--- title: Google Cloud Dataflow Reviews meta_title: 'Recensioni Google Cloud Dataflow 2026: Dettagli, Prezzi e Funzionalità | G2' meta_description: Filtra le recensioni di 45 per dimensione dell'azienda, ruolo o settore degli utenti per scoprire come Google Cloud Dataflow funziona per un'azienda come la tua. aggregate_rating: rating_value: 4.2 review_count: 45 scale: '5' date_modified: '2026-06-17' parent_category: name: Big Data url: https://www.g2.com/it/categories/big-data --- # Google Cloud Dataflow Reviews **Vendor:** Google **Category:** [Sistemi di Elaborazione e Distribuzione dei Big Data](https://www.g2.com/it/categories/big-data-processing-and-distribution) **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 45 ## About Google Cloud Dataflow Cloud Dataflow è un servizio completamente gestito per trasformare e arricchire i dati in modalità stream (in tempo reale) e batch (storica) con la stessa affidabilità ed espressività, senza più bisogno di soluzioni complesse o compromessi. E con il suo approccio serverless al provisioning e alla gestione delle risorse, hai accesso a una capacità praticamente illimitata per risolvere le tue più grandi sfide di elaborazione dei dati, pagando solo per ciò che utilizzi. ## Google Cloud Dataflow Pros & Cons **What users like:** - Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso e l'integrazione** di Google Cloud Dataflow per elaborare i flussi in modo efficiente. (1 reviews) - Gli utenti trovano Google Cloud Dataflow **estremamente facile da usare** , semplificando la costruzione di pipeline di streaming complesse. (1 reviews) - Gli utenti apprezzano la **facile gestione** di Google Cloud Dataflow, che consente una costruzione e un monitoraggio efficienti delle pipeline di streaming. (1 reviews) - Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso e l'integrazione** di Google Cloud Dataflow per un'elaborazione efficiente delle pipeline di streaming. (1 reviews) - Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso e l'efficienza** nella costruzione di pipeline di streaming complesse con Google Cloud Dataflow. (1 reviews) - Integrations (1 reviews) - Real-time Analytics (1 reviews) - Real-Time Processing (1 reviews) - Speed (1 reviews) - Streaming (1 reviews) **What users dislike:** - Gli utenti trovano Google Cloud Dataflow **costoso rispetto alle alternative** e hanno difficoltà a implementare efficacemente i watermark. (1 reviews) - Gli utenti trovano Google Cloud Dataflow **costoso** rispetto ad alternative come Apache Flink, influenzando le loro considerazioni di budget. (1 reviews) - Gli utenti trovano **difficile l'installazione** , in particolare lottano con l'implementazione delle filigrane e affrontano costi più elevati rispetto alle alternative. (1 reviews) - Gli utenti trovano Google Cloud Dataflow **difficile da usare** , specialmente per quanto riguarda l'implementazione e i costi associati rispetto alle alternative. (1 reviews) ## Google Cloud Dataflow Reviews ### 1. Dataflow completamente gestito che si adatta agli eventi in tempo reale **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Aayush M. | Data Engineer - Associate, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** April 17, 2026 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** La cosa migliore di Dataflow è la sua capacità completamente gestita, così non dobbiamo gestire l'infrastruttura e si scala facilmente. Fornisce anche molti modelli utili per sviluppatori di livello principiante e intermedio e, oltre a ciò, possono facilmente aggiornare la configurazione e la pipeline e possono elaborare petabyte di dati. Inoltre, supporta l'SDK Yaml che elimina anche le dipendenze da Apache Beam. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Quando lavoriamo con l'elaborazione distribuita, è difficile ottenere la configurazione corretta, specialmente per un nuovo utente è molto complesso impostarla e la maggior parte delle volte costa molto se non impostata correttamente. E poiché supporta solo Apache Beam, alcuni concetti sono molto difficili da comprendere. Inoltre, possono lavorare sul monitoraggio e il logging, a volte non è chiaro. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Ogni volta che si presenta un nuovo caso d'uso per la migrazione dei dati, l'elaborazione dei dati, la trasformazione dei dati, la mia prima scelta è sempre Dataflow perché gestisce sia i dati batch (GCS, server on-premises ecc.) sia i dati in streaming (Kafka, Pub/Sub) e può facilmente scalare orizzontalmente per un'elaborazione più veloce. In generale, risolve le sfide legate all'elaborazione su larga scala negli ambienti GCP riducendo quasi a zero lo sforzo operativo. ### 2. Cloud Dataflow - Migliore Piattaforma di Streaming di Eventi **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sanyam G. | Software Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** February 02, 2025 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Google Cloud Dataflow è estremamente facile da usare per elaborare flussi di eventi. Costruire pipeline di streaming complesse è semplice ed efficiente con Dataflow. Offre il monitoraggio in tempo reale della pipeline di streaming con metriche importanti come il throughput, l'utilizzo della CPU e della memoria.\nÈ facile da integrare con fonti e destinazioni di dati come Cloud Pub/Sub, Kafka e Cloud Spanner. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** È costoso rispetto ad altre soluzioni come Apache Flink. Difficile implementare i watermark. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Sto usando Cloud Dataflow per elaborare eventi in streaming ed eseguire operazioni complesse su di essi. Risparmia tempo senza dover scrivere codice da zero per l'elaborazione degli eventi. Fornisce osservabilità delle pipeline costruite già pronte. Supporta anche l'autoscaling. ### 3. Crea lo streaming di dati con GCP Dataflow **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Amit C. | Data Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** December 12, 2023 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** - utilizzare Jupyter Notebook per scrivere codice e non preoccuparsi dei servizi di backend. GCP Dataflow gestisce senza sforzo i compiti di big data, unificando il codice con Apache Beam. È un giocatore di squadra di Google Cloud, eccellendo con servizi come BigQuery. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** - non molta documentazione e risorse disponibili su di esso Le complessità dei costi richiedono vigilanza, e i connettori esterni potrebbero necessitare di attenzione personalizzata. Sebbene si armonizzi all'interno del regno di Google Cloud, la dipendenza dall'ecosistema potrebbe non adattarsi a coloro che si trovano in altri ambienti cloud. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Poiché è un Apache Beam senza server, aiuta a caricare i dati in streaming senza problemi e a non preoccuparsi dei servizi di backend e della tolleranza ai guasti. ### 4. Dataflow risolve il problema dell'ETL su larga scala con un'osservabilità di alto livello **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** joseph k. | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** August 30, 2023 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Cloud Dataflow ti consente di avere un demone che esegue ETL fornendo al contempo un'osservabilità di alto livello. Prima di questo, ero abituato a lavori di lunga durata con scarsa osservabilità, o strumenti low/no code che non mi permettevano di configurare i compiti nel modo desiderato utilizzando il codice. Dataflow mi consente di utilizzare Apache Beam su Python con grande efficacia per creare una soluzione ripetibile e facilmente monitorabile. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Gli esempi di Python potrebbero essere molto più completi. Inoltre, il modello di concorrenza è difficile da capire, a volte sperimento contese di blocco con istanze DoFn in esecuzione simultanea e non è del tutto chiaro quanti thread concorrenti stiano elaborando il mio carico di lavoro. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Dataflow mi consente di eseguire un carico di lavoro ETL in streaming continuo, permettendomi di monitorare metriche chiave come throughput, latenza ed errori senza dover controllare costantemente un log. ### 5. Piattaforma Potente **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** SAHIL Y. | Education counsellor, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** May 12, 2023 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Google Cloud Dataflow ottimizza automaticamente e gestisce le risorse per te. Questa piattaforma supporta più linguaggi di programmazione, tra cui Python, Java e SQL, e rende facile per gli sviluppatori concentrarsi sulla scrittura del codice. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Fino ad ora non ho trovato alcun tipo di svantaggio. Amo semplicemente questo e ogni aggiornamento di questa piattaforma mi fa innamorare di nuovo. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Google Cloud Dataflow ottimizza automaticamente i miei dati, quindi non devo preoccuparmi di cose come il bilanciamento del carico, la scalabilità o la tolleranza ai guasti e mi fornisce anche un'ampia gamma di strumenti di monitoraggio e debug. ### 6. Dataflow è ben integrato nell'ecosistema del cloud di Google. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mohit J. | Senior Software Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** May 01, 2023 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** La tolleranza ai guasti è la cosa migliore del flusso di dati con la facilità di avviare il lavoro e monitorarlo. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** L'SDK Python sembra meno evoluto. L'integrazione di Kafka per Python non è pronta per la produzione. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Ci sono più pipeline per leggere da PubSub e Kafka, elaborare e scrivere su BigQuery. Altre pipeline vengono utilizzate per spostare i dati nel bucket S3. ### 7. Ottime visualizzazioni, difficili da debug **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 30, 2023 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Visualizzazioni dei tuoi nodi e approfondimenti durante l'esecuzione riguardo all'esecuzione, quanti nodi sono stati avviati. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Una volta avviata un'esecuzione, non c'è modo di annullarla/terminarla. Ciò significa che se noti problemi durante l'esecuzione, sei praticamente bloccato. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Possiamo elaborare centinaia di migliaia di articoli in modo ottimizzato, trasportando l'output tra le fasi e scalando efficientemente fino a oltre 50 macchine in parallelo. ### 8. Dataflow è la mia scelta per le esigenze generali di elaborazione dati su larga scala **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Marketing e pubblicità | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** May 12, 2023 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Mi piace molto Apache Beam, che uso con Dataflow. Funziona bene, su Google Cloud, sia per l'elaborazione Batch che Stream. Il calcolo funziona semplicemente, e permette ai nostri Ingegneri dei Dati di portare a termine le cose. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Anni fa, parte del marketing era eccessivo. Oggi è all'altezza delle aspettative. Sono rattristato dal fatto che più persone non lo usino, perché è così potente. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Usiamo Dataflow sia per il Big Data che per l'elaborazione in streaming. Avere un servizio di riferimento per entrambe queste cose mantiene i nostri ingegneri dei dati concentrati su ciò che conta: creare valore per il business, derivare intuizioni, aiutare i nostri clienti interni, ecc. ### 9. Uno strumento fantastico per sviluppare pipeline di dati in streaming **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Taapas A. | Advisor, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** April 25, 2023 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** L'interfaccia utente è molto semplice e i programmi e i lavori possono essere creati molto facilmente. Inoltre, il supporto per i modelli in Java e Python è incredibile. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** I parametri e i modelli sono molto rigidi e ulteriori debug sono difficili poiché i log non sono molto utili. Se una pipeline fallisce spesso, gli errori e i log sono scarsi. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Google Dataflow mi ha aiutato a trasmettere GB e TB di dati e a fornirli alla mia pipeline di elaborazione. ### 10. Esperienza straordinaria con Google Cloud Dataflow **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shiv Shikhar S. | Tech Blogger, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 15, 2022 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Google Dataflow è eccezionale poiché offre l'esperienza più semplice e fluida per il caricamento dei dati, sia in modalità Batch che Streaming. I migliori aspetti sono: 1. Fornisce un'elaborazione Big Data al 100% efficiente insieme a una facile migrazione dei dati. 2. Capacità di creare app personalizzate e progettare API. 3. La sua interfaccia utente e funzionamento a misura di sviluppatore. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Penso che sia una delle migliori piattaforme per lavorare su Big Data, ma il fatto è che è molto difficile da capire. Anche le guide di aiuto e la documentazione sono limitate e la comunità non è così grande. So che nei prossimi anni si potrà risolvere e spero che venga raggiunto il prima possibile. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** La nostra azienda lavora su tecnologie emergenti per comprendere la disponibilità e la domanda di strumenti e meccanismi di gestione dei dati. Quindi, utilizziamo principalmente Google Cloud Dataflow per gestire i dati e la loro manipolazione. Inoltre, sfruttiamo le sue funzionalità come l'analisi predittiva, la gestione dei modelli, l'automazione e il machine learning insieme al lavoro con i Big Data. ### 11. Ho usato la Google Cloud Platform per scopi di apprendimento. **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Hardware per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** June 14, 2023 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Big Query è la funzione più apprezzata in Google Cloud. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Non ho ancora trovato nulla che non mi piaccia di questa piattaforma. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Non ho ancora esplorato tutte le sue funzionalità. ### 12. Bravo per aver spostato i tuoi dati da un posto all'altro **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jordy H. | Data Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** December 21, 2022 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Dataflow può facilmente scalare automaticamente a più istanze se sta gestendo una grande quantità di dati. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** A volte è difficile eseguire il debug di un problema nella tua pipeline. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Strumento serverless per il batching e lo streaming dei dati ### 13. Strumento per l'elaborazione dei dati basata su cloud **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** V. R. | Asst mgr, Software per computer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 06, 2022 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** È un'offerta basata su PaaS che si basa sull'open source. Può anche essere utilizzata per elaborare flussi di dati e dati batch. Ci vogliono solo pochi minuti o ore per trasferire una grande quantità di dati al database degli utenti. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** il dispiegamento iniziale era rischioso e ha affrontato alcuni problemi Un ottimo strumento per spostare una grande quantità di dati, ma la scarsa documentazione ha reso l'implementazione un'esperienza problematica **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Questo framework viene utilizzato per elaborare i dati in arrivo dai flussi e i dati batch. Dataflow come strumento ci ha aiutato a spostare una grande quantità di dati tra diversi database. ### 14. Buon strumento per eseguire pipeline di Bigdata **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vishnu K. | Software Consultant, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** December 15, 2021 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Nel backend, lo strumento utilizza il framework Apache Beam. Le pipeline possono essere avviate localmente utilizzando DirectRunner e facilmente nelle macchine cloud di Google. Esaminare i log e fare il debug è buono. Monitorare lo stato dei lavori delle pipeline è eccellente, ed è facile consultare i log di debug di ogni passaggio utilizzando l'interfaccia utente. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Trovarlo difficile da iniziare per i principianti. Ma con più pratica ed esperienza, Dataflow è un buon strumento sia per i flussi di dati in streaming che per i batch. La documentazione potrebbe essere un po' migliore. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Utilizzato principalmente nell'elaborazione di Bigdata. Creato sia lavori batch intensivi di CPU che di IO. Elaborazione di grandi file NDJson e caricamento su diversi archivi come Bigquery, Elasticsearch. ### 15. Google Cloud Dataflow è un'ottima opzione per pipeline di dati sia batch che in streaming su larga scala. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Cameron G. | Software Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 26, 2021 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Dataflow si basa su Apache Beam. La sua libreria è abbastanza facile da capire. Puoi iniziare a usarla abbastanza rapidamente. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Non c'è nulla che non mi piaccia di Dataflow **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Dataflow ci ha dato un aumento delle prestazioni nell'elaborazione dei dati con pochissimo da gestire. ### 16. Revisione di Google Cloud Dataflow **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Vendita al dettaglio | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** May 20, 2021 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Cloud Dataflow offre elaborazione serverless per gestire Big Data. Può elaborare milioni di record in qualsiasi forma, basata su eventi o batch, e ha un'eccellente capacità di throughput. Con i diversi SDK che fornisce, come Python, Java, ecc., è anche molto amichevole per gli sviluppatori. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Niente di particolare. È necessario aggiungere alcune funzionalità al SDK di Python come in Java, ma ciò accadrà man mano che il prodotto cresce. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Elaborazione di Big Data. Sia l'elaborazione in streaming che quella in batch. ### 17. Ottimo strumento per costruire pipeline BigData sia Batch che Stream **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Compagnie aeree/Aviazione | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 15, 2020 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Questo strumento si basa sul noto framework Apache Beam e può essere eseguito localmente o su un runner interno GCP nel cloud GCP. Ha un ottimo set di strumenti per lavorare con dati in streaming e dati batch in modo molto veloce. È molto facile eseguire una pipeline e monitorare i progressi del lavoro. Molto più potente e facile di Dataproc con Spark nativo. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Documentazione non così chiara. Dovresti esercitarti molto con essa per capire la configurazione per il tuo caso particolare. **Raccomandazioni per chi sta considerando Google Cloud Dataflow:** Dovresti assolutamente considerare questo strumento nei casi di elaborazione BigData. Avrai un unico strumento per entrambe le pipeline di dati Stream e Batch. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Elaborazione di un enorme numero di dati JSON sia come flussi che come pipeline di dati batch ### 18. ETL economico che scala bene e consente una futura transizione da batch a streaming **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Servizi finanziari | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** October 04, 2019 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Google Dataflow, basato su Apache Beam, è un modo efficiente ed economico per ETL i dati in Bigquery di Google utilizzando Java o Python. Il caricamento dei dati può essere eseguito in modalità batch o streaming, il che è utile poiché puoi soddisfare le tue attuali esigenze di batch e lasciare la porta aperta per lo streaming futuro. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** La versione Python è piuttosto indietro rispetto a Java e c'è una curva di apprendimento piuttosto ripida. Non la considererei "pronta all'uso". **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Caricamento distribuito di molti file json. Si integra bene nella piattaforma Google Cloud. ### 19. Ingegnere Full Stack **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Internet | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** April 09, 2019 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** La capacità di automatizzare lo spostamento dei tuoi dati tra diversi servizi di archiviazione Google. Vedere il trasferimento dei dati in tempo reale è ottimo per comunicare con i clienti. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Vorrei che Cloud Dataflow avesse una propria API che potesse essere utilizzata sia da un'app di terze parti che da Google Cloud Functions. Se queste funzionalità sono già disponibili, dovrebbero essere meglio documentate. **Raccomandazioni per chi sta considerando Google Cloud Dataflow:** Se hai bisogno di trasferire dati nella tua architettura tecnica, è più facile di quanto pensi. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Trasferire i miei dati da Google Storage a BigQuery ### 20. la mia recensione Esperienza fantastica **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Jerish J. | Jerish Joseph, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 11, 2019 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** è facile sviluppare in Eclipse ed eseguire dalla macchina locale o sul cloud **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** durante il test, ha utilizzato solo un nodo molte volte ed è stato frustrante **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** utilizzato per lo streaming di dati dai veicoli su strada ### 21. Lungo tempo di attesa **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Kimoon K. | Data Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 10, 2019 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** È una piattaforma iper-scalabile per fare ETL per il mio flusso di lavoro ed è facile da usare. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Ci vuole tempo per avviare le macchine virtuali per Google Dataflow. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Uno strumento di pipeline per il mio ETL di apprendimento automatico. ### 22. Eccellente software per semplificare molte operazioni **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Anibal R. | Programmer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Mi piace perché puoi fare molte cose importanti come semplificare le operazioni, gestire e trasformare i dati in un modo molto speciale. Inoltre, hai una varietà di modi per implementare ogni strumento in questo software. Il credito che danno per essere impiegati in Google Cloud è buono perché impariamo ancora di più come gestire questo strumento che per tutti noi che lo usiamo è essenziale. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** La parte che devi pagare, ma è solo questa perché il resto è un software eccezionale con elementi unici che rendono Google Cloud Dataflow eccellente **Raccomandazioni per chi sta considerando Google Cloud Dataflow:** Che lo usino, è buono per questo tipo di casi come l'archiviazione, semplificare e gestire i dati, ecc. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Archiviazione di molti dati ### 23. DataFlow rende le pipeline facili da comprendere e assimilare **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Intrattenimento | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** April 10, 2019 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** DataFlow è facile da istanziare e la potenza di Apache Beam rende i risultati prevedibili. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Vorrei che l'SDK di Python fosse più completo. Anche la documentazione è scarsa e non riflette le capacità complete di DataFlow. **Raccomandazioni per chi sta considerando Google Cloud Dataflow:** La documentazione può essere a volte carente, ma è comunque uno strumento molto potente. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Usiamo DataFlow per gli ETL. DataFlow è prevedibile. ### 24. Esperimento e laboratorio di Google Cloud Dataflow **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Abel S. | Data Scientist, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 08, 2019 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Capacità di scalare a livello di funzione. Metriche dei costi. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Quando integrato con Pub/Sub, Kafka è più veloce di Pub/Sub **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Streaming di dati in tempo reale ### 25. Google Dataflow sfrutta ETL batch e in tempo reale **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Intrattenimento | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 09, 2019 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** abbiamo utilizzato Google Dataflow per tutte le nostre ingestione batch ed ETL **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** La migrazione di Google Dataflow al flusso cloud aperto è stata frenetica a causa dei cambiamenti nella libreria. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Adoro il grafico topologico dei passaggi in esecuzione all'interno di Dataflow e il tempo effettivo rispetto al tempo di esecuzione per migliorare le prestazioni del nostro lavoro Dataflow. ### 26. Apprendimento Automatico Potente **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Animazione | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 12, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Ci sono utenti che richiedono un'enorme potenza di calcolo per creare. Google Cloud Platform può fornire ciò senza gravare su risorse preziose. Con questo, le aziende possono offrire la migliore grafica, immagini e video ai loro clienti e al loro pubblico senza sacrificare un pixel o un fotogramma. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** A volte la documentazione di GCP manca di informazioni sulle interazioni tra i componenti, ad esempio istanze preemptible, autoscaling, aggiornamenti progressivi e il bilanciatore di carico HTTP. A volte la documentazione ti fornisce una sola frase e ti lascia capire tutte le implicazioni. La documentazione di AWS può essere eccessivamente prolissa, ma di solito è abbastanza buona nel documentare l'integrazione con altre funzionalità e servizi. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** GCP ha una filosofia di prodotto piuttosto diversa rispetto ad AWS. Quando nuove funzionalità e risorse di GCP vengono rilasciate in disponibilità generale, di solito sono di altissima qualità. Questo è in contrasto con AWS, dove a volte può sembrare di essere la prima persona a utilizzare una funzionalità. Una citazione che ho visto e che mi sembra vera è "La Beta di Google è come la GA di AWS". GCP ha anche fatto bene nell'integrare i suoi diversi servizi insieme. GCP fornisce un insieme più piccolo di primitive di base che sono globali e funzionano bene per molti casi d'uso. Pub/Sub è probabilmente il miglior esempio che ho per questo. In AWS hai SQS, SNS, Amazon MQ, Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose, DynamoDB Streams, e forse un altro servizio di coda nel momento in cui leggi questo post. GCP ha Pub/Sub. Pub/Sub sembra abbastanza flessibile da sostituire la maggior parte (tutte?) delle varie code di AWS. (Disclaimer, non ho ancora usato Pub/Sub, ho solo guardato la sua documentazione). ### 27. Accessibilità molto facile **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Bill W. | Graphic Designer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Con Dataflow, posso, con il tocco di un pulsante, accendere centinaia di computer che lavorano in concerto per svolgere un compito che mi avrebbe richiesto ore sul mio laptop in pochi minuti. Lo faccio con praticamente zero comprensione della tecnologia sottostante - tutto ciò che so è che se scrivo le mie trasformazioni in questo modo, allora funziona. Finché il mio compito è adatto al processo di parallelizzazione, l'unica cosa che devo fare per passare da migliaia di record a miliardi di record è cambiare quanti lavoratori decido di utilizzare. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Vorrei che avesse un'interfaccia grafica migliore **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Analizzando i dati ### 28. Nel complesso un buon programma, potrebbe però funzionare con servizi personalizzati. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Istruzione superiore | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 14, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Google Cloud Dataflow ha un ottimo sistema di supporto integrato. Ogni volta che hai un dubbio, sembra sempre esserci qualcuno pronto ad aiutarti. Il sistema funziona molto rapidamente e può gestire grandi quantità di dati/documenti. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Google è sempre stato il mio motore di ricerca preferito e quindi ho scelto Cloud Dataflow aspettandomi nient'altro che il meglio. Tuttavia, a volte condividere dati con altri sistemi si è rivelato un problema. **Raccomandazioni per chi sta considerando Google Cloud Dataflow:** Ho realizzato che molto spazio è occupato da cose non necessarie, altri programmi potrebbero essere migliori nell'uso dello spazio, anche se questo è sicuramente soggetto a interpretazione per ogni singolo programma. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Sto risparmiando molto tempo con questo sistema poiché semplifica molti processi. Eseguire lavori Apache Beam è un vantaggio con il sistema. ### 29. Economico e ottimo servizio **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Graphic design | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Ho utilizzato questo servizio per almeno un anno e mi è piaciuta la facilità del lavoro e **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Essere realistici, non esiste un servizio al mondo senza qualche errore, ma secondo la mia esperienza con i servizi di Google Cloud, puoi risolvere i tuoi problemi attraverso il team di supporto sempre disponibile, nel mio caso non ho affrontato alcun problema mentre utilizzavo questo servizio. **Raccomandazioni per chi sta considerando Google Cloud Dataflow:** basta provarlo e rimarrai stupito dalla qualità di questo servizio, puoi risparmiare tempo e denaro **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Ho molte caratteristiche che non possono essere descritte in breve e, poiché sono una persona semplice, rivelerò che la cosa che mi ha reso più soddisfatto sono i costi: è molto economico e vale la pena provarlo. ### 30. Facilmente Navigabile **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Ospedali e assistenza sanitaria | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 14, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** La domanda dovrebbe invece essere: "Cosa non mi piace di più?" La risposta è semplicemente nulla. Mi piace molto utilizzare tutte le funzionalità di questo software e ho scoperto che anche le sue funzionalità di base sono in grado di rendere il tuo lavoro molto più organizzato. Non solo è facile per il management di alto livello imparare il software, ma lo hanno reso abbastanza semplice da formare i dipendenti con errori minimi. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Non ci sono aspetti di questo sistema software che non mi piacciono. **Raccomandazioni per chi sta considerando Google Cloud Dataflow:** Consiglio di rimanere con il prodotto e di imparare tutto ciò che puoi sulle diverse funzionalità e sui modi per integrarle nella tua azienda. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Esportare la memoria interna su un'unità esterna che può essere accessibile da luoghi diversi dall'unità principale. ### 31. Conveniente **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Contabilità | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 14, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Non è complesso ed è davvero molto facile da usare. È molto più semplice di altri programmi software che ho usato in passato. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** A volte, mentre viene eseguito, può funzionare un po' lentamente, ma per ora è sicuro dare la colpa al WiFi del sistema. **Raccomandazioni per chi sta considerando Google Cloud Dataflow:** Prodotto molto facile da usare **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Lo uso quotidianamente insieme a Stackdriver, il che ha reso il mio carico di lavoro molto più leggero quando usati insieme. Ti offre una miriade di finestre diverse che puoi navigare facilmente. ### 32. Apprendimento automatico tramite l'uso di Google Cloud Platform **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Immobiliare | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Otteniamo molte funzionalità facili e veloci con Google Cloud ed è il migliore per gli sviluppatori come me. Ti permette di creare la tua APP, API, Interfaccia, ecc. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Google Cloud è il migliore tra gli altri concorrenti sul mercato, tuttavia, non è veloce. **Raccomandazioni per chi sta considerando Google Cloud Dataflow:** È il meglio e il futuro della tecnologia. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Stiamo lavorando su più piattaforme come Blockchain, Machine Learning e Data Science e stiamo sviluppando la nostra piattaforma per l'industria immobiliare. ### 33. Lavorare su Google Cloud offre la migliore gestione ed è facile da implementare. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 10, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Esiste una vasta gamma di soluzioni per ogni caso di cui abbiamo bisogno. Vari design di interfacce web e applicazioni rendono il lavoro del progetto molto buono. I prezzi per questo sono anche bassi, il che ci spinge a continuare a usarli. Abbiamo anche realizzato vari progetti dal vivo e la manutenzione funziona molto bene. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Ci sono vari limiti per le cose che allegato e descrizione e a volte è difficile inviare la cosa. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** La condivisione e la manutenzione dei progetti attivi aiuta. ### 34. FLUSSO DI DATI CLOUD **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Abbigliamento e moda | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Cloud Dataflow è un servizio molto facile da gestire in tempo reale, non devo preoccuparmi di soluzioni complicate per fare ciò di cui ho bisogno. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Non lo sapevo fino a poco tempo fa. Lo adoro, vorrei solo averlo saputo prima. **Raccomandazioni per chi sta considerando Google Cloud Dataflow:** Utilizza la funzione che ti consente di controllare i computer contemporaneamente **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Analisi del punto vendita e protezione dalle frodi ### 35. Cosa Google non ti dice su Cloud Dataflow **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 27, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Chiaramente, la caratteristica migliore è la capacità di elaborare lavori batch e stream senza modificare il mio codice. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** La documentazione è scadente, le funzionalità tra Java e Python non sono coerenti e manca anche di altre lingue, ad esempio: Go. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Ho creato un prodotto di analisi delle email in tempo reale e senza Dataflow, questo non sarebbe stato possibile. ### 36. Recensione del prodotto **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Ricerca | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 14, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Questo è un ottimo software poiché consente ai miei dati di sincronizzarsi su molti dispositivi. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Non mi piace quando i file vengono eliminati ed è difficile recuperarli. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Sono in grado di sincronizzare centinaia di file rapidamente. Lo uso per la ricerca per questo motivo ed è ottimo per l'archiviazione dei dati. Inoltre, risparmia spazio di archiviazione sul mio dispositivo. ### 37. Gestisci i tuoi dati più facilmente **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Immobiliare | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** April 28, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Le analisi sono di prim'ordine per chiunque lavori nella logistica e posso vedere come questo sarebbe utile in altri ambiti che richiedono sistemi su larga scala. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Può essere difficile iniziare a imparare il processo di utilizzo di Google Cloud. Impara man mano che procedi, quindi può volerci un po' per iniziare, ma ne vale la pena. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Stavamo risolvendo l'organizzazione e mantenendo la coerenza tra le varie sedi e filiali all'interno della mia azienda. I servizi basati su cloud rendono facile avere una posizione centralizzata. ### 38. Offre così tanto **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Internet | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 27, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Questo prodotto è un po' migliore dei suoi concorrenti. Avere l'azienda Google come supporto per questo prodotto lo rende davvero adatto alle mie esigenze. Il supporto operativo che forniscono è impareggiabile. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Non c'è molto da non apprezzare. Un po' difettoso a volte, ma c'è sempre spazio per migliorare in qualsiasi prodotto. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Con Dataflow, posso molto facilmente far funzionare molti computer all'unisono per svolgere un compito che, sul mio desktop, mi avrebbe richiesto un'enorme quantità di tempo, in pochi minuti. ### 39. Flusso di Dati di Google **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Intrattenimento | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** La facilità di condivisione con località in tutto il paese. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Non tutti i miei GM comprendono il concetto. Alcuni di loro non capiscono il concetto dietro il flusso di dati. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Facile da aggiornare i mgrs, consente aggiornamenti più tempestivi. ### 40. Facile da usare! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Pratica medica | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Interfaccia semplice e facile da usare in più aree di lavoro **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Non sempre il design più intuitivo, ma comunque funzionale! **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Proteggi lo spazio per la condivisione dei dati ### 41. Semplice **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Strutture e servizi ricreativi | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 13, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Google Cloud Dataflow è efficiente e facilmente accessibile **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Google è la nostra piattaforma principale; a volte la modifica è un problema **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** mantenere tutti sulla stessa pagina ### 42. Flusso di dati **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Istruzione superiore | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** April 27, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Penso che il flusso di dati abbia un grande potenziale **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** A volte vorrei che ci fossero istruzioni più chiare **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** File relativi ai casi degli studenti ### 43. Assolutamente lo adoro! **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Consulenza manageriale | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 14, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Adoro la facilità d'uso e i connettori immediati per file flat e prodotti GC **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Non c'è nulla da non apprezzare nei prodotti di Google Cloud **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Migrazione Dati in Batch ### 44. Google Dataflow **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Bancario | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 27, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Abbiamo usato questo tra il caricamento dei documenti finali del prestito nel nostro sistema dati, lo abbiamo usato per condividere i documenti e organizzarli adeguatamente. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Non c'era molto che non mi piacesse. La connettività era a volte scarsa? **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** Elimina la confusione e la cattiva comunicazione. Le idee di tutti sono lì dentro. ### 45. Flusso di Dati di Google Cloud **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Assistenza sanitaria mentale | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** April 29, 2018 **Cosa Le piace di più di Google Cloud Dataflow?** Mi piace che sia veloce e che sia facile da usare per molte persone. **Cosa non Le piace di Google Cloud Dataflow?** Non mi piace che il Dataflow sia limitato. Inoltre manca il supporto REPL. **Quali problemi sta risolvendo Google Cloud Dataflow e in che modo La sta aiutando?** La capacità di analizzare grandi quantità di dati. È conveniente. ## Google Cloud Dataflow Discussions - [What is the difference between Google dataflow and Google Dataproc?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-the-difference-between-google-dataflow-and-google-dataproc) - [Is Google dataflow an ETL tool?](https://www.g2.com/it/discussions/is-google-dataflow-an-etl-tool) - [How does Google dataflow work?](https://www.g2.com/it/discussions/how-does-google-dataflow-work) - [What is Google dataflow used for?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-google-dataflow-used-for) - [View Google Cloud Dataflow pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-dataflow/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-18+13%3A50%3A09+-0500&secure%5Bsession_id%5D=c4eddf86-0594-4a2f-a779-797e7704f688&secure%5Btoken%5D=a227f9f4b9cd1c87fdf495e9d5eca73967340055128b06f6b42e3a2b9fc25b2a&format=llm_user) ## Google Cloud Dataflow Integrations - [Apache Kafka](https://www.g2.com/it/products/apache-kafka/reviews) - [Google Cloud Pub/Sub](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-pub-sub/reviews) - [Google Cloud Storage](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-storage/reviews) ## Google Cloud Dataflow Features **Dati** - Elaborazione dei dati - Fonti di dati - Integrazione - Elaborazione in tempo reale **Database** - Raccolta dati in tempo reale - Distribuzione dei dati - Lago di Dati **Analitica** - Reportistica e Analisi **Integrazioni** - Integrazione di Hadoop - Integrazione Spark **Piattaforma** - Scalabilità della macchina - Preparazione dei dati - Integrazione Spark **Elaborazione** - Elaborazione Cloud - Elaborazione del carico di lavoro **Creare rapporti** - Trasformazione dei dati - Modellazione dei dati - Progettazione di Report WYSIWYG - API di integrazione **Piattaforma** - Supporto Utente Mobile - Personalizzazione - Gestione di Utenti, Ruoli e Accessi - Internazionalizzazione - Ambienti di prova / Sandbox - Prestazioni e Affidabilità - Ampiezza delle Applicazioni dei Partner ## Top Google Cloud Dataflow Alternatives - [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (1,277 reviews) - [Apache Kafka](https://www.g2.com/it/products/apache-kafka/reviews) - 4.5/5.0 (126 reviews) - [Amazon Kinesis Data Streams](https://www.g2.com/it/products/aws-amazon-kinesis-data-streams/reviews) - 4.3/5.0 (82 reviews)