ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် ပုံမှန်ဒေတာသိပ္ပံပရောဂျက်တစ်ခုတွင် အမျိုးအစားအမျိုးမျိုး၏ သိသာထင်ရှားသောဒေတာအရေအတွက်ကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးသည်။ မြောက်မြားစွာသော မော်ဒယ်များကို အမျိုးမျိုးသော ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံများနှင့် အင်္ဂါရပ်များဖြင့် တီထွင်ထားသည့်အပြင် အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိရန်အတွက် ကန့်သတ်ချိန်ညှိမှုအကြိမ်ကြိမ် ပြုလုပ်ထားသည်။
ထိုသို့သော အခြေအနေမျိုးတွင်၊ မည်သည့်အရာ လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် ဒေတာမွမ်းမံမှုများနှင့် မော်ဒယ်တည်ဆောက်မှု လုပ်ငန်းစဉ် ချိန်ညှိမှုများအားလုံးကို စောင့်ကြည့်ပြီး တိုင်းတာရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ယခင်ထုတ်ဝေမှုသို့ ပြန်သွားကာ ယခင်ရလဒ်များကို ကြည့်ရှုနိုင်စေရန်လည်း အရေးကြီးပါသည်။
ဒေတာဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှု (DVC) သည် ဒေတာ၊ အရင်းခံပုံစံနှင့် ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်သော ရလဒ်များကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် ကူညီပေးသည့်အရာဖြစ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့အား ဤအရာအားလုံးကို စောင့်ကြည့်နိုင်သည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤပို့စ်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Data Version Control နှင့် အသုံးပြုရန် အကောင်းဆုံးကိရိယာများကို အနီးကပ်ကြည့်ရှုပါမည်။ စလိုက်ရအောင်။
ဒေတာဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှုဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
ထုတ်လုပ်မှုစနစ်အားလုံးအတွက် ဗားရှင်းထုတ်ရန် လိုအပ်သည်။ နောက်ဆုံးပေါ် ဒေတာကို ရယူရန် အချက်တစ်ချက်။ အထူးသဖြင့် အသုံးပြုသူအများအပြားက တစ်ချိန်တည်းတွင် မွမ်းမံလေ့ရှိသည့် မည်သည့်အရင်းအမြစ်မဆို အပြောင်းအလဲအားလုံးကို ခြေရာခံနိုင်ရန် စာရင်းစစ်လမ်းကြောင်းတစ်ခု ဖန်တီးရန် လိုအပ်ပါသည်။
ဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှုစနစ်သည် အဖွဲ့အတွင်းရှိလူတိုင်း တစ်မျက်နှာတည်းရှိနေကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် တာဝန်ရှိပါသည်။ အဖွဲ့ရှိလူတိုင်းသည် ဖိုင်၏နောက်ဆုံးဗားရှင်းတွင် အလုပ်လုပ်နေကြောင်း အာမခံပြီး ပိုအရေးကြီးသည်မှာ လူတိုင်းသည် တစ်ချိန်တည်းတွင် တူညီသောပရောဂျက်တွင် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်နေကြောင်း အာမခံပါသည်။
သင့်တွင် သင့်လျော်သော စက်ကိရိယာများရှိပါက၊ အနည်းဆုံး ကြိုးစားအားထုတ်မှုဖြင့် ၎င်းကို ပြီးမြောက်အောင်မြင်နိုင်ပါသည်။
ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒေတာဗားရှင်း စီမံခန့်ခွဲမှုဗျူဟာကို အသုံးပြုပါက သင့်တွင် တသမတ်တည်း ဒေတာအတွဲများနှင့် သုတေသနအားလုံးကို စေ့စေ့စပ်စပ် သိမ်းဆည်းထားရပါမည်။ မျိုးပွားနိုင်မှု၊ ခြေရာခံနိုင်မှုနှင့် ML မော်ဒယ်မှတ်တမ်းတို့ကို ဂရုစိုက်ပါက သင်၏လုပ်ငန်းအသွားအလာအတွက် ဒေတာဗားရှင်းပြောင်းလဲခြင်းကိရိယာများသည် အရေးကြီးပါသည်။
