Comparar Microsoft Fabric e Vertex AI 
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (41.0% das avaliações)
Pequeno negócio (41.9% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Pague Conforme Usar Por Mês
Microsoft Fabric
Classificação por Estrelas
(40)4.7 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (41.0% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Microsoft FabricVertex AI
Classificação por Estrelas
(651)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (41.9% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Pague Conforme Usar Por Mês
Saiba mais sobre Vertex AIResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os revisores do G2 relatam que o Vertex AI se destaca na gestão de fluxos de trabalho complexos de aprendizado de máquina, com usuários destacando sua capacidade de centralizar todo o ciclo de vida de ML. Esta integração simplifica tarefas desde a preparação de dados até a implantação de modelos, tornando-o uma escolha preferida para aqueles que buscam otimizar seus processos de ML.
- Os usuários dizem que o Microsoft Fabric brilha em sua plataforma unificada que combina perfeitamente engenharia de dados, ETL, análises e visualização. Os revisores apreciam como ele integra vários serviços da Microsoft, como o Data Factory e o Power BI, o que reduz o movimento de dados e melhora a eficiência geral dos projetos de dados.
- De acordo com avaliações verificadas, o Vertex AI tem uma pontuação de satisfação geral significativamente mais alta, indicando que os usuários se sentem mais positivamente sobre sua experiência com a plataforma. Isso se reflete no feedback que elogia seus recursos abrangentes e facilidade de uso na gestão de tarefas de ML.
- Os revisores mencionam que, embora o Microsoft Fabric ofereça um conjunto robusto de recursos, alguns usuários o acham menos intuitivo em comparação com o Vertex AI. O feedback sugere que a curva de aprendizado pode ser mais acentuada para novos usuários, o que pode impactar a usabilidade diária para equipes que estão começando com engenharia de dados.
- Os revisores do G2 destacam que a integração do Vertex AI com o Google Cloud melhora sua funcionalidade, permitindo uma experiência mais coesa ao construir e implantar modelos. Os usuários apreciam a conexão perfeita com recursos de nuvem, o que simplifica a gestão de infraestrutura e escalabilidade.
- Os usuários relatam que o forte suporte e documentação do Microsoft Fabric contribuem positivamente para sua experiência, com muitos observando os recursos úteis disponíveis para solução de problemas e implementação. Este suporte pode ser uma vantagem significativa para empresas que buscam aproveitar suas capacidades de forma eficaz.
Microsoft Fabric vs Vertex AI
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Microsoft Fabric mais fácil de usar, configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Microsoft Fabric no geral.
- Os revisores sentiram que Microsoft Fabric atende melhor às necessidades de seus negócios do que Vertex AI.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Microsoft Fabric é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Microsoft Fabric em relação ao Vertex AI.
Preços
Preço de Nível Básico
Microsoft Fabric
Preço não disponívelVertex AI
Try Vertex AI Free
Pague Conforme Usar
Por Mês
Novos clientes recebem $300 em créditos gratuitos para gastar no Vertex AI.
