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 vs DVC: వెర్షన్ కంట్రోల్ ఒక ఫైల్‌సిస్టమ్ కావాలని కోరుకుంటుంది

డేటా వెర్షన్ కంట్రోల్ గురించి ఏమిటంటే, ప్రతి ఒక్కరూ ఇది ప్రతిదానికీ Git లాంటిదని తల ఊపుతారు—మీరు నిజంగా ఒక బృందంతో పెటాబైట్‌ల కోసం ఉపయోగించే వరకు మరియు Git నిజానికి కోడ్ కోసం Git అని గ్రహించే వరకు. “మీ S3 బకెట్‌ను ఒక రెపోలాగా ట్రీట్ చేయండి” అని వారు చెబుతారు, ఇది ఒక సింఫొనీని కజూను ఉపయోగించమని చెప్పడం లాంటిది, ఎందుకంటే ఇది సాంకేతికంగా ఒక విండ్ ఇన్‌స్ట్రుమెంట్.

ఇది ఒక నినాదాన్ని పంచుకునే రెండు ప్రపంచ దృక్పథాల గురించి ఒక కథ: lakeFS vs DVC. డేటా, మోడల్స్ మరియు ప్రయోగాలు సాధారణంగా పోగొట్టుకునే చోట రెండూ తెలివిని వాగ్దానం చేస్తాయి. కానీ వారు వ్యతిరేక దిశల నుండి సమస్యను పరిష్కరిస్తారు. DVC అనేది డెవలపర్-ఫస్ట్, Git-ప్రక్క టూల్‌కిట్, ఇది మీ రెపోతో పాటు షాట్‌గన్‌ను రైడ్ చేస్తుంది. lakeFS అనేది స్టోరేజ్-నేటివ్ లేయర్, ఇది మీ ఆబ్జెక్ట్ స్టోర్‌ను బ్రాంచ్‌లు, కమిట్‌లు మరియు మెర్జ్‌లతో వెర్షన్డ్ ఫైల్‌సిస్టమ్‌గా మారుస్తుంది. ఒకే మెలోడీ, వేర్వేరు కీ సంతకాలు.

మీరు ఇక్కడ తీర్పు కోసం ఉంటే: మీరు బహుశా మీరు ఏ క్యాంప్‌లో ఉన్నారో మీకు ఇప్పటికే తెలుసు. మీ రోజువారీ బాధ పునరుత్పత్తితో పెద్ద ఫైల్‌లను మరియు మోడల్ చెక్‌పాయింట్‌లను చుట్టూ తరలించడం అయితే, DVC చాలా తెలివైన ఎక్స్‌టెన్షన్ కార్డ్ లాగా అనిపిస్తుంది. మీ బాధ బహుళ-బృంద డేటా గవర్నెన్స్, ఐసోలేషన్ మరియు డేటా లేక్‌పై పునరుత్పత్తి చేయగల రీడ్‌లు అయితే, lakeFS అసలు ఇంటిలో సర్క్యూట్ బ్రేకర్లను వ్యవస్థాపించడం లాంటిది.

మరియు అవును, మీరు రెండింటినీ ఉపయోగించవచ్చు. అది తప్పించుకోవడం కాదు. డేటా పని అనేది ఒకే T-షర్టును ధరించే అనేక ఉద్యోగాలని ఒప్పుకోవడం.

భూభాగం యొక్క లే: DVC మరియు lakeFS నిజానికి ఏమి చేస్తాయి

DVC (డేటా వెర్షన్ కంట్రోల్): Git లోపల కాదు, దాని పక్కన ఉంటుంది. మీరు Git లో పాయింటర్లను (చిన్న మెటాఫైల్స్) వెర్షన్ చేస్తారు మరియు S3, GCS, Azure, SSH లేదా లోకల్ కాష్ వంటి రిమోట్‌లో అసలు పెద్ద కళాఖండాలను—డేటాసెట్‌లు, మోడల్‌లు, చిత్రాలు— నిల్వ చేస్తారు. మీరు CLI-ఆధారిత పైప్‌లైన్‌లు, పునరుత్పత్తి కోసం dvc.lock, ప్రయోగ ట్రాకింగ్ మరియు సమకాలీకరించడానికి dvc push/pull పొందుతారు.

lakeFS: మీ ఆబ్జెక్ట్ స్టోర్ (S3, GCS, Azure Blob) ముందు కూర్చుని, బ్రాంచ్‌లను మరియు కమిట్‌లను స్టోరేజ్ నేమ్‌స్పేస్ యొక్క మొదటి-తరగతి లక్షణంగా చేస్తుంది. రీడ్‌లు మరియు రైట్‌లు వేరుచేయబడిన బ్రాంచ్‌లను చూస్తాయి. మీరు “ప్రొడక్షన్” నుండి ఒక బ్రాంచ్‌ను సృష్టించవచ్చు, రూపాంతరాలు అమలు చేయవచ్చు మరియు టెరాబైట్‌లను కాపీ చేయకుండా తిరిగి మెర్జ్ చేయవచ్చు. ఇది మీ డేటా లేక్ కోసం Git-ish సెమాంటిక్స్.