၎င်းတို့သည် ဒေတာအတွဲ သို့မဟုတ် မော်ဒယ်၏ hash ကဲ့သို့သော အရာတစ်ခု၏ဗားရှင်းကို သင်ရရှိရန် ကူညီပေးသည်၊ ထို့နောက် သင်ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန်အသုံးပြုနိုင်သည်။ သင်၏ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးသည် ဗားရှင်းပြောင်းပြီး ထပ်တလဲလဲလုပ်နိုင်ကြောင်း အာမခံရန်အတွက် ဤဒေတာဗားရှင်းကို သင်၏ မက်တာဒေတာ စီမံခန့်ခွဲမှုဖြေရှင်းချက်တွင် မကြာခဏ ထည့်သွင်းပါသည်။
အကောင်းဆုံးဒေတာဗားရှင်း ထိန်းချုပ်ရေးကိရိယာများ
ယခု သင့်ကုဒ်၏ အစိတ်အပိုင်းတိုင်းကို ခြေရာခံရန် သင်အသုံးပြုနိုင်သည့် အကောင်းဆုံးဒေတာဗားရှင်း ထိန်းချုပ်မှုဖြေရှင်းချက်များအား ကြည့်ရှုရန် ယခုအချိန်ဖြစ်သည်။
1. GIT LFS
Git LFS ပရောဂျက်ကို အသုံးပြုရန် အခမဲ့ဖြစ်သည်။ Git အတွင်း၊ အသံနမူနာများ၊ ဗီဒီယိုများ၊ ဒေတာဘေ့စ်များနှင့် ဓာတ်ပုံများကဲ့သို့သော ဖိုင်ကြီးများကို စာသားညွှန်ပြမှုများဖြင့် အစားထိုးထားပြီး ဖိုင်အကြောင်းအရာများကို GitHub.com သို့မဟုတ် GitHub Enterprise ကဲ့သို့ အဝေးထိန်းဆာဗာတွင် သိမ်းဆည်းထားသည်။
၎င်းသည် သင့်အား Git မှ ကြီးမားသောဖိုင်များ—အရွယ်အစားများစွာရှိသော GB အထိ—ပြင်ပသိုလှောင်မှုကိုအသုံးပြု၍ သင်၏ Git သိုလှောင်ရာနေရာများတွင် ပိုမိုလက်ခံဆောင်ရွက်ပေးနိုင်ပြီး ပုံတူပွားပြီး ကြီးမားသောဖိုင်သိုလှောင်ရာနေရာများကို ပိုမိုလျင်မြန်စွာပြန်လည်ရယူနိုင်သည်။ ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့်ပတ်သက်လာလျှင်၊ ဤသည်မှာ အလွန်ပေါ့ပါးသော ဖြေရှင်းချက်ဖြစ်သည်။ Git နှင့်အလုပ်လုပ်ရန် သင်သည် မည်သည့်အပိုအမိန့်ပေးချက်များ၊ သိုလှောင်မှုစနစ်များ သို့မဟုတ် ကိရိယာတန်ဆာပလာများကိုမျှ မလိုအပ်ပါ။
၎င်းသည် သင်ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ထားသော အချက်အလက်အရေအတွက်ကို ကန့်သတ်ထားသည်။ ၎င်းသည် သိုလှောင်နေရာများမှ ဖိုင်ကြီးများကို ပုံတူပွားခြင်းနှင့် ပြန်လည်ရယူခြင်း ပိုမိုမြန်ဆန်မည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ညွှန်ပြချက်များကို ပိုမိုပေါ့ပါးသော ပစ္စည်းဖြင့် ပြုလုပ်ထားပြီး LFS ကို ညွှန်ပြပါသည်။
ရလဒ်အနေဖြင့် သင်၏ repo ကို ပင်မသိုလှောင်မှုသို့ တွန်းပို့သောအခါ၊ ၎င်းသည် လျင်မြန်စွာ အပ်ဒိတ်လုပ်ပြီး နေရာပိုယူပါသည်။
Pros
- လုပ်ငန်းအများစု၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းအသွားအလာများတွင် လွယ်ကူစွာ ပေါင်းစပ်ထားသည်။
- Git repository ကဲ့သို့တူညီသောခွင့်ပြုချက်များကိုအသုံးပြုသောကြောင့်အပိုအခွင့်အရေးများကိုကိုင်တွယ်ရန်မလိုအပ်ပါ။
အားနည်းချက်များ
- Git LFS သည် သင့်ဒေတာကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် သီးခြားဆာဗာများကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် သင်၏ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့များသည် သော့ခတ်သွားမည်ဖြစ်ပြီး၊ သင်၏အင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းဝန်သည်လည်း မြင့်တက်လာမည်ဖြစ်သည်။
- အလွန်အထူးပြုပြီး ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ငန်းအသွားအလာတွင် နောက်ဆက်တွဲအဆင့်များအတွက် မတူညီသောကိရိယာမျိုးစုံကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။
