นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องจะจัดการกับข้อมูลประเภทต่างๆ จำนวนมากในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วไป มีการพัฒนารุ่นต่างๆ มากมายด้วยการกำหนดค่าและคุณลักษณะต่างๆ รวมทั้งการปรับพารามิเตอร์ซ้ำหลายครั้งเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด
ในสถานการณ์ดังกล่าว การปรับเปลี่ยนข้อมูลและการปรับกระบวนการสร้างแบบจำลองทั้งหมดจะต้องได้รับการตรวจสอบและวัดผลเพื่อพิจารณาว่าสิ่งใดใช้ได้ผลและไม่ได้ผล สิ่งสำคัญคือต้องย้อนกลับไปดูฉบับก่อนหน้าและดูผลลัพธ์ก่อนหน้า
การควบคุมเวอร์ชันข้อมูล (DVC) ซึ่งช่วยในการจัดการข้อมูล โมเดลพื้นฐาน และการดำเนินการผลลัพธ์ที่ทำซ้ำได้ เป็นเทคโนโลยีอย่างหนึ่งที่ช่วยให้เราตรวจสอบทั้งหมดนี้ได้
ในโพสต์นี้ เราจะพิจารณาอย่างใกล้ชิดถึง Data Version Control และเครื่องมือที่ดีที่สุดที่จะใช้ เอาล่ะ.
การควบคุมเวอร์ชันข้อมูลคืออะไร
จำเป็นต้องมีการกำหนดเวอร์ชันสำหรับระบบที่ใช้งานจริงทั้งหมด การเข้าถึงข้อมูลล่าสุดเพียงจุดเดียว ทรัพยากรใดๆ ที่มักถูกแก้ไข โดยเฉพาะอย่างยิ่งโดยผู้ใช้หลายคนในเวลาเดียวกัน จำเป็นต้องมีการสร้างเส้นทางการตรวจสอบเพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงทั้งหมด
ระบบควบคุมเวอร์ชันมีหน้าที่ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทุกคนในทีมอยู่ในหน้าเดียวกัน รับประกันได้ว่าทุกคนในทีมกำลังทำงานกับไฟล์เวอร์ชันล่าสุด และที่สำคัญกว่านั้นคือทุกคนทำงานร่วมกันในโครงการเดียวกันในแต่ละครั้ง
หากคุณมีอุปกรณ์ที่เหมาะสม คุณสามารถทำได้โดยใช้ความพยายามเพียงเล็กน้อย!
คุณจะมีชุดข้อมูลที่สอดคล้องกันและเก็บถาวรของงานวิจัยทั้งหมดของคุณ หากคุณใช้กลยุทธ์การจัดการเวอร์ชันข้อมูลที่เชื่อถือได้ เครื่องมือการกำหนดเวอร์ชันข้อมูลมีความสำคัญสำหรับเวิร์กโฟลว์ของคุณ หากคุณสนใจเกี่ยวกับความสามารถในการทำซ้ำ การตรวจสอบย้อนกลับ และประวัติโมเดล ML
สิ่งเหล่านี้ช่วยให้คุณได้รับเวอร์ชันของรายการ เช่น แฮชของชุดข้อมูลหรือโมเดล ซึ่งคุณสามารถใช้ระบุและเปรียบเทียบได้ เวอร์ชันข้อมูลนี้มักถูกป้อนลงในโซลูชันการจัดการข้อมูลเมตาของคุณเพื่อรับประกันว่าการฝึกโมเดลของคุณมีการกำหนดเวอร์ชันและทำซ้ำได้
เครื่องมือควบคุมเวอร์ชันข้อมูลที่ดีที่สุด
ถึงเวลาดูโซลูชันการควบคุมเวอร์ชันข้อมูลที่ดีที่สุด ซึ่งคุณสามารถใช้เพื่อติดตามทุกส่วนของโค้ดของคุณได้
1. git-lfs
โครงการ Git LFS ใช้งานได้ฟรี ภายใน Git ไฟล์ขนาดใหญ่ เช่น ตัวอย่างเสียง วิดีโอ ฐานข้อมูล และรูปภาพ จะถูกแทนที่ด้วยตัวชี้ข้อความ และเนื้อหาไฟล์จะถูกบันทึกบนเซิร์ฟเวอร์ระยะไกล เช่น GitHub.com หรือ GitHub Enterprise
