2 Commenti
RR
Fornisce chiarezza sui dati finanziari che aiutano a livello aziendale nell'espansione e nella riduzione dei costi, a rivedere le spese in conto capitale e...Leggi di più
How do i integrate more charts or graphs in Qubole Notebooks in SQL for quick visualization
2 Commenti
RR
possiamo creare uno schema utilizzando Postman e diversi grafici che aiutano ad analizzare i dati e a chiarire il processo decisionale per i passaggi successiviLeggi di più
Come farà Qubole a sopravvivere all'ondata di Kubernetes nell'elaborazione dei big data.
1 Commento
JV
Qubole supporta Kubernetes per il suo piano di controllo—è stato annunciato nell'aprile 2019 durante la conferenza Google Next '19. Iscriviti alla nostra...Leggi di più
A cosa serve Google Cloud AI Platform?
3 Commenti
AO
Vertex AI è la piattaforma di machine learning gestita da Google Cloud. Viene utilizzata per costruire, addestrare e distribuire modelli di ML su larga...Leggi di più
What software libraries does cloud ML engine support?
3 Commenti
AO
Cloud ML Engine (ora parte di Vertex AI) supporta framework e librerie ML popolari come TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e XGBoost. Questa flessibilità...Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
2 Commenti
ZM
The Google AI Platform is a comprehensive set of tools and services provided by Google Cloud to develop, deploy, and manage artificial intelligence. It...Leggi di più
Cerchi approfondimenti sul software?
Con oltre 3 milioni di recensioni, possiamo fornire i dettagli specifici che ti aiutano a prendere una decisione informata sull'acquisto di software per la tua azienda. Trovare il prodotto giusto è importante, lasciaci aiutarti.
o continua con
Procedendo, accetti i nostri Termini di utilizzo e Informativa sulla privacy
