Lokales Produkt
Was ist Blossom Federated AI Platform?
Unsere Daten-KI-Lösung "Blossom Data Plattform" arbeitet zwischen bestehenden (und zukünftigen) Technologien und bietet Datenanalyse und Modelltraining über Datengrenzen hinweg, und beachtet gleichzeitig Data Privacy und Datensparsamkeit.
Blossom optimiert den Workflow von Datenverarbeitung, KI-Training und Datenanalyse. Durch das Aufbrechen von Datensilos skaliert unsere föderierte Analyseplattform KI-Training und -Analyse über Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Umgebungen. Wir unterstützen sowohl gängige Big-Data-Systeme wie Hadoop, Spark oder Flink als auch API-gesteuerte Datenplattformen wie Databricks oder Starburst.
Wer verwendet Blossom Federated AI Platform?
Werbe- und Marketingtechnologie, Bundesverwaltung, Energie und Versorgungsunternehmen, Biowissenschaften, Bildung, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Glücksspiel, Fertigung, Automobilbau, Medien und Unterhaltung
Wo kann Blossom Federated AI Platform bereitgestellt werden?
Cloud, SaaS, webbasiert, Mac (Desktop), Windows (Desktop), Linux (Desktop), Windows (On-Premise), Linux (On-Premise)
Über den Anbieter
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- Telefon-Support
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Nicht vom Anbieter bereitgestellt
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Blossom Federated AI Platform Funktionen
Alternativen für Blossom Federated AI Platform
Bewertungen über Blossom Federated AI Platform
Alexandra A.
Verteilte Analyseprozesse einfach gemacht
Vorteile:
Es muss nur eine Zeile Java Code eingefügt werden, keine aufwändiges Anpassen von Queries für die unteschiedlichen Endsysteme
Nachteile:
Im Moment noch sehr tech lastig, die UI braucht noch etwas
Antwort von databloom
vor 7 Monaten
Thank you for choosing Databloom Blossom Platform. We work on a new user interface, which will be available for beta customers end of Q1/22.
George P.
Gaining insights from our data with Blossom
Kommentare: Blossom provides a middleware to run any data flow task on different platforms.
Vorteile:
I could execute my spark job on Flink by changing only one line of code. I also liked a lot the optimizer that can select the platform based on a cost model.
Nachteile:
I would like to be provided with better documentation
Adam M.
Federated ML and Data Migration
Kommentare: Simple, easy and pretty rock solid. Unique in the market
Vorteile:
It's an open source product, and pretty solid and stable. The simplicity to integrate - just add 3! lines into your _already_ existing code, and Blossom does the rest.
Nachteile:
It is developer stage. Power Users will love the stack, but more occasional users need a few hours to understand the concept. And the documentation is pure developer focused, which needs to be improved.
Haralampos G.
Blossom Review
Vorteile:
What I like the most about this platform is its ease of use. One has to only express the business logic within its API, and then the platform optimizes for the underlying system usage. This way one does not need to implement system-specific details.
Nachteile:
The initial configuration and deployment with different software versions of underlying system can be challenging. However the issues got resolved after communication. Furthermore, it would be beneficial to add support (connectors) for more systems.
Antwort von databloom
vor 6 Monaten
Thank you, we are working on a new interface to integrate computation frameworks more easily.
Joao P.
Databloom is easy to learn and master
Vorteile:
It is surprising how easy is to configure Databloom and how easy I could setup my federated learning models
Nachteile:
For a few complex scenarios, the set up may require advanced acknowledge of federated learning concepts
