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 વિરુદ્ધ DVC: વર્ઝન કંટ્રોલ ફાઇલસિસ્ટમ બનવા માંગે છે

ડેટા વર્ઝન કંટ્રોલ વિશે એવી વાત છે કે દરેક જણ માથું હલાવે છે જાણે કે તે દરેક વસ્તુ માટે ગિટ છે—જ્યાં સુધી તમે ટીમમાં પેટાબાઇટ્સ માટે તેનો ઉપયોગ કરવાનો પ્રયાસ ન કરો અને અનુભૂતિ થાય કે ગિટ, હકીકતમાં, કોડ માટે ગિટ હતું. તેઓ કહે છે કે “તમારા S3 બકેટને રેપોની જેમ જ ટ્રીટ કરો,” જે એક સિમ્ફનીને કાઝૂનો ઉપયોગ કરવાનું કહેવા જેવું છે કારણ કે તે તકનીકી રીતે વિન્ડ ઇન્સ્ટ્રુમેન્ટ છે.

આ બે વિશ્વ દૃષ્ટિકોણની વાર્તા છે જે એક સૂત્ર શેર કરે છે: lakeFS વિરુદ્ધ DVC. બંને એવી જગ્યાએ સમજદારીનું વચન આપે છે જ્યાં ડેટા, મોડેલ્સ અને પ્રયોગો સામાન્ય રીતે ખોવાઈ જાય છે. પરંતુ તેઓ સમસ્યા પર વિરુદ્ધ દિશામાંથી હુમલો કરે છે. DVC એ ડેવલપર-ફર્સ્ટ, Git-સંલગ્ન ટૂલકીટ છે જે તમારી રેપો સાથે શોટગન રાઇડ કરે છે. lakeFS એ સ્ટોરેજ-નેટીવ લેયર છે જે તમારા ઓબ્જેક્ટ સ્ટોરને શાખાઓ, કમિટ્સ અને મર્જ સાથે વર્ઝનવાળી ફાઇલસિસ્ટમમાં ફેરવે છે. સમાન મેલોડી, અલગ કી સિગ્નેચર.

જો તમે અહીં ચુકાદા માટે છો: તો તમે કદાચ પહેલાથી જ જાણતા હશો કે તમે કયા કેમ્પમાં છો. જો તમારી રોજિંદી પીડા મોટા ફાઇલોને ખસેડવાની અને મોડેલ ચેકપોઇન્ટ્સને પુનઃઉત્પાદનક્ષમતા સાથે આસપાસ ખસેડવાની છે, તો DVC ખૂબ જ હોશિયાર એક્સ્ટેંશન કોર્ડ જેવું લાગશે. જો તમારી પીડા મલ્ટી-ટીમ ડેટા ગવર્નન્સ, આઇસોલેશન અને ડેટા લેક પર પુનઃઉત્પાદનક્ષમ વાંચન છે, તો lakeFS એ વાસ્તવિક ઘરમાં સર્કિટ બ્રેકર્સ ઇન્સ્ટોલ કરવા જેવું લાગે છે.

અને હા, તમે બંનેનો ઉપયોગ કરી શકો છો. તે કોપ-આઉટ નથી. તે કબૂલાત છે કે ડેટા વર્ક એ જ ટી-શર્ટ પહેરીને ઘણાં કામ કરે છે.

લેન્ડની ગોઠવણી: DVC અને lakeFS ખરેખર શું કરે છે

DVC (ડેટા વર્ઝન કંટ્રોલ): ગિટની અંદર નહીં, તેની બાજુમાં રહે છે. તમે ગિટમાં પોઇન્ટર્સ (નાની મેટાફાઇલ્સ) નું વર્ઝન કરો છો અને વાસ્તવિક મોટા આર્ટિફેક્ટ્સ—ડેટાસેટ્સ, મોડેલ્સ, ઇમેજ—ને S3, GCS, Azure, SSH, અથવા લોકલ કેશ જેવા રિમોટમાં સ્ટોર કરો છો. તમને CLI-સંચાલિત પાઇપલાઇન્સ, પુનઃઉત્પાદનક્ષમતા માટે dvc.lock, પ્રયોગ ટ્રેકિંગ અને સિંક કરવા માટે dvc push/pull મળે છે.

lakeFS: તમારા ઓબ્જેક્ટ સ્ટોર (S3, GCS, Azure Blob) ની સામે બેસે છે અને શાખાઓ અને કમિટ્સને સ્ટોરેજ નેમસ્પેસની પ્રથમ-વર્ગની સુવિધા બનાવે છે. વાંચન અને લેખન અલગ શાખાઓ જુએ છે. તમે “પ્રોડક્શન” માંથી એક શાખા બનાવી શકો છો, ટ્રાન્સફોર્મેશન ચલાવી શકો છો અને ટેરાબાઇટ્સની નકલ કર્યા વિના પાછા મર્જ કરી શકો છો. તે તમારા ડેટા લેક માટે Git-ઇશ સિમેન્ટિક્સ છે.