- Uma interface unificada para todo o fluxo de trabalho de ML
- APIs pré-treinadas para visão, vídeo, linguagem natural e mais
- Integração de ponta a ponta para dados e IA
Teste Gratuito
Microsoft Fabric
Informação de teste não disponívelVertex AI
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
9.5
34
8.6
388
Facilidade de Uso
9.1
35
8.2
399
Facilidade de configuração
9.2
18
8.1
321
Facilidade de administração
9.0
8
7.9
149
Qualidade do Suporte
9.2
34
8.1
364
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
9.8
8
8.3
143
Direção de Produto (% positivo)
10.0
34
9.2
382
Recursos
Implantação
9.1
20
8.4
76
8.9
19
8.1
78
8.8
18
8.3
76
8.7
19
8.4
76
9.3
19
8.8
75
Implantação
8.6
18
8.5
75
9.3
17
8.3
73
8.9
19
8.4
72
9.2
17
8.6
74
9.3
16
8.7
71
Gestão
8.8
17
8.2
71
8.9
17
8.5
73
9.0
17
8.0
71
9.1
16
8.1
70
Operações
9.0
16
8.2
70
9.0
17
8.5
71
9.2
18
8.3
71
Gestão
8.6
16
8.1
69
8.7
15
8.4
72
8.7
15
8.3
70
IA generativa
8.1
14
8.4
37
8.2
14
8.6
37
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
Não há dados suficientes
8.2
246
Sistema
Dados insuficientes disponíveis
8.2
173
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.5
208
Dados insuficientes disponíveis
7.9
181
Dados insuficientes disponíveis
8.4
206
Dados insuficientes disponíveis
8.5
208
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.2
167
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.3
203
Dados insuficientes disponíveis
8.5
202
Dados insuficientes disponíveis
8.2
200
Dados insuficientes disponíveis
8.3
181
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.5
167
Dados insuficientes disponíveis
8.5
166
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.3
212
Dados insuficientes disponíveis
8.3
203
Dados insuficientes disponíveis
8.6
207
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.3
109
Dados insuficientes disponíveis
8.3
106
Dados insuficientes disponíveis
8.1
105
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.1
38
Dados insuficientes disponíveis
7.8
37
Dados insuficientes disponíveis
7.7
38
Dados insuficientes disponíveis
7.9
35
Dados insuficientes disponíveis
8.5
37
Dados insuficientes disponíveis
7.5
36
Dados insuficientes disponíveis
7.7
36
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.0
31
Dados insuficientes disponíveis
8.7
32
Dados insuficientes disponíveis
8.6
31
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.0
34
Dados insuficientes disponíveis
7.7
31
Dados insuficientes disponíveis
8.1
30
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.5
30
Dados insuficientes disponíveis
8.3
32
Dados insuficientes disponíveis
8.5
31
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.7
30
Dados insuficientes disponíveis
8.3
32
Dados insuficientes disponíveis
8.9
30
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
31
Dados insuficientes disponíveis
8.5
31
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
68
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
66
Dados insuficientes disponíveis
8.3
65
Dados insuficientes disponíveis
8.8
66
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
9.0
26
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.8
24
Dados insuficientes disponíveis
9.0
24
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.8
22
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.3
25
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
24
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
23
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
23
Dados insuficientes disponíveis
8.7
22
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
23
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
9.0
23
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Personalização - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
7.6
27
Dados insuficientes disponíveis
8.3
26
Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.1
27
Dados insuficientes disponíveis
7.3
27
Dados insuficientes disponíveis
8.2
26
Dados insuficientes disponíveis
7.2
27
Dados e Análise - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
7.8
26
Dados insuficientes disponíveis
7.9
27
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
Integração - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.8
28
Dados insuficientes disponíveis
8.2
30
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
Dados insuficientes disponíveis
7.5
27
Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo CódigoOcultar 6 recursosMostrar 6 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Ingestão e Preparação de Dados - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Construção de Modelos e Automação - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Microsoft Fabric e Vertex AI é categorizado como Plataformas de MLOps
Categorias Únicas
Microsoft Fabric não possui categorias únicas
Vertex AI é categorizado como Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps), Infraestrutura de IA Generativa, Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, Aprendizado de Máquina, Construtores de Agentes de IA, e Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Microsoft Fabric
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Vertex AI
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Tecnologia da informação e serviços
17.9%
Seguro
15.4%
Fabricação
7.7%
Gestão Educacional
7.7%
Imóveis Comerciais
5.1%
Outro
46.2%
Programas de computador
17.9%
Tecnologia da informação e serviços
14.4%
Serviços financeiros
6.9%
Varejo
3.6%
Hospital & Assistência à Saúde
3.3%
Outro
54.0%
Principais Alternativas
Discussões
Microsoft Fabric não possui discussões com respostas
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3 Comentários
KS
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2 Comentários
ZM
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