ช่วยให้คุณสามารถใช้ Git เพื่อกำหนดเวอร์ชันไฟล์ขนาดใหญ่ได้ โดยมีขนาดสูงสุดหลาย GB โฮสต์เพิ่มเติมในที่เก็บ Git ของคุณโดยใช้ที่จัดเก็บข้อมูลภายนอก และโคลนและดึงข้อมูลที่เก็บไฟล์ขนาดใหญ่ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น เมื่อพูดถึงการจัดการข้อมูล นี่เป็นโซลูชันที่ค่อนข้างเบา ในการทำงานกับ Git คุณไม่จำเป็นต้องมีคำสั่ง ระบบจัดเก็บข้อมูล หรือชุดเครื่องมือเพิ่มเติมใดๆ
มันจำกัดปริมาณข้อมูลที่คุณดาวน์โหลด นี่หมายความว่าการโคลนและดึงไฟล์ขนาดใหญ่จากที่เก็บจะเร็วขึ้น พอยน์เตอร์ทำจากวัสดุน้ำหนักเบาและชี้ไปที่ LFS
ดังนั้น เมื่อคุณพุช repo ของคุณไปยังที่เก็บหลัก มันจะอัปเดตอย่างรวดเร็วและใช้พื้นที่น้อยลง
ข้อดี
- รวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาของธุรกิจส่วนใหญ่ได้อย่างง่ายดาย
- ไม่จำเป็นต้องจัดการสิทธิ์พิเศษเพราะใช้สิทธิ์เดียวกันกับที่เก็บ Git
จุดด้อย
- Git LFS จำเป็นต้องใช้เซิร์ฟเวอร์เฉพาะเพื่อจัดเก็บข้อมูลของคุณ ด้วยเหตุนี้ ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณจะถูกล็อกไว้ และภาระงานด้านวิศวกรรมของคุณจะเพิ่มขึ้น
- เชี่ยวชาญมาก และอาจจำเป็นต้องใช้เครื่องมือต่างๆ ที่หลากหลายสำหรับขั้นตอนถัดไปในเวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ข้อมูล
ราคา
ใช้งานได้ฟรีสำหรับทุกคน
2. ทะเลสาบเอฟเอส
LakeFS เป็นโซลูชันการกำหนดเวอร์ชันข้อมูลโอเพนซอร์ซที่จัดเก็บข้อมูลใน S3 หรือ GCS และมีกระบวนทัศน์การแตกแขนงและการผูกมัดเหมือน Git ซึ่งปรับขนาดเป็นเพตาไบต์
กลยุทธ์การแยกสาขานี้ทำให้ Data Lake ของคุณเป็นไปตามข้อกำหนด ACID โดยอนุญาตให้การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นในสาขาที่แตกต่างกันซึ่งสามารถสร้าง ผสาน และย้อนกลับได้ในทันทีและในทันที
LakeFS ช่วยให้ทีมสร้างกิจกรรม Data Lake ที่ทำซ้ำได้ อะตอมมิก และกำหนดเวอร์ชัน เป็นมือใหม่ในฉาก แต่เป็นพลังที่ต้องคำนึงถึง
มันใช้วิธีการแยกสาขาและการควบคุมเวอร์ชันเหมือน Git เพื่อโต้ตอบกับ .ของคุณ ทะเลสาบข้อมูล, ปรับขนาดได้ถึง Petabytes ของข้อมูล ในระดับเอกซะไบต์ คุณสามารถตรวจสอบการควบคุมเวอร์ชันได้
ข้อดี
- การดำเนินการที่เหมือน Git รวมถึงการแตกแขนง การคอมมิต การผสาน และการย้อนกลับ
- Pre-commit/merge hooks ใช้สำหรับการตรวจสอบข้อมูล CI/CD
- ให้คุณสมบัติที่ซับซ้อน เช่น ธุรกรรม ACID สำหรับที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์อย่างง่าย เช่น S3 และ GCS โดยที่ยังคงรูปแบบเป็นกลาง
- คืนค่าการเปลี่ยนแปลงข้อมูลในแบบเรียลไทม์
- ปรับขนาดได้ง่าย ทำให้สามารถรองรับ Data Lake ขนาดใหญ่ได้ มีการควบคุมเวอร์ชันสำหรับการตั้งค่าการพัฒนาและการผลิต
จุดด้อย
- LakeFS เป็นผลิตภัณฑ์ใหม่ ดังนั้นการทำงานและเอกสารประกอบอาจเปลี่ยนแปลงได้เร็วกว่าโซลูชันก่อนหน้านี้
