डाटा वैज्ञानिकहरू र मेसिन लर्निङ प्रोफेसरहरूले विशिष्ट डेटा विज्ञान परियोजनामा विभिन्न प्रकारका डेटाको महत्त्वपूर्ण संख्यासँग सम्झौता गर्छन्। धेरै मोडेलहरू विभिन्न कन्फिगरेसनहरू र सुविधाहरू, साथै इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त गर्न प्यारामिटर ट्युनिङको बहु पुनरावृत्तिहरूको साथ विकसित गरिएको छ।
यस्तो परिदृश्यमा, सबै डेटा परिमार्जनहरू र मोडेल निर्माण प्रक्रिया समायोजनहरू के काम गरे र के गरेनन् भनेर निर्धारण गर्नको लागि अनुगमन र मापन गरिनु पर्छ। अघिल्लो संस्करणमा फर्कन र अघिल्लो नतिजाहरू हेर्न सक्षम हुनु पनि महत्त्वपूर्ण छ।
डाटा संस्करण नियन्त्रण (DVC), जसले डाटा, अन्तर्निहित मोडेल, र प्रजनन योग्य परिणामहरू प्रबन्ध गर्न मद्दत गर्दछ, एउटा यस्तो प्रविधि हो जसले हामीलाई यी सबै निगरानी गर्न सक्षम बनाउँछ।
यस पोष्टमा, हामी डेटा संस्करण नियन्त्रण, र प्रयोग गर्नका लागि उत्तम उपकरणहरू नजिकबाट हेर्नेछौं। सुरु गरौं।
डाटा संस्करण नियन्त्रण के हो?
सबै उत्पादन प्रणालीहरूको लागि संस्करण आवश्यक छ। सबैभन्दा अप-टु-डेट डेटामा पहुँचको एकल बिन्दु। कुनै पनि स्रोत जुन प्रायः परिमार्जन गरिन्छ, विशेष गरी एकै समयमा धेरै प्रयोगकर्ताहरूद्वारा, सबै परिवर्तनहरूको ट्र्याक राख्नको लागि अडिट ट्रेल सिर्जना गर्न आवश्यक छ।
टोलीका सबैजना एउटै पृष्ठमा छन् भनी सुनिश्चित गर्न संस्करण नियन्त्रण प्रणाली जिम्मेवार छ। यसले ग्यारेन्टी दिन्छ कि टोलीका सबैजना फाइलको सबैभन्दा भर्खरको संस्करणमा काम गरिरहेका छन् र, अझ महत्त्वपूर्ण कुरा, सबैजनाले एकै समयमा एउटै परियोजनामा सहयोग गरिरहेका छन्।
यदि तपाइँसँग उचित उपकरण छ भने, तपाइँ यसलाई न्यूनतम प्रयासमा पूरा गर्न सक्नुहुन्छ!