စျေးနှုန်း
လူတိုင်းအတွက် အခမဲ့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
2. LakeFS
LakeFS သည် S3 သို့မဟုတ် GCS တွင် ဒေတာများကို သိမ်းဆည်းပေးသည့် အဖွင့်အရင်းအမြစ် ဒေတာဗားရှင်းထုတ်လုပ်သည့် ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး Git ကဲ့သို့ အကိုင်းအခက်များနှင့် petabytes အထိ အတိုင်းအတာအထိ အတိုင်းအတာအထိ လုပ်ဆောင်နိုင်သော ပါရာဒိုင်းတစ်ခု ပါဝင်သည်။
ဤအကိုင်းအခက်နည်းဗျူဟာသည် တည်ဆောက်မှု၊ ပေါင်းစည်းကာ အက်တမ်နှင့် ချက်ချင်းပြန်လှည့်နိုင်သည့် ကွဲပြားသောအကိုင်းအခက်များတွင် အပြောင်းအလဲများကို ခွင့်ပြုခြင်းဖြင့် သင်၏ဒေတာအိုင်ကို ACID လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။
LakeFS သည် အဖွဲ့များအား ထပ်တလဲလဲနိုင်သော၊ အက်တမ်နှင့် ဗားရှင်းဖြင့် ပြုလုပ်နိုင်သော data lake လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် ဇာတ်ဝင်ခန်းမှ အသစ်တစ်ဉီးဖြစ်သည်၊ သို့သော် ၎င်းမှာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် စွမ်းအားတစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းသည် သင့်နှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန် Git-like branching နှင့် version control approach ကိုအသုံးပြုသည်။ ဒေတာအိုင်ဒေတာ၏ Petabytes အထိ အတိုင်းအတာအထိ ချဲ့နိုင်သည်။ exabyte အတိုင်းအတာတစ်ခုတွင်၊ သင်သည် ဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှုကို စစ်ဆေးနိုင်သည်။
Pros
- Git ကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်မှုများတွင် အကိုင်းအခက်များ၊ ကတိပြုခြင်း၊ ပေါင်းစည်းခြင်းနှင့် ပြန်ပြောင်းခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။
- ဒေတာ CI/CD စစ်ဆေးမှုအတွက် ကြိုတင်ချိတ်ဆက်/ပေါင်းစည်းခြင်းချိတ်များကို အသုံးပြုပါသည်။
- S3 နှင့် GCS ကဲ့သို့ ရိုးရှင်းသော cloud သိုလှောင်မှုအတွက် ACID ငွေပေးငွေယူများကဲ့သို့ ရှုပ်ထွေးသောအင်္ဂါရပ်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ကျန်ရှိသည့်ဖော်မတ်မှာ ကြားနေစဥ်အချိန်တိုင်း။
- ဒေတာအပြောင်းအလဲများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပြန်ပြောင်းပါ။
- အလွန်ကြီးမားသော ဒေတာအိုင်များကို အလွယ်တကူ ထားရှိနိုင်စေမည့် စကေးများ။ ဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှုကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ထုတ်လုပ်မှုဆက်တင်နှစ်ခုစလုံးအတွက် ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။
အားနည်းချက်များ
- LakeFS သည် ထုတ်ကုန်အသစ်ဖြစ်သောကြောင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် စာရွက်စာတမ်းများသည် ယခင်ဖြေရှင်းချက်များထက် ပိုမိုလျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။
- ဒေတာဗားရှင်းပြောင်းခြင်းကို အာရုံစိုက်ထားသောကြောင့်၊ သင်သည် ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ငန်းအသွားအလာ၏ အစိတ်အပိုင်းအမျိုးမျိုးအတွက် ထပ်လောင်းကိရိယာမျိုးစုံကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။