બીજા શબ્દોમાં: DVC ડેટા મેનેજમેન્ટને ડેવલપર વર્કફ્લો પર કલમ કરે છે; lakeFS ડેટા લેયરમાં વર્કફ્લો સિમેન્ટિક્સ કોતરે છે.

મુખ્ય તફાવત (અને તે શા માટે મહત્વપૂર્ણ છે)

DVC મોટા ડેટાને તમારા કોડબેઝના એક્સ્ટેંશન તરીકે ટ્રીટ કરે છે. દરેક વસ્તુ ગિટ રેપોથી શરૂ થાય છે: તમે *.dvc ફાઇલોને કમિટ કરો છો, અવલંબનને લોક કરો છો અને પાઇપલાઇન્સને ઓરકેસ્ટ્રેટ કરો છો. ML પ્રયોગો માટે શ્રેષ્ઠ જ્યાં ઉત્પત્તિ કોડની બાજુમાં રહે છે જેણે તેને બનાવ્યું છે.

lakeFS તેને ફ્લિપ કરે છે: ડેટા લેક એ સત્યનો સ્ત્રોત છે. શાખાઓ રૂપકો નથી—તે સમાન અંતર્ગત ઓબ્જેક્ટ્સ પર નેમસ્પેસ છે. તેનો અર્થ એ કે તમે:

સેકન્ડોમાં 200 TB ડેટાસેટની feature/try-new-schema શાખા શરૂ કરો.

તે શાખા પર સ્પાર્ક/પ્રેસ્ટો/ટ્રિનો ચલાવો જાણે કે તે વાસ્તવિક છે, કારણ કે તે છે.

આખા તળાવને ખસેડ્યા વિના મર્જ કરો (અથવા રદ કરો).

તમે હોશિયાર Git હુક્સ સાથે તે નકલી કરી શકતા નથી.

lakeFS વિરુદ્ધ DVC: માર્કેટિંગ ગ્લોસ વિનાના ઉપયોગના કિસ્સાઓ

જ્યારે DVC જીતે છે

મોડેલ-કેન્દ્રિત ટીમો: તમારી પાસે કોડ, ડેટા સ્નેપશોટ અને પ્રયોગો છે જે પુનઃઉત્પાદનક્ષમ અને શેર કરી શકાય તેવા હોવા જોઈએ. DVC નું પ્રયોગ ટ્રેકિંગ અને dvc repro પાઇપલાઇન્સ ચમકે છે.

સિંગલ-રેપો ડિસિપ્લિન: તમારી સંસ્થા ગિટમાં રહે છે. તમે સ્ટોરેજ એબ્સ્ટ્રેક્શનની શોધ કર્યા વિના “ડેટા એઝ કોડ” ઇચ્છો છો. DVC પરિચિત છે, git add data.dvc, થઈ ગયું.

બજેટ અને સરળતા: ચલાવવા માટે કોઈ ઇન્ફ્રા લેયર નથી. DVC એક સાદા S3 બકેટ અને પરવાનગી નીતિ સાથે કામ કરી શકે છે. CLI સીધું છે. લોકલ-ફર્સ્ટ એ એક સુવિધા છે.

જ્યારે lakeFS જીતે છે

સ્કેલ પર ટીમ આઇસોલેશન: તમારે એકબીજા પર પગ મૂક્યા વિના સલામત રીતે સમાન તળાવ પર લખવા/વાંચવા માટે બહુવિધ ટીમોની જરૂર છે. શાખા-આધારિત આઇસોલેશન એ મુદ્દો છે.

ગવર્નન્સ અને ઓડિટ: સ્ટોરેજ બાઉન્ડ્રી પર કમિટ હિસ્ટ્રી, પુનઃઉત્પાદનક્ષમ સ્નેપશોટ્સ અને પોલિસી હુક્સ. તમે જ્યાં મહત્વપૂર્ણ હોય ત્યાં નિયમો લાગુ કરી શકો છો.

મોટા એન્જિન, મોટા ટેબલ: સ્પાર્ક, હાઇવ, પ્રેસ્ટો, ટ્રિનો, સ્નોફ્લેક બાહ્ય કોષ્ટકો—એવા સાધનો જે ઓબ્જેક્ટ સ્ટોર્સ બોલે છે. lakeFS URL સ્તરે સંકલિત થાય છે; તમારા કમ્પ્યુટ સ્ટેકને નવી યુક્તિઓ શીખવાની જરૂર નથી.

