Une excellente expérience qui combine ML-Runtimes - MLFlow et Spark. La capacité d'utiliser Python et SQL de manière transparente sur une seule plateforme. Étant donné que les notebooks databricks peuvent être enregistrés comme scripts python en...
Automatiser l'infrastructure est difficile, et certaines choses sont impossibles à automatiser car elles ne sont disponibles que sur la console web et non via les API. Leur support est au-delà de mauvais. Nous avons dû abandonner de travailler avec eux car...
Firebolt facilite l'indexation et l'interrogation des données JSON semi-structurées, ainsi que l'importation de clichés de bases de données, ce qui nous permet d'agréger des données provenant de nombreuses sources pour répondre à des questions, générer des...
L'architecture distincte et le langage de requête de Firebolt peuvent nécessiter que les utilisateurs acquièrent de nouvelles compétences et modifient leurs flux de travail, ce qui pourrait freiner le processus d'adoption et constituer un obstacle pour...
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