Which is better for ML experiments: lakeFS or DVC?

For ML experiments, DVC usually wins. It ties code, parameters, datasets, and models together, while lakeFS handles dataset isolation and time travel at the lake level.

Can I use lakeFS and DVC together without a mess?

Yes. Use lakeFS commits to version your lake datasets and reference those commit IDs in DVC. Let DVC handle artifacts and pipelines; let lakeFS handle branches and merges on object storage.

Does DVC replace a data lake or lakeFS?

No. DVC organizes large files and experiments around Git; it doesn’t turn S3 into a transactional store. lakeFS sits in front of your lake and adds branching, commits, and isolation.

Is lakeFS overkill for small teams?

Often, yes. If you’re not juggling multi-team isolation or governance, DVC’s simplicity is appealing. lakeFS makes sense when branch-based isolation and audit trails save real money or outages.

How do costs compare for lakeFS vs DVC?

DVC’s costs skew toward developer time and storage churn during push/pull. lakeFS’s costs skew toward running the service and managing policies, but branching is cheap and egress-friendly.

lakeFS در مقابل DVC: کنترل نسخه می خواهد یک سیستم فایل باشد

موضوع کنترل نسخه داده این است که همه طوری سر تکان می دهند که انگار Git برای همه چیز است—تا زمانی که بخواهید واقعاً از آن برای پتابایت ها در یک تیم استفاده کنید و متوجه شوید که Git در واقع Git برای کد بود. می گویند "فقط با سطل S3 خود مانند یک ریپو رفتار کنید"، که مانند این است که به یک ارکستر سمفونیک بگوییم از یک کازو استفاده کند زیرا از نظر فنی یک ساز بادی است.

این داستانی درباره دو دیدگاه جهانی است که یک شعار مشترک دارند: lakeFS در مقابل DVC. هر دو نوید عقلانیت در جایی را می دهند که داده ها، مدل ها و آزمایش ها معمولاً گم می شوند. اما آنها از جهات مخالف به این مشکل حمله می کنند. DVC یک جعبه ابزار توسعه دهنده-اول، مجاور Git است که با ریپوی شما همراه می شود. lakeFS یک لایه بومی ذخیره سازی است که فروشگاه شیء شما را به یک سیستم فایل نسخه بندی شده با شاخه ها، کامیت ها و ادغام ها تبدیل می کند. همان ملودی، امضاهای کلیدی متفاوت.

اگر اینجا هستید تا حکم را بشنوید: احتمالاً از قبل می دانید در کدام اردوگاه هستید. اگر درد روزانه شما جابجایی فایل های بزرگ و ایستگاه های بازرسی مدل با قابلیت بازتولید است، DVC مانند یک سیم سیار بسیار هوشمندانه به نظر می رسد. اگر درد شما حاکمیت داده های چند تیمی، جداسازی و خوانش های قابل بازتولید بر روی یک دریاچه داده است، lakeFS مانند نصب قطع کننده های مدار در خانه واقعی است.

و بله، می توانید از هر دو استفاده کنید. این طفره رفتن نیست. این اعترافی است به اینکه کار داده مشاغل زیادی است که یک تی شرت یکسان پوشیده اند.

وضعیت فعلی: DVC و lakeFS واقعاً چه می کنند

DVC (کنترل نسخه داده): کنار Git زندگی می کند، نه داخل آن. شما اشاره گرها (فراداده های کوچک) را در Git نسخه بندی می کنید و مصنوعات بزرگ واقعی—مجموعه داده ها، مدل ها، تصاویر—را در یک ریموت مانند S3، GCS، Azure، SSH یا یک کش محلی ذخیره می کنید. شما خطوط لوله مبتنی بر CLI، dvc.lock برای قابلیت بازتولید، ردیابی آزمایش و dvc push/pull برای همگام سازی دریافت می کنید.

lakeFS: در مقابل فروشگاه شیء شما (S3، GCS، Azure Blob) قرار می گیرد و شاخه ها و کامیت ها را به یک ویژگی درجه یک فضای نام ذخیره سازی تبدیل می کند. خواندن و نوشتن شاخه های مجزا را می بینند. شما می توانید یک شاخه از "تولید" ایجاد کنید، تبدیل ها را اجرا کنید و دوباره ادغام کنید—بدون کپی کردن ترابایت ها. این معناشناسی Git-ish برای دریاچه داده شما است.