यदि तपाइँ भरपर्दो डाटा संस्करण व्यवस्थापन रणनीति प्रयोग गर्नुहुन्छ भने तपाइँसँग लगातार डेटा सेटहरू र तपाइँको सबै अनुसन्धानको पूर्ण अभिलेख हुनेछ। यदि तपाइँ पुन: उत्पादनशीलता, ट्रेसेबिलिटी, र ML मोडेल इतिहासको बारेमा ख्याल गर्नुहुन्छ भने डेटा संस्करण उपकरणहरू तपाइँको कार्यप्रवाहको लागि महत्वपूर्ण छन्।
तिनीहरूले तपाईंलाई वस्तुको संस्करण प्राप्त गर्न मद्दत गर्छन्, जस्तै डेटासेट वा मोडेलको ह्यास, जुन तपाईंले पहिचान गर्न र तुलना गर्न प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। यो डाटा संस्करण प्राय: तपाइँको मेटाडेटा व्यवस्थापन समाधान मा प्रविष्ट गरिन्छ कि तपाइँको मोडेल प्रशिक्षण संस्करण र दोहोर्याउन योग्य छ भनेर ग्यारेन्टी गर्न।
उत्तम डाटा संस्करण नियन्त्रण उपकरण
अब यो उपलब्ध उत्कृष्ट डाटा संस्करण नियन्त्रण समाधानहरू हेर्ने समय हो, जुन तपाईंले आफ्नो कोडको प्रत्येक भागको ट्रयाक राख्न प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
1. git-lfs
Git LFS परियोजना प्रयोग गर्न नि: शुल्क छ। Git भित्र, ठूला फाइलहरू जस्तै अडियो नमूनाहरू, भिडियोहरू, डाटाबेसहरू, र फोटोहरू पाठ सूचकहरूसँग प्रतिस्थापित हुन्छन्, र फाइल सामग्रीहरू GitHub.com वा GitHub Enterprise जस्ता रिमोट सर्भरमा बचत गरिन्छ।
यसले तपाईंलाई Git टु संस्करण विशाल फाइलहरू प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ - धेरै GB सम्मको आकारमा - बाह्य भण्डारण प्रयोग गरी तपाईंको Git भण्डारहरूमा थप होस्ट गर्नुहोस्, र ठूला फाइल भण्डारहरू थप छिटो क्लोन गर्नुहोस् र पुन: प्राप्त गर्नुहोस्। जब यो डाटा व्यवस्थापन को लागी आउँछ, यो एक सुन्दर हल्का समाधान हो। Git सँग काम गर्न, तपाईंलाई कुनै अतिरिक्त आदेशहरू, भण्डारण प्रणालीहरू, वा टुलकिटहरू आवश्यक पर्दैन।
यसले तपाईंले डाउनलोड गर्ने जानकारीको मात्रालाई सीमित गर्दछ। यसले संकेत गर्दछ कि क्लोनिङ र भण्डारहरूबाट ठूला फाइलहरू पुन: प्राप्ति छिटो हुनेछ। सूचकहरू हल्का सामाग्रीबाट बनेका हुन्छन् र LFS तर्फ देखाउँछन्।
नतिजाको रूपमा, जब तपाइँ आफ्नो रिपोलाई मुख्य भण्डारमा पुश गर्नुहुन्छ, यो छिटो अपडेट हुन्छ र कम ठाउँ लिन्छ।
विशेषज्ञहरूले
- धेरै जसो व्यवसायहरूको विकास कार्यप्रवाहमा सजिलैसँग एकीकृत हुन्छ।
- त्यहाँ अतिरिक्त अधिकारहरू ह्यान्डल गर्न आवश्यक छैन किनभने यसले Git भण्डारको रूपमा समान अनुमतिहरू प्रयोग गर्दछ।
विपक्ष
