Avis et détails du produit de Vertex AI Notebooks

Connexion à une base de données interne/SharePoint : Cela fait référence à la connexion d'une base de données ou d'un système SharePoint au sein du réseau interne d'une organisation. Cela implique de configurer des connexions sécurisées, souvent en utilisant des API ou des interfaces personnalisées, pour interroger, récupérer et mettre à jour les données stockées dans ces systèmes.

Connexion à divers services GCP : Google Cloud Platform (GCP) fournit des services tels que BigQuery, Cloud Storage et Pub/Sub. Établir des connexions à ces services implique d'utiliser les SDK GCP, l'authentification via des comptes de service et de faire des appels API pour gérer et traiter les données.

Planification de tâches via Crontab : Crontab est un planificateur de tâches basé sur Unix qui permet de planifier des tâches automatisées, telles que l'exécution de scripts, en spécifiant l'heure et la fréquence (par exemple, quotidiennement, hebdomadairement). Ces tâches peuvent exécuter des processus tels que des sauvegardes de bases de données, des transferts de fichiers ou d'autres processus planifiés.

Connexion de JupyterLab via VS Code : JupyterLab est souvent utilisé pour la science des données. Dans VS Code, vous pouvez vous connecter à JupyterLab en utilisant l'extension Python qui prend en charge les notebooks Jupyter. Cela permet de coder, tester et visualiser le contenu des notebooks directement dans VS Code, combinant les avantages d'un IDE et des notebooks Jupyter pour une expérience fluide. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Dans les notebooks Vertex AI, la connexion peut être interrompue après avoir été laissée inactive pendant un certain temps en raison de délais d'expiration de session ou de la gestion des ressources sur Google Cloud. Cela est courant avec les environnements basés sur le cloud, où les sessions inactives sont souvent terminées pour libérer des ressources. Lorsque vous tentez de vous reconnecter, le système vous invite parfois à effacer l'espace de travail pour libérer des ressources ou réinitialiser l'environnement pour une nouvelle session. Ce processus garantit que le notebook peut rétablir une connexion et fonctionner sans problème en éliminant les conflits potentiels ou les surcharges de mémoire des états précédents. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

1. Collaboration avec différentes équipes en temps réel.

2. Mise à l'échelle automatique des ressources.

3. Intégration avec les services Google Cloud comme BigQuery, Cloud Storage et Pub/Sub.

4. De nombreuses API, services gérés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Personnalisation limitée dans GCP. Dépendance aux services Google Cloud. La documentation est insuffisante. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Accès facile à BigQuery Studio, aux buckets Cloud, etc. Vertex AI fournit une installation autoML dans laquelle des algorithmes AI/ML préconstruits sont disponibles que nous pouvons utiliser directement. Il nous offre diverses options de notebooks selon nos besoins commerciaux tels que Python, Pyspark, Pytorch, R, Tensor Flow et XGBoost, etc. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Sa puissance de calcul/traitement est bien inférieure à celle de Big Query Studio. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je travaille chez Mahindra en tant qu'ingénieur cloud, tous les cas d'utilisation que nous avons dans notre entreprise, je vais travailler dessus, comme déployer des applications sur une instance de calcul, GKE et passer le service cloud run aussi. Et pour la partie analytique des données : nous utilisons cloud composer, big query, data proc cluster. Comme stockage, nous utilisons cloud spanner, gcs, sql. Du côté de l'interface utilisateur et du service, Google Cloud est correct. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'interface utilisateur de Google Cloud pour IAM n'est pas bonne, la vitesse n'est pas bonne non plus du côté du réseau. L'équipe de Google doit également travailler sur la documentation. L'équipe de Google doit également travailler sur la disponibilité des instances dans toutes les régions. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Grande gamme d'outils disponibles pour une variété de tâches. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les informations sur les prix peuvent être plus détaillées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Certains des avantages que je vois sont évolutifs, des notebooks faciles à brancher et à utiliser sans surcharge de serveur et son intégration transparente avec GCP et une interface utilisateur basée sur Colab. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

coûts élevés liés à la création de carnets et aux frais d'utilisation de disque pour les ensembles de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Selon moi, et mon expérience avec l'utilisation, je pense que ce qui ressort le plus est son intégration avec l'écosystème de Google Cloud. Comment il rend si facile l'accès aux données de Big Query ou aux données de stockage cloud directement à partir de celui-ci. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Rien à détester, mais une chose où je pense qu'il y a une marge d'amélioration est que parfois les grandes configurations matérielles perturbent les flux de travail. De plus, si elles ne sont pas surveillées correctement, elles peuvent représenter un budget énorme. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Vertex AI Notebooks est très puissant et développé par un ingénieur de Google appelé Vertex AI. Il s'intègre avec Google Cloud et gère Jupyter Notebook. Il est de nature évolutive, vous pouvez augmenter et diminuer les ressources selon les besoins. Il y a une haute fréquence d'utilisation sur le marché des technologies de l'information et la facilité d'utilisation est conviviale. Son implémentation améliore l'utilisateur pour partager le notebook à travers les équipes et les projets. Il dispose d'un support client 24h/24 et 7j/7, ce qui améliore considérablement l'expérience utilisateur. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est très utile pour l'organisation donc je ne pense pas qu'il y ait des inconvénients à utiliser les notebooks Vertex AI. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je suis vraiment enthousiaste à propos de l'impact des Vertex AI Notebooks car ils sont extrêmement puissants et flexibles. Grâce à cette mesure, je suis capable d'exploiter l'infrastructure basée sur le cloud de Google pour des analyses de données complexes et des applications qui sont entraînées par machine. Grâce à ma possibilité d'adapter mes projets à mes besoins, et aussi d'intégrer facilement d'autres services Google Cloud. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'inconvénient des Vertex AI Notebooks est le fait qu'ils n'ont pas de moyen déconnecté d'accéder aux données. Cela devient un problème important si le projet se présente pendant un voyage lorsque je n'ai peut-être pas une connexion Internet fiable. Cela devient la barrière qui entrave la productivité de l'outil dans des circonstances où la disponibilité en temps réel est cruciale. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Flux de travail intégré avec les services Google Cloud, en particulier tous les services Vertex AI. Cette plateforme offre une variété de capacités avancées, y compris le contrôle de version, la planification et des environnements préconfigurés pour les langages et frameworks populaires. Vertex AI Workbench permet la collaboration d'équipe au sein des notebooks Vertex AI, ce qui améliore la communication et le partage d'informations entre tous les data scientists et développeurs ML. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il est difficile à intégrer et à utiliser, en particulier pour les nouveaux utilisateurs. À part cela, je serais uniquement dépendant de la plateforme. Et plus coûteux que quelques autres solutions. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.