మరో మాటలో చెప్పాలంటే: DVC డెవలపర్ వర్క్‌ఫ్లోపై డేటా నిర్వహణను అతికిస్తుంది; lakeFS డేటా లేయర్‌లోకి వర్క్‌ఫ్లో సెమాంటిక్స్‌ను చెక్కుతుంది.

కోర్ వ్యత్యాసం (మరియు ఇది ఎందుకు ముఖ్యం)

DVC పెద్ద డేటాను మీ కోడ్‌బేస్ యొక్క పొడిగింపుగా పరిగణిస్తుంది. ప్రతిదీ Git రెపోతో ప్రారంభమవుతుంది: మీరు *.dvc ఫైల్‌లను కమిట్ చేస్తారు, డిపెండెన్సీలను లాక్ చేస్తారు మరియు పైప్‌లైన్‌లను ఆర్కెస్ట్రేట్ చేస్తారు. మూలం దానిని సృష్టించిన కోడ్ పక్కన ఉండే ML ప్రయోగాలకు గొప్పది.

lakeFS దానిని తిప్పికొడుతుంది: డేటా లేక్ అనేది నిజం యొక్క మూలం. బ్రాంచ్‌లు రూపకాలు కావు—అవి ఒకే అంతర్లీన వస్తువులపై నేమ్‌స్పేస్‌లు. అంటే మీరు:

సెకన్లలో 200 TB డేటాసెట్ యొక్క feature/try-new-schema బ్రాంచ్‌ను స్పిన్ చేయవచ్చు.

ఆ బ్రాంచ్‌లో Spark/Presto/Trino నిజమైనదిగా అమలు చేయండి, ఎందుకంటే ఇది నిజం.

మొత్తం సరస్సును షఫుల్ చేయకుండా మెర్జ్ చేయవచ్చు (లేదా రద్దు చేయవచ్చు).

మీరు తెలివైన Git హుక్స్‌తో దానిని నకిలీ చేయలేరు.

lakeFS vs DVC: మార్కెటింగ్ గ్లోస్ లేకుండా ఉపయోగ సందర్భాలు

DVC గెలిచినప్పుడు

మోడల్-సెంట్రిక్ బృందాలు: మీరు పునరుత్పత్తి చేయగల మరియు భాగస్వామ్యం చేయగల కోడ్, డేటా స్నాప్‌షాట్‌లు మరియు ప్రయోగాలు కలిగి ఉన్నారు. DVC యొక్క ప్రయోగ ట్రాకింగ్ మరియు dvc repro పైప్‌లైన్‌లు ప్రకాశిస్తాయి.

సింగిల్-రెపో క్రమశిక్షణ: మీ సంస్థ Git లో నివసిస్తుంది. మీరు స్టోరేజ్ అబ్‌స్ట్రాక్షన్‌ను కనుగొనకుండా “డేటాను కోడ్‌గా” కోరుకుంటున్నారు. DVC సుపరిచితం, git add data.dvc, పూర్తయింది.

బడ్జెట్ మరియు సరళత: అమలు చేయడానికి ఇన్ఫ్రా లేయర్ లేదు. DVC ఒక సాధారణ S3 బకెట్ మరియు అనుమతుల విధానంతో పని చేయవచ్చు. CLI సూటిగా ఉంటుంది. లోకల్-ఫస్ట్ ఒక లక్షణం.

lakeFS గెలిచినప్పుడు

స్థాయిలో బృంద ఐసోలేషన్: ఒకరినొకరు అడ్డుకోకుండా ఒకే సరస్సుపై బహుళ బృందాలు సురక్షితంగా రైట్‌లు/రీడ్‌లు అమలు చేయడానికి మీకు అవసరం. బ్రాంచ్-ఆధారిత ఐసోలేషన్ అనేది పాయింట్.

గవర్నెన్స్ మరియు ఆడిట్: నిల్వ సరిహద్దు వద్ద కమిట్ చరిత్ర, పునరుత్పత్తి చేయగల స్నాప్‌షాట్‌లు మరియు పాలసీ హుక్స్‌లు. అవి ముఖ్యమైన చోట మీరు నియమాలను అమలు చేయవచ్చు.

పెద్ద ఇంజిన్‌లు, పెద్ద టేబుల్‌లు: Spark, Hive, Presto, Trino, Snowflake బాహ్య టేబుల్‌లు—ఆబ్జెక్ట్ స్టోర్‌లతో మాట్లాడే సాధనాలు. lakeFS URL స్థాయిలో అనుసంధానిస్తుంది; మీ కంప్యూట్ స్టాక్ కొత్త ఉపాయాలు నేర్చుకోవలసిన అవసరం లేదు.

