کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
ڈیٹا سائنسدان۔ اور مشین لرننگ کے پیشہ ور افراد ایک عام ڈیٹا سائنس پروجیکٹ میں مختلف اقسام کے ڈیٹا کی نمایاں تعداد سے نمٹتے ہیں۔ متعدد ماڈلز مختلف کنفیگریشنز اور فیچرز کے ساتھ تیار کیے گئے ہیں، نیز بہترین کارکردگی حاصل کرنے کے لیے پیرامیٹر ٹیوننگ کے متعدد تکرار۔
ایسے حالات میں، تمام ڈیٹا میں ترمیم اور ماڈل بنانے کے عمل کی ایڈجسٹمنٹ کی نگرانی اور پیمائش کی جانی چاہیے تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ کیا کام ہوا اور کیا نہیں۔ پچھلے ایڈیشن پر واپس جانے اور پچھلے نتائج کو دیکھنے کے قابل ہونا بھی ضروری ہے۔
ڈیٹا ورژن کنٹرول (DVC)، جو ڈیٹا کے انتظام، بنیادی ماڈل، اور تولیدی نتائج کو چلانے میں مدد کرتا ہے، ایک ایسی ٹیکنالوجی ہے جو ہمیں ان سب کی نگرانی کرنے کے قابل بناتی ہے۔
اس پوسٹ میں، ہم ڈیٹا ورژن کنٹرول، اور استعمال کرنے کے لیے بہترین ٹولز کو قریب سے دیکھیں گے۔ چلو شروع کریں.
ڈیٹا ورژن کنٹرول کیا ہے؟
تمام پروڈکشن سسٹمز کے لیے ورژننگ کی ضرورت ہے۔ تازہ ترین ڈیٹا تک رسائی کا ایک نقطہ۔ کوئی بھی وسیلہ جس میں اکثر ترمیم کی جاتی ہے، خاص طور پر ایک ہی وقت میں متعدد صارفین کے ذریعے، تمام تبدیلیوں پر نظر رکھنے کے لیے ایک آڈٹ ٹریل بنانے کی ضرورت ہوتی ہے۔
ورژن کنٹرول سسٹم اس بات کو یقینی بنانے کے لیے ذمہ دار ہے کہ ٹیم میں ہر کوئی ایک ہی صفحہ پر ہے۔ یہ اس بات کی ضمانت دیتا ہے کہ ٹیم میں موجود ہر شخص فائل کے تازہ ترین ورژن پر کام کر رہا ہے اور زیادہ اہم بات یہ ہے کہ ہر کوئی ایک وقت میں ایک ہی پروجیکٹ پر تعاون کر رہا ہے۔
اگر آپ کے پاس مناسب سامان ہے، تو آپ اسے کم سے کم کوشش کے ساتھ پورا کر سکتے ہیں!
اگر آپ قابل اعتماد ڈیٹا ورژن مینجمنٹ حکمت عملی استعمال کرتے ہیں تو آپ کے پاس مستقل ڈیٹا سیٹ اور آپ کی تمام تحقیق کا مکمل ذخیرہ ہوگا۔ اگر آپ تولیدی صلاحیت، ٹریس ایبلٹی، اور ML ماڈل کی تاریخ کا خیال رکھتے ہیں تو ڈیٹا ورژن بنانے والے ٹولز آپ کے ورک فلو کے لیے اہم ہیں۔
وہ آپ کو کسی آئٹم کا ورژن حاصل کرنے میں مدد کرتے ہیں، جیسے ڈیٹا سیٹ یا ماڈل کا ہیش، جسے آپ شناخت اور موازنہ کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ اس ڈیٹا ورژن کو اکثر آپ کے میٹا ڈیٹا مینجمنٹ سلوشن میں داخل کیا جاتا ہے تاکہ اس بات کی ضمانت دی جا سکے کہ آپ کی ماڈل ٹریننگ ورژن شدہ اور دہرائی جا سکتی ہے۔
بہترین ڈیٹا ورژن کنٹرول ٹولز
اب وقت آگیا ہے کہ دستیاب بہترین ڈیٹا ورژن کنٹرول سلوشنز کو دیکھیں، جنہیں آپ اپنے کوڈ کے ہر حصے پر نظر رکھنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
1. گٹ ایل ایف ایس
Git LFS پروجیکٹ استعمال کرنے کے لیے مفت ہے۔ Git کے اندر، بڑی فائلوں جیسے آڈیو نمونے، ویڈیوز، ڈیٹا بیس، اور تصاویر کو ٹیکسٹ پوائنٹرز کے ساتھ تبدیل کیا جاتا ہے، اور فائل کے مواد کو GitHub.com یا GitHub Enterprise جیسے ریموٹ سرور پر محفوظ کیا جاتا ہے۔
