Eine großartige Erfahrung, die ML-Runtimes - MLFlow und Spark - kombiniert. Die Möglichkeit, Python und SQL nahtlos auf einer Plattform zu verwenden. Da Databricks-Notebooks im Hintergrund als Python-Skripte gespeichert werden können, ist es erstaunlich,...
Die Automatisierung der Infrastruktur ist schwierig, und einige Dinge sind unmöglich zu automatisieren, da sie nur über die Webkonsole und nicht über APIs verfügbar sind. Ihr Support ist mehr als schlecht. Wir mussten die Zusammenarbeit mit ihnen aufgeben,...
Firebolt macht es einfach, semi-strukturierte JSON-Daten zu indizieren und abzufragen sowie Datenbanksnapshots zu importieren, was es uns ermöglicht, Daten aus vielen Quellen zu aggregieren, um Fragen zu beantworten, Berichte zu erstellen und Daten zu...
Die unverwechselbare Architektur und Abfragesprache von Firebolt kann erfordern, dass Benutzer neue Fähigkeiten erwerben und ihre Arbeitsabläufe anpassen, was den Einführungsprozess behindern und für einige Organisationen ein Hindernis darstellen könnte.
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