જ્યારે તમે બંનેનો ઉપયોગ કરો છો (અને સ્માર્ટ અનુભવો છો)

રેપો સાથે જોડાયેલા મોડેલ આર્ટિફેક્ટ્સ અને પાઇપલાઇન્સ માટે DVC; તળાવમાં કાચા અને ક્યુરેટેડ ડેટાસેટ્સ માટે lakeFS. DVC માં ડેટાસેટ વર્ઝનને ટ્રેક કરો અને પિન કરો જે lakeFS કમિટ હેશનો સંદર્ભ આપે છે. કોડ ગિટમાં રહે છે; ડેટા સિમેન્ટિક્સ તળાવમાં રહે છે. કોઈએ એવો ડોળ કરવો પડતો નથી કે બીજું લેયર બંને કામ સારી રીતે કરી શકે છે.

lakeFS વિરુદ્ધ DVC: વ્યવહારિક ટ્રેડ-ઓફ્સ

સેટઅપ અને કામગીરી

DVC: CLI ઇન્સ્ટોલ કરો, રિમોટ્સને ગોઠવો. તમે કેશ સાઇઝ, સ્ટોરેજ ખર્ચ અને એક્સેસનું સંચાલન કરશો. ગિટ તમારું હોમ બેઝ રહે છે. ન્યૂનતમ ઘર્ષણ.

lakeFS: તમે એક સેવા ચલાવી રહ્યા છો. ત્યાં એક સર્વર, મેટાડેટા, GC, બ્રાંચિંગ પોલિસી, ઓળખપત્રો છે. મુશ્કેલ નથી, પરંતુ તે ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર છે. ડેટા લેક પર વાસ્તવિક આઇસોલેશન અને એટોમિક કમિટ્સ એ ચૂકવણી છે.

પર્ફોર્મન્સ અને સ્કેલ

DVC: લોકલ કેશ અને હાર્ડલિંક્સ સાથે મોટા આર્ટિફેક્ટ્સને પુશ/પુલ કરવું ઝડપી હોઈ શકે છે, પરંતુ મોડેલ મૂળભૂત રીતે ક્લાયન્ટ-સંચાલિત છે. તમે મિલિસેકન્ડમાં પેટાબાઇટને શાખા કરશો નહીં; તમે તેનો સંદર્ભ લેશો અને જરૂર મુજબ ટુકડાઓ ખસેડશો.

lakeFS: બ્રાંચિંગ એ મેટાડેટા-સસ્તું છે (કોપી-ઓન-રાઇટ). વાંચન એ “નેટીવ સ્પીડ” છે કારણ કે તે માત્ર ઓબ્જેક્ટ સ્ટોર રીડ્સ છે. લેખનથી પરોક્ષતા આવે છે પરંતુ “વિશ્વની નકલ” નો દંડ નહીં. મર્જ કોન્ફ્લિક્ટ અસ્તિત્વમાં છે, પરંતુ તે ઓબ્જેક્ટ/કી સ્તરે છે, કોડની લાઇન્સ નથી.

પુનઃઉત્પાદનક્ષમતા

DVC: તમારું dvc.lock કોડ, પરિમાણો અને ડેટા આર્ટિફેક્ટ હેશને એકસાથે બાંધે છે. ગયા મહિનાના પ્રયોગને ફરીથી ચલાવવાથી સમાન બિટ્સ ઉત્પન્ન થવી જોઈએ. તે કોડ બાઉન્ડ્રી પર પુનઃઉત્પાદનક્ષમતા છે.

lakeFS: ડેટા બાઉન્ડ્રી પર પુનઃઉત્પાદનક્ષમતા: “કોમિટ Y ના રોજ ટેબલ X વાંચો.” તમે એનાલિટિક્સ અથવા બેકફિલ્સ માટે તમારી સમગ્ર ઇનપુટ સપાટીને સમય-પ્રવાસ કરી શકો છો.

સહયોગ મોડેલ

DVC: ડેવલપર-કેન્દ્રિત સહયોગ—PRs, સમીક્ષાઓ અને પ્રયોગો. ML લૂપ માટે શ્રેષ્ઠ: ડેટા → ટ્રેન → મૂલ્યાંકન → શિપ.

lakeFS: ડેટા-ટીમ-કેન્દ્રિત સહયોગ—ઇન્જેશન, ટ્રાન્સફોર્મેશન અને વેલિડેશન માટે શાખાઓ. એનાલિટિક્સ લૂપ માટે શ્રેષ્ઠ: ઇન્જેસ્ટ → મોડેલ (dbt/ETL માં) → પ્રકાશિત કરો → સેવા આપો.