یہ آپ کو Git ٹو ورژن بہت بڑی فائلوں کو استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے — سائز میں کئی GB تک — بیرونی اسٹوریج کو استعمال کرتے ہوئے اپنے Git ریپوزٹریوں میں زیادہ میزبانی کریں، اور بڑی فائلوں کے ذخیروں کو زیادہ تیزی سے کلون اور بازیافت کریں۔ جب ڈیٹا مینجمنٹ کی بات آتی ہے، تو یہ ایک خوبصورت ہلکا حل ہے۔ Git کے ساتھ کام کرنے کے لیے، آپ کو کسی اضافی کمانڈ، اسٹوریج سسٹم، یا ٹول کٹس کی ضرورت نہیں ہے۔
یہ آپ کے ڈاؤن لوڈ کردہ معلومات کی مقدار کو محدود کرتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ کلوننگ اور ریپوزٹریز سے بڑی فائلوں کو بازیافت کرنا تیز تر ہوگا۔ پوائنٹر ہلکے مواد سے بنے ہیں اور LFS کی طرف اشارہ کرتے ہیں۔
نتیجے کے طور پر، جب آپ اپنے ریپو کو مرکزی ذخیرہ میں دھکیلتے ہیں، تو یہ تیزی سے اپ ڈیٹ ہوجاتا ہے اور کم جگہ لیتا ہے۔
پیشہ
- زیادہ تر کاروباروں کے ترقیاتی کام کے بہاؤ میں آسانی سے ضم ہوجاتا ہے۔
- اضافی حقوق کو سنبھالنے کی ضرورت نہیں ہے کیونکہ یہ وہی اجازتیں استعمال کرتا ہے جیسے Git ذخیرہ۔
خامیاں
- Git LFS آپ کے ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کے لیے سرشار سرورز کے استعمال کی ضرورت ہے۔ نتیجے کے طور پر، آپ کی ڈیٹا سائنس ٹیمیں مقفل ہو جائیں گی، اور آپ کے انجینئرنگ کے کام کا بوجھ بڑھ جائے گا۔
- بہت ماہر، اور ڈیٹا سائنس کے کام کے فلو کے بعد کے مراحل کے لیے مختلف ٹولز کے استعمال کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔
قیمتوں کا تعین
یہ سب کے لیے استعمال کرنے کے لیے مفت ہے۔
2. لیک ایف ایس
لیک ایف ایس ایک اوپن سورس ڈیٹا ورژننگ سلوشن ہے جو ڈیٹا کو S3 یا GCS میں اسٹور کرتا ہے اور اس میں گٹ جیسی برانچنگ اور کمٹمنٹ پیراڈائم ہے جو پیٹا بائٹس تک پہنچتا ہے۔
برانچنگ کی یہ حکمت عملی آپ کے ڈیٹا لیک ACID کے مطابق مختلف برانچوں میں ہونے والی تبدیلیوں کی اجازت دے کر بناتی ہے جو ایٹمی اور فوری طور پر تعمیر، انضمام، اور رول بیک کی جا سکتی ہیں۔
LakeFS ٹیموں کو ڈیٹا لیک سرگرمیاں تخلیق کرنے کے قابل بناتا ہے جو دوبارہ قابل، جوہری، اور ورژن والی ہیں۔ یہ منظر پر ایک نیا بچہ ہے، لیکن یہ ایک ایسی طاقت ہے جس کا حساب لیا جائے۔
یہ آپ کے ساتھ بات چیت کرنے کے لیے گٹ نما برانچنگ اور ورژن کنٹرول اپروچ کا استعمال کرتا ہے۔ ڈیٹا جھیل، ڈیٹا کے پیٹا بائٹس تک توسیع پذیر۔ exabyte پیمانے پر، آپ ورژن کنٹرول کی جانچ کر سکتے ہیں۔
پیشہ
- گٹ جیسی کارروائیوں میں برانچنگ، کمٹمنٹ، انضمام اور واپسی شامل ہیں۔
- پری کمٹ/مرج ہکس ڈیٹا CI/CD چیک کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔
- سادہ کلاؤڈ اسٹوریج جیسے S3 اور GCS کے لیے ACID ٹرانزیکشنز جیسی پیچیدہ خصوصیات فراہم کرتا ہے، جبکہ فارمیٹ غیر جانبدار رہتا ہے۔
- ریئل ٹائم میں ڈیٹا میں تبدیلیاں لوٹائیں۔
- آسانی سے ترازو، یہ بہت بڑی ڈیٹا جھیلوں کو ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ورژن کنٹرول دونوں ترقی اور پیداوار کی ترتیبات کے لیے فراہم کیا جا سکتا ہے۔