- Git LFS ले तपाईंको डाटा भण्डारण गर्न समर्पित सर्भरहरूको प्रयोग आवश्यक छ। नतिजाको रूपमा, तपाईंको डेटा विज्ञान टोलीहरू लक हुनेछन्, र तपाईंको इन्जिनियरिङ कार्यभार बढ्नेछ।
- धेरै विशिष्ट, र डेटा विज्ञान कार्यप्रवाहमा पछिल्ला चरणहरूको लागि विभिन्न उपकरणहरूको प्रयोग आवश्यक हुन सक्छ।
मूल्य निर्धारण
यो सबैको लागि प्रयोग गर्न निःशुल्क छ।
2. लेकएफएस
LakeFS एक खुला स्रोत डेटा संस्करण समाधान हो जसले डेटा S3 वा GCS मा भण्डारण गर्दछ र Git-जस्तो ब्रान्चिङ र कमिटिङ प्रतिमान छ जुन पेटाबाइटहरूमा स्केल हुन्छ।
यो ब्रान्चिङ रणनीतिले तपाईंको डाटा लेक ACID अनुरूप बनाउँछ अलग-अलग शाखाहरूमा परिवर्तनहरू हुन अनुमति दिएर जुन निर्माण, मर्ज, र आणविक रूपमा र तुरुन्तै रोल ब्याक गर्न सकिन्छ।
LakeFS ले टोलीहरूलाई डेटा ताल गतिविधिहरू सिर्जना गर्न सक्षम बनाउँछ जुन दोहोर्याउन सकिने, परमाणु, र संस्करणहरू छन्। यो दृश्य को लागी एक नौसिखिया हो, तर यो संग गणना गर्न को लागी एक बल हो।
यसले तपाइँसँग अन्तरक्रिया गर्न Git-जस्तो शाखा र संस्करण नियन्त्रण दृष्टिकोण प्रयोग गर्दछ डाटा ताल, डाटाको पेटाबाइट सम्म मापनयोग्य। एक्साबाइट स्केलमा, तपाइँ संस्करण नियन्त्रणको लागि जाँच गर्न सक्नुहुन्छ।
विशेषज्ञहरूले
- Git-जस्तै अपरेसनहरूमा शाखा, कमिट, मर्ज, र रिभर्टिङ समावेश छ।
- डेटा CI/CD जाँचका लागि पूर्व-कमिट/मर्ज हुकहरू प्रयोग गरिन्छ।
- S3 र GCS जस्ता साधारण क्लाउड भण्डारणका लागि ACID लेनदेन जस्ता जटिल सुविधाहरू प्रदान गर्दछ, सबै ढाँचा तटस्थ रहँदा।
- वास्तविक समयमा डाटामा परिवर्तनहरू उल्टाउनुहोस्।
- सजिलैसँग स्केलहरू, यसले धेरै ठूलो डेटा तालहरू समायोजन गर्न अनुमति दिन्छ। संस्करण नियन्त्रण दुवै विकास र उत्पादन सेटिङहरूको लागि प्रदान गर्न सकिन्छ।
विपक्ष
- LakeFS नयाँ उत्पादन हो, यसैले कार्यक्षमता र कागजातहरू अघिल्लो समाधानहरू भन्दा छिटो परिवर्तन हुन सक्छ।
- यो डेटा संस्करणमा केन्द्रित भएकोले, तपाईंले डेटा विज्ञान कार्यप्रवाहको विभिन्न भागहरूको लागि विभिन्न अतिरिक्त उपकरणहरू प्रयोग गर्न आवश्यक पर्दछ।
मूल्य निर्धारण
यो सबैको लागि प्रयोग गर्न निःशुल्क छ।
3. डीवीसी
डाटा संस्करण नियन्त्रण डाटा विज्ञान र मेसिन लर्निंग अनुप्रयोगहरूको लागि डिजाइन गरिएको नि: शुल्क डाटा संस्करण समाधान हो। यो एउटा कार्यक्रम हो जसले तपाईंलाई आफ्नो पाइपलाइन कुनै पनि भाषामा परिभाषित गर्न अनुमति दिन्छ।