સાદી ભાષામાં ડેટા કરાર

લોકો “ડેટા કરાર” કહે છે અને સ્કીમા રજિસ્ટ્રી સ્ક્રીનશોટ આસપાસ લહેરાવવાનું શરૂ કરે છે. અહીં સાદું સંસ્કરણ છે:

DVC સાથે, કરાર તમારી પાઇપલાઇનમાં ગર્ભિત છે: તમે અવલંબન તરીકે જાહેર કરો છો તે ફાઇલો કરાર બનાવે છે. તેમને બદલો, અને તમારી પાઇપલાઇન જાણે છે.

lakeFS સાથે, મર્જ સમયે કરાર લાગુ કરી શકાય છે: પૂર્વ-મર્જ હુક્સ માન્યતાઓ (સ્કીમા તપાસ, હરોળની ગણતરીઓ, નલ થ્રેશોલ્ડ) ચલાવી શકે છે અને ખરાબ ડેટાને મુખ્ય શાખા સુધી પહોંચતા અટકાવી શકે છે. તે રૂમમાં પુખ્ત છે.

ડેવલપર અનુભવ (DX): જ્યાં રબર રોડને મળે છે

CLI એર્ગોનોમિક્સ: DVC નું CLI અભિપ્રાયયુક્ત છે પરંતુ અનુમાનિત છે: dvc add, dvc push, dvc exp run. lakeFS નું CLI (અને UI) ડેટાસેટ સ્તરે શાખાઓ/કમિટ્સમાં વિચારે છે: lakefs branch create, commit, merge.

મેન્ટલ મોડેલ: DVC devs ને ડેટાને હેશ સાથે તૃતીય-પક્ષ બાઈનરીઝ તરીકે ટ્રીટ કરવાનું કહે છે. lakeFS ડેટા એન્જિનિયરોને તળાવને આઇસોલેશન લેયર્સ સાથે રેપો તરીકે ટ્રીટ કરવાનું કહે છે.

કોગ્નિટિવ લોડ: DVC દરેક રેપો વિધિઓ ઉમેરે છે; lakeFS ઇન્ફ્રા અને પોલિસી ઉમેરે છે. તમારા ટીમના આધારે તમારું ઝેર પસંદ કરો—IDEs અથવા ડેટા પ્લેટફોર્મ્સ.

ખર્ચ: સમય, પૈસા અને ક્લાઉડ-ઇગ્રેસ હેડએક

સ્ટોરેજ: બંને ઓબ્જેક્ટ સ્ટોર્સનો કાર્યક્ષમ રીતે ઉપયોગ કરે છે. જો તમે કેશ સાથે બેદરકાર હોવ તો DVC આર્ટિફેક્ટ્સની નકલ કરી શકે છે; lakeFS કોપી-ઓન-રાઇટ મેટાડેટા પર આધાર રાખે છે, જે જ્યાં સુધી તમે ચર્ન ન કરો ત્યાં સુધી સસ્તું છે.

ઇગ્રેસ અને મૂવમેન્ટ: DVC નું પુશ/પુલ વધુ ઓબ્જેક્ટ ચર્ન બનાવી શકે છે. lakeFS રીડ્સ મોટે ભાગે પાસ-થ્રુ છે. જો ઇગ્રેસ ખર્ચ તમને રાત્રે જાગૃત રાખે છે, તો lakeFS નું “કોપી વિના શાખા” મોડેલ મૈત્રીપૂર્ણ છે.

Ops ઓવરહેડ: DVC નો ખર્ચ મોટે ભાગે ડેવલપર સમય છે. lakeFS નો ખર્ચ સર્વિસ મેઇન્ટેનન્સ છે—બેકઅપ, અપગ્રેડ, પોલિસી.

તીક્ષ્ણ ધાર (કોઈને આ વિશે વાત કરવાનું પસંદ નથી)

DVC મર્જ કોન્ફ્લિક્ટ જાદુ નથી: તમે CSV હરોળને મર્જ કરી રહ્યા નથી. તમે કયા બ્લોબ્સ જીતે છે તેની સાથે સમાધાન કરી રહ્યા છો. ફાઇન-ગ્રેઇન્ડ મર્જ માટે, તમારે હજી પણ વાસ્તવિક ડેટા પ્રોસેસિંગની જરૂર પડશે.

lakeFS મર્જ સિમેન્ટિક્સ SQL નથી: તમે S3 પાથને શાખા અને મર્જ કરી શકો છો, પરંતુ સિમેન્ટિક ટેબલ ફેરફારો (પાર્ટીશન રેશફલ્સ, અપસર્ટ્સ) સાથે સમાધાન કરવું એ તમારું કામ છે, lakeFS નું નહીં. ફાઇલસિસ્ટમ વિચારો, ડેટાબેઝ નહીં.