- เนื่องจากเน้นไปที่การกำหนดเวอร์ชันข้อมูล คุณจะต้องใช้เครื่องมือเพิ่มเติมที่หลากหลายสำหรับส่วนต่างๆ ของเวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ข้อมูล
ราคา
ใช้งานได้ฟรีสำหรับทุกคน
3. DVC
การควบคุมเวอร์ชันข้อมูลเป็นโซลูชันการกำหนดเวอร์ชันข้อมูลฟรีที่ออกแบบมาสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นโปรแกรมที่ให้คุณกำหนดไปป์ไลน์ในภาษาใดก็ได้
ด้วยการจัดการไฟล์ขนาดใหญ่ ชุดข้อมูล โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง โค้ด และอื่นๆ เครื่องมือนี้ทำให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถแชร์และทำซ้ำได้ โปรแกรมตามการนำของ Git ในการจัดเตรียมบรรทัดคำสั่งง่ายๆ ที่สามารถตั้งค่าได้ในไม่กี่ขั้นตอน
ตามชื่อของมัน DVC ไม่ได้เกี่ยวกับการกำหนดเวอร์ชันข้อมูลเท่านั้น นอกจากนี้ยังอำนวยความสะดวกในการจัดการไปป์ไลน์และโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับทีม
สุดท้าย DVC จะช่วยปรับปรุงความสอดคล้องของโมเดลทีมของคุณและความสามารถในการทำซ้ำ แทนที่จะใช้คำต่อท้ายและความคิดเห็นของไฟล์ที่ซับซ้อนในโค้ด ให้ใช้ประโยชน์จาก สาขา Git เพื่อทดลองไอเดียใหม่ๆ หากต้องการเดินทาง ให้ใช้การติดตามเมตริกแบบอัตโนมัติแทนการใช้กระดาษและดินสอ
เพื่อส่งบันเดิลที่สอดคล้องกันของ เรียนรู้เครื่อง โมเดล ข้อมูล และโค้ดในการผลิต คอมพิวเตอร์ที่อยู่ห่างไกล หรือเดสก์ท็อปของเพื่อนร่วมงาน คุณสามารถใช้คำสั่ง push/pull แทนสคริปต์เฉพาะกิจได้
ข้อดี
- เป็นโอเพ่นซอร์สที่มีน้ำหนักเบา และใช้งานได้กับแพลตฟอร์มระบบคลาวด์หลักและพื้นที่จัดเก็บข้อมูลทุกประเภท
- รูปแบบและกรอบงานที่ยืดหยุ่น ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้า และง่ายต่อการนำไปใช้
- วิวัฒนาการทั้งหมดของโมเดล ML ทั้งหมดสามารถตรวจสอบย้อนกลับไปยังซอร์สโค้ดและข้อมูลได้
จุดด้อย
- การจัดการไปป์ไลน์และการควบคุมเวอร์ชัน DVC เชื่อมโยงกันอย่างแยกไม่ออก จะมีความซ้ำซ้อนหากทีมของคุณใช้ผลิตภัณฑ์ไปป์ไลน์ข้อมูลอื่นอยู่แล้ว
- เนื่องจาก DVC มีขนาดเล็ก ทีมของคุณอาจต้องออกแบบคุณลักษณะเพิ่มเติมด้วยตนเองเพื่อให้ใช้งานง่ายขึ้น
ราคา
ใช้งานได้ฟรีสำหรับทุกคน
4. ทะเลสาบเดลต้า
DeltaLake เป็นชั้นจัดเก็บข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์สที่ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของ Data Lake Delta Lake รองรับธุรกรรม ACID และการจัดการข้อมูลเมตาที่ปรับขนาดได้ นอกเหนือจากการสตรีมและการประมวลผลข้อมูลแบบแบตช์
ทำงานร่วมกับ Apache Spark APIs และอยู่บน Data Lake ที่คุณมีอยู่ Delta Sharing เป็นโปรโตคอลแบบเปิดแห่งแรกของโลกสำหรับการแบ่งปันข้อมูลอย่างปลอดภัยในธุรกิจ ทำให้ง่ายต่อการแลกเปลี่ยนข้อมูลกับธุรกิจอื่นๆ โดยไม่ขึ้นกับระบบคอมพิวเตอร์