మీరు రెండింటినీ ఉపయోగించినప్పుడు (మరియు తెలివిగా భావించినప్పుడు)

రెపోకు కట్టిన మోడల్ కళాఖండాలు మరియు పైప్‌లైన్‌ల కోసం DVC; సరస్సులోని ముడి మరియు క్యూరేటెడ్ డేటాసెట్‌ల కోసం lakeFS. lakeFS కమిట్ హాష్‌ను సూచించే DVC లో డేటాసెట్ వెర్షన్‌లను ట్రాక్ చేయండి మరియు పిన్ చేయండి. కోడ్ Git లో నివసిస్తుంది; డేటా సెమాంటిక్స్ సరస్సులో నివసిస్తాయి. ఇతర లేయర్ రెండు ఉద్యోగాలను బాగా చేయగలదని ఎవరూ నటించాల్సిన అవసరం లేదు.

lakeFS vs DVC: ఆచరణాత్మక ట్రేడ్-ఆఫ్‌లు

సెటప్ మరియు ఆపరేషన్స్

DVC: CLI ని ఇన్‌స్టాల్ చేయండి, రిమోట్‌లను కాన్ఫిగర్ చేయండి. మీరు కాష్ పరిమాణం, నిల్వ ఖర్చులు మరియు యాక్సెస్‌ను నిర్వహిస్తారు. Git మీ హోమ్ బేస్‌గా ఉంటుంది. కనీస ఘర్షణ.

lakeFS: మీరు ఒక సేవను నడుపుతున్నారు. ఒక సర్వర్, మెటాడేటా, GC, బ్రాంచింగ్ పాలసీలు, ఆధారాలు ఉన్నాయి. కష్టం కాదు, కానీ ఇది మౌలిక సదుపాయాలు. డేటా లేక్‌పై నిజమైన ఐసోలేషన్ మరియు అటామిక్ కమిట్‌లు ప్రతిఫలం.

పనితీరు మరియు స్థాయి

DVC: లోకల్ కాష్ మరియు హార్డ్‌లింక్‌లతో పెద్ద కళాఖండాలను పుష్/పుల్ చేయడం వేగంగా ఉంటుంది, అయితే మోడల్ ప్రాథమికంగా క్లయింట్-ఆధారితమైనది. మీరు మిల్లీసెకన్లలో పెటాబైట్‌ను బ్రాంచ్ చేయరు; మీరు దానిని సూచిస్తారు మరియు అవసరమైన విధంగా భాగాలను తరలిస్తారు.

lakeFS: బ్రాంచింగ్ అనేది మెటాడేటా-చౌక (కాపీ-ఆన్-రైట్). రీడ్‌లు “నేటివ్ స్పీడ్” ఎందుకంటే అవి కేవలం ఆబ్జెక్ట్ స్టోర్ రీడ్‌లు. రైట్‌లు పరోక్షాన్ని కలిగి ఉంటాయి, కానీ “ప్రపంచాన్ని కాపీ చేయడం” అనే జరిమానా కాదు. మెర్జ్ వివాదాలు ఉన్నాయి, కానీ అవి ఆబ్జెక్ట్/కీ స్థాయిలో ఉన్నాయి, కోడ్ యొక్క పంక్తులు కాదు.

పునరుత్పత్తి

DVC: మీ dvc.lock కోడ్, పారామితులు మరియు డేటా కళాఖండాల హాష్‌లను కలుపుతుంది. గత నెల నుండి ఒక ప్రయోగాన్ని తిరిగి అమలు చేయడం వలన అదే బిట్‌లను ఉత్పత్తి చేయాలి. అది కోడ్ సరిహద్దు వద్ద పునరుత్పత్తి.

lakeFS: డేటా సరిహద్దు వద్ద పునరుత్పత్తి: “కమిట్ Y నాటికి టేబుల్ X ని చదవండి.” మీరు విశ్లేషణలు లేదా బ్యాక్‌ఫిల్స్ కోసం మీ మొత్తం ఇన్‌పుట్ ఉపరితలాన్ని టైమ్-ట్రావెల్ చేయవచ్చు.

సహకార నమూనా

DVC: డెవలపర్-సెంట్రిక్ సహకారం—PRలు, సమీక్షలు మరియు ప్రయోగాలు. ML లూప్ కోసం గొప్పది: డేటా → శిక్షణ → మూల్యాంకనం → రవాణా.

lakeFS: డేటా-బృందం-సెంట్రిక్ సహకారం—ఇన్‌జెక్షన్, రూపాంతరం మరియు ధ్రువీకరణ కోసం బ్రాంచ్‌లు. విశ్లేషణ లూప్ కోసం గొప్పది: ఇన్‌జెస్ట్ → మోడల్ (dbt/ETL లో వలె) → ప్రచురించు → అందించు.