એક્સેસ કંટ્રોલ અલગ છે: DVC ગિટના સામાજિક મોડેલ (PRs, સમીક્ષાઓ) ને વારસામાં મેળવે છે. lakeFS IAM અને પોલિસી હુક્સ સાથે સંકલિત થાય છે. જો તમારી સંસ્થાએ પહેલેથી જ ડેટા માટે IAM ને કેન્દ્રિય કર્યું છે, તો lakeFS કુદરતી લાગે છે; જો તમે GitHub માં રહો છો, તો DVC યોગ્ય લાગે છે.

સંકલન: એન્જિન, ઓરકેસ્ટ્રેટર અને વાસ્તવિક દુનિયા

DVC: GitHub/GitLab CI, Makefiles, Airflow અને લોકલ ડેવ સાથે સારી રીતે રમે છે. ML પ્રયોગો માટે, DVC નું પ્રયોગ ટ્રેકિંગ અને આર્ટિફેક્ટ્સ મેનેજમેન્ટ એ ડ્રો છે.

lakeFS: સ્પાર્ક, હાઇવ, ટ્રિનો, પ્રેસ્ટો, dbt (બાહ્ય કોષ્ટકો દ્વારા), Airflow અને s3a://repo/branch/path વાંચતા કોઈપણ એન્જિન સાથે સારી રીતે રમે છે. યુક્તિ એ છે કે તમારું કમ્પ્યુટ સમાન સ્ટોરેજ ભાષા બોલે છે.

બઝવર્ડ્સ વિના સુરક્ષા અને અનુપાલન

DVC: સુરક્ષા તમારા ક્લાઉડ સ્ટોરેજ અને તમારી ગિટ પરવાનગીઓ પર સવારી કરે છે. ઓડિટબિલિટી પાઇપલાઇન સ્તરે છે—શું શું ઉત્પન્ન કર્યું, અને ક્યારે.

lakeFS: દરેક કમિટ એ ઓડિટ ચેકપોઇન્ટ છે. હુક્સ મર્જ પહેલાં ડેટાને સ્કેન કરી શકે છે. જો તમે GDPR-શૈલીની “શું ક્યારે બદલાયું” ની કાળજી લેતા હો, તો lakeFS વધુ સારો ફિટ છે.

સાદી ભાષામાં હેડ-ટુ-હેડ

પ્રાથમિક કીવર્ડ—“lakeFS વિરુદ્ધ DVC” એ માત્ર સરખામણી નથી; તે ફિલસૂફીમાં એક ફોર્ક છે. DVC એ મોટી ફાઇલો અને પ્રયોગો માટે ગિટ-વિથ-બેનિફિટ્સ છે. lakeFS એ Gitlike સિમેન્ટિક્સ છે જ્યાં તમારો ડેટા ખરેખર રહે છે.

જો તમારો દિવસ મોટે ભાગે કોડ છે જે ડેટા ને સ્પર્શે છે, તો તમે DVC થી વધુ ખુશ થશો.

જો તમારો દિવસ મોટે ભાગે ડેટા છે જે કેટલીકવાર કોડ ને મળે છે, તો તમે સંભવતઃ lakeFS પસંદ કરશો.

જો તમારો દિવસ બંને છે, તો અભિનંદન: તમે સામાન્ય છો. કોડ-ફેસિંગ લૂપ માટે DVC અને લેક-ફેસિંગ લૂપ માટે lakeFS નો ઉપયોગ કરો. “બંને” અનિર્ણાયક નથી—તે સચોટ છે.

ટૂલિંગ હાઇપ પર એક નોંધ (અને Sider.AI ક્યાં બંધ બેસે છે)

સાધનો ત્યારે જ રસપ્રદ હોય છે જ્યારે તેઓ સમય બચાવે છે અથવા ગડબડ અટકાવે છે. બાકીનું બધું એક ડેમો છે. Sider.AI અહીં ખરેખર મદદ કરે છે—તમારા તળાવ હોવાનો ડોળ કરીને નહીં, પરંતુ અગમ્ય કામ કરીને: તમારી પાઇપલાઇન્સ વિશે તર્ક કરવામાં, ગાર્ડરેલ તપાસો ઉત્પન્ન કરવામાં અને તમારા ડોક્સ અને ડિફ્સને પ્રમાણિક રાખવામાં મદદ કરે છે. જો તમે DVC અને lakeFS ને એકસાથે વાયર કરવા જઈ રહ્યા છો, તો Sider.AI એ સમજદાર મિત્ર છે જે કહે છે, “તમારા બ્રેકર્સને લેબલ કરો,” અને પછી લેબલ્સ છાપે છે.

હેન્ડ્સ-ઓન પરિસ્થિતિઓ: જંગલીમાં lakeFS વિરુદ્ધ DVC

પરિસ્થિતિ 1: ETL માટે લક્ષણ આઇસોલેશન

તમે બ્રોન્ઝ/સિલ્વર/ગોલ્ડ લેક જાળવો છો. તમે ડાઉનસ્ટ્રીમ ડેશબોર્ડને તોડ્યા વિના ક્લિકસ્ટ્રીમ ઇન્જેશન માટે નવી સ્કીમાનું પરીક્ષણ કરવા માંગો છો. lakeFS સાથે, સિલ્વર બંધ શાખા etl/schema-v2, તમારી નોકરી ચલાવો, આઇસોલેશનમાં માન્ય કરો અને તપાસ પાસ થયા પછી મર્જ કરો. કોઈ શેડો બકેટ નથી, કોઈ રાતોરાત નકલો નથી.

પરિસ્થિતિ 2: પુનઃઉત્પાદનક્ષમ તાલીમ રન

તમે સાપ્તાહિક મોડેલોને તાલીમ આપો છો. DVC ચોક્કસ ડેટાસેટ સ્નેપશોટને પિન કરે છે (data.dvc lakeFS કમિટ અથવા S3 સંસ્કરણ તરફ નિર્દેશ કરે છે), પરિમાણો અને કોડ. dvc repro રન સ્પિન કરે છે. મોડેલ, મેટ્રિક્સ અને પ્લોટ્સ એ આર્ટિફેક્ટ્સ છે જેને તમે દબાણ કરી અને શેર કરી શકો છો. ઓડિટરોને આ ગમે છે. ભવિષ્યના તમે પણ.

પરિસ્થિતિ 3: ખરાબ પ્રકાશિતને ઠીક કરવી

કોઈ વ્યક્તિ મુખ્ય માં ખરાબ રીતે રચાયેલ પાર્ક્વેટ સેટ પ્રકાશિત કરે છે. lakeFS સાથે, તમે છેલ્લા સારા કમિટ અથવા શાખા પર પાછા ફરો, પેચ કરો અને મર્જ કરો. DVC સાથે, તમે તેને પાઇપલાઇનમાં ઠીક કરી રહ્યા છો અને આર્ટિફેક્ટ્સને ફરીથી દબાણ કરી રહ્યા છો. બંને કામ કરે છે; જ્યારે “પ્રકાશિત કરો” નો અર્થ “દરેક વ્યક્તિ તળાવ વાંચે છે” ત્યારે lakeFS વધુ સારું છે.

સ્થળાંતર અને સહઅસ્તિત્વ આંસુ વિના

તમારા સત્યોને નામ આપવા થી પ્રારંભ કરો: કયા ડેટાસેટ્સ સિસ્ટમ-ઓફ-રેકોર્ડ છે? કયા ક્ષણિક છે? સિસ્ટમ-ઓફ-રેકોર્ડને lakeFS માં મૂકો. પ્રયોગ આર્ટિફેક્ટ્સને DVC માં મૂકો.

પાતળું સંકલન: DVC પરિમાણો અથવા મેટાડેટામાં lakeFS કમિટ ID સ્ટોર કરો. તેમને અપરિવર્તનશીલ ડેટાસેટ સંસ્કરણો તરીકે ટ્રીટ કરો.

તળાવને ઉકાળો નહીં: જ્યાં આઇસોલેશન તમને વાસ્તવિક પૈસા અથવા સપ્તાહના અંતમાં બચાવે છે ત્યાં lakeFS ને અપનાવો. જ્યાં પુનઃઉત્પાદનક્ષમતા તમને ફરીથી ચલાવવાથી બચાવે છે ત્યાં DVC ને અપનાવો.

ડાયાલેક્ટિક: તે ક્યાં તો/અથવા નથી, તે તે છે જ્યાં સત્ય રહે છે

સોફ્ટવેર ટીમો તેમને બધાને સંચાલિત કરવા માટે એક સાધન ઇચ્છે છે. તે ખોટો પ્રશ્ન છે. યોગ્ય એક: સત્ય ક્યાં રહે છે?

જો સત્ય રેપોમાં છે—કોડ, રૂપરેખાંકનો અને તમે તાલીમ લીધી તે વિશિષ્ટ ફાઇલો—DVC એ ગિટનું કુદરતી વિસ્તરણ છે.

જો સત્ય તળાવમાં છે—ટેબલ, પાર્ટીશનો અને ઑબ્જેક્ટ કી કે જે તમારી કંપનીને શક્તિ આપે છે—lakeFS તમને કમિટ-ટાઇમ સમજદારી આપે છે.