Delta Lakes สามารถจัดการข้อมูลระดับเพตะไบต์ได้อย่างง่ายดาย ข้อมูลเมตาถูกจัดเก็บในลักษณะเดียวกับข้อมูล และผู้ใช้สามารถรับได้โดยใช้วิธีอธิบายรายละเอียด Delta Lakes มีสถาปัตยกรรมเดียวที่สามารถอ่านทั้งข้อมูลสตรีมและแบทช์
Upserts ทำได้ง่ายโดยใช้ Delta การเพิ่มหรือการรวมเหล่านี้ลงในตารางเดลต้าเปรียบได้กับการผสาน SQL คุณสามารถใช้เพื่อรวมข้อมูลจากกรอบข้อมูลอื่นลงในตารางของคุณและดำเนินการอัปเดต แทรก และลบ
ข้อดี
- ความสามารถหลายอย่าง เช่น ธุรกรรม ACID และการจัดการข้อมูลเมตาที่มีประสิทธิภาพ สามารถใช้ได้ในโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลปัจจุบันของคุณ
- ขณะนี้ Delta Lake สามารถจัดการตารางได้อย่างง่ายดายด้วยพาร์ติชั่นและไฟล์นับพันล้านรายการในระดับเพตะไบต์
- ลดความจำเป็นในการควบคุมเวอร์ชันข้อมูลด้วยตนเองและข้อกังวลด้านข้อมูลอื่นๆ ทำให้นักพัฒนามีสมาธิกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์นอกเหนือจาก Data Lake ของตน
จุดด้อย
- เนื่องจากได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานกับ Spark และข้อมูลขนาดใหญ่ โดยทั่วไปแล้ว Delta Lake จะใช้ทักษะมากเกินไปสำหรับงานส่วนใหญ่
- จำเป็นต้องใช้รูปแบบข้อมูลเฉพาะ ซึ่งจำกัดความยืดหยุ่นและทำให้เข้ากันไม่ได้กับรูปแบบปัจจุบันของคุณ
ราคา
ใช้งานได้ฟรีสำหรับทุกคน
5. ดอลท์
Dolt เป็นฐานข้อมูล SQL ที่ทำ forking, cloning, branching, merged, pushing และ pulling ในลักษณะเดียวกับที่ที่เก็บ git ทำ เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ของฐานข้อมูลการควบคุมเวอร์ชัน Dolt อนุญาตให้ข้อมูลและโครงสร้างเปลี่ยนแปลงในการซิงค์
เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับคุณและเพื่อนร่วมงานในการทำงานร่วมกัน คุณสามารถเชื่อมต่อกับ Dolt ในลักษณะเดียวกับที่คุณเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล MySQL อื่น ๆ และเรียกใช้การสืบค้นหรือทำการเปลี่ยนแปลงข้อมูลโดยใช้คำสั่ง SQL
เมื่อพูดถึงการกำหนดเวอร์ชันข้อมูล Dolt นั้นไม่เหมือนใคร Dolt เป็นฐานข้อมูล ซึ่งต่างจากโซลูชันอื่นๆ ที่ใช้ข้อมูลเวอร์ชันเท่านั้น แม้ว่าซอฟต์แวร์จะอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ก็หวังว่าจะสามารถใช้งานร่วมกับ Git และ MySQL ได้อย่างเต็มที่ในอนาคตอันใกล้
คำสั่งทั้งหมดที่คุณคุ้นเคยกับการใช้ Git จะทำงานกับ Dolt ได้เช่นกัน ไฟล์เวอร์ชัน Git ตารางเวอร์ชัน Dolt การใช้อินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่ง นำเข้าไฟล์ CSV ส่งการเปลี่ยนแปลง เผยแพร่ไปยังรีโมต และรวมการเปลี่ยนแปลงของเพื่อนร่วมทีม
ข้อดี
- น้ำหนักเบาและ โอเพนซอร์ส ในส่วนของ.