సాధారణ ఆంగ్లంలో డేటా ఒప్పందాలు

ప్రజలు “డేటా ఒప్పందాలు” అని చెప్పి స్కీమా రిజిస్ట్రీ స్క్రీన్ షాట్‌లను ఊపుతూ ఉంటారు. ఇక్కడ సాధారణ వెర్షన్ ఉంది:

DVCతో, మీ పైప్‌లైన్‌లో ఒక ఒప్పందం సూచించబడింది: మీరు డిపెండెన్సీలుగా ప్రకటించే ఫైల్‌లు ఒప్పందాన్ని ఏర్పరుస్తాయి. వాటిని మార్చండి మరియు మీ పైప్‌లైన్‌కు తెలుస్తుంది.

lakeFSతో, మెర్జ్‌లో ఒప్పందాన్ని అమలు చేయవచ్చు: మెర్జ్ ముందు హుక్స్‌లు ధ్రువీకరణలను అమలు చేయవచ్చు (స్కీమా తనిఖీలు, వరుస గణనలు, శూన్య ప్రవేశికలు) మరియు ప్రధాన బ్రాంచ్‌కు చెడ్డ డేటా చేరకుండా నిరోధించవచ్చు. ఇది గదిలో ఉన్న పెద్దవాడు.

డెవలపర్ అనుభవం (DX): రబ్బర్ రోడ్డును కలిసే చోట

CLI ఎర్గోనామిక్స్: DVC యొక్క CLI అభిప్రాయాత్మకమైనది కానీ ఊహించదగినది: dvc add, dvc push, dvc exp run. lakeFS యొక్క CLI (మరియు UI) డేటాసెట్ స్థాయిలో బ్రాంచ్‌లు/కమిట్‌లలో ఆలోచిస్తుంది: lakefs branch create, commit, merge.

మానసిక నమూనా: DVC డెవలపర్‌లను హాష్‌లతో మూడవ పార్టీ బైనరీల వలె డేటాను పరిగణించమని అడుగుతుంది. lakeFS డేటా ఇంజనీర్‌లను ఐసోలేషన్ లేయర్‌లతో కూడిన రెపో వలె సరస్సును పరిగణించమని అడుగుతుంది.

సంజ్ఞాన లోడ్: DVC ప్రతి-రెపో ఆచారాలను జోడిస్తుంది; lakeFS మౌలిక సదుపాయాలు మరియు పాలసీలను జోడిస్తుంది. మీ బృందం ఇప్పటికే నివసిస్తున్న చోట ఆధారంగా మీ విషాన్ని ఎంచుకోండి—IDEs లేదా డేటా ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు.

ఖర్చు: సమయం, డబ్బు మరియు క్లౌడ్-ఎగ్రెస్ తలనొప్పులు

నిల్వ: రెండూ ఆబ్జెక్ట్ స్టోర్‌లను సమర్థవంతంగా ఉపయోగిస్తాయి. మీరు కాష్‌తో అజాగ్రత్తగా ఉంటే DVC కళాఖండాలను నకిలీ చేయగలదు; lakeFS కాపీ-ఆన్-రైట్ మెటాడేటాపై ఆధారపడుతుంది, ఇది మీరు గందరగోళంగా మారే వరకు చౌకగా ఉంటుంది.

ఎగ్రెస్ మరియు కదలిక: DVC యొక్క పుష్/పుల్ మరింత ఆబ్జెక్ట్ గందరగోళాన్ని సృష్టించగలదు. lakeFS రీడ్‌లు ఎక్కువగా పాస్-త్రూ. ఎగ్రెస్ ఖర్చులు మిమ్మల్ని రాత్రిపూట మేల్కొనేలా చేస్తే, lakeFS యొక్క “కాపీ లేకుండా బ్రాంచ్” మోడల్ స్నేహపూర్వకంగా ఉంటుంది.

Ops ఓవర్‌హెడ్: DVC యొక్క ఖర్చు ఎక్కువగా డెవలపర్ సమయం. lakeFS యొక్క ఖర్చు సేవా నిర్వహణ—బ్యాకప్‌లు, నవీకరణలు, పాలసీలు.

పదునైన అంచులు (వీటి గురించి ఎవరూ మాట్లాడటానికి ఇష్టపడరు)

DVC మెర్జ్ వివాదాలు మాయాజాలం కాదు: మీరు CSV వరుసలను విలీనం చేయడం లేదు. మీరు ఏ బ్లోబ్‌లు గెలుస్తాయో రాజీ పడుతున్నారు. చక్కటి-గ్రేన్డ్ మెర్జ్‌ల కోసం, మీకు ఇప్పటికీ అసలు డేటా ప్రాసెసింగ్ అవసరం.

lakeFS మెర్జ్ సెమాంటిక్స్ SQL కాదు: మీరు S3 పాత్‌లను బ్రాంచ్ చేయవచ్చు మరియు విలీనం చేయవచ్చు, కానీ సెమాంటిక్ టేబుల్ మార్పులను (పార్టిషన్ రీషఫుల్స్, అప్‌సర్ట్‌లు) పరిష్కరించడం మీ పని, lakeFS యొక్కది కాదు. డేటాబేస్ కాదు, ఫైల్‌సిస్టమ్ అని ఆలోచించండి.