به عبارت دیگر: DVC مدیریت داده را بر روی گردش کار توسعه دهنده پیوند می زند. lakeFS معناشناسی گردش کار را در لایه داده حک می کند.

تفاوت اصلی (و چرا مهم است)

DVC با داده های بزرگ مانند یک افزونه از پایگاه کد شما رفتار می کند. همه چیز با ریپوی Git شروع می شود: شما فایل های *.dvc را کامیت می کنید، وابستگی ها را قفل می کنید و خطوط لوله را هماهنگ می کنید. برای آزمایش های ML که در آن منشاء در کنار کدی است که آن را ایجاد کرده است، عالی است.

lakeFS آن را برعکس می کند: دریاچه داده منبع حقیقت است. شاخه ها استعاره نیستند—آنها فضاهای نامی بر روی همان اشیاء زیربنایی هستند. این بدان معناست که شما می توانید:

یک شاخه feature/try-new-schema از یک مجموعه داده 200 ترابایتی را در عرض چند ثانیه راه اندازی کنید.

Spark/Presto/Trino را روی آن شاخه اجرا کنید انگار که واقعی است، زیرا هست.

بدون جابجایی کل دریاچه، ادغام کنید (یا لغو کنید).

شما نمی توانید این را با قلاب های Git هوشمندانه جعل کنید.

lakeFS در مقابل DVC: موارد استفاده بدون درخشش بازاریابی

چه زمانی DVC برنده می شود

تیم های مدل محور: شما کد، عکس های فوری داده و آزمایش هایی دارید که باید قابل بازتولید و به اشتراک گذاری باشند. ردیابی آزمایش DVC و خطوط لوله dvc repro می درخشند.

انضباط تک ریپو: سازمان شما در Git زندگی می کند. شما "داده به عنوان کد" را بدون اختراع یک انتزاع ذخیره سازی می خواهید. DVC آشنا است، git add data.dvc، تمام.

بودجه و سادگی: هیچ لایه زیرساختی برای اجرا وجود ندارد. DVC می تواند با یک سطل S3 ساده و یک سیاست مجوز کار کند. CLI سرراست است. اولویت محلی یک ویژگی است.

چه زمانی lakeFS برنده می شود

جداسازی تیمی در مقیاس: شما به چندین تیم نیاز دارید تا با خیال راحت خواندن/نوشتن را روی یک دریاچه یکسان بدون پا گذاشتن روی پای یکدیگر اجرا کنند. جداسازی مبتنی بر شاخه نکته اصلی است.

حاکمیت و حسابرسی: تاریخچه کامیت، عکس های فوری قابل بازتولید و قلاب های خط مشی در مرز ذخیره سازی. شما می توانید قوانینی را در جایی که مهم هستند، اجرا کنید.

موتورهای بزرگ، جداول بزرگ: Spark، Hive، Presto، Trino، جداول خارجی Snowflake—ابزارهایی که با فروشگاه های شیء صحبت می کنند. lakeFS در سطح URL ادغام می شود. پشته محاسباتی شما نیازی به یادگیری ترفندهای جدید ندارد.