ठूला फाइलहरू, डेटा सेटहरू, मेसिन लर्निङ मोडेलहरू, कोडहरू, र यस्तै अन्य कुराहरू प्रबन्ध गरेर, उपकरणले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई साझा र पुन: उत्पादन गर्न मिल्छ। कार्यक्रमले एक साधारण कमाण्ड लाइन प्रदान गर्न Git को नेतृत्व पछ्याउँछ जुन केवल केहि चरणहरूमा सेट अप गर्न सकिन्छ।
यसको नामले संकेत गरे जस्तै, DVC डाटा संस्करणको बारेमा मात्र होइन। यसले टोलीहरूको लागि पाइपलाइनहरू र मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको व्यवस्थापनलाई पनि सहज बनाउँछ।
अन्तमा, DVC ले तपाइँको टोलीको मोडेलको स्थिरता र तिनीहरूको पुनरावृत्तिमा सुधार गर्न मद्दत गर्नेछ। कोडमा जटिल फाइल प्रत्यय र टिप्पणीहरू प्रयोग गर्नुको सट्टा, फाइदा लिनुहोस् Git शाखाहरू नयाँ विचारहरू प्रयास गर्न। यात्रा गर्न, कागज र पेन्सिलको सट्टा स्वचालित मेट्रिक ट्र्याकिङ प्रयोग गर्नुहोस्।
को लगातार बन्डलहरू प्रसारण गर्न मेशिन सिकाइ मोडेलहरू, डेटा, र कोड उत्पादनमा, टाढाको कम्प्युटरहरू, वा सहकर्मीको डेस्कटपमा, तपाईंले एड-हक लिपिहरूको सट्टा पुश/पुल आदेशहरू प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
विशेषज्ञहरूले
- यो हल्का, खुला स्रोत हो, र सबै प्रमुख क्लाउड प्लेटफर्महरू र भण्डारण प्रकारहरूसँग काम गर्दछ।
- लचिलो, ढाँचा र फ्रेमवर्कको अज्ञेयवादी, र कार्यान्वयन गर्न सरल।
- प्रत्येक ML मोडेलको सम्पूर्ण विकास यसको स्रोत कोड र डेटामा पत्ता लगाउन सकिन्छ।
विपक्ष
- पाइपलाइन व्यवस्थापन र DVC संस्करण नियन्त्रण अभिन्न रूपमा जोडिएको छ। यदि तपाईंको टोलीले पहिले नै अर्को डेटा पाइपलाइन उत्पादन प्रयोग गरिरहेको छ भने अनावश्यकता हुनेछ।
- DVC हल्का वजन भएको हुनाले, तपाईंको टोलीले यसलाई थप प्रयोगकर्ता-अनुकूल बनाउन म्यानुअल रूपमा थप सुविधाहरू डिजाइन गर्न आवश्यक हुन सक्छ।
मूल्य निर्धारण
यो सबैको लागि प्रयोग गर्न निःशुल्क छ।
4. डेल्टालेक
DeltaLake एक खुला स्रोत भण्डारण तह हो जसले डाटा लेकको विश्वसनीयता बढाउँछ। डेल्टा लेकले स्ट्रिमिङ र ब्याच डाटा प्रोसेसिङको अतिरिक्त ACID लेनदेन र स्केलेबल मेटाडेटा व्यवस्थापनलाई समर्थन गर्दछ।
यो Apache Spark API सँग काम गर्दछ र तपाइँको अवस्थित डाटा तालमा बस्दछ। डेल्टा साझेदारी व्यापारमा सुरक्षित डाटा साझेदारीको लागि विश्वको पहिलो खुला प्रोटोकल हो, यसले अन्य व्यवसायहरूसँग तिनीहरूको कम्प्युटर प्रणालीहरूबाट स्वतन्त्र डाटा आदानप्रदान गर्न सजिलो बनाउँछ।
डेल्टा लेकहरू सजिलैसँग डाटाको पेटाबाइटहरू ह्यान्डल गर्न सक्षम छन्। मेटाडेटा डाटा जस्तै भण्डारण गरिएको छ, र प्रयोगकर्ताहरूले यसलाई विवरण विवरण विधि प्रयोग गरेर प्राप्त गर्न सक्छन्। डेल्टा लेकमा एकल वास्तुकला छ जसले स्ट्रिम र ब्याच डेटा दुवै पढ्न सक्छ।