બંને વર્ઝન કંટ્રોલના સ્વરૂપો છે. ફક્ત એક જ વાસ્તવમાં રહે છે જ્યાં ડેટા રહે છે.

lakeFS વિરુદ્ધ DVC: લોકો ખરેખર પૂછે છે તે પ્રશ્નોના ઝડપી જવાબો

“શું DVC મારા ડેટા લેકને બદલી શકે છે?” ના. તે તમારા આર્ટિફેક્ટ્સને ગોઠવી શકે છે અને પ્રયોગોને સમજી શકે છે. તે S3 ને ટ્રાન્ઝેક્શનલ સ્ટોરની જેમ વર્તશે નહીં.

“શું lakeFS મારા ML પ્રયોગ ટ્રેકરને બદલી શકે છે?” પણ ના. તે પ્રયોગોના ઇનપુટ/આઉટપુટનું વર્ઝન કરી શકે છે, પરંતુ તેને તમારા ROC કર્વ્સની પરવા નથી.

“શું આ માત્ર Git LFS નથી?” તે એવું કહેવા જેવું છે કે સાયકલ એ ઓછી ધાતુવાળી કાર છે. DVC Git-સંલગ્ન છે પરંતુ ડેટા પાઇપલાઇન્સને સમજે છે. lakeFS તમને ગિટને પેટાબાઇટ્સમાં ખેંચ્યા વિના Git-ઇશ સિમેન્ટિક્સ આપે છે.

જટિલતા પર એક સંક્ષિપ્ત શબ્દ (તમે ક્યાંક ચૂકવણી કરો છો)

દરેક એબ્સ્ટ્રેક્શન એ પછીથી બાકી રહેલું બિલ છે. DVC નું બિલ ડેવલપર વિધિ અને પ્રસંગોપાત આર્ટિફેક્ટ રેંગલિંગ છે. lakeFS નું બિલ એ એક સેવા ચલાવવી અને ઓબ્જેક્ટ સ્ટોર્સ માટે નવી મર્જ સિમેન્ટિક્સ શીખવી છે. જો કોઈ સાધન મફત લાગે છે, તો તે તમારા ધ્યાન પર ચાર્જ કરી રહ્યું છે.

પાર્ટીંગ શોટ

“lakeFS વિરુદ્ધ DVC” શોડાઉન જેવું લાગે છે. તે બે સંગીતકારો જેવું છે જે સમાન સાધન વગાડતા નથી. તમે ડ્રમરને મેલોડી વહન કરવાનું કહેતા નથી, અને તમે વાયોલિનને માર્ચિંગ બેન્ડ માટે સમય રાખવાનું કહેતા નથી. જ્યાં કોડ લૂપની માલિકી ધરાવે છે ત્યાં DVC નો ઉપયોગ કરો. જ્યાં ડેટા રૂમની માલિકી ધરાવે છે ત્યાં lakeFS નો ઉપયોગ કરો. અને જો તમે બંને વિશ્વમાં જીવી રહ્યા છો, તો સારું: તેનો અર્થ એ છે કે તમે ધ્યાન આપી રહ્યા છો.

કારણ કે વર્ઝન કંટ્રોલનો વાસ્તવિક મુદ્દો—ભલે તે ગિટને રેપ કરે અથવા S3 ને રેપ કરે—એ કમિટ હેશ નથી. તે વિશ્વને તોડ્યા વિના વસ્તુઓ બદલવાની પરવાનગી છે. બાકીનું બધું માત્ર ટેબ બાર છે.

કીવર્ડ-ફ્રેન્ડલી, સાદી-સ્પીચ હેડિંગ્સ (કારણ કે તમે પૂછ્યું)

ML પાઇપલાઇન્સ માટે lakeFS વિરુદ્ધ DVC

જો તમારી ML પાઇપલાઇન્સ કોડ-ભારે છે જેમાં અલગ ડેટાસેટ્સ અને મોડેલ આર્ટિફેક્ટ્સ છે, તો DVC વધુ સારી રીતે સંકલિત થાય છે: ગિટમાં પોઇન્ટર ફાઇલો, હેશ, ટ્રેક કરેલા પ્રયોગો. બહુવિધ ટીમોને ખવડાવતી ડેટા-ભારે પાઇપલાઇન્સ માટે, આખા તળાવમાં શાખા-આધારિત આઇસોલેશન સાથે lakeFS જીતે છે.

