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 بمقابلہ DVC: ورژن کنٹرول ایک فائل سسٹم بننا چاہتا ہے

ڈیٹا ورژن کنٹرول کے بارے میں یہ بات ہے کہ ہر کوئی اس طرح سر ہلاتا ہے جیسے یہ ہر چیز کے لیے گٹ (Git) ہے—جب تک کہ آپ اسے کسی ٹیم کے ساتھ پیٹابائٹس کے لیے استعمال کرنے کی کوشش نہیں کرتے اور آپ کو احساس ہوتا ہے کہ گٹ (Git) درحقیقت کوڈ کے لیے گٹ (Git) تھی۔ وہ کہتے ہیں، "بس اپنے ایس 3 (S3) بالٹی کو ایک ریپو کی طرح برتاؤ"، جو کہ ایک سمفنی کو کازو استعمال کرنے کے لیے کہنے کے مترادف ہے کیونکہ یہ تکنیکی طور پر ایک ہوا کا آلہ ہے۔

یہ دو ایسے نظریات کی کہانی ہے جو ایک نعرہ شریک کرتے ہیں: lakeFS بمقابلہ DVC۔ دونوں ہی اس جگہ پر عقل سلیم کا وعدہ کرتے ہیں جہاں ڈیٹا، ماڈلز اور تجربات عام طور پر گم ہو جاتے ہیں۔ لیکن وہ اس مسئلے پر مخالف سمتوں سے حملہ کرتے ہیں۔ DVC ایک ڈیولپر-فرسٹ، گٹ (Git) سے ملحقہ ٹول کٹ ہے جو آپ کے ریپو کے ساتھ چلتی ہے۔ lakeFS ایک سٹوریج-نیٹیو پرت ہے جو آپ کے آبجیکٹ سٹور کو شاخوں، کمٹز اور مرجز کے ساتھ ایک ورژن شدہ فائل سسٹم میں تبدیل کر دیتی ہے۔ وہی دھن، مختلف کلیدی دستخط۔

اگر آپ یہاں کسی فیصلے کے لیے ہیں: تو آپ کو شاید پہلے ہی معلوم ہو گا کہ آپ کس کیمپ میں ہیں۔ اگر آپ کی روزمرہ کی تکلیف بڑے فائلوں اور ماڈل چیک پوائنٹس کو دوبارہ پیش کرنے کی صلاحیت کے ساتھ ادھر ادھر منتقل کرنا ہے، تو DVC ایک بہت ہی چالاک ایکسٹینشن کورڈ کی طرح محسوس ہو گا۔ اگر آپ کی تکلیف ملٹی ٹیم ڈیٹا گورننس، آئسولیشن، اور ڈیٹا لیک پر دوبارہ پیش کرنے کے قابل ریڈز ہے، تو lakeFS گھر میں سرکٹ بریکر لگانے کی طرح محسوس ہوتا ہے۔

اور ہاں، آپ دونوں کو استعمال کر سکتے ہیں۔ یہ کوئی راہ فرار نہیں ہے۔ یہ ایک اعتراف ہے کہ ڈیٹا کا کام ایک ہی ٹی شرٹ پہننے والی کئی ملازمتیں ہیں۔

زمین کی پیمائش: DVC اور lakeFS اصل میں کیا کرتے ہیں

DVC (ڈیٹا ورژن کنٹرول): گٹ (Git) کے اندر نہیں، اس کے ساتھ رہتا ہے۔ آپ گٹ (Git) میں پوائنٹرز (چھوٹی میٹافائلز) کو ورژن کرتے ہیں اور اصل بڑے آرٹفیکٹس—ڈیٹا سیٹس، ماڈلز، تصاویر—کو ایس 3 (S3)، جی سی ایس (GCS)، ایزور (Azure)، ایس ایس ایچ (SSH)، یا لوکل کیشے جیسے ریموٹ میں سٹور کرتے ہیں۔ آپ کو سی ایل آئی (CLI) سے چلنے والی پائپ لائنز، دوبارہ پیش کرنے کی صلاحیت کے لیے dvc.lock، تجربہ ٹریکنگ، اور مطابقت پذیری کے لیے dvc push/pull ملتی ہے۔

lakeFS: آپ کے آبجیکٹ سٹور (ایس 3 (S3)، جی سی ایس (GCS)، ایزور بلاب (Azure Blob)) کے سامنے بیٹھا ہے اور شاخوں اور کمٹز کو سٹوریج نیم سپیس کی پہلی درجے کی خصوصیت بناتا ہے۔ ریڈز اور رائٹس الگ تھلگ شاخوں کو دیکھتے ہیں۔ آپ "پروڈکشن" سے ایک شاخ بنا سکتے ہیں، تبدیلیاں چلا سکتے ہیں، اور ٹیرا بائٹس کاپی کیے بغیر واپس مرج کر سکتے ہیں۔ یہ آپ کی ڈیٹا لیک کے لیے گٹ (Git) جیسی سیمینٹکس ہے۔

دوسرے لفظوں میں: DVC ڈیٹا مینجمنٹ کو ڈیولپر ورک فلو پر گرافٹ کرتا ہے۔ lakeFS ورک فلو سیمینٹکس کو ڈیٹا لیئر میں کندہ کرتا ہے۔

بنیادی فرق (اور یہ کیوں اہم ہے)

DVC بڑے ڈیٹا کو آپ کے کوڈ بیس کی توسیع کی طرح برتاؤ کرتا ہے۔ ہر چیز گٹ (Git) ریپو سے شروع ہوتی ہے: آپ *.dvc فائلیں کمٹ کرتے ہیں، انحصار کو لاک کرتے ہیں اور پائپ لائنز کو ترتیب دیتے ہیں۔ ایم ایل (ML) تجربات کے لیے بہت اچھا ہے جہاں اصل ماخذ کوڈ کے ساتھ رہتا ہے جس نے اسے تخلیق کیا ہے۔

lakeFS اسے پلٹ دیتا ہے: ڈیٹا لیک سچائی کا ماخذ ہے۔ شاخیں استعارے نہیں ہیں—وہ ایک ہی بنیادی آبجیکٹس پر نیم سپیسز ہیں۔ اس کا مطلب ہے کہ آپ یہ کر سکتے ہیں:

سیکنڈوں میں 200 ٹی بی ڈیٹا سیٹ کی ایک feature/try-new-schema شاخ بنائیں۔

اس شاخ پر سپارک/پریسٹو/ٹرینو چلائیں جیسے کہ یہ حقیقی ہے، کیونکہ یہ ہے۔

پوری لیک کو ہلائے بغیر مرج (یا منسوخ) کریں۔

آپ چالاک گٹ (Git) ہکس کے ساتھ اس کی نقل نہیں کر سکتے۔

lakeFS بمقابلہ DVC: مارکیٹنگ گلاس کے بغیر استعمال کے کیسز

DVC کب جیتتا ہے

ماڈل سینٹرک ٹیمیں: آپ کے پاس کوڈ، ڈیٹا سنیپ شاٹس اور تجربات ہیں جو دوبارہ پیش کرنے کے قابل اور شیئر کرنے کے قابل ہونے چاہئیں۔ DVC کی تجربہ ٹریکنگ اور dvc repro پائپ لائنز چمکتی ہیں۔

سنگل ریپو ڈسپلن: آپ کی تنظیم گٹ (Git) میں رہتی ہے۔ آپ سٹوریج تجرید ایجاد کیے بغیر "ڈیٹا بطور کوڈ" چاہتے ہیں۔ DVC مانوس ہے، git add data.dvc، ہو گیا۔

بجٹ اور سادگی: چلانے کے لیے کوئی انفرا لیئر نہیں۔ DVC ایک سادہ ایس 3 (S3) بالٹی اور اجازت نامے کی پالیسی کے ساتھ کام کر سکتا ہے۔ سی ایل آئی (CLI) سیدھا سادا ہے۔ لوکل-فرسٹ ایک خصوصیت ہے۔

lakeFS کب جیتتا ہے

اسکیل پر ٹیم آئسولیشن: آپ کو ایک ہی جھیل پر محفوظ طریقے سے رائٹس/ریڈز چلانے کے لیے متعدد ٹیموں کی ضرورت ہے بغیر ایک دوسرے پر قدم رکھے۔ شاخ پر مبنی آئسولیشن نقطہ ہے۔

گورننس اور آڈٹ: کمٹ ہسٹری، دوبارہ پیش کرنے کے قابل سنیپ شاٹس اور سٹوریج باؤنڈری پر پالیسی ہکس۔ آپ ان قواعد کو نافذ کر سکتے ہیں جہاں وہ اہمیت رکھتے ہیں۔

بڑے انجن، بڑے ٹیبلز: سپارک، ہائیو، پریسٹو، ٹرینو، سنو فلیک بیرونی ٹیبلز—وہ ٹولز جو آبجیکٹ سٹورز سے بات کرتے ہیں۔ lakeFS یو آر ایل (URL) کی سطح پر ضم ہوتا ہے۔ آپ کے کمپیوٹ سٹیک کو نئی چالیں سیکھنے کی ضرورت نہیں ہے۔

آپ دونوں کو کب استعمال کرتے ہیں (اور ہوشیار محسوس کرتے ہیں)

ایک ریپو سے منسلک ماڈل آرٹفیکٹس اور پائپ لائنز کے لیے DVC؛ جھیل میں خام اور کیوریٹڈ ڈیٹا سیٹس کے لیے lakeFS۔ DVC میں ڈیٹا سیٹ ورژنز کو ٹریک اور پن کریں جو lakeFS کمٹ ہیش کا حوالہ دیتے ہیں۔ کوڈ گٹ (Git) میں رہتا ہے۔ ڈیٹا سیمینٹکس جھیل میں رہتے ہیں۔ کسی کو بھی یہ دکھاوا کرنے کی ضرورت نہیں ہے کہ دوسری پرت دونوں کام اچھی طرح سے کر سکتی ہے۔

lakeFS بمقابلہ DVC: عملی لین دین

سیٹ اپ اور آپریشنز

DVC: ایک سی ایل آئی (CLI) انسٹال کریں، ریموٹ کنفیگر کریں۔ آپ کیشے سائز، سٹوریج لاگت اور رسائی کا انتظام کریں گے۔ گٹ (Git) آپ کا ہوم بیس رہے گا۔ کم سے کم تصادم۔

lakeFS: آپ ایک سروس چلا رہے ہیں۔ ایک سرور، میٹا ڈیٹا، جی سی، برانچنگ پالیسیاں، اسناد موجود ہیں۔ مشکل نہیں، لیکن یہ انفراسٹرکچر ہے۔ ادائیگی ڈیٹا لیک پر حقیقی آئسولیشن اور ایٹمک کمٹز ہے۔

کارکردگی اور اسکیل

DVC: مقامی کیشے اور ہارڈ لنکس کے ساتھ بڑے آرٹفیکٹس کو پش/پل کرنا تیز ہو سکتا ہے، لیکن ماڈل بنیادی طور پر کلائنٹ پر مبنی ہے۔ آپ ملی سیکنڈ میں پیٹابائٹ کی برانچ نہیں بنائیں گے۔ آپ اس کا حوالہ دیں گے اور ضرورت کے مطابق ٹکڑے منتقل کریں گے۔

lakeFS: برانچنگ میٹا ڈیٹا-سستی ہے (کاپی-آن-رائٹ)۔ ریڈز "نیٹیو سپیڈ" ہیں کیونکہ وہ صرف آبجیکٹ سٹور ریڈز ہیں۔ رائٹس میں انڈائریکشن شامل ہے لیکن "پوری دنیا کی کاپی" جرمانہ نہیں۔ مرج تنازعات موجود ہیں، لیکن وہ آبجیکٹ/کی سطح پر ہیں، کوڈ کی لائنوں پر نہیں۔

دوبارہ پیش کرنے کی صلاحیت

DVC: آپ کا dvc.lock کوڈ، پیرامیٹرز اور ڈیٹا آرٹفیکٹ ہیشز کو ایک ساتھ باندھتا ہے۔ پچھلے مہینے سے ایک تجربے کو دوبارہ چلانے سے وہی بٹس پیدا ہونے چاہئیں۔ یہ کوڈ باؤنڈری پر دوبارہ پیش کرنے کی صلاحیت ہے۔

lakeFS: ڈیٹا باؤنڈری پر دوبارہ پیش کرنے کی صلاحیت: "کمٹ Y کے مطابق ٹیبل X پڑھیں۔" آپ تجزیات یا بیک فلز کے لیے اپنی پوری ان پٹ سطح کا ٹائم ٹریول کر سکتے ہیں۔

تعاون ماڈل

DVC: ڈیولپر سینٹرک تعاون—پی آر (PRs)، جائزے اور تجربات۔ ایم ایل (ML) لوپ کے لیے بہت اچھا: ڈیٹا → ٹرین → تشخیص → شپ۔

lakeFS: ڈیٹا ٹیم سینٹرک تعاون—انجسشن، ٹرانسفارمیشن اور توثیق کے لیے شاخیں۔ تجزیاتی لوپ کے لیے بہت اچھا: انجسٹ → ماڈل (جیسا کہ dbt/ETL میں) → شائع کریں → سرو کریں۔

سادہ انگریزی میں ڈیٹا کنٹریکٹس

لوگ "ڈیٹا کنٹریکٹس" کہتے ہیں اور اسکیما رجسٹری اسکرین شاٹس کو لہرانا شروع کر دیتے ہیں۔ یہاں سادہ ورژن ہے:

DVC کے ساتھ، ایک کنٹریکٹ آپ کی پائپ لائن میں مضمر ہے: وہ فائلیں جنہیں آپ انحصار کے طور پر اعلان کرتے ہیں، کنٹریکٹ تشکیل دیتی ہیں۔ انہیں تبدیل کریں، اور آپ کی پائپ لائن کو پتہ چل جاتا ہے۔

lakeFS کے ساتھ، کنٹریکٹ کو مرج پر نافذ کیا جا سکتا ہے: پری-مرج ہکس توثیق (اسکیما چیک، رو کاؤنٹس، نل تھریشولڈز) چلا سکتے ہیں اور خراب ڈیٹا کو مین شاخ تک پہنچنے سے روک سکتے ہیں۔ یہ کمرے میں بالغ ہے۔

ڈیولپر تجربہ (DX): جہاں ربڑ سڑک سے ملتا ہے

سی ایل آئی ایرگونومکس: DVC کا سی ایل آئی (CLI) رائے پر مبنی ہے لیکن قابل پیشن گوئی ہے: dvc add، dvc push، dvc exp run۔ lakeFS کا سی ایل آئی (CLI) (اور UI) ڈیٹا سیٹ کی سطح پر شاخوں/کمٹز میں سوچتا ہے: lakefs branch create، commit، merge۔

ذہنی ماڈل: DVC ڈیوس سے ڈیٹا کو ہیش کے ساتھ تھرڈ پارٹی بائنریز کی طرح برتاؤ کرنے کو کہتا ہے۔ lakeFS ڈیٹا انجینئرز سے جھیل کو آئسولیشن لیئرز کے ساتھ ایک ریپو کی طرح برتاؤ کرنے کو کہتا ہے۔

علمی بوجھ: DVC فی ریپو رسومات کا اضافہ کرتا ہے۔ lakeFS انفرا اور پالیسیوں کا اضافہ کرتا ہے۔ اس زہر کا انتخاب کریں جہاں آپ کی ٹیم پہلے سے ہی رہتی ہے—آئی ڈی ایز (IDEs) یا ڈیٹا پلیٹ فارمز۔

لاگت: وقت، پیسہ اور کلاؤڈ-ایگریس ہیڈیکس

سٹوریج: دونوں آبجیکٹ سٹورز کو مؤثر طریقے سے استعمال کرتے ہیں۔ اگر آپ کیشے کے ساتھ لاپرواہی کر رہے ہیں تو DVC آرٹفیکٹس کو ڈپلیکیٹ کر سکتا ہے۔ lakeFS کاپی-آن-رائٹ میٹا ڈیٹا پر انحصار کرتا ہے، جو اس وقت تک سستا ہے جب تک کہ آپ ہلچل نہ کریں۔

ایگریس اور موومنٹ: DVC کا پش/پل زیادہ آبجیکٹ ہلچل پیدا کر سکتا ہے۔ lakeFS ریڈز بڑی حد تک پاس تھرو ہیں۔ اگر ایگریس اخراجات آپ کو رات کو جگاتے رہتے ہیں تو lakeFS کا "کاپی کے بغیر برانچ" ماڈل دوستانہ ہے۔

آپریشنز اوور ہیڈ: DVC کی لاگت زیادہ تر ڈیولپر کا وقت ہے۔ lakeFS کی لاگت سروس کی دیکھ بھال ہے—بیک اپ، اپ گریڈ، پالیسیاں۔

تیز دھارے (ان کے بارے میں کوئی بات کرنا پسند نہیں کرتا)

DVC مرج تنازعات جادو نہیں ہیں: آپ سی ایس وی (CSV) رو کو مرج نہیں کر رہے ہیں۔ آپ اس بات کا مفاہمت کر رہے ہیں کہ کون سے بلابز جیتتے ہیں۔ باریک بینی سے مرج کے لیے، آپ کو ابھی بھی اصل ڈیٹا پروسیسنگ کی ضرورت ہوگی۔

lakeFS مرج سیمینٹکس ایس کیو ایل (SQL) نہیں ہیں: آپ ایس 3 (S3) پاتھس کو برانچ اور مرج کر سکتے ہیں، لیکن سیمینٹک ٹیبل میں تبدیلیوں (پارٹیشن ریشفلز، اپسرٹس) کا مفاہمت آپ کا کام ہے، lakeFS کا نہیں۔ فائل سسٹم کے بارے میں سوچیں، ڈیٹا بیس کے بارے میں نہیں۔

رسائی کنٹرول مختلف ہے: DVC گٹ (Git) کے سماجی ماڈل (پی آرز (PRs)، جائزے) کو وراثت میں ملتا ہے۔ lakeFS آئی اے ایم (IAM) اور پالیسی ہکس کے ساتھ مربوط ہوتا ہے۔ اگر آپ کی تنظیم پہلے سے ہی ڈیٹا کے لیے آئی اے ایم (IAM) کو مرکزیت دے چکی ہے، تو lakeFS قدرتی محسوس ہوتا ہے۔ اگر آپ گٹ ہب (GitHub) میں رہتے ہیں، تو DVC درست محسوس ہوتا ہے۔

انضمام: انجن، آرکیسٹریٹرز اور حقیقی دنیا

DVC: گٹ ہب/گٹ لیب سی آئی (GitHub/GitLab CI)، میک فائلز، ایئر فلو اور مقامی ڈی وی (dev) کے ساتھ اچھی طرح کھیلتا ہے۔ ایم ایل (ML) تجربات کے لیے، DVC کی تجربہ ٹریکنگ اور آرٹفیکٹس مینجمنٹ قرعہ اندازی ہیں۔

lakeFS: سپارک، ہائیو، ٹرینو، پریسٹو، ڈی بی ٹی (dbt) (بیرونی ٹیبلز کے ذریعے)، ایئر فلو اور کسی بھی انجن کے ساتھ اچھی طرح کھیلتا ہے جو s3a://repo/branch/path پڑھتا ہے۔ چال یہ ہے کہ آپ کا کمپیوٹ ایک ہی سٹوریج لینگویج بولتا ہے۔

بغیر بزوورڈز کے سیکیورٹی اور کمپلائنس

DVC: سیکیورٹی آپ کی کلاؤڈ سٹوریج اور آپ کی گٹ (Git) اجازتوں پر سوار ہے۔ آڈٹ ایبلٹی پائپ لائن کی سطح پر ہے—کیا چیز نے کیا پیدا کیا، اور کب۔

lakeFS: ہر کمٹ ایک آڈٹ چیک پوائنٹ ہے۔ ہکس مرج سے پہلے ڈیٹا کو اسکین کر سکتے ہیں۔ اگر آپ جی ڈی پی آر (GDPR) طرز کے "کیا چیز کب تبدیل ہوئی" کی پرواہ کرتے ہیں، تو lakeFS ایک بہتر فٹ ہے۔

سادہ انگریزی کا ہیڈ-ٹو-ہیڈ

بنیادی مطلوبہ لفظ—“lakeFS بمقابلہ DVC” صرف ایک موازنہ نہیں ہے۔ یہ فلسفے میں ایک کانٹا ہے۔ DVC بڑے فائلوں اور تجربات کے لیے فوائد کے ساتھ گٹ (Git) ہے۔ lakeFS گٹ (Git) جیسی سیمینٹکس ہے جہاں آپ کا ڈیٹا اصل میں رہتا ہے۔

اگر آپ کا دن زیادہ تر کوڈ ہے جو ڈیٹا کو چھوتا ہے، تو آپ DVC کے ساتھ زیادہ خوش ہوں گے۔

اگر آپ کا دن زیادہ تر ڈیٹا ہے جو کبھی کبھار کوڈ سے ملتا ہے، تو آپ کو غالباً lakeFS کا انتخاب کرنا پڑے گا۔

اگر آپ کا دن دونوں ہے، تو مبارک ہو: آپ نارمل ہیں۔ کوڈ کا سامنا کرنے والے لوپ کے لیے DVC استعمال کریں اور جھیل کا سامنا کرنے والے لوپ کے لیے lakeFS استعمال کریں۔ "دونوں" غیر فیصلہ کن نہیں ہے—یہ درست ہے۔

ٹولنگ ہائپ پر ایک نوٹ (اور Sider.AI کہاں فٹ بیٹھتا ہے)

ٹولز صرف اس وقت دلچسپ ہوتے ہیں جب وہ وقت بچاتے ہیں یا گندگی کو روکتے ہیں۔ باقی سب ایک ڈیمو ہے۔ Sider.AI یہاں اصل میں مدد کرتا ہے—آپ کی جھیل ہونے کا بہانہ کر کے نہیں، بلکہ ان غیر دلکش کاموں کو کر کے: آپ کی پائپ لائنز کے بارے میں استدلال کرنے میں آپ کی مدد کرنا، گارڈریل چیک تیار کرنا اور اپنے دستاویزات اور اختلافات کو ایماندار رکھنا۔ اگر آپ DVC اور lakeFS کو ایک ساتھ جوڑنے جا رہے ہیں، تو Sider.AI وہ سمجھدار دوست ہے جو کہتا ہے، "اپنے بریکرز کو لیبل کریں،" اور پھر لیبل پرنٹ کرتا ہے۔

عملی منظرنامے: جنگلی میں lakeFS بمقابلہ DVC

منظرنامہ 1: ای ٹی ایل (ETL) کے لیے خصوصیت آئسولیشن

آپ ایک برونز/سلور/گولڈ جھیل کو برقرار رکھتے ہیں۔ آپ ڈاؤن سٹریم ڈیش بورڈز کو توڑے بغیر کلک سٹریم انجسشن کے لیے ایک نیا اسکیما آزمانا چاہتے ہیں۔ lakeFS کے ساتھ، سلور سے etl/schema-v2 شاخ بنائیں، اپنے کام چلائیں، آئسولیشن میں توثیق کریں اور چیک پاس ہونے کے بعد مرج کریں۔ کوئی شیڈو بالٹی نہیں، کوئی رات بھر کاپی نہیں۔

منظرنامہ 2: دوبارہ پیش کرنے کے قابل ٹریننگ رنز

آپ ہفتہ وار ماڈلز کو ٹرین کرتے ہیں۔ DVC عین ڈیٹا سیٹ سنیپ شاٹ (data.dvc جو ایک lakeFS کمٹ یا ایس 3 (S3) ورژن کی طرف اشارہ کرتا ہے)، پیرامیٹرز اور کوڈ کو پن کرتا ہے۔ dvc repro رن کو گھماتا ہے۔ ماڈل، میٹرکس اور پلاٹس ایسے آرٹفیکٹس ہیں جنہیں آپ پش اور شیئر کر سکتے ہیں۔ آڈیٹرز اسے پسند کرتے ہیں۔ مستقبل کے آپ بھی۔

منظرنامہ 3: خراب پبلش کو ٹھیک کرنا

کوئی مین پر ایک خراب پارکیٹ سیٹ شائع کرتا ہے۔ lakeFS کے ساتھ، آپ آخری اچھے کمٹ یا شاخ پر واپس چلے جاتے ہیں، پیچ کرتے ہیں اور مرج کرتے ہیں۔ DVC کے ساتھ، آپ اسے پائپ لائن میں ٹھیک کر رہے ہیں اور آرٹفیکٹس کو دوبارہ پش کر رہے ہیں۔ دونوں کام کرتے ہیں۔ lakeFS بہتر ہے جب "پبلش" کا مطلب ہے "وہ جھیل جسے ہر کوئی پڑھتا ہے۔"

آنسوؤں کے بغیر منتقلی اور بقائے باہمی

اپنی سچائیوں کو نام دینے سے شروع کریں: کون سے ڈیٹا سیٹس سسٹم آف ریکارڈ ہیں؟ کون سے عارضی ہیں؟ سسٹم آف ریکارڈ کو lakeFS میں رکھیں۔ تجرباتی آرٹفیکٹس کو DVC میں رکھیں۔

تھن انٹیگریشن: DVC پیرامیٹرز یا میٹا ڈیٹا میں lakeFS کمٹ آئی ڈیز کو سٹور کریں۔ انہیں ناقابل تغیر ڈیٹا سیٹ ورژنز کی طرح برتاؤ کریں۔

جھیل کو مت ابالیں: lakeFS کو وہاں اپنائیں جہاں آئسولیشن آپ کو حقیقی رقم یا اختتام ہفتہ بچاتا ہے۔ DVC کو وہاں اپنائیں جہاں دوبارہ پیش کرنے کی صلاحیت آپ کو دوبارہ رنز بچاتی ہے۔

ڈائیالیکٹک: یہ یا تو/یا نہیں ہے، یہ وہ جگہ ہے جہاں سچائی رہتی ہے

سافٹ ویئر ٹیمیں ان سب پر حکمرانی کے لیے ایک ٹول چاہتی ہیں۔ یہ غلط سوال ہے۔ صحیح سوال: سچائی کہاں رہتی ہے؟

اگر سچائی ریپو میں ہے—کوڈ، کنفیگز اور وہ مخصوص فائلیں جن پر آپ نے ٹریننگ کی—تو DVC گٹ (Git) کی قدرتی توسیع ہے۔

اگر سچائی جھیل میں ہے—ٹیبلز، پارٹیشنز اور آبجیکٹ کیز جو آپ کی کمپنی کو طاقت دیتی ہیں—تو lakeFS آپ کو کمٹ کے وقت عقل سلیم دیتا ہے۔

دونوں ورژن کنٹرول کی شکلیں ہیں۔ صرف ایک ہی درحقیقت وہیں رہتا ہے جہاں ڈیٹا رہتا ہے۔

lakeFS بمقابلہ DVC: ان سوالوں کے فوری جوابات جو لوگ درحقیقت پوچھتے ہیں

"کیا DVC میری ڈیٹا لیک کی جگہ لے سکتا ہے؟" نہیں۔ یہ آپ کے آرٹفیکٹس کو منظم کر سکتا ہے اور تجربات کو عقل مند بنا سکتا ہے۔ یہ ایس 3 (S3) کو ٹرانزیکشنل سٹور کی طرح برتاؤ نہیں کرے گا۔

"کیا lakeFS میرے ایم ایل (ML) تجربہ ٹریکر کی جگہ لے سکتا ہے؟" بھی نہیں۔ یہ تجربات کے ان پٹ/آؤٹ پٹ کو ورژن کر سکتا ہے، لیکن یہ آپ کے آر او سی (ROC) منحنی خطوط کے بارے میں پرواہ نہیں کرتا ہے۔

"کیا یہ صرف گٹ ایل ایف ایس (Git LFS) نہیں ہے؟" یہ کہنے کے مترادف ہے کہ ایک سائیکل کم دھات والی ایک کار ہے۔ DVC گٹ (Git) سے ملحق ہے لیکن ڈیٹا پائپ لائنز کو سمجھتا ہے۔ lakeFS آپ کو پیٹابائٹس میں گٹ (Git) کو گھسیٹے بغیر گٹ (Git) جیسی سیمینٹکس دیتا ہے۔

پیچیدگی پر ایک مختصر لفظ (آپ کہیں ادائیگی کرتے ہیں)

ہر تجرید بعد میں واجب الادا ایک بل ہے۔ DVC کا بل ڈیولپر کی رسم اور کبھی کبھار آرٹفیکٹ رینگلنگ ہے۔ lakeFS کا بل ایک سروس چلانا اور آبجیکٹ سٹورز کے لیے نئی مرج سیمینٹکس سیکھنا ہے۔ اگر ایک ٹول مفت لگتا ہے، تو یہ آپ کی توجہ وصول کر رہا ہے۔

الوداعی شاٹ

"lakeFS بمقابلہ DVC" ایک شو ڈاؤن کی طرح پڑھتا ہے۔ یہ دو موسیقاروں کی طرح ہے جو ایک ہی آلہ نہیں بجاتے ہیں۔ آپ ایک ڈرمر سے دھن لے جانے کو نہیں کہتے، اور آپ ایک وائلن سے مارچنگ بینڈ کے لیے وقت رکھنے کو نہیں کہتے۔ وہاں DVC استعمال کریں جہاں کوڈ لوپ کا مالک ہے۔ وہاں lakeFS استعمال کریں جہاں ڈیٹا کمرے کا مالک ہے۔ اور اگر آپ دونوں دنیاؤں میں رہ رہے ہیں، تو اچھا ہے: اس کا مطلب ہے کہ آپ توجہ دے رہے ہیں۔

کیونکہ ورژن کنٹرول کا اصل نقطہ—چاہے یہ گٹ (Git) کو ریپ کرے یا ایس 3 (S3) کو—کمٹ ہیش نہیں ہے۔ یہ دنیا کو توڑے بغیر چیزوں کو تبدیل کرنے کی اجازت ہے۔ باقی سب صرف ٹیب بار ہے۔

مطلوبہ الفاظ کے لیے دوستانہ، سادہ تقریر کے عنوانات (کیونکہ آپ نے پوچھا)

ایم ایل (ML) پائپ لائنز کے لیے lakeFS بمقابلہ DVC

اگر آپ کی ایم ایل (ML) پائپ لائنز مجرد ڈیٹا سیٹس اور ماڈل آرٹفیکٹس کے ساتھ کوڈ پر مبنی ہیں، تو DVC بہتر طور پر ضم ہوتا ہے: گٹ (Git) میں پوائنٹر فائلیں، ہیشز، ٹریک شدہ تجربات۔ متعدد ٹیموں کو کھانا کھلانے والی ڈیٹا پر مبنی پائپ لائنز کے لیے، lakeFS پوری جھیل میں شاخ پر مبنی آئسولیشن کے ساتھ جیتتا ہے۔

ڈیٹا گورننس کے لیے lakeFS بمقابلہ DVC

lakeFS آپ کو سٹوریج باؤنڈری پر آڈٹ ایبل کمٹز اور مرج ہکس دیتا ہے۔ DVC آپ کو پائپ لائن باؤنڈری پر اصلیت دیتا ہے۔ اگر قانونی کو ناقابل تغیر چیک پوائنٹس کی ضرورت ہے، تو وہ lakeFS ہے۔ اگر انجینئرنگ کو دوبارہ پیش کرنے کے قابل رنز کی ضرورت ہے، تو وہ DVC ہے۔

آبجیکٹ سٹوریج کے لیے DVC اور lakeFS کے درمیان انتخاب کرنا

آبجیکٹ سٹوریج ٹرانزیکشنز نہیں کرتا ہے۔ DVC آبجیکٹ کی سطح کے ہیشز اور پش/پل کے ساتھ اس کے ارد گرد کام کرتا ہے۔ lakeFS کاپی-آن-رائٹ میٹا ڈیٹا اور برانچ سیمینٹکس کے ساتھ اس پر جھکتا ہے۔ اس کی بنیاد پر چنیں کہ آپ کی تکلیف ریپو میں ہے یا بالٹی میں۔

بغیر سر درد کے lakeFS اور DVC کو یکجا کریں

جھیل کو ورژن کرنے کے لیے lakeFS استعمال کریں۔ کمٹ آئی ڈیز کو DVC تک سطح پر لائیں تاکہ تجربات عین ان پٹس پر پن ہوں۔ ماڈل آرٹفیکٹس کو DVC ریموٹ میں رکھیں۔ خام اور کیوریٹڈ ڈیٹا سیٹس کو lakeFS شاخوں میں رکھیں۔ کسی غیر منظور شدہ ہیکس کی ضرورت نہیں ہے۔

عمومی سوالات

Q1: ایم ایل (ML) تجربات کے لیے کون سا بہتر ہے: lakeFS یا DVC؟ ایم ایل (ML) تجربات کے لیے، DVC عام طور پر جیتتا ہے۔ یہ کوڈ، پیرامیٹرز، ڈیٹا سیٹس اور ماڈلز کو ایک ساتھ باندھتا ہے، جبکہ lakeFS جھیل کی سطح پر ڈیٹا سیٹ آئسولیشن اور ٹائم ٹریول کو ہینڈل کرتا ہے۔

Q2: کیا میں گندگی کے بغیر lakeFS اور DVC کو ایک ساتھ استعمال کر سکتا ہوں؟ جی ہاں۔ اپنے جھیل کے ڈیٹا سیٹس کو ورژن کرنے کے لیے lakeFS کمٹز استعمال کریں اور ان کمٹ آئی ڈیز کا حوالہ DVC میں دیں۔ DVC کو آرٹفیکٹس اور پائپ لائنز کو ہینڈل کرنے دیں۔ lakeFS کو آبجیکٹ سٹوریج پر شاخوں اور مرجز کو ہینڈل کرنے دیں۔

Q3: کیا DVC ایک ڈیٹا لیک یا lakeFS کی جگہ لے لیتا ہے؟ نہیں. DVC گٹ (Git) کے ارد گرد بڑی فائلوں اور تجربات کو منظم کرتا ہے۔ یہ ایس 3 (S3) کو ٹرانزیکشنل سٹور میں تبدیل نہیں کرتا ہے۔ lakeFS آپ کی جھیل کے سامنے بیٹھتا ہے اور برانچنگ، کمٹز اور آئسولیشن کا اضافہ کرتا ہے۔

Q4: کیا lakeFS چھوٹی ٹیموں کے لیے ضرورت سے زیادہ ہے؟ اکثر، ہاں۔ اگر آپ ملٹی ٹیم آئسولیشن یا گورننس کو نہیں جگا رہے ہیں، تو DVC کی سادگی دلکش ہے۔ lakeFS اس وقت سمجھ میں آتا ہے جب شاخ پر مبنی آئسولیشن اور آڈٹ ٹریلز حقیقی رقم یا آؤٹیجز بچاتے ہیں۔

سوال 5: lakeFS بمقابلہ DVC کے اخراجات کا موازنہ کیسے کیا جائے؟ DVC کے اخراجات پُش/پُل کے دوران ڈیولپر کے وقت اور اسٹوریج کے تغیر کی طرف مائل ہوتے ہیں۔ lakeFS کے اخراجات سروس چلانے اور پالیسیوں کو منظم کرنے کی طرف مائل ہوتے ہیں، لیکن برانچنگ سستی ہے اور ایگریس-فرینڈلی ہے۔