डेल्टा प्रयोग गरेर अप्सर्टहरू सरल छन्। यी अप्सर्टहरू वा डेल्टा तालिकामा मर्जहरू SQL मर्जहरूसँग तुलना गर्न सकिन्छ। तपाइँ यसलाई तपाइँको तालिकामा अर्को डेटा फ्रेमबाट डेटा एकीकृत गर्न र अद्यावधिकहरू, सम्मिलितहरू, र मेटाउन प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
विशेषज्ञहरूले
- धेरै क्षमताहरू, जस्तै ACID लेनदेन र बलियो मेटाडेटा व्यवस्थापन, तपाईंको वर्तमान डाटा भण्डारण समाधानमा उपलब्ध हुन सक्छ।
- डेल्टा लेकले अब पेटाबाइट स्केलमा अरबौं विभाजनहरू र फाइलहरू भएका टेबलहरू सहजै व्यवस्थापन गर्न सक्छ।
- म्यानुअल डेटा संस्करण नियन्त्रण र अन्य डेटा सरोकारहरूको आवश्यकतालाई घटाउँछ, जसले विकासकर्ताहरूलाई उनीहरूको डेटा तालहरूको शीर्षमा उत्पादनहरू विकास गर्नमा ध्यान केन्द्रित गर्न अनुमति दिन्छ।
विपक्ष
- यो स्पार्क र विशाल डेटा संग काम गर्न को लागी डिजाइन गरिएको थियो, डेल्टा ताल सामान्यतया धेरै कार्यहरु को लागी overkilled छ।
- यसले एक समर्पित डेटा ढाँचाको प्रयोग गर्न आवश्यक छ, जसले यसको लचिलोपनलाई सीमित गर्दछ र यसलाई तपाइँको वर्तमान फारमहरूसँग असंगत बनाउँछ।
मूल्य निर्धारण
यो सबैको लागि प्रयोग गर्न निःशुल्क छ।
5. डोल्ट
Dolt एक SQL डाटाबेस हो जसले फोर्किङ, क्लोनिङ, ब्रान्चिङ, मर्ज, पुशिङ, र पुलिङ गर्छ जसरी गिट रिपोजिटरीले गर्छ। संस्करण नियन्त्रण डेटाबेसको प्रयोगकर्ता अनुभव सुधार गर्न, Dolt ले डेटा र संरचनालाई सिङ्कमा परिवर्तन गर्न अनुमति दिन्छ।
यो तपाईं र तपाईंका सहकर्मीहरूको लागि सहयोग गर्नको लागि उत्कृष्ट उपकरण हो। तपाइँ Dolt मा जडान गर्न सक्नुहुन्छ जसरी तपाइँ कुनै पनि अन्य MySQL डाटाबेसमा गर्नुहुन्छ र क्वेरीहरू चलाउन सक्नुहुन्छ वा SQL आदेशहरू प्रयोग गरेर डाटामा परिवर्तन गर्न सक्नुहुन्छ।
जब यो डेटा संस्करणको कुरा आउँछ, Dolt एक प्रकारको हो। Dolt एक डाटाबेस हो, अन्य केहि समाधानहरूको विपरित जुन डाटा संस्करण मात्र हो। जबकि सफ्टवेयर हाल यसको प्रारम्भिक चरणहरूमा छ, त्यहाँ निकट भविष्यमा यसलाई Git र MySQL सँग पूर्ण रूपमा उपयुक्त बनाउने आशाहरू छन्।
सबै आदेशहरू जुन तपाइँ Git सँग प्रयोग गर्न परिचित हुनुहुन्छ Dolt सँग पनि काम गर्नेछ। Git संस्करण फाइलहरू, Dolt संस्करण तालिकाहरू कमाण्ड लाइन इन्टरफेस प्रयोग गरेर, CSV फाइलहरू आयात गर्नुहोस्, तपाईंको परिवर्तनहरू प्रतिबद्ध गर्नुहोस्, तिनीहरूलाई रिमोटमा प्रकाशित गर्नुहोस्, र तपाईंको टोलीका साथीहरूको परिवर्तनहरू मर्ज गर्नुहोस्।
विशेषज्ञहरूले
- हल्का वजन र खुला स्रोत अांशिक रुपमा।
- अधिक अस्पष्ट विकल्पहरूको तुलनामा, यसमा SQL इन्टरफेस छ, यसले डेटा विश्लेषकहरूलाई थप पहुँचयोग्य बनाउँछ।
विपक्ष
- अन्य डाटाबेस संस्करण विकल्पहरूको तुलनामा, Dolt अझै पनि विकासशील उत्पादन हो।
- डल्ट एक डाटाबेस भएकोले, तपाईंले फाइदाहरू प्राप्त गर्नको लागि यसमा आफ्नो डाटा स्थानान्तरण गर्नुपर्छ।
मूल्य निर्धारण
सबैलाई समुदाय सत्र प्रयोग गर्न स्वागत छ। प्लेटफर्मले प्रीमियम मूल्य निर्धारण प्रदान गर्दैन; बरु, तपाईंले प्रदायकलाई सम्पर्क गर्नुपर्छ।
6. प्याचीडर्म
Pachyderm धेरै सुविधाहरू भएको नि: शुल्क डाटा विज्ञान संस्करण नियन्त्रण प्रणाली हो। Pachyderm Enterprise एक शक्तिशाली डेटा विज्ञान प्लेटफर्म हो जुन अत्यधिक सुरक्षित वातावरणमा ठूलो मात्रामा सहकार्यको लागि डिजाइन गरिएको हो।
Pachyderm सूचीको केही डेटा विज्ञान प्लेटफर्महरू मध्ये एक हो। Pachyderm को लक्ष्य एक प्लेटफर्म प्रदान गर्नु हो जसले पूर्ण डेटा चक्र प्रबन्ध गर्दछ र यसलाई मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको खोजहरूको नक्कल गर्न सरल बनाउँछ। Pachyderm यस सन्दर्भमा "डेटाको डकर" भनेर चिनिन्छ। Pachyderm डकर कन्टेनरहरू प्रयोग गरेर तपाईंको कार्यान्वयन वातावरण प्याकेज गर्दछ। यसले समान परिणामहरू डुप्लिकेट गर्न सजिलो बनाउँछ।
डाटा वैज्ञानिकहरू र DevOps टोलीहरूले विश्वासका साथ मोडेलहरू प्रयोग गर्न सक्छन् डकरसँग संस्करण गरिएको डाटाको संयोजनको लागि धन्यवाद। एक कुशल भण्डारण प्रणालीको लागि धन्यवाद, संरचित र असंरचित डाटाको पेटाबाइटहरू राख्न सकिन्छ जबकि भण्डारण लागत न्यूनतम राखिएको छ।
पाइपलाइन चरणहरूमा, फाइल-आधारित संस्करणले मध्यवर्ती आउटपुटहरू सहित सबै डेटा र कलाकृतिहरूको लागि पूर्ण लेखा परीक्षण रेकर्ड प्रदान गर्दछ। उपकरणका धेरै क्षमताहरू यी स्तम्भहरूद्वारा सञ्चालित हुन्छन्, जसले टोलीहरूलाई यसको अधिकतम लाभ लिन मद्दत गर्दछ।
विशेषज्ञहरूले
- कन्टेनरहरूमा आधारित, तपाईंको डाटा वातावरण पोर्टेबल र क्लाउड प्रदायकहरू बीच स्थानान्तरण गर्न सजिलो हुनेछ।
- बलियो, सानो देखि अत्यन्त ठूलो प्रणाली मापन गर्ने क्षमता संग।
विपक्ष
- Pachyderm को नि: शुल्क संस्करण ह्यान्डल गर्न आवश्यक Kubernetes सर्भर जस्ता धेरै गतिशील तत्वहरू छन्, त्यहाँ एक स्टीपर सिक्ने वक्र छ।