ડેટા ગવર્નન્સ માટે lakeFS વિરુદ્ધ DVC

lakeFS તમને સ્ટોરેજ બાઉન્ડ્રી પર ઓડિટ કરી શકાય તેવા કમિટ્સ અને મર્જ હુક્સ આપે છે. DVC તમને પાઇપલાઇન બાઉન્ડ્રી પર ઉત્પત્તિ આપે છે. જો કાનૂની અમર્યાદિત ચેકપોઇન્ટ્સ ઇચ્છે છે, તો તે lakeFS છે; જો એન્જિનિયરિંગ પુનઃઉત્પાદનક્ષમ રન ઇચ્છે છે, તો તે DVC છે.

ઓબ્જેક્ટ સ્ટોરેજ માટે DVC અને lakeFS વચ્ચે પસંદગી

ઓબ્જેક્ટ સ્ટોરેજ ટ્રાન્ઝેક્શન કરતું નથી. DVC ઓબ્જેક્ટ-લેવલ હેશ અને પુશ/પુલ સાથે તેની આસપાસ કામ કરે છે. lakeFS કોપી-ઓન-રાઇટ મેટાડેટા અને શાખા સિમેન્ટિક્સ સાથે તેમાં ઝૂકે છે. તમારા દુઃખ રેપોમાં છે કે બકેટમાં તેના આધારે પસંદ કરો.

માથાનો દુખાવો વિના lakeFS અને DVC ને જોડો

તળાવને વર્ઝન કરવા માટે lakeFS નો ઉપયોગ કરો; DVC માં કમિટ ID ને સપાટી કરો જેથી પ્રયોગો ચોક્કસ ઇનપુટ્સ પર પિન થાય. મોડેલ આર્ટિફેક્ટ્સને DVC રિમોટ્સમાં રાખો; કાચા અને ક્યુરેટેડ ડેટાસેટ્સને lakeFS શાખાઓમાં રાખો. કોઈ બિનઅધિકૃત હેક્સની જરૂર નથી.

FAQ

Q1: ML પ્રયોગો માટે કયું વધુ સારું છે: lakeFS અથવા DVC? ML પ્રયોગો માટે, DVC સામાન્ય રીતે જીતે છે. તે કોડ, પરિમાણો, ડેટાસેટ્સ અને મોડેલોને એકસાથે બાંધે છે, જ્યારે lakeFS તળાવના સ્તરે ડેટાસેટ આઇસોલેશન અને ટાઇમ ટ્રાવેલને હેન્ડલ કરે છે.

Q2: શું હું ગડબડ વિના lakeFS અને DVC નો એકસાથે ઉપયોગ કરી શકું? હા. તમારા તળાવ ડેટાસેટ્સને વર્ઝન કરવા માટે lakeFS કમિટ્સનો ઉપયોગ કરો અને DVC માં તે કમિટ ID નો સંદર્ભ લો. DVC ને આર્ટિફેક્ટ્સ અને પાઇપલાઇન્સને હેન્ડલ કરવા દો; lakeFS ને ઓબ્જેક્ટ સ્ટોરેજ પર શાખાઓ અને મર્જને હેન્ડલ કરવા દો.

Q3: શું DVC ડેટા લેક અથવા lakeFS ને બદલે છે? ના. DVC ગિટની આસપાસ મોટી ફાઇલો અને પ્રયોગોનું આયોજન કરે છે; તે S3 ને ટ્રાન્ઝેક્શનલ સ્ટોરમાં ફેરવતું નથી. lakeFS તમારા તળાવની સામે બેસે છે અને શાખા, કમિટ્સ અને આઇસોલેશન ઉમેરે છે.

Q4: શું lakeFS નાની ટીમો માટે વધુ પડતું છે? ઘણીવાર, હા. જો તમે મલ્ટી-ટીમ આઇસોલેશન અથવા ગવર્નન્સ સાથે જુગલિંગ કરી રહ્યાં નથી, તો DVC ની સરળતા આકર્ષક છે. જ્યારે શાખા-આધારિત આઇસોલેશન અને ઓડિટ ટ્રેઇલ્સ વાસ્તવિક પૈસા અથવા આઉટેજ બચાવે છે ત્યારે lakeFS સમજણ આપે છે.

Q5: lakeFS વિરુદ્ધ DVC માટે ખર્ચની સરખામણી કેવી રીતે થાય છે? DVCનો ખર્ચ પુશ/પુલ દરમિયાન ડેવલપર સમય અને સ્ટોરેજ ચર્ન તરફ વધુ નમેલો હોય છે. lakeFSનો ખર્ચ સેવા ચલાવવા અને પોલિસીઓ મેનેજ કરવા તરફ નમેલો હોય છે, પરંતુ બ્રાન્ચિંગ સસ્તું છે અને ઇગ્રેસ-ફ્રેન્ડલી છે.

lakeFS વિરુદ્ધ DVC: વર્ઝન કંટ્રોલ એક ફાઈલસિસ્ટમ બનવા માંગે છે