خامیاں
- LakeFS ایک نئی پروڈکٹ ہے، اس طرح فعالیت اور دستاویزات پچھلے حلوں کی نسبت زیادہ تیزی سے تبدیل ہو سکتی ہیں۔
- چونکہ یہ ڈیٹا ورژننگ پر مرکوز ہے، اس لیے آپ کو ڈیٹا سائنس ورک فلو کے مختلف حصوں کے لیے متعدد اضافی ٹولز استعمال کرنے کی ضرورت ہوگی۔
قیمتوں کا تعین
یہ سب کے لیے استعمال کرنے کے لیے مفت ہے۔
3. DVC
ڈیٹا ورژن کنٹرول ایک مفت ڈیٹا ورژننگ حل ہے جو ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ ایپلی کیشنز کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ ایک ایسا پروگرام ہے جو آپ کو کسی بھی زبان میں اپنی پائپ لائن کی وضاحت کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
بڑی فائلوں، ڈیٹا سیٹس، مشین لرننگ ماڈلز، کوڈ وغیرہ کا نظم کرکے، ٹول مشین لرننگ ماڈلز کو قابل اشتراک اور دوبارہ پیدا کرنے کے قابل بناتا ہے۔ یہ پروگرام ایک سادہ کمانڈ لائن فراہم کرنے میں گٹ کی برتری کی پیروی کرتا ہے جسے صرف چند مراحل میں ترتیب دیا جا سکتا ہے۔
جیسا کہ اس کے نام سے ظاہر ہوتا ہے، DVC صرف ڈیٹا ورژننگ کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ ٹیموں کے لیے پائپ لائنز اور مشین لرننگ ماڈلز کے انتظام میں بھی سہولت فراہم کرتا ہے۔
آخر میں، DVC آپ کی ٹیم کے ماڈلز کی مستقل مزاجی اور ان کی تکرار کو بہتر بنانے میں مدد کرے گا۔ کوڈ میں فائل کے پیچیدہ لاحقے اور تبصرے استعمال کرنے کے بجائے، فائدہ اٹھائیں۔ گٹ شاخیں نئے خیالات کو آزمانے کے لیے۔ سفر کرنے کے لیے، کاغذ اور پنسل کی بجائے خودکار میٹرک ٹریکنگ کا استعمال کریں۔
کے مسلسل بنڈل منتقل کرنے کے لیے مشین لرننگ ماڈلز، ڈیٹا، اور کوڈ کو پروڈکشن، دور دراز کے کمپیوٹرز، یا کسی ساتھی کے ڈیسک ٹاپ میں، آپ ایڈہاک اسکرپٹس کے بجائے پش/پل کمانڈز استعمال کر سکتے ہیں۔
پیشہ
- یہ ہلکا پھلکا، اوپن سورس ہے، اور تمام بڑے کلاؤڈ پلیٹ فارمز اور اسٹوریج کی اقسام کے ساتھ کام کرتا ہے۔
- لچکدار، فارمیٹ اور فریم ورک کا علمی، اور لاگو کرنا آسان ہے۔
- ہر ایم ایل ماڈل کے پورے ارتقاء کو اس کے ماخذ کوڈ اور ڈیٹا سے تلاش کیا جا سکتا ہے۔
خامیاں
- پائپ لائن مینجمنٹ اور ڈی وی سی ورژن کنٹرول ایک دوسرے سے جڑے ہوئے ہیں۔ اگر آپ کی ٹیم پہلے سے ہی کسی اور ڈیٹا پائپ لائن پروڈکٹ کو استعمال کر رہی ہے تو فالتو پن ہو گا۔
- چونکہ DVC ہلکا پھلکا ہے، اس لیے آپ کی ٹیم کو اضافی خصوصیات کو دستی طور پر ڈیزائن کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے تاکہ اسے مزید صارف دوست بنایا جا سکے۔
قیمتوں کا تعین
یہ سب کے لیے استعمال کرنے کے لیے مفت ہے۔
4. ڈیلٹا لیک
ڈیلٹا لیک ایک اوپن سورس اسٹوریج لیئر ہے جو ڈیٹا لیک کی وشوسنییتا کو بڑھاتی ہے۔ ڈیلٹا لیک سٹریمنگ اور بیچ ڈیٹا پروسیسنگ کے علاوہ ACID ٹرانزیکشنز اور قابل توسیع میٹا ڈیٹا مینجمنٹ کو سپورٹ کرتی ہے۔
یہ Apache Spark APIs کے ساتھ کام کرتا ہے اور آپ کی موجودہ ڈیٹا جھیل پر بیٹھتا ہے۔ ڈیلٹا شیئرنگ کاروبار میں محفوظ ڈیٹا شیئرنگ کے لیے دنیا کا پہلا کھلا پروٹوکول ہے، جس سے دوسرے کاروباروں کے ساتھ ڈیٹا کا تبادلہ ان کے کمپیوٹر سسٹم سے آزاد ہوتا ہے۔