စျေးနှုန်း
လူတိုင်းအတွက် အခမဲ့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
3. DVC
ဒေတာဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှုသည် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုအက်ပ်လီကေးရှင်းများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အခမဲ့ဒေတာဗားရှင်းဖြေရှင်းချက်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သင့်ပိုက်လိုင်းကို မည်သည့်ဘာသာစကားဖြင့်မဆို သတ်မှတ်သတ်မှတ်နိုင်စေမည့် ပရိုဂရမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ကြီးမားသောဖိုင်များ၊ ဒေတာအစုံများ၊ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၊ ကုဒ်စသည်ဖြင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းဖြင့်၊ ကိရိယာသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို မျှဝေအသုံးပြုနိုင်ပြီး ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်စေသည်။ ပရိုဂရမ်သည် အဆင့်အနည်းငယ်မျှသာ သတ်မှတ်နိုင်သော ရိုးရှင်းသော command line တစ်ခုကို ပေးဆောင်ရာတွင် Git ၏ ဦးဆောင်မှုကို လိုက်နာသည်။
၎င်း၏အမည်ဖော်ပြသည့်အတိုင်း DVC သည် ဒေတာဗားရှင်းတင်ခြင်းအတွက်သာ မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် အဖွဲ့များအတွက် ပိုက်လိုင်းများနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင်လည်း ကူညီဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။
နောက်ဆုံးတွင်၊ DVC သည် သင့်အဖွဲ့၏ မော်ဒယ်များ၏ လိုက်လျောညီထွေရှိမှုနှင့် ၎င်းတို့၏ ထပ်တလဲလဲဖြစ်နိုင်မှုကို တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန်အတွက် ကူညီပေးပါမည်။ ရှုပ်ထွေးသောဖိုင်၏နောက်ဆက်တွဲများနှင့် မှတ်ချက်များကို ကုဒ်တွင်အသုံးပြုမည့်အစား အခွင့်ကောင်းယူပါ။ Git အကိုင်းအခက် စိတ်ကူးသစ်များ စမ်းကြည့်ရန်။ ခရီးသွားရန်၊ စက္ကူနှင့်ခဲတံအစား အလိုအလျောက်မက်ထရစ်ခြေရာခံခြင်းကို အသုံးပြုပါ။
တသမတ်တည်း အစုအဝေးများကို ထုတ်လွှင့်ရန် စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ၊ ဒေတာနှင့် ကုဒ်များကို ထုတ်လုပ်ခြင်း၊ အဝေးရှိ ကွန်ပျူတာများ သို့မဟုတ် လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တစ်ဦး၏ ဒက်စ်တော့တွင် ကြော်ငြာထည့်သည့် script များအစား push/pull commands များကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
Pros
- ၎င်းသည် ပေါ့ပါးပြီး open-source ဖြစ်ပြီး အဓိက cloud ပလပ်ဖောင်းများနှင့် သိုလှောင်မှု အမျိုးအစားများအားလုံးနှင့် အလုပ်လုပ်ပါသည်။
- လိုက်လျောညီထွေရှိသော၊ ဖော်မတ်နှင့် မူဘောင်ကို ဆန့်ကျင်ပြီး အကောင်အထည်ဖော်ရန် ရိုးရှင်းသည်။
- ML မော်ဒယ်တိုင်း၏ ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ် တစ်ခုလုံးကို ၎င်း၏ အရင်းအမြစ်ကုဒ်နှင့် ဒေတာများထံ ပြန်လည်ခြေရာခံနိုင်သည်။
အားနည်းချက်များ
- ပိုက်လိုင်းစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် DVC ဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှုသည် ရှုပ်ထွေးစွာ ချိတ်ဆက်ထားသည်။ သင့်အဖွဲ့သည် အခြားသော ဒေတာပိုက်လိုင်း ထုတ်ကုန်ကို အသုံးပြုနေပါက ထပ်တလဲလဲ ရှိလာပါမည်။
