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Upsolver consente ai suoi utenti di creare pipeline di acquisizione dati senza configurare infrastrutture aggiuntive. Nell'ultima versione, è possibile costruire l'intera pipeline e programmarla con un framework simile a SQL. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Upsolver può cercare di integrare più archivi di dati per l'ingestione così come per i dump di dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Con la semplicità della piattaforma, è facile configurare un connettore di origine, trasformare i dati utilizzando un semplice editor SQL e inviarli ovunque io voglia. La caratteristica migliore, a mio avviso, è il fatto che posso duplicare un "Flusso" e inviarlo a un'altra destinazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'interfaccia utente è un po' sgradevole per l'occhio umano, ma è una piccola cosa rispetto alla funzionalità e semplicità del sistema. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

* Facilità d'uso

* Semplicità dell'interfaccia utente

* Disponibilità e professionalità del team di supporto Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

* A volte, ci vuole tempo perché l'interfaccia utente si aggiorni

* Non sono riuscito a trovare una semplice pagina di accesso ;) Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Semplicità di eseguire trasformazioni con un linguaggio di sviluppo simile a SQL. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Migliore documentazione ed esempi di utilizzo delle funzioni che siano più utili per comprendere gli input e gli output. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Upsolver ci ha permesso di generare tabelle in tempo reale su input in streaming, un problema che ci ha richiesto infinite risorse per essere risolto. L'interfaccia è abbastanza intuitiva e API first. Gli ingegneri ci aiutano a risolvere tutti i nostri casi d'uso e sono molto motivati a creare un'infrastruttura robusta e stabile. Il supporto gestito dagli ingegneri è rapido e generoso 24/7. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Poiché Upsolver soffre ancora di problemi di maturità, abbiamo ancora molti bug, comportamenti irregolari e imprevedibili. Alcune delle versioni possono contenere regressioni. L'interfaccia utente può essere piuttosto ingombrante e ripetitiva quando si cerca di duplicare i casi d'uso. Alla fine abbiamo dovuto ricorrere a fare la maggior parte della generazione delle nostre pipeline, utilizzando i nostri strumenti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Siamo arrivati a POC Upsolver dopo aver affrontato problemi con lo streaming dei dati CDC nel nostro data lake S3 per molto tempo. Abbiamo trovato la soluzione così rinfrescante! Le prestazioni erano incredibili, e a una frazione del costo che spendevamo utilizzando altre tecnologie (open source). Abbiamo trovato il personale di Upsolver estremamente intelligente e reattivo, e ora li vediamo come partner con cui possiamo crescere. È anche importante notare che i dati in output rimangono in formato Parquet, il che ci solleva dal dover affrontare decisioni difficili riguardo alla nostra dipendenza nel SW e ci dà la possibilità di consumare gli output utilizzando qualsiasi tecnologia desideriamo, liberi da dipendenze. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Trovo che l'interfaccia utente e le configurazioni siano un po' confuse (e soggette a errori, nel nostro caso d'uso), il che ci ha portato a consentire agli utenti interni di Yotpo di distribuire nuove pipeline utilizzando un'interfaccia CLI che abbiamo costruito sopra l'API REST di Upsolver. Inoltre, l'elaborazione di set di dati storici di grandi dimensioni distribuiti su un ampio arco temporale può essere lenta e costosa. Le pipeline di dati complesse, che includono più fonti e trigger, sono difficili da implementare tramite Upsolver (come attraverso la maggior parte delle infrastrutture di streaming oggi) utilizzando tabelle di ricerca e una sintassi non intuitiva. Sento che quest'area ha molto potenziale e sono certamente curioso di vedere quale sarà il design di Upsolver per questi casi d'uso nel (si spera prossimo) futuro. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Abbiamo valutato Upsolver per sostituire un pipeline di analisi MPP basato su batch esistente. Le principali ragioni per cui alla fine abbiamo deciso di optare per Upsolver sono:

1. Rapido Time-To-Market - il tempo di implementazione di una soluzione di livello produttivo si riduce a una frazione rispetto a una soluzione completamente auto-sviluppata utilizzando strumenti open o closed source.