ڈیلٹا لیکس پیٹا بائٹس ڈیٹا کو آسانی سے سنبھالنے کی صلاحیت رکھتی ہیں۔ میٹا ڈیٹا کو ڈیٹا کی طرح ذخیرہ کیا جاتا ہے، اور صارف اسے Describe Detail طریقہ استعمال کر کے حاصل کر سکتے ہیں۔ ڈیلٹا لیکس میں ایک ہی فن تعمیر ہے جو اسٹریم اور بیچ ڈیٹا دونوں کو پڑھ سکتا ہے۔
ڈیلٹا کا استعمال کرتے ہوئے اپسرٹس کرنا آسان ہے۔ یہ اپسرٹس یا ڈیلٹا ٹیبل میں ضم ہونے کا موازنہ SQL مرجز سے کیا جا سکتا ہے۔ آپ اسے کسی دوسرے ڈیٹا فریم سے ڈیٹا کو اپنے ٹیبل میں ضم کرنے اور اپ ڈیٹس، انسرٹس اور ڈیلیٹ کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
پیشہ
- بہت سی صلاحیتیں، جیسے ACID ٹرانزیکشنز اور مضبوط میٹا ڈیٹا مینجمنٹ، آپ کے موجودہ ڈیٹا اسٹوریج سلوشن میں دستیاب ہو سکتی ہیں۔
- ڈیلٹا جھیل اب پیٹا بائٹ پیمانے پر اربوں پارٹیشنز اور فائلوں کے ساتھ میزوں کا آسانی سے انتظام کر سکتی ہے۔
- دستی ڈیٹا ورژن کنٹرول اور ڈیٹا کے دیگر خدشات کی ضرورت کو کم کرتا ہے، جس سے ڈویلپرز کو اپنی ڈیٹا لیکس کے اوپری حصے پر مصنوعات تیار کرنے پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
خامیاں
- جیسا کہ یہ اسپارک اور بہت بڑے ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا، ڈیلٹا جھیل کو عام طور پر زیادہ تر کاموں کے لیے اوور کِل کیا جاتا ہے۔
- یہ ایک وقف شدہ ڈیٹا فارمیٹ کے استعمال کی ضرورت ہے، جو اس کی لچک کو محدود کرتا ہے اور اسے آپ کی موجودہ شکلوں سے مطابقت نہیں رکھتا ہے۔
قیمتوں کا تعین
یہ سب کے لیے استعمال کرنے کے لیے مفت ہے۔
5. ڈولٹ
ڈولٹ ایک ایس کیو ایل ڈیٹا بیس ہے جو کہ گٹ ریپوزٹری کی طرح فورکنگ، کلوننگ، برانچنگ، ضم، دھکا، اور کھینچتا ہے۔ ورژن کنٹرول ڈیٹا بیس کے صارف کے تجربے کو بہتر بنانے کے لیے، Dolt ڈیٹا اور ڈھانچے کو مطابقت پذیری میں تبدیل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
یہ آپ اور آپ کے ساتھی کارکنوں کے لیے تعاون کرنے کا ایک بہترین ٹول ہے۔ آپ Dolt سے اسی طرح جڑ سکتے ہیں جس طرح آپ کسی دوسرے MySQL ڈیٹا بیس سے کرتے ہیں اور سوالات چلاتے ہیں یا SQL کمانڈز کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا میں تبدیلیاں کرتے ہیں۔
جب ڈیٹا ورژننگ کی بات آتی ہے تو ڈولٹ ایک قسم کا ہوتا ہے۔ ڈولٹ ایک ڈیٹا بیس ہے، جیسا کہ کچھ دوسرے حلوں کے برخلاف ہے جو صرف ڈیٹا کو ورژن بناتے ہیں۔ جبکہ سافٹ ویئر فی الحال اپنے ابتدائی مراحل میں ہے، مستقبل قریب میں اسے Git اور MySQL کے ساتھ مکمل طور پر ہم آہنگ کرنے کی امیدیں ہیں۔
تمام کمانڈز جو آپ Git کے ساتھ استعمال کرنے سے واقف ہیں وہ بھی Dolt کے ساتھ کام کریں گے۔ کمانڈ لائن انٹرفیس کا استعمال کرتے ہوئے گٹ ورژن فائلیں، ڈولٹ ورژن ٹیبلز، CSV فائلیں درآمد کریں، اپنی تبدیلیوں کا ارتکاب کریں، انہیں ریموٹ پر شائع کریں، اور اپنے ساتھی کی تبدیلیوں کو ضم کریں۔
پیشہ
- ہلکا پھلکا اور اوپن سورس حصے میں.
- مزید غیر واضح انتخاب کے مقابلے میں، اس کا ایک ایس کیو ایل انٹرفیس ہے، جو ڈیٹا تجزیہ کاروں کے لیے اسے زیادہ قابل رسائی بناتا ہے۔
خامیاں
- دیگر ڈیٹا بیس ورژن کے متبادل کے مقابلے میں، Dolt اب بھی ایک ترقی پذیر پروڈکٹ ہے۔
- چونکہ ڈولٹ ایک ڈیٹا بیس ہے، اس لیے فوائد حاصل کرنے کے لیے آپ کو اپنا ڈیٹا اس میں منتقل کرنا چاہیے۔
قیمتوں کا تعین
کمیونٹی سیشن کو استعمال کرنے کے لیے ہر ایک کا استقبال ہے۔ پلیٹ فارم پریمیم قیمت فراہم نہیں کرتا ہے۔ اس کے بجائے، آپ کو فراہم کنندہ سے رابطہ کرنا چاہیے۔
6. Pachyderm
Pachyderm ایک مفت ڈیٹا سائنس ورژن کنٹرول سسٹم ہے جس میں بہت ساری خصوصیات ہیں۔ Pachyderm Enterprise ایک طاقتور ڈیٹا سائنس پلیٹ فارم ہے جو انتہائی محفوظ ماحول میں بڑے پیمانے پر تعاون کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
Pachyderm فہرست کے چند ڈیٹا سائنس پلیٹ فارمز میں سے ایک ہے۔ Pachyderm کا مقصد ایک ایسا پلیٹ فارم مہیا کرنا ہے جو مکمل ڈیٹا سائیکل کا انتظام کرتا ہے اور مشین لرننگ ماڈلز کے نتائج کو نقل کرنا آسان بناتا ہے۔ Pachyderm اس تناظر میں "ڈیٹا کا ڈاکر" کے نام سے جانا جاتا ہے۔ Pachyderm Docker کنٹینرز کا استعمال کرتے ہوئے آپ کے عملدرآمد کے ماحول کو پیک کرتا ہے۔ یہ ایک ہی نتائج کو نقل کرنا آسان بناتا ہے۔
ڈیٹا سائنسدان اور DevOps ٹیمیں ڈوکر کے ساتھ ورژن والے ڈیٹا کے امتزاج کی بدولت اعتماد کے ساتھ ماڈلز تعینات کر سکتی ہیں۔ ایک موثر اسٹوریج سسٹم کی بدولت، سٹرکچرڈ اور غیر ساختہ ڈیٹا کے پیٹا بائٹس کو برقرار رکھا جا سکتا ہے جبکہ سٹوریج کے اخراجات کو کم سے کم رکھا جاتا ہے۔
پائپ لائن کے تمام مراحل کے دوران، فائل پر مبنی ورژننگ تمام ڈیٹا اور نمونوں کے لیے ایک مکمل آڈٹ ریکارڈ فراہم کرتی ہے، بشمول انٹرمیڈیٹ آؤٹ پٹ۔ ٹول کی بہت سی صلاحیتیں ان ستونوں سے چلتی ہیں، جو ٹیموں کو اس سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانے میں مدد کرتی ہیں۔
پیشہ
- کنٹینرز کی بنیاد پر، آپ کے ڈیٹا کا ماحول پورٹیبل اور کلاؤڈ فراہم کنندگان کے درمیان منتقل کرنا آسان ہوگا۔
- مضبوط، چھوٹے سے انتہائی بڑے سسٹم تک پیمانہ کرنے کی صلاحیت کے ساتھ۔
خامیاں
- چونکہ بہت سے متحرک عناصر ہیں، جیسے کہ Pachyderm کے مفت ایڈیشن کو ہینڈل کرنے کے لیے Kubernetes سرور ضروری ہے، اس لیے سیکھنے کا ایک تیز رفتار وکر ہے۔
- Pachyderm کو کمپنی کے موجودہ بنیادی ڈھانچے میں شامل کرنا مشکل ہو سکتا ہے کیونکہ اس کے بہت سے تکنیکی اجزاء ہیں۔
قیمتوں کا تعین
آپ کمیونٹی سیشن کے ساتھ پلیٹ فارم کا استعمال شروع کر سکتے ہیں اور انٹرپرائز ایڈیشن کے لیے، آپ کو وینڈر سے رابطہ کرنا ہوگا۔
7. نےپربیون
ماڈل بلڈنگ میٹا ڈیٹا کا انتظام ML میٹا ڈیٹا اسٹور کے ذریعے کیا جاتا ہے، جو MLOps اسٹیک کا ایک اہم پہلو ہے۔ ہر MLOps ورک فلو کے لیے، Neptune مرکزی میٹا ڈیٹا اسٹوریج کے طور پر کام کرتا ہے۔
آپ ایک ہی جگہ پر ہزاروں مشین لرننگ ماڈلز کا ٹریک رکھ سکتے ہیں، ان کا تصور کر سکتے ہیں اور ان کا موازنہ کر سکتے ہیں۔ اس میں تجربات سے باخبر رہنے، ماڈل رجسٹری، اور ماڈل کی نگرانی کے ساتھ ساتھ ایک باہمی تعاون کے ساتھ انٹرفیس جیسی خصوصیات شامل ہیں۔ اس میں 25 سے زیادہ مختلف ٹولز اور لائبریریاں شامل ہیں جن میں متعدد ماڈل ٹریننگ اور ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ ٹولز شامل ہیں۔
آپ اپنا کریڈٹ کارڈ استعمال کیے بغیر نیپچون میں شامل ہو سکتے ہیں۔ اس کی جگہ جی میل اکاؤنٹ ہی کافی ہوگا۔
پیشہ
- کسی بھی پائپ لائن، بہاؤ، کوڈبیس، یا فریم ورک کے ساتھ انضمام آسان ہے۔
- ریئل ٹائم ویژولائزیشنز، آسان API، اور فوری مدد
- نیپچون کے ساتھ، آپ ایک جگہ پر اپنے تمام تجربات کے ڈیٹا کا "بیک اپ" بنا سکتے ہیں، جسے آپ بعد میں بازیافت کر سکتے ہیں۔
خامیاں
- اگرچہ مکمل طور پر اوپن سورس نہیں ہے، ایک انفرادی ورژن ممکنہ طور پر نجی استعمال کے لیے کافی ہوگا، حالانکہ اس طرح کی رسائی ایک ماہ تک محدود ہے۔
- ڈیزائن کی چند چھوٹی خامیاں ہیں۔
قیمتوں کا تعین
آپ انفرادی منصوبے کے ساتھ پلیٹ فارم کا استعمال شروع کر سکتے ہیں جو ہر کسی کے لیے مفت ہے۔ قیمتوں کا سیکشن $150/ماہ سے شروع ہوتا ہے۔
نتیجہ
اس پوسٹ میں، ہم نے ڈیٹا ورژن بنانے کے بہترین ٹولز پر تبادلہ خیال کیا۔ ہر ٹول، جیسا کہ ہم نے دیکھا ہے، اس کی اپنی خصوصیات ہیں۔ کچھ مفت تھے، جبکہ دوسروں کو ادائیگی کی ضرورت تھی۔ کچھ چھوٹے کاروباری ماڈل کے لیے موزوں ہیں، جبکہ دیگر بڑے کاروباری ماڈل کے لیے بہتر ہیں۔
نتیجے کے طور پر، آپ کو فوائد اور نقصانات کا وزن کرنے کے بعد اپنے مقاصد کے لیے بہترین سافٹ ویئر کا انتخاب کرنا چاہیے۔ ہم حوصلہ افزائی کرتے ہیں کہ آپ پریمیم پروڈکٹ خریدنے سے پہلے مفت آزمائشی ورژن کی جانچ کریں۔
جواب دیجئے