- DVC သည် ပေါ့ပါးသောကြောင့်၊ သင့်အဖွဲ့သည် ပိုမိုအသုံးပြုရလွယ်ကူစေရန်အတွက် နောက်ထပ်အင်္ဂါရပ်များကို ကိုယ်တိုင်ဖန်တီးရန် လိုအပ်ပါသည်။
စျေးနှုန်း
လူတိုင်းအတွက် အခမဲ့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
4. DeltaLake
DeltaLake သည် data lake ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် open-source storage layer တစ်ခုဖြစ်သည်။ Delta Lake သည် ACID အရောင်းအ၀ယ်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် streaming နှင့် batch data processing အပြင် အရွယ်တင်နိုင်သော metadata စီမံခန့်ခွဲမှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
၎င်းသည် Apache Spark APIs များနှင့်အလုပ်လုပ်ပြီး သင်၏ရှိပြီးသားဒေတာကန်ပေါ်တွင်ထိုင်သည်။ Delta Sharing သည် လုပ်ငန်းတွင် ဘေးကင်းလုံခြုံသော ဒေတာမျှဝေခြင်းအတွက် ကမ္ဘာ့ပထမဆုံးသော ပွင့်လင်းသော ပရိုတိုကောဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့၏ ကွန်ပျူတာစနစ်များမပါဘဲ အခြားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့် ဒေတာဖလှယ်ရန် လွယ်ကူစေသည်။
Delta Lakes များသည် အချက်အလက် petabytes များကို လွယ်ကူစွာ ကိုင်တွယ်နိုင်သည် ။ မက်တာဒေတာကို ဒေတာကဲ့သို့ပင် သိမ်းဆည်းထားပြီး အသုံးပြုသူများသည် ဖော်ပြပါအသေးစိတ်နည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ ၎င်းကို ရယူနိုင်သည်။ Delta Lakes တွင် stream နှင့် batch data နှစ်မျိုးလုံးကို ဖတ်နိုင်သော တစ်ခုတည်းသော ဗိသုကာတစ်ခု ရှိသည်။
Upserts များသည် Delta ကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်ရန် ရိုးရှင်းပါသည်။ ဤဖြည့်စွက်ချက်များ သို့မဟုတ် Delta ဇယားသို့ ပေါင်းစည်းခြင်းသည် SQL ပေါင်းစည်းခြင်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ အခြားဒေတာဘောင်မှ ဒေတာများကို သင့်ဇယားသို့ ပေါင်းစပ်ရန်နှင့် အပ်ဒိတ်များ၊ ထည့်သွင်းမှုများနှင့် ဖျက်ခြင်းများ လုပ်ဆောင်ရန် ၎င်းကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
Pros
- ACID အရောင်းအ၀ယ်များနှင့် ခိုင်မာသော မက်တာဒေတာ စီမံခန့်ခွဲမှုကဲ့သို့သော စွမ်းဆောင်ရည်များစွာကို သင်၏ လက်ရှိဒေတာသိမ်းဆည်းမှုဖြေရှင်းချက်တွင် ရနိုင်ပါသည်။
- ယခုအခါ Delta Lake သည် petabyte-စကေးဖြင့် ဘီလီယံပေါင်းများစွာသော အခန်းကန့်များနှင့် ဖိုင်များပါသော ဇယားများကို လွယ်ကူစွာ စီမံခန့်ခွဲနိုင်ပြီဖြစ်သည်။
- လက်စွဲဒေတာဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှုနှင့် အခြားဒေတာစိုးရိမ်မှုများကို လျှော့ချပေးကာ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာအိုင်များထိပ်တွင် ထုတ်ကုန်များကို တီထွင်ဖန်တီးခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
အားနည်းချက်များ
- Spark နှင့် ကြီးမားသောဒေတာများဖြင့် အလုပ်လုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသောကြောင့် Delta Lake သည် အလုပ်အများစုအတွက် ယေဘူယျအားဖြင့် အလွန်အကျုံးဝင်ပါသည်။