యాక్సెస్ కంట్రోల్ భిన్నంగా ఉంటుంది: DVC Git యొక్క సామాజిక నమూనాను వారసత్వంగా పొందింది (PRలు, సమీక్షలు). lakeFS IAM మరియు పాలసీ హుక్స్‌తో అనుసంధానిస్తుంది. మీ సంస్థ ఇప్పటికే డేటా కోసం IAM ని కేంద్రీకరించి ఉంటే, lakeFS సహజంగా అనిపిస్తుంది; మీరు GitHub లో నివసిస్తుంటే, DVC సరిగ్గా అనిపిస్తుంది.

సమాకలనాలు: ఇంజిన్‌లు, ఆర్కెస్ట్రేటర్‌లు మరియు నిజ ప్రపంచం

DVC: GitHub/GitLab CI, Makefiles, Airflow మరియు లోకల్ డెవ్‌తో బాగా ఆడుతుంది. ML ప్రయోగాల కోసం, DVC యొక్క ప్రయోగ ట్రాకింగ్ మరియు కళాఖండాల నిర్వహణ డ్రా.

lakeFS: Spark, Hive, Trino, Presto, dbt (బాహ్య టేబుల్‌ల ద్వారా), Airflow మరియు s3a://repo/branch/path చదివే ఏదైనా ఇంజిన్‌తో బాగా ఆడుతుంది. ఉపాయం ఏమిటంటే మీ కంప్యూట్ అదే నిల్వ భాషను మాట్లాడుతుంది.

బజ్‌వర్డ్స్ లేకుండా భద్రత మరియు సమ్మతి

DVC: భద్రత మీ క్లౌడ్ నిల్వ మరియు మీ Git అనుమతులపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఆడిటబిలిటీ పైప్‌లైన్ స్థాయిలో ఉంది—ఏమి ఉత్పత్తి చేసింది మరియు ఎప్పుడు.

lakeFS: ప్రతి కమిట్ ఒక ఆడిట్ చెక్‌పాయింట్. హుక్స్‌లు మెర్జ్‌కు ముందు డేటాను స్కాన్ చేయగలవు. మీరు GDPR-శైలి “ఏమి ఎప్పుడు మార్చబడింది” గురించి పట్టించుకుంటే, lakeFS మంచి సరిపోతుంది.

సాధారణ-ఆంగ్ల తల-నుండి-తల

ప్రధాన కీలకపదం—“lakeFS vs DVC” కేవలం ఒక పోలిక కాదు; ఇది తత్వశాస్త్రంలో ఒక చీలిక. DVC పెద్ద ఫైల్‌లు మరియు ప్రయోగాల కోసం Git-విత్-ప్రయోజనాలు. lakeFS అనేది మీ డేటా నిజానికి నివసించే చోట Git లాంటి సెమాంటిక్స్.

మీ రోజు ఎక్కువగా డేటాను తాకే కోడ్ అయితే, మీరు DVC తో సంతోషంగా ఉంటారు.

మీ రోజు ఎక్కువగా కొన్నిసార్లు కోడ్‌ను కలిసే డేటా అయితే, మీరు lakeFS ని ఎంచుకునే అవకాశం ఉంది.

మీ రోజు రెండూ అయితే, అభినందనలు: మీరు సాధారణం. కోడ్-ఫేసింగ్ లూప్ కోసం DVC ని మరియు సరస్సు-ఫేసింగ్ లూప్ కోసం lakeFS ని ఉపయోగించండి. “రెండూ” అనిశ్చితం కాదు—ఇది ఖచ్చితమైనది.

టూలింగ్ హైప్‌పై ఒక గమనిక (మరియు Sider.AI ఎక్కడ సరిపోతుంది)

సాధనాలు సమయాన్ని ఆదా చేసినప్పుడు లేదా గందరగోళాలను నివారించినప్పుడు మాత్రమే ఆసక్తికరంగా ఉంటాయి. మిగిలినవన్నీ డెమో. Sider.AI ఇక్కడ నిజంగా సహాయపడుతుంది—మీ సరస్సుగా నటించడం ద్వారా కాదు, కానీ అన్‌గ్లామరస్ పని చేయడం ద్వారా: మీ పైప్‌లైన్‌ల గురించి మీరు కారణం చెప్పడానికి సహాయం చేయడం, గార్డ్‌రైల్ తనిఖీలను ఉత్పత్తి చేయడం మరియు మీ డాక్స్ మరియు డిఫ్‌లను నిజాయితీగా ఉంచడం. మీరు DVC మరియు lakeFS లను కలిపి వైర్ చేయబోతున్నట్లయితే, Sider.AI అనేది “మీ బ్రేకర్లకు లేబుల్ చేయండి” అని చెప్పి, ఆపై లేబుల్‌లను ముద్రిస్తుంది.

చేతితో-ఆన్ దృశ్యాలు: అడవిలో lakeFS vs DVC

దృశ్యం 1: ETL కోసం ఫీచర్ ఐసోలేషన్

మీరు బ్రోంజ్/సిల్వర్/గోల్డ్ సరస్సును నిర్వహిస్తారు. దిగువ డాష్‌బోర్డ్‌లను విచ్ఛిన్నం చేయకుండా క్లిక్‌స్ట్రీమ్ ఇన్‌జెక్షన్ కోసం మీరు కొత్త స్కీమాను పరీక్షించాలనుకుంటున్నారు. lakeFS తో, సిల్వర్ నుండి etl/schema-v2 ని బ్రాంచ్ చేయండి, మీ ఉద్యోగాలను అమలు చేయండి, ఐసోలేషన్‌లో ధృవీకరించండి మరియు తనిఖీలు ఆమోదించిన తర్వాత విలీనం చేయండి. నీడ బకెట్లు లేవు, రాత్రిపూట కాపీలు లేవు.

దృశ్యం 2: పునరుత్పత్తి చేయగల శిక్షణ పరుగులు

మీరు వారానికోసారి మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇస్తారు. DVC ఖచ్చితమైన డేటాసెట్ స్నాప్‌షాట్‌ను (data.dvc lakeFS కమిట్‌కు లేదా S3 వెర్షన్‌కు సూచిస్తుంది), పారామితులను మరియు కోడ్‌ను పిన్ చేస్తుంది. dvc repro పరుగును స్పిన్ చేస్తుంది. మోడల్, మెట్రిక్‌లు మరియు ప్లాట్‌లు మీరు పుష్ మరియు షేర్ చేయగల కళాఖండాలు. ఆడిటర్లు దీనిని ఇష్టపడతారు. భవిష్యత్తులో మీరు కూడా.

దృశ్యం 3: చెడ్డ ప్రచురణను పరిష్కరించడం

ఎవరైనా ప్రధాన కు తప్పుగా రూపొందించిన పార్కెట్ సెట్‌ను ప్రచురిస్తారు. lakeFS తో, మీరు చివరి మంచి కమిట్‌కు లేదా బ్రాంచ్‌కు రోల్ బ్యాక్ చేస్తారు, ప్యాచ్ చేస్తారు మరియు విలీనం చేస్తారు. DVC తో, మీరు దానిని పైప్‌లైన్‌లో పరిష్కరిస్తున్నారు మరియు కళాఖండాలను తిరిగి పుష్ చేస్తున్నారు. రెండూ పని చేస్తాయి; “ప్రచురించు” అంటే “ప్రతి ఒక్కరూ చదివే సరస్సు” అని అర్థం అయినప్పుడు lakeFS మంచిది.

వలస మరియు సహజీవనం కన్నీళ్లు లేకుండా

మీ సత్యాలను పేరు పెట్టడం ద్వారా ప్రారంభించండి: ఏ డేటాసెట్‌లు సిస్టమ్-ఆఫ్-రికార్డ్? ఏవి క్షణికమైనవి? సిస్టమ్-ఆఫ్-రికార్డ్‌ను lakeFS లో ఉంచండి. ప్రయోగ కళాఖండాలను DVC లో ఉంచండి.

సన్నని అనుసంధానం: DVC పారామితులు లేదా మెటాడేటాలో lakeFS కమిట్ ID లను నిల్వ చేయండి. వాటిని మార్చలేని డేటాసెట్ వెర్షన్‌లుగా పరిగణించండి.

సరస్సును ఉడకబెట్టవద్దు: ఐసోలేషన్ మీకు నిజమైన డబ్బును లేదా వారాంతాలను ఆదా చేసే చోట lakeFS ని స్వీకరించండి. పునరుత్పత్తి మీకు రీ-రన్‌లను ఆదా చేసే చోట DVC ని స్వీకరించండి.

డైలెక్టిక్: ఇది ఏదో ఒకటి/లేదా కాదు, సత్యం ఎక్కడ నివసిస్తుందో అది

సాఫ్ట్‌వేర్ బృందాలు వాటిని పాలించడానికి ఒక సాధనాన్ని కోరుకుంటాయి. అది తప్పు ప్రశ్న. సరైనది: సత్యం ఎక్కడ నివసిస్తుంది?

సత్యం రెపోలో ఉంటే—కోడ్, కాన్ఫిగ్‌లు మరియు మీరు శిక్షణ పొందిన నిర్దిష్ట ఫైల్‌లు—DVC అనేది Git యొక్క సహజమైన పొడిగింపు.

సత్యం సరస్సులో ఉంటే—మీ కంపెనీకి శక్తినిచ్చే టేబుల్‌లు, విభజనలు మరియు ఆబ్జెక్ట్ కీలు—lakeFS మీకు కమిట్-టైమ్ వివేకాన్ని ఇస్తుంది.

రెండూ వెర్షన్ నియంత్రణ రూపాలు. డేటా ఎక్కడ ఉందో అక్కడ నిజంగా నివసించేది ఒకటి మాత్రమే.

lakeFS vs DVC: ప్రజలు నిజంగా అడిగే ప్రశ్నలకు శీఘ్ర సమాధానాలు

“నా డేటా సరస్సును DVC భర్తీ చేయగలదా?” లేదు. ఇది మీ కళాఖండాలను నిర్వహించగలదు మరియు ప్రయోగాలను తెలివిగా చేయగలదు. ఇది S3 ని లావాదేవీల దుకాణంలా ప్రవర్తించదు.

“నా ML ప్రయోగ ట్రాకర్‌ను lakeFS భర్తీ చేయగలదా?” కూడా కాదు. ఇది ప్రయోగాల ఇన్‌పుట్/అవుట్‌పుట్‌ను వెర్షన్ చేయగలదు, కానీ ఇది మీ ROC వక్రతల గురించి పట్టించుకోదు.

“ఇది Git LFS కాదా?” సైకిల్ తక్కువ మెటల్ ఉన్న కారు అని చెప్పడం లాంటిది. DVC Git-ప్రక్కన ఉంది, కానీ డేటా పైప్‌లైన్‌లను అర్థం చేసుకుంటుంది. lakeFS పెటాబైట్‌లలోకి Git ని లాగకుండా Git-ish సెమాంటిక్స్‌ను మీకు ఇస్తుంది.

సంక్లిష్టతపై ఒక చిన్న పదం (మీరు ఎక్కడో చెల్లించాలి)

ప్రతి సంగ్రహణ తరువాత చెల్లించాల్సిన బిల్లు. DVC యొక్క బిల్లు డెవలపర్ ఆచారం మరియు అప్పుడప్పుడు కళాఖండాల వాదన. lakeFS యొక్క బిల్లు సేవను నడపడం మరియు ఆబ్జెక్ట్ స్టోర్‌ల కోసం కొత్త మెర్జ్ సెమాంటిక్స్‌ను నేర్చుకోవడం. ఒక సాధనం ఉచితంగా అనిపిస్తే, అది మీ దృష్టిని వసూలు చేస్తుంది.

విడిపోయే షాట్

“lakeFS vs DVC” ఒక షోడౌన్ లాగా చదువుతుంది. ఇది ఒకే వాయిద్యాన్ని ప్లే చేయని ఇద్దరు సంగీతకారుల వలె ఉంటుంది. మీరు డ్రమ్మర్‌ను మెలోడీని మోయమని అడగరు మరియు మీరు కవాతు బ్యాండ్ కోసం వయోలిన్‌ను సమయం పాటించమని అడగరు. కోడ్ లూప్‌ను కలిగి ఉన్న చోట DVC ని ఉపయోగించండి. డేటా గదిని కలిగి ఉన్న చోట lakeFS ని ఉపయోగించండి. మరియు మీరు రెండు ప్రపంచాలలో నివసిస్తుంటే, మంచిది: అంటే మీరు శ్రద్ధ చూపుతున్నారని అర్థం.

వెర్షన్ నియంత్రణ యొక్క నిజమైన పాయింట్—అది Git ని చుట్టుముడుతుందా లేదా S3 ని చుట్టుముడుతుందా అనేది కమిట్ హాష్ కాదు. ఇది ప్రపంచాన్ని విచ్ఛిన్నం చేయకుండా విషయాలను మార్చడానికి అనుమతి. మిగిలినవన్నీ టాబ్ బార్ మాత్రమే.

కీలకపద-స్నేహపూర్వక, సాధారణ-ప్రసంగ శీర్షికలు (ఎందుకంటే మీరు అడిగారు)

ML పైప్‌లైన్‌ల కోసం lakeFS vs DVC

మీ ML పైప్‌లైన్‌లు వివిక్త డేటాసెట్‌లు మరియు మోడల్ కళాఖండాలతో కోడ్-భారీగా ఉంటే, DVC బాగా అనుసంధానిస్తుంది: Git లో పాయింటర్ ఫైల్‌లు, హాష్‌లు, ట్రాక్ చేయబడిన ప్రయోగాలు. బహుళ బృందాలకు ఆహారం ఇచ్చే డేటా-భారీ పైప్‌లైన్‌ల కోసం, మొత్తం సరస్సు అంతటా బ్రాంచ్-ఆధారిత ఐసోలేషన్‌తో lakeFS గెలుస్తుంది.

డేటా గవర్నెన్స్ కోసం lakeFS vs DVC

lakeFS మీకు నిల్వ సరిహద్దు వద్ద ఆడిట్ చేయగల కమిట్‌లు మరియు మెర్జ్ హుక్స్‌లను ఇస్తుంది. DVC మీకు పైప్‌లైన్ సరిహద్దు వద్ద మూలాన్ని ఇస్తుంది. చట్టబద్ధమైనది మార్చలేని చెక్‌పాయింట్‌లను కోరుకుంటే, అది lakeFS; ఇంజనీరింగ్ పునరుత్పత్తి చేయగల రన్‌లను కోరుకుంటే, అది DVC.

ఆబ్జెక్ట్ నిల్వ కోసం DVC మరియు lakeFS మధ్య ఎంచుకోవడం

ఆబ్జెక్ట్ నిల్వ లావాదేవీలు చేయదు. DVC ఆబ్జెక్ట్-స్థాయి హాష్‌లు మరియు పుష్/పుల్‌తో దాని చుట్టూ పని చేస్తుంది. lakeFS కాపీ-ఆన్-రైట్ మెటాడేటా మరియు బ్రాంచ్ సెమాంటిక్స్‌తో దానిలోకి వంగి ఉంటుంది. మీ నొప్పి రెపోలో ఉందా లేదా బకెట్‌లో ఉందా అనే దాని ఆధారంగా ఎంచుకోండి.

తలపోటు లేకుండా lakeFS మరియు DVC ని కలపండి

సరస్సును వెర్షన్ చేయడానికి lakeFS ని ఉపయోగించండి; ప్రయోగాలు ఖచ్చితమైన ఇన్‌పుట్‌లకు పిన్ చేయడానికి DVC కి కమిట్ ID లను ఉపరితలం చేయండి. మోడల్ కళాఖండాలను DVC రిమోట్‌లలో ఉంచండి; ముడి మరియు క్యూరేటెడ్ డేటాసెట్‌లను lakeFS బ్రాంచ్‌లలో ఉంచండి. ఆమోదించబడని హ్యాక్‌లు అవసరం లేదు.

FAQ

Q1:ML ప్రయోగాలకు ఏది మంచిది: lakeFS లేదా DVC? ML ప్రయోగాల కోసం, DVC సాధారణంగా గెలుస్తుంది. ఇది సరస్సు స్థాయిలో డేటాసెట్ ఐసోలేషన్ మరియు టైమ్ ట్రావెల్‌ను lakeFS నిర్వహిస్తున్నప్పుడు ఇది కోడ్, పారామితులు, డేటాసెట్‌లు మరియు మోడల్‌లను కలుపుతుంది.

Q2:నేను గందరగోళం లేకుండా lakeFS మరియు DVC ని కలిసి ఉపయోగించవచ్చా? అవును. మీ సరస్సు డేటాసెట్‌లను వెర్షన్ చేయడానికి lakeFS కమిట్‌లను ఉపయోగించండి మరియు DVC లో ఆ కమిట్ ID లను సూచించండి. DVC కళాఖండాలు మరియు పైప్‌లైన్‌లను నిర్వహించనివ్వండి; ఆబ్జెక్ట్ నిల్వపై బ్రాంచ్‌లు మరియు మెర్జ్‌లను lakeFS నిర్వహించనివ్వండి.

Q3:DVC డేటా సరస్సును లేదా lakeFS ని భర్తీ చేస్తుందా? లేదు. DVC Git చుట్టూ పెద్ద ఫైల్‌లు మరియు ప్రయోగాలను నిర్వహిస్తుంది; ఇది S3 ని లావాదేవీల దుకాణంగా మార్చదు. lakeFS మీ సరస్సు ముందు కూర్చుని బ్రాంచింగ్, కమిట్‌లు మరియు ఐసోలేషన్‌ను జోడిస్తుంది.

Q4:lakeFS చిన్న బృందాలకు అధికమా? తరచుగా, అవును. మీరు బహుళ-బృంద ఐసోలేషన్ లేదా గవర్నెన్స్‌ను గారడీ చేయకపోతే, DVC యొక్క సరళత ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది. బ్రాంచ్-ఆధారిత ఐసోలేషన్ మరియు ఆడిట్ ట్రైల్స్ నిజమైన డబ్బును లేదా అంతరాయాలను ఆదా చేసినప్పుడు lakeFS అర్ధవంతం అవుతుంది.

Q5: lakeFS మరియు DVC ల కొరకు ఖర్చులు ఎలా పోల్చబడతాయి? DVC యొక్క ఖర్చులు డెవలపర్ సమయం మరియు పుష్/పుల్ సమయంలో స్టోరేజ్ టర్న్ వైపు మొగ్గు చూపుతాయి. lakeFS యొక్క ఖర్చులు సేవను నిర్వహించడం మరియు పాలసీలను నిర్వహించడం వైపు మొగ్గు చూపుతాయి, కానీ బ్రాంచింగ్ చౌకగా ఉంటుంది మరియు ఎగ్రెస్‌కు అనుకూలంగా ఉంటుంది.