چه زمانی از هر دو استفاده می کنید (و احساس باهوشی می کنید)

DVC برای مصنوعات مدل و خطوط لوله مرتبط با یک ریپو؛ lakeFS برای مجموعه داده های خام و انتخاب شده در دریاچه. نسخه های مجموعه داده را در DVC که به هش کامیت lakeFS اشاره می کنند، ردیابی و پین کنید. کد در Git زندگی می کند. معناشناسی داده در دریاچه زندگی می کند. هیچ کس مجبور نیست تظاهر کند که لایه دیگر می تواند هر دو کار را به خوبی انجام دهد.

lakeFS در مقابل DVC: مبادلات عملی

راه اندازی و عملیات

DVC: یک CLI نصب کنید، ریموت ها را پیکربندی کنید. شما اندازه کش، هزینه های ذخیره سازی و دسترسی را مدیریت خواهید کرد. Git همچنان پایگاه اصلی شماست. حداقل اصطکاک.

lakeFS: شما یک سرویس را اجرا می کنید. یک سرور، فراداده، GC، سیاست های شاخه بندی، اعتبارنامه ها وجود دارد. سخت نیست، اما زیرساخت است. بازده، جداسازی واقعی و کامیت های اتمی در دریاچه داده است.

عملکرد و مقیاس

DVC: هل دادن/کشیدن مصنوعات بزرگ می تواند با کش محلی و هارد لینک ها سریع باشد، اما مدل اساساً مشتری محور است. شما یک پتابایت را در چند میلی ثانیه شاخه بندی نمی کنید. شما به آن ارجاع می دهید و قطعات را در صورت نیاز جابجا می کنید.

lakeFS: شاخه بندی از نظر فراداده ارزان است (کپی بر روی نوشتن). خواندن ها "سرعت بومی" هستند زیرا فقط خواندن های فروشگاه شیء هستند. نوشتن ها باعث ایجاد غیر مستقیم می شوند اما جریمه "کپی کردن جهان" را ندارند. تضادهای ادغام وجود دارند، اما در سطح شیء/کلید هستند، نه خطوط کد.

قابلیت بازتولید

DVC: dvc.lock شما کد، پارامترها و هش های مصنوع داده را به هم گره می زند. اجرای مجدد یک آزمایش از ماه گذشته باید بیت های یکسانی تولید کند. این قابلیت بازتولید در مرز کد است.

lakeFS: قابلیت بازتولید در مرز داده: "جدول X را از کامیت Y بخوانید." شما می توانید کل سطح ورودی خود را برای تجزیه و تحلیل یا بازگشت به عقب در زمان سفر کنید.

مدل همکاری

DVC: همکاری توسعه دهنده محور—PR ها، بررسی ها و آزمایش ها. عالی برای حلقه ML: داده → آموزش → ارزیابی → ارسال.

lakeFS: همکاری تیم داده محور—شاخه هایی برای ورود، تبدیل و اعتبارسنجی. عالی برای حلقه تجزیه و تحلیل: ورود → مدل (مانند dbt/ETL) → انتشار → ارائه.

قراردادهای داده به زبان ساده

مردم می گویند "قراردادهای داده" و شروع به تکان دادن اسکرین شات های ثبت طرحواره می کنند. در اینجا نسخه ساده آن آمده است:

با DVC، یک قرارداد در خط لوله شما ضمنی است: فایل هایی که به عنوان وابستگی اعلام می کنید، قرارداد را تشکیل می دهند. آنها را تغییر دهید، و خط لوله شما می داند.

با lakeFS، قرارداد می تواند در ادغام اعمال شود: قلاب های پیش از ادغام می توانند اعتبارسنجی ها (بررسی های طرحواره، شمارش ردیف ها، آستانه های تهی) را اجرا کنند و از رسیدن داده های بد به شاخه اصلی جلوگیری کنند. این یک فرد بالغ در اتاق است.

تجربه توسعه دهنده (DX): جایی که واقعیت مشخص می شود

ارگونومی CLI: CLI دی وی سی متعصبانه اما قابل پیش بینی است: dvc add، dvc push، dvc exp run. CLI لیک اف اس (و UI) در سطح مجموعه داده ها به شاخه ها/کامیت ها فکر می کند: lakefs branch create، commit، merge.