- ၎င်းသည် ၎င်း၏ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မှုကို ကန့်သတ်ပြီး သင်၏လက်ရှိပုံစံများနှင့် သဟဇာတမဖြစ်စေရန် သီးခြားဒေတာဖော်မတ်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။
စျေးနှုန်း
လူတိုင်းအတွက် အခမဲ့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
5. အရုပ်
Dolt သည် git repository ကဲ့သို့တူညီသောနည်းလမ်းဖြင့် forking, cloning, branching, merging, pushing, and pulling စသည့် SQL database တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှုဒေတာဘေ့စ်၏ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန်၊ Dolt သည် ဒေတာနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံကို ထပ်တူပြု၍ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။
၎င်းသည် သင်နှင့် သင့်လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ရန် အကောင်းဆုံးကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်သည် အခြားသော MySQL ဒေတာဘေ့စ်သို့ သင်အလိုရှိသည့်အတိုင်း Dolt နှင့် ချိတ်ဆက်နိုင်ပြီး queries များကို လုပ်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် SQL commands များကို အသုံးပြု၍ ဒေတာကို ပြောင်းလဲခြင်းများ ပြုလုပ်နိုင်သည်။
ဒေတာဗားရှင်းပြောင်းခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် Dolt သည် တစ်မျိုးတည်းဖြစ်သည်။ Dolt သည် ဒေတာဗားရှင်းတစ်ခုမျှသာရှိသော အခြားသောဖြေရှင်းချက်အချို့နှင့် ဆန့်ကျင်သည့်အတိုင်း ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆော့ဖ်ဝဲသည် လက်ရှိတွင် ၎င်း၏အစောပိုင်းအဆင့်တွင်ရှိနေသော်လည်း မကြာမီကာလအတွင်း Git နှင့် MySQL တို့နှင့် အပြည့်အဝသဟဇာတဖြစ်စေရန်မျှော်လင့်ချက်ရှိပါသည်။
Git နှင့် သင်အသုံးပြုလေ့ရှိသော command များအားလုံးသည် Dolt နှင့်လည်း လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ Git ဗားရှင်းဖိုင်များ၊ Dolt ဗားရှင်းဇယားများ ကွန်မန်းလိုင်းအင်တာဖေ့စ်ကို အသုံးပြုခြင်း၊ CSV ဖိုင်များကို တင်သွင်းခြင်း၊ သင်၏ပြောင်းလဲမှုများကို လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ၎င်းတို့ကို အဝေးထိန်းစနစ်သို့ ထုတ်ဝေပြီး သင့်အသင်းဖော်၏ အပြောင်းအလဲများကို ပေါင်းစည်းပါ။
Pros
- ပေါ့ပါးပြီး open source ဖြစ်ပြီး တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း။
- ပိုမိုရှင်းလင်းသောရွေးချယ်မှုများနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ ၎င်းတွင် SQL interface ပါရှိပြီး ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများသည် ၎င်းကိုပိုမိုရရှိနိုင်စေသည်။
အားနည်းချက်များ
- အခြားသော ဒေတာဘေ့စ်ဗားရှင်းပြောင်းခြင်းဆိုင်ရာ အခြားရွေးချယ်စရာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက Dolt သည် ဖွံ့ဖြိုးဆဲထုတ်ကုန်တစ်ခု ဖြစ်နေဆဲဖြစ်သည်။
- Dolt သည် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် အကျိုးခံစားခွင့်များရရှိရန် သင့်ဒေတာကို ၎င်းထဲသို့ လွှဲပြောင်းရမည်ဖြစ်သည်။
စျေးနှုန်း
