lakeFS Cloud

LakeFS Cloud fournit un contrôle de version de type Git pour les lacs de données, permettant aux équipes de gérer des ensembles de données à grande échelle avec des opérations de branchement, de validation, de fusion et d'annulation directement sur le stockage d'objets comme Amazon S3, Google Cloud Storage ou Azure Blob Storage.[1][2][3]

Il prend en charge les branches de données isolées pour l'expérimentation, la formation de modèles et le dépannage sans affecter les données de production, garantissant la reproductibilité des flux de travail d'apprentissage automatique et réduisant les risques de dérive des données.[1][3] Les fonctionnalités clés incluent le suivi du traçage des données, l'audit des modifications et l'intégration avec des outils tels qu'Apache Spark, Hive, Airflow et Apache Iceberg pour un traitement et une gouvernance évolutifs.[1][3][5][7]

LakeFS Cloud fonctionne comme une couche sécurisée au-dessus du stockage existant, utilisant des URL pré-signées pour gérer l'accès aux données sans exposition directe, maintenant l'isolation même dans les environnements multi-locataires tout en respectant les normes de sécurité telles que SOC2.[2] Cette configuration facilite le CI/CD pour les pipelines de données, les MLOps collaboratifs et le stockage efficace grâce à des fonctionnalités telles que le garbage collection et les équivalents de clonage superficiel.[2][3][6]

Compatible avec les configurations de cloud hybride, les plates-formes Kubernetes comme Red Hat OpenShift AI et les formats de table ouverte, il rationalise les tâches d'ingénierie des données dans les environnements sur site, cloud et Edge.[5][7]

Site Web : lakefs.io

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