مدل ذهنی: DVC از توسعه دهندگان می خواهد که با داده ها مانند باینری های شخص ثالث با هش ها رفتار کنند. lakeFS از مهندسان داده می خواهد که با دریاچه مانند یک ریپو با لایه های جداسازی رفتار کنند.

بار شناختی: DVC آیین های هر ریپو را اضافه می کند. lakeFS زیرساخت و سیاست ها را اضافه می کند. سم خود را بر اساس جایی که تیم شما از قبل در آن زندگی می کند انتخاب کنید—IDE ها یا پلتفرم های داده.

هزینه: زمان، پول و سردردهای خروج از ابر

ذخیره سازی: هر دو به طور کارآمد از فروشگاه های شیء استفاده می کنند. اگر با کش سهل انگار باشید، DVC می تواند مصنوعات را تکرار کند. lakeFS به فراداده کپی بر روی نوشتن متکی است که تا زمانی که نچرخد ارزان است.

خروج و جابجایی: هل دادن/کشیدن DVC می تواند چرخش شیء بیشتری ایجاد کند. خواندن های lakeFS تا حد زیادی عبور از طریق هستند. اگر هزینه های خروج شما را شب ها بیدار نگه می دارد، مدل "شاخه بدون کپی" lakeFS دوستانه است.

هزینه های عملیاتی: هزینه DVC بیشتر زمان توسعه دهنده است. هزینه lakeFS نگهداری سرویس است—پشتیبان گیری، ارتقاء، سیاست ها.

لبه های تیز (هیچ کس دوست ندارد در مورد اینها صحبت کند)

تضادهای ادغام DVC جادویی نیستند: شما ردیف های CSV را ادغام نمی کنید. شما در حال آشتی دادن این هستید که کدام لکه ها برنده می شوند. برای ادغام های دقیق، همچنان به پردازش داده واقعی نیاز خواهید داشت.

معناشناسی ادغام lakeFS SQL نیست: شما می توانید مسیرهای S3 را شاخه بندی و ادغام کنید، اما آشتی دادن تغییرات جدول معنایی (جابجایی مجدد پارتیشن، درج/به روز رسانی) وظیفه شماست، نه lakeFS. به سیستم فایل فکر کنید، نه پایگاه داده.

کنترل دسترسی متفاوت است: DVC مدل اجتماعی Git را به ارث می برد (PR ها، بررسی ها). lakeFS با IAM و قلاب های خط مشی ادغام می شود. اگر سازمان شما از قبل IAM را برای داده ها متمرکز کرده است، lakeFS طبیعی به نظر می رسد. اگر در GitHub زندگی می کنید، DVC درست به نظر می رسد.

ادغام: موتورها، هماهنگ کننده ها و دنیای واقعی

DVC: با GitHub/GitLab CI، Makefiles، Airflow و توسعه محلی به خوبی بازی می کند. برای آزمایش های ML، ردیابی آزمایش DVC و مدیریت مصنوعات جذاب هستند.

lakeFS: با Spark، Hive، Trino، Presto، dbt (از طریق جداول خارجی)، Airflow و هر موتوری که s3a://repo/branch/path را می خواند، به خوبی بازی می کند. ترفند این است که محاسبات شما به زبان ذخیره سازی یکسانی صحبت می کند.

امنیت و انطباق بدون کلمات کلیدی

DVC: امنیت بر روی ذخیره سازی ابری شما و مجوزهای Git شما سوار می شود. قابلیت حسابرسی در سطح خط لوله است—چه چیزی چه چیزی را تولید کرده است و چه زمانی.

lakeFS: هر کامیت یک ایستگاه بازرسی حسابرسی است. قلاب ها می توانند داده ها را قبل از ادغام اسکن کنند. اگر به سبک GDPR "چه چیزی چه زمانی تغییر کرد" اهمیت می دهید، lakeFS گزینه بهتری است.

یک مقایسه رو در رو به زبان ساده

کلمه کلیدی اصلی—"lakeFS در مقابل DVC" فقط یک مقایسه نیست. این یک انشعاب در فلسفه است. DVC گیتی است با مزایایی برای فایل ها و آزمایش های بزرگ. lakeFS معناشناسی گیتی است در جایی که داده های شما واقعاً زندگی می کنند.

اگر روز شما بیشتر کد است که داده را لمس می کند، با DVC خوشحال تر خواهید بود.

اگر روز شما بیشتر داده است که گاهی اوقات با کد ملاقات می کند، احتمالاً lakeFS را انتخاب خواهید کرد.

اگر روز شما هر دو است، تبریک می گویم: شما عادی هستید. از DVC برای حلقه رو به کد و lakeFS برای حلقه رو به دریاچه استفاده کنید. "هر دو" مردد نیست—دقیق است.

نکته ای در مورد تبلیغات ابزار (و Sider.AI در کجا قرار می گیرد)

ابزارها فقط زمانی جالب هستند که در زمان صرفه جویی کنند یا از آشفتگی جلوگیری کنند. بقیه یک نسخه نمایشی است. Sider.AI در واقع در اینجا کمک می کند—نه با تظاهر به اینکه دریاچه شماست، بلکه با انجام کار غیر جذاب: کمک به شما در استدلال در مورد خطوط لوله خود، تولید بررسی های محافظ و صادق نگه داشتن اسناد و تفاوت های خود. اگر می خواهید DVC و lakeFS را به هم متصل کنید، Sider.AI دوست معقولی است که می گوید: "قطع کننده های خود را برچسب بزنید" و سپس برچسب ها را چاپ می کند.

سناریوهای عملی: lakeFS در مقابل DVC در طبیعت

سناریو 1: جداسازی ویژگی برای ETL

شما یک دریاچه برنزی/نقره ای/طلایی را نگهداری می کنید. شما می خواهید یک طرحواره جدید را برای ورود کلیک استریم بدون شکستن داشبوردهای پایین دستی آزمایش کنید. با lakeFS، شاخه etl/schema-v2 را از نقره ای جدا کنید، مشاغل خود را اجرا کنید، در انزوا اعتبارسنجی کنید و پس از عبور بررسی ها ادغام کنید. بدون سطل های سایه، بدون کپی های یک شبه.

سناریو 2: اجرای آموزش قابل بازتولید

شما مدل های هفتگی را آموزش می دهید. DVC عکس فوری دقیق مجموعه داده (data.dvc اشاره به کامیت lakeFS یا نسخه S3)، پارامترها و کد را پین می کند. dvc repro اجرا را می چرخاند. مدل، معیارها و نمودارها مصنوعاتی هستند که می توانید آنها را هل دهید و به اشتراک بگذارید. ممیزان عاشق این هستند. شما در آینده نیز همینطور.

سناریو 3: رفع یک انتشار بد

شخصی یک مجموعه Parquet بدشکل را در اصلی منتشر می کند. با lakeFS، شما به آخرین کامیت یا شاخه خوب برمی گردید، وصله می کنید و ادغام می کنید. با DVC، شما آن را در خط لوله رفع می کنید و مصنوعات را دوباره هل می دهید. هر دو کار می کنند. lakeFS زمانی بهتر است که "انتشار" به معنای "دریاچه ای است که همه می خوانند".

مهاجرت و همزیستی بدون اشک

با نامگذاری حقایق خود شروع کنید: کدام مجموعه داده ها سیستم ثبت هستند؟ کدام یک زودگذر هستند؟ سیستم ثبت را در lakeFS قرار دهید. مصنوعات آزمایش را در DVC قرار دهید.

ادغام نازک: شناسه های کامیت lakeFS را در پارامترها یا فراداده DVC ذخیره کنید. با آنها مانند نسخه های مجموعه داده تغییرناپذیر رفتار کنید.

دریاچه را نجوشانید: lakeFS را در جایی اتخاذ کنید که انزوا باعث صرفه جویی در هزینه واقعی یا آخر هفته شما می شود. DVC را در جایی اتخاذ کنید که قابلیت بازتولید باعث صرفه جویی در اجرای مجدد شما شود.

دیالکتیک: این یا/یا نیست، بلکه جایی است که حقیقت زندگی می کند

تیم های نرم افزاری یک ابزار می خواهند تا بر همه آنها حاکم باشد. این سوال اشتباهی است. سوال درست این است: حقیقت کجا زندگی می کند؟

اگر حقیقت در ریپو است—کد، پیکربندی ها و فایل های خاصی که روی آنها آموزش داده اید—DVC گسترش طبیعی Git است.

اگر حقیقت در دریاچه است—جداول، پارتیشن ها و کلیدهای شیء که شرکت شما را تامین می کنند—lakeFS به شما عقلانیت زمان کامیت را می دهد.

هر دو شکل کنترل نسخه هستند. فقط یکی واقعاً در جایی زندگی می کند که داده ها زندگی می کنند.

lakeFS در مقابل DVC: پاسخ های سریع به سوالاتی که مردم واقعاً می پرسند

"آیا DVC می تواند جایگزین دریاچه داده من شود؟" خیر. این می تواند مصنوعات شما را سازماندهی کند و آزمایش ها را عقلانی کند. این باعث نمی شود که S3 مانند یک فروشگاه تراکنشی رفتار کند.

"آیا lakeFS می تواند جایگزین ردیاب آزمایش ML من شود؟" همچنین خیر. این می تواند ورودی/خروجی آزمایش ها را نسخه بندی کند، اما به منحنی های ROC شما اهمیت نمی دهد.

"آیا این فقط Git LFS نیست؟" این مانند این است که بگوییم یک دوچرخه فقط یک ماشین با فلز کمتر است. DVC مجاور Git است اما خطوط لوله داده را درک می کند. lakeFS معناشناسی گیتی را بدون کشاندن Git به پتابایت ها به شما می دهد.

یک کلمه کوتاه در مورد پیچیدگی (شما جایی هزینه می پردازید)

هر انتزاعی یک صورت حساب است که بعداً سررسید می شود. صورت حساب DVC آیین توسعه دهنده و گاهی اوقات جدال با مصنوعات است. صورت حساب lakeFS اجرای یک سرویس و یادگیری معناشناسی ادغام جدید برای فروشگاه های شیء است. اگر به نظر می رسد ابزاری رایگان است، توجه شما را شارژ می کند.

تصویر پایانی

"lakeFS در مقابل DVC" شبیه یک درگیری به نظر می رسد. بیشتر شبیه دو نوازنده است که ساز یکسانی نمی نوازند. شما از یک درامر نمی خواهید که ملودی را حمل کند، و از یک ویولن نمی خواهید که برای یک گروه مارش زمان را نگه دارد. از DVC در جایی استفاده کنید که کد مالک حلقه است. از lakeFS در جایی استفاده کنید که داده مالک اتاق است. و اگر در هر دو دنیا زندگی می کنید، خوب است: این بدان معناست که شما توجه می کنید.

زیرا نکته واقعی کنترل نسخه—چه Git را بپیچد یا S3 را—هش کامیت نیست. این اجازه تغییر دادن چیزها بدون شکستن جهان است. بقیه فقط نوار زبانه هستند.