ကွန်မြူနတီအစည်းအဝေးကို အသုံးပြုရန် လူတိုင်းကို ကြိုဆိုပါသည်။ ပလပ်ဖောင်းသည် ပရီမီယံစျေးနှုန်းကို မပံ့ပိုးပါ။ ယင်းအစား သင်သည် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူကို ဆက်သွယ်ရပါမည်။
6. Pachyderm
Pachyderm သည် လုပ်ဆောင်ချက်များစွာပါရှိသော အခမဲ့ဒေတာသိပ္ပံဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှုစနစ်ဖြစ်သည်။ Pachyderm Enterprise သည် အလွန်လုံခြုံသောပတ်ဝန်းကျင်များတွင် ကြီးမားသောပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အားကောင်းသည့် ဒေတာသိပ္ပံပလက်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
Pachyderm သည် စာရင်း၏ အနည်းငယ်သော ဒေတာသိပ္ပံပလပ်ဖောင်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ Pachyderm ၏ ရည်မှန်းချက်မှာ ပြီးပြည့်စုံသော ဒေတာလည်ပတ်မှုကို စီမံခန့်ခွဲသည့် ပလပ်ဖောင်းတစ်ခု ပေးဆောင်ရန်နှင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ တွေ့ရှိချက်များကို ပွားရန် ရိုးရှင်းစေသည်။ ဤအခြေအနေတွင် Pachyderm ကို "ဒေတာ၏ Docker" ဟုခေါ်သည်။ Pachyderm သည် Docker ကွန်တိန်နာများကို အသုံးပြု၍ သင်၏လုပ်ဆောင်မှုပတ်ဝန်းကျင်ကို ထုပ်ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် တူညီသောရလဒ်များကို ပွားရန် ရိုးရှင်းစေသည်။
ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် DevOps အဖွဲ့များသည် Docker နှင့် ဗားရှင်းဒေတာပေါင်းစပ်မှုကြောင့် မော်ဒယ်များကို ယုံကြည်စိတ်ချစွာ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ထိရောက်သော သိုလှောင်မှုစနစ်ကြောင့်၊ သိုလှောင်မှုကုန်ကျစရိတ်ကို အနည်းဆုံးဖြစ်အောင် ထိန်းသိမ်းထားသော်လည်း တည်ဆောက်ပုံနှင့်ဖွဲ့စည်းပုံမထားသောဒေတာ petabytes ကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်။
ပိုက်လိုင်းအဆင့်များတစ်လျှောက်၊ ဖိုင်အခြေခံဗားရှင်းဖန်တီးခြင်းသည် အလယ်အလတ်အထွက်များအပါအဝင် ဒေတာနှင့် ရှေးဟောင်းပစ္စည်းအားလုံးအတွက် စေ့စေ့စပ်စပ်စစ်ဆေးခြင်းမှတ်တမ်းကို ပေးပါသည်။ ကိရိယာ၏ စွမ်းဆောင်နိုင်ရည် အများအပြားကို ဤမဏ္ဍိုင်များမှ တွန်းအားပေးကာ အသင်းများအား ၎င်းကို အကောင်းဆုံးအသုံးချရန် ကူညီပေးသည်။
Pros
- ကွန်တိန်နာများပေါ်တွင် အခြေခံ၍ သင်၏ဒေတာပတ်၀န်းကျင်သည် သယ်ဆောင်ရလွယ်ကူပြီး cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများကြား လွှဲပြောင်းရန် လွယ်ကူမည်ဖြစ်သည်။
- သေးငယ်သောစနစ်မှ အလွန်ကြီးမားသော စနစ်များကို အတိုင်းအတာအထိ ကြံ့ခိုင်စွာ ဆောင်ရွက်နိုင်ခြင်း။
အားနည်းချက်များ
- Pachyderm ၏ အခမဲ့ထုတ်ဝေမှုကို ကိုင်တွယ်ရန် လိုအပ်သော Kubernetes ဆာဗာကဲ့သို့သော ရွေ့လျားနေသောဒြပ်စင်များစွာရှိသောကြောင့်၊ ပိုမိုပြင်းထန်သော သင်ယူမှုမျဉ်းကွေးတစ်ခုရှိပါသည်။
- Pachyderm သည် ၎င်း၏နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများစွာကြောင့် ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ လက်ရှိအခြေခံအဆောက်အအုံတွင် ပေါင်းစည်းရန် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်နိုင်သည်။
စျေးနှုန်း
ကွန်မြူနတီစက်ရှင်ဖြင့် ပလပ်ဖောင်းကို စတင်အသုံးပြုနိုင်ပြီး လုပ်ငန်းထုတ်ဝေမှုအတွက် ရောင်းချသူထံ ဆက်သွယ်ရပါမည်။
7. နာတာရှည်