- เมื่อเทียบกับตัวเลือกที่คลุมเครือกว่า มีอินเทอร์เฟซ SQL ทำให้นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้มากขึ้น
จุดด้อย
- เมื่อเทียบกับทางเลือกอื่นในการกำหนดเวอร์ชันฐานข้อมูล Dolt ยังคงเป็นผลิตภัณฑ์ที่กำลังพัฒนา
- เนื่องจาก Dolt เป็นฐานข้อมูล คุณต้องถ่ายโอนข้อมูลของคุณเข้าไปเพื่อรับประโยชน์
ราคา
ทุกคนสามารถใช้เซสชันชุมชนได้ แพลตฟอร์มนี้ไม่มีการกำหนดราคาแบบพรีเมียม คุณต้องติดต่อผู้ให้บริการแทน
6. ช้าง
Pachyderm เป็นระบบควบคุมเวอร์ชันวิทยาศาสตร์ข้อมูลฟรีพร้อมคุณสมบัติมากมาย Pachyderm Enterprise เป็นแพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลอันทรงพลังที่ออกแบบมาเพื่อการทำงานร่วมกันในวงกว้างในสภาพแวดล้อมที่มีความปลอดภัยสูง
Pachyderm เป็นหนึ่งในไม่กี่แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป้าหมายของ Pachyderm คือการจัดเตรียมแพลตฟอร์มที่จัดการวงจรข้อมูลทั้งหมดและทำให้ง่ายต่อการทำซ้ำสิ่งที่ค้นพบของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง Pachyderm เป็นที่รู้จักในนาม "นักเทียบท่าของข้อมูล" ในบริบทนี้ Pachyderm ทำแพ็คเกจสภาพแวดล้อมการดำเนินการของคุณโดยใช้คอนเทนเนอร์ Docker ทำให้ง่ายต่อการทำซ้ำผลลัพธ์เดียวกัน
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและทีม DevOps สามารถปรับใช้โมเดลได้อย่างมั่นใจ ด้วยการผสมผสานข้อมูลเวอร์ชันกับ Docker ด้วยระบบจัดเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ทำให้สามารถรักษาข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างได้หลายเพตะไบต์ ในขณะที่ต้นทุนพื้นที่จัดเก็บนั้นต่ำที่สุด
ตลอดระยะไปป์ไลน์ การกำหนดเวอร์ชันตามไฟล์จะมีบันทึกการตรวจสอบอย่างละเอียดสำหรับข้อมูลและสิ่งประดิษฐ์ทั้งหมด รวมถึงเอาต์พุตระดับกลาง ความสามารถหลายอย่างของเครื่องมือขับเคลื่อนโดยเสาหลักเหล่านี้ ซึ่งช่วยให้ทีมได้รับประโยชน์สูงสุดจากมัน
ข้อดี
- ตามคอนเทนเนอร์ สภาพแวดล้อมข้อมูลของคุณจะพกพาสะดวกและง่ายต่อการถ่ายโอนระหว่างผู้ให้บริการระบบคลาวด์
- แข็งแกร่งด้วยความสามารถในการปรับขนาดจากระบบขนาดเล็กไปจนถึงระบบที่ใหญ่มาก
จุดด้อย
- เนื่องจากมีองค์ประกอบที่เคลื่อนไหวมากมาย เช่น เซิร์ฟเวอร์ Kubernetes ที่จำเป็นในการจัดการรุ่นฟรีของ Pachyderm จึงมีช่วงการเรียนรู้ที่ชันกว่า
- Pachyderm อาจเป็นเรื่องยากที่จะรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ของบริษัท เนื่องจากมีส่วนประกอบทางเทคโนโลยีมากมาย
ราคา
คุณสามารถเริ่มใช้แพลตฟอร์มด้วยเซสชันชุมชน และสำหรับรุ่นองค์กร คุณต้องติดต่อผู้ขาย
7. เกตุ
ข้อมูลเมตาการสร้างแบบจำลองได้รับการจัดการโดยที่เก็บข้อมูลเมตา ML ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของสแต็ก MLOps สำหรับทุกเวิร์กโฟลว์ MLOps Neptune จะทำหน้าที่เป็นพื้นที่จัดเก็บข้อมูลเมตาแบบรวมศูนย์
คุณสามารถติดตาม แสดงภาพ และเปรียบเทียบโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงนับพันรายการได้ในที่เดียว ประกอบด้วยคุณลักษณะต่างๆ เช่น การติดตามการทดสอบ การลงทะเบียนโมเดล และการตรวจสอบโมเดล ตลอดจนอินเทอร์เฟซการทำงานร่วมกัน ประกอบด้วยเครื่องมือและไลบรารีต่างๆ มากกว่า 25 รายการ รวมทั้งการฝึกอบรมแบบจำลองและเครื่องมือปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์
คุณสามารถเข้าร่วมดาวเนปจูนโดยไม่ต้องใช้บัตรเครดิต บัญชี Gmail ก็เพียงพอแล้ว
ข้อดี
- การผสานรวมกับไปป์ไลน์ โฟลว์ codebase หรือเฟรมเวิร์กใดๆ ก็ทำได้ง่ายๆ
- การแสดงภาพแบบเรียลไทม์, API ที่ใช้งานง่าย และการสนับสนุนที่รวดเร็ว
- ด้วย Neptune คุณสามารถ "สำรองข้อมูล" ของข้อมูลการทดสอบทั้งหมดของคุณในตำแหน่งเดียว ซึ่งคุณสามารถกู้คืนได้ในภายหลัง
จุดด้อย
- แม้ว่าจะไม่ใช่โอเพ่นซอร์สทั้งหมด แต่รุ่นเดี่ยวก็น่าจะเพียงพอสำหรับการใช้งานส่วนตัว แม้ว่าการเข้าถึงดังกล่าวจะจำกัดเพียงหนึ่งเดือน
- มีข้อบกพร่องในการออกแบบเล็กน้อยที่พบ
ราคา
คุณสามารถเริ่มใช้แพลตฟอร์มด้วยแผนรายบุคคลซึ่งใช้ได้ฟรีสำหรับทุกคน ส่วนราคาเริ่มต้นที่ $150/เดือน
สรุป
ในโพสต์นี้ เราได้พูดถึงเครื่องมือการกำหนดเวอร์ชันข้อมูลที่ดีที่สุด เครื่องมือแต่ละอย่าง ตามที่เราเห็น มีชุดคุณลักษณะของตัวเอง บางตัวก็ฟรี ในขณะที่บางตัวต้องจ่ายเงิน บางรุ่นเหมาะกับรูปแบบธุรกิจขนาดเล็ก ขณะที่บางรุ่นเหมาะกับรูปแบบธุรกิจขนาดใหญ่มากกว่า
ด้วยเหตุนี้ คุณต้องเลือกซอฟต์แวร์ที่ดีที่สุดสำหรับวัตถุประสงค์ของคุณหลังจากชั่งน้ำหนักข้อดีและข้อเสีย เราขอแนะนำให้คุณทดสอบรุ่นทดลองใช้ฟรีก่อนซื้อผลิตภัณฑ์พรีเมียม
เขียนความเห็น