عناوین ساده و مناسب برای کلمات کلیدی (زیرا شما پرسیدید)

lakeFS در مقابل DVC برای خطوط لوله ML

اگر خطوط لوله ML شما کد-سنگین با مجموعه داده ها و مصنوعات مدل مجزا هستند، DVC بهتر ادغام می شود: فایل های اشاره گر در Git، هش ها، آزمایش های ردیابی شده. برای خطوط لوله داده-سنگین که چندین تیم را تغذیه می کنند، lakeFS با انزوای مبتنی بر شاخه در سراسر دریاچه برنده می شود.

lakeFS در مقابل DVC برای حاکمیت داده

lakeFS به شما کامیت های قابل حسابرسی و قلاب های ادغام در مرز ذخیره سازی می دهد. DVC به شما منشاء در مرز خط لوله می دهد. اگر قانونی ایستگاه های بازرسی تغییرناپذیر می خواهد، آن lakeFS است. اگر مهندسی اجرای قابل بازتولید می خواهد، آن DVC است.

انتخاب بین DVC و lakeFS برای ذخیره سازی شیء

ذخیره سازی شیء تراکنش انجام نمی دهد. DVC با هش های سطح شیء و هل دادن/کشیدن در اطراف آن کار می کند. lakeFS با فراداده کپی بر روی نوشتن و معناشناسی شاخه به آن تکیه می کند. بر اساس اینکه درد شما در ریپو است یا سطل، انتخاب کنید.

lakeFS و DVC را بدون سردرد ترکیب کنید

از lakeFS برای نسخه بندی دریاچه استفاده کنید؛ شناسه های کامیت را به DVC نشان دهید تا آزمایش ها به ورودی های دقیق پین شوند. مصنوعات مدل را در ریموت های DVC نگه دارید؛ مجموعه داده های خام و انتخاب شده را در شاخه های lakeFS نگه دارید. هیچ هک غیرمجازی لازم نیست.

سوالات متداول

س1: کدام یک برای آزمایش های ML بهتر است: lakeFS یا DVC؟ برای آزمایش های ML، DVC معمولاً برنده می شود. کد، پارامترها، مجموعه داده ها و مدل ها را به هم گره می زند، در حالی که lakeFS جداسازی مجموعه داده ها و سفر در زمان را در سطح دریاچه مدیریت می کند.

س2: آیا می توانم از lakeFS و DVC با هم بدون آشفتگی استفاده کنم؟ بله. از کامیت های lakeFS برای نسخه بندی مجموعه داده های دریاچه خود استفاده کنید و به آن شناسه های کامیت در DVC ارجاع دهید. اجازه دهید DVC مصنوعات و خطوط لوله را مدیریت کند؛ اجازه دهید lakeFS شاخه ها و ادغام ها را در ذخیره سازی شیء مدیریت کند.

س3: آیا DVC جایگزین دریاچه داده یا lakeFS می شود؟ خیر. DVC فایل ها و آزمایش های بزرگ را در اطراف Git سازماندهی می کند. این S3 را به یک فروشگاه تراکنشی تبدیل نمی کند. lakeFS در مقابل دریاچه شما می نشیند و شاخه بندی، کامیت ها و انزوا را اضافه می کند.

س4: آیا lakeFS برای تیم های کوچک زیاده روی است؟ اغلب، بله. اگر در حال دستکاری انزوای چند تیمی یا حاکمیت نیستید، سادگی DVC جذاب است. lakeFS زمانی منطقی است که انزوای مبتنی بر شاخه و مسیرهای ممیزی باعث صرفه جویی در هزینه واقعی یا قطعی شود.

پرسش ۵: هزینه‌ها در lakeFS در مقایسه با DVC چگونه است؟ هزینه‌های DVC به سمت زمان توسعه‌دهنده و تغییرات مداوم فضای ذخیره‌سازی در حین push/pull متمایل می‌شوند. هزینه‌های lakeFS به سمت اجرای سرویس و مدیریت سیاست‌ها متمایل می‌شوند، اما انشعاب ارزان و سازگار با خروجی (egress-friendly) است.

lakeFS در مقابل DVC: کنترل نسخه می‌خواهد یک سیستم فایل باشد