2. Altamente efficiente / Economico

A. Il numero di sviluppatori e personale IT/devops richiesto per operare la soluzione è molto inferiore rispetto alle soluzioni tradizionali.

B. vero ETL-as-a-service - Upsolver fa tutto per te; lascia poco spazio agli errori fornendo una copertura end-to-end di tutte le esigenze applicative - dal caricamento e scansione dei dati, attraverso la messa in coda fino alle capacità di monitoraggio integrate.

C. Le risorse di calcolo sono utilizzate in modo saggio e preciso per ridurre i costi il più possibile.

D. hai 0 costi per mantenere l'operazione.

3. Scalabile e Flessibile:

Supporto OOB per molti connettori per leggere dati o inviare dati.

Capacità di scalabilità automatica intelligente utilizzando strategie di scalabilità pre-costruite.

Upsolver SQL è arricchito da tutte le capacità SQL standard e avanzate (json, array ecc...) e supporta anche capacità estese per manipolare dati speciali (es. geo/ip, URL e altro).

4. API e servizio:

Tutte le capacità di Upsolver sono fornite in API - questo offre molte opzioni per automatizzare i processi.

Upsolver Lookup è estremamente veloce quando utilizzato come archivio chiave-valore per soddisfare le esigenze API esterne, con alta scala e throughput. Questo è un grande vantaggio per casi d'uso specifici, e lo utilizziamo per interrogare i nostri dati in streaming dalla nostra Web API. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Dopo aver utilizzato la piattaforma per oltre 1 anno, i principali svantaggi sono:

1. Il ciclo di sviluppo è limitato; il ciclo di distribuzione automatizzato è difficile da realizzare poiché l'account Upsolver è legato a un account cloud dove gli ambienti di sviluppo sono mantenuti in un modello separato.

2. Lo strumento è destinato a pipeline di dati di aggregazione in streaming e manca del supporto per esigenze ETL più orientate ai batch (classiche) (ad esempio, controllare il tempo di un output particolare).

3. I costi di licenza e cloud sostenuti non dovrebbero essere ignorati durante lo sviluppo della pipeline Upsolver (come con qualsiasi soluzione basata su cloud per l'elaborazione dei dati). Aggiungere logica\pipeline e/o risorse di calcolo può passare "sotto il radar" rapidamente, e i costi possono aumentare, specialmente se uno sviluppatore non ha accesso alla console delle risorse cloud.

* Soprattutto per un progetto con limiti di budget rigorosi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

* Interfaccia grafica intuitiva - può essere utilizzata da utenti che non sono esperti di SQL o programmazione

* Pipeline modulari - facile creare diverse pipeline che utilizzano dati per diversi casi d'uso

* Connettori multipli - facile connettersi a dati in diversi archivi e aggiornare in altri diversi Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Concentrati sullo streaming e supporto minimo per i vecchi ETL - alcuni dei nostri clienti hanno infrastrutture dati vecchie o legacy e necessitano di capacità più semplici rispetto al supporto moderno per lo streaming di UpSolver. Puoi comunque utilizzare il prodotto, tuttavia, devi aspettare che lo streaming si aggiorni, anche quando non è necessario lo streaming. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Vero PaaS nel profondo significato delle parole. Il flusso di dati nella mia infrastruttura e l'app si connettono perfettamente con esso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Hanno limitato i connettori OOB per le app non AWS Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Upsolver ha risolto un problema reale nel campo dell'integrazione dei dati, trasmettendo dati con latenza e costi minimi. Amo la facilità di configurazione e integrazione. Il supporto clienti è uno dei migliori che abbia mai visto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Poiché i nuovi formati di dati stanno diventando il nuovo standard come Delta, Iceberg e Hudi, mi piacerebbe vedere una sorta di implementazione di questi formati all'interno della piattaforma. L'interfaccia utente richiede molte modifiche per far funzionare qualcosa, ed è facile confondersi e commettere errori. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.