Reseñas y detalles del producto de Upsolver

Upsolver enables its users to build Data Ingestion pipelines without setting up additional infrastructure. In the latest version, one can build he entire pipeline and schedule it with an SQL Like framework. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Upsolver can look to integrate more Data stores for ingestion as well as data dumps. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Con la simplicidad de la plataforma, es fácil configurar un conector de origen, transformar los datos usando un editor SQL simple y enviarlos a donde quiera. La mejor característica, en mi opinión, es el hecho de que puedo duplicar un "Flujo" y enviarlo a otro destino. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La interfaz de usuario es un poco desagradable a la vista humana, pero es una pequeña cosa en comparación con la funcionalidad y simplicidad del sistema. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Simplicity of performing transforms with SQL-like development language. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Better documentation and examples of function use that is more helpful to understand the inputs and outputs. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Upsolver nos permitió generar tablas en tiempo real sobre entradas de transmisión, un problema que nos llevó recursos interminables para resolver. La interfaz es bastante intuitiva y API primero. Los ingenieros nos ayudan a resolver todos nuestros casos de uso y están muy motivados para crear una infraestructura robusta y estable. El soporte manejado por los ingenieros de manera rápida y generosa 24/7. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como Upsolver todavía sufre problemas de madurez, todavía tenemos muchos errores, comportamiento irregular e impredecible. Algunas de las versiones pueden contener regresiones. La interfaz de usuario puede ser bastante engorrosa y repetitiva al intentar duplicar los casos de uso. Finalmente, tuvimos que recurrir a hacer la mayor parte de la generación de nuestras canalizaciones utilizando nuestras propias herramientas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Llegamos a POC Upsolver después de enfrentar problemas con la transmisión de datos CDC de manera efectiva en nuestro lago de datos S3 durante mucho tiempo. ¡Encontramos la solución tan refrescante! El rendimiento fue increíble, y a una fracción del costo que solíamos gastar usando otras tecnologías (de código abierto). Encontramos que el personal de Upsolver es muy inteligente y receptivo, y ahora los vemos como socios con los que podemos crecer. También es importante señalar que los datos de salida permanecen en formato Parquet, lo que nos libera de enfrentar decisiones difíciles sobre nuestra dependencia en el software y nos da la capacidad de consumir los resultados utilizando cualquier tecnología que deseemos, libres de dependencias. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro que la interfaz de usuario y las configuraciones son un poco confusas (y propensas a errores, en nuestro caso de uso), lo que nos llevó a habilitar a los usuarios internos en Yotpo para desplegar nuevos pipelines utilizando una interfaz CLI que construimos sobre la API REST de Upsolver. Además, procesar conjuntos de datos históricos considerables distribuidos en un amplio marco temporal puede ser lento y costoso. Los pipelines de datos complejos, que incluyen múltiples fuentes y desencadenantes, son difíciles de implementar a través de Upsolver (como a través de la mayoría de las infraestructuras de streaming hoy en día) utilizando tablas de búsqueda y sintaxis no intuitiva, siento que esta área tiene mucho potencial y ciertamente espero con interés cuál sería el diseño de Upsolver para estos casos de uso en el futuro (con suerte cercano). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hemos evaluado Upsolver para reemplazar un pipeline de análisis MPP basado en lotes existente. Las principales razones por las que finalmente decidimos optar por Upsolver son:

1. Rápido tiempo de comercialización: el tiempo de implementación de una solución de grado de producción se reduce a una fracción en comparación con una solución completamente autodesarrollada utilizando herramientas de código abierto o cerrado.

2. Altamente eficiente / Rentable:

A. El número de desarrolladores y personal de IT/devops requerido para operar la solución es mucho menor que en las soluciones tradicionales.

B. ETL real como servicio: Upsolver lo hace todo por ti; deja poco margen para errores al proporcionar cobertura de extremo a extremo de todas las necesidades de la aplicación, desde la carga y escaneo de datos, pasando por la cola, hasta las capacidades de monitoreo integradas.

C. Los recursos de cómputo se utilizan de manera inteligente y precisa para reducir costos tanto como sea posible.

D. Tienes un costo de 0 para mantener la operación.

3. Escalable y flexible:

Soporte OOB para muchos conectores para leer datos o enviar datos.

Capacidades de escalado automático inteligente utilizando estrategias de escalado preconstruidas.

Upsolver SQL está enriquecido con todas las capacidades estándar y avanzadas de SQL (json, arrays, etc.) y también admite capacidades extendidas para manipular datos especiales (por ejemplo, geo/ip, URL y más).

4. API y servicio:

Todas las capacidades de Upsolver se proporcionan en API, lo que ofrece muchas opciones para automatizar procesos.

Upsolver Lookup es extremadamente rápido cuando se utiliza como almacén de clave-valor para satisfacer necesidades de API externas, con alta escala y rendimiento. Esto es una gran ventaja para casos de uso específicos, y lo utilizamos para consultar nuestros datos de transmisión desde nuestra API web. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Después de usar la plataforma durante más de 1 año, los principales inconvenientes son:

1. El ciclo de desarrollo es limitado; el ciclo de despliegue automatizado es difícil de lograr ya que la cuenta de Upsolver está vinculada a una cuenta en la nube donde los entornos de desarrollo se mantienen en un modelo separado.

2. La herramienta está dirigida a la canalización de datos de agregados en streaming y carece de soporte para necesidades más orientadas a lotes (clásicas) de ETL (por ejemplo, controlar el tiempo de una salida particular).

3. Los costos de licencia y de la nube incurridos no deben ser ignorados al desarrollar la canalización de Upsolver (como con cualquier solución basada en la nube para el procesamiento de datos). Agregar lógica\canalizaciones y\o recursos de cómputo puede pasar "desapercibido" rápidamente, y el costo puede aumentar, especialmente si un desarrollador no tiene acceso a la consola de recursos en la nube. * Especialmente para un proyecto con límites de presupuesto estrictos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

* Intuitive GUI - can be operated by users who are not fluent with SQL or programming

* Modular Pipelines - easy to create different pipeline that are using data for different use cases

* Multiple Connectors - easy to connect to data in different data stores and to update into different ones as well Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Focus on Streaming and minimal support for old ETL - some of our customers have old or legacy data infrastructure and need simpler capabilities compare to the modern streaming support of UpSolver. You can still use the product, however, you need to wait for the streamingn to catch up, even when no streaming is needed. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

PaaS real en el sentido profundo de las palabras. El flujo de datos en mi infraestructura y la aplicación se conectan perfectamente con él. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Limitaron los conectores OOB para aplicaciones que no son de AWS. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Upsolver resolvió un problema genuino dentro del espacio de integración de datos, transmitiendo datos con mínima latencia y costo. Me encanta la configuración e integración sencilla. El soporte al cliente es uno de los mejores que he visto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A medida que los nuevos formatos de datos se están convirtiendo en el nuevo estándar, como Delta, Iceberg y Hudi,

La interfaz de usuario requiere mucho ajuste para que algo funcione, y es fácil confundirse y cometer errores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Upsolver es la velocidad con la que puede devolver grandes cantidades de datos a nuestra plataforma. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No me gustan los límites en el filtrado de datos en las tablas de búsqueda. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.