- Pachyderm यसको धेरै प्राविधिक घटकहरूको कारण कम्पनीको अवस्थित पूर्वाधारमा समावेश गर्न चुनौतीपूर्ण हुन सक्छ।
मूल्य निर्धारण
तपाईंले सामुदायिक सत्रको साथ प्लेटफर्म प्रयोग गर्न सुरु गर्न सक्नुहुन्छ र उद्यम संस्करणको लागि, तपाईंले विक्रेतालाई सम्पर्क गर्नुपर्छ।
7. neptune
मोडेल-निर्माण मेटाडेटा ML मेटाडेटा स्टोर द्वारा व्यवस्थित गरिन्छ, जुन MLOps स्ट्याक को एक महत्वपूर्ण पक्ष हो। प्रत्येक MLOps कार्यप्रवाहको लागि, नेप्च्युनले केन्द्रीकृत मेटाडेटा भण्डारणको रूपमा कार्य गर्दछ।
तपाईं एकै ठाउँमा हजारौं मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको ट्र्याक राख्न, कल्पना गर्न र तुलना गर्न सक्नुहुन्छ। यसमा प्रयोग ट्र्याकिङ, मोडेल रजिस्ट्री, र मोडेल अनुगमन, साथै सहयोगी इन्टरफेस जस्ता सुविधाहरू समावेश छन्। यसले धेरै मोडेल प्रशिक्षण र हाइपरपेरामिटर ट्युनिङ उपकरणहरू सहित 25 भन्दा बढी विभिन्न उपकरणहरू र पुस्तकालयहरू एकीकृत गर्दछ।
तपाइँ तपाइँको क्रेडिट कार्ड प्रयोग नगरीकन नेप्च्युनको लागि सामेल हुन सक्नुहुन्छ। यसको ठाउँमा Gmail खाता पर्याप्त हुनेछ।
विशेषज्ञहरूले
- कुनै पनि पाइपलाइन, प्रवाह, कोडबेस, वा फ्रेमवर्कसँग एकीकरण सरल छ।
- वास्तविक-समय दृश्यहरू, सजिलो API, र द्रुत समर्थन
- नेप्च्यूनको साथ, तपाइँ तपाइँको सबै प्रयोगको डेटाको "ब्याकअप" एक स्थानमा बनाउन सक्नुहुन्छ, जुन तपाइँ पछि पुन: प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ।
विपक्ष
- यद्यपि पूर्ण रूपमा खुला-स्रोत होइन, एक व्यक्तिगत संस्करण सम्भवतः निजी प्रयोगको लागि पर्याप्त हुनेछ, यद्यपि यस्तो पहुँच एक महिनामा सीमित छ।
- त्यहाँ फेला पार्न केहि सानो डिजाइन त्रुटिहरू छन्।
मूल्य निर्धारण
तपाईंले व्यक्तिगत योजनाको साथ प्लेटफर्म प्रयोग गर्न सुरु गर्न सक्नुहुन्छ जुन सबैका लागि प्रयोग गर्न निःशुल्क छ। मूल्य निर्धारण खण्ड $ 150 / महिना बाट सुरु हुन्छ।
निष्कर्ष
यस पोष्टमा, हामीले उत्तम डाटा संस्करण उपकरणहरू छलफल गर्यौं। प्रत्येक उपकरण, जस्तै हामीले देख्यौं, सुविधाहरूको आफ्नै सेट छ। केही नि: शुल्क थिए, जबकि अरूलाई भुक्तानी आवश्यक थियो। केही साना व्यापार मोडेलमा राम्रोसँग उपयुक्त छन्, जबकि अरूहरू ठूलो व्यापार मोडेलमा राम्रोसँग उपयुक्त छन्।
नतिजाको रूपमा, तपाईंले फाइदा र बेफाइदाहरू तौल गरेपछि आफ्नो उद्देश्यका लागि उत्कृष्ट सफ्टवेयर चयन गर्नुपर्छ। हामी प्रोत्साहन दिन्छौं कि तपाइँ प्रिमियम उत्पादन खरिद गर्नु अघि नि: शुल्क परीक्षण संस्करण परीक्षण गर्नुहोस्।
जवाफ छाड्नुस्