မော်ဒယ်တည်ဆောက်မှု မက်တာဒေတာကို MLOps stack ၏ အရေးကြီးသော ကဏ္ဍဖြစ်သည့် ML မက်တာဒေတာစတိုးမှ စီမံခန့်ခွဲသည်။ MLOps လုပ်ငန်းအသွားအလာတိုင်းအတွက်၊ Neptune သည် ဗဟိုမှ မက်တာဒေတာသိုလှောင်မှုအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။
သင်သည် ထောင်ပေါင်းများစွာသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို တစ်နေရာတည်းတွင် ခြေရာခံ၊ မြင်ယောင်ကာ နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ၎င်းတွင် စမ်းသပ်မှုခြေရာခံခြင်း၊ မော်ဒယ်စာရင်းသွင်းခြင်းနှင့် မော်ဒယ်စောင့်ကြည့်ခြင်းအပြင် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သည့် အင်တာဖေ့စ်ကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များ ပါဝင်သည်။ ၎င်းတွင် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေး နှင့် hyperparameter ချိန်ညှိကိရိယာများစွာ အပါအဝင် မတူညီသော ကိရိယာများနှင့် စာကြည့်တိုက်ပေါင်း 25 ကျော် ပါဝင်ပါသည်။
သင်၏ ခရက်ဒစ်ကတ်ကို အသုံးမပြုဘဲ Neptune အတွက် ချိတ်ဆက်နိုင်ပါသည်။ Gmail အကောင့်တစ်ခုသည် ၎င်း၏နေရာတွင် လုံလောက်ပါသည်။
Pros
- မည်သည့်ပိုက်လိုင်း၊ စီးဆင်းမှု၊ ကုဒ်ဘေ့စ် သို့မဟုတ် မူဘောင်နှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် ရိုးရှင်းပါသည်။
- အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပုံဖော်မှုများ၊ လွယ်ကူသော API နှင့် အမြန်ပံ့ပိုးမှု
- Neptune ဖြင့်၊ သင်သည် သင်၏စမ်းသပ်မှုဒေတာအားလုံးကို တစ်နေရာတည်းတွင် "အရန်ကူး" ပြုလုပ်နိုင်ပြီး နောက်ပိုင်းတွင် သင်ပြန်လည်ရယူနိုင်ပါသည်။
အားနည်းချက်များ
- open-source လုံးလုံးမဟုတ်သော်လည်း၊ ထိုသို့သောဝင်ရောက်ခွင့်ကို တစ်လကန့်သတ်ထားသော်လည်း တစ်ဦးချင်းဗားရှင်းသည် သီးသန့်အသုံးပြုရန်အတွက် လုံလောက်မည်ဟု ယူဆပါသည်။
- ဒီဇိုင်းပိုင်း ချို့ယွင်းချက်လေးတွေ ရှိတာကို တွေ့ရတယ်။
စျေးနှုန်း
လူတိုင်းအတွက် အခမဲ့အသုံးပြုနိုင်သည့် တစ်ဦးချင်းအစီအစဉ်ဖြင့် သင်သည် ပလပ်ဖောင်းကို စတင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ စျေးနှုန်းအပိုင်းသည်တစ်လလျှင်ဒေါ်လာ ၁၅၀ မှစတင်သည်။
ကောက်ချက်
ဤပို့စ်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အကောင်းဆုံး data versioning tools များကို ဆွေးနွေးထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့မြင်ဖူးသည့်အတိုင်း တူးလ်တစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်အင်္ဂါရပ်အစုံပါရှိသည်။ အချို့မှာ အခမဲ့ဖြစ်ပြီး အချို့မှာ ငွေပေးချေမှု လိုအပ်သည်။ အချို့သည် အသေးစားစီးပွားရေးပုံစံနှင့် သင့်လျော်ပြီး အချို့မှာ ကြီးမားသောစီးပွားရေးပုံစံနှင့် ပိုသင့်လျော်ပါသည်။
အကျိုးဆက်အနေဖြင့် အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို ချိန်ဆပြီးနောက် သင့်ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အကောင်းဆုံးဆော့ဖ်ဝဲကို ရွေးချယ်ရပါမည်။ ပရီမီယံ ထုတ်ကုန်ကို မဝယ်မီ အခမဲ့ အစမ်းသုံးဗားရှင်းကို စမ်းသပ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ တိုက်တွန်းပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave