lakeFS Cloud

lakeFS Cloud ให้การควบคุมเวอร์ชันที่คล้ายกับ Git สำหรับ Data Lake ซึ่งช่วยให้ทีมสามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยการแตกสาขา คอมมิต ผสาน และย้อนกลับการดำเนินการได้โดยตรงบนพื้นที่จัดเก็บอ็อบเจ็กต์ เช่น Amazon S3, Google Cloud Storage หรือ Azure Blob Storage[1][2][3]

รองรับสาขาข้อมูลที่แยกออกมาสำหรับการทดลอง การฝึกโมเดล และการแก้ไขปัญหาโดยไม่ส่งผลกระทบต่อข้อมูลการผลิต ช่วยให้มั่นใจถึงความสามารถในการทำซ้ำในเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิง และลดความเสี่ยงของการเบี่ยงเบนของข้อมูล[1][3] ความสามารถหลัก ได้แก่ การติดตามสายเลือดของข้อมูล การตรวจสอบการเปลี่ยนแปลง และการบูรณาการกับเครื่องมือต่างๆ เช่น Apache Spark, Hive, Airflow และ Apache Iceberg สำหรับการประมวลผลและการกำกับดูแลที่ปรับขนาดได้[1][3][5][7]

lakeFS Cloud ทำงานเป็นเลเยอร์ที่ปลอดภัยบนพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่มีอยู่ โดยใช้ URL ที่ลงนามล่วงหน้าเพื่อจัดการการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ต้องเปิดเผยโดยตรง รักษาการแยกตัวแม้ในสภาพแวดล้อมที่มีผู้เช่าหลายราย ในขณะเดียวกันก็ปฏิบัติตามมาตรฐานความปลอดภัย เช่น SOC2[2] การตั้งค่านี้อำนวยความสะดวก CI/CD สำหรับไปป์ไลน์ข้อมูล MLOps ที่ทำงานร่วมกัน และพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพผ่านฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การรวบรวมขยะและการโคลนแบบตื้นที่เทียบเท่ากัน[2][3][6]

เข้ากันได้กับการตั้งค่าคลาวด์แบบไฮบริด แพลตฟอร์ม Kubernetes เช่น Red Hat OpenShift AI และรูปแบบตารางแบบเปิด ช่วยให้งานวิศวกรรมข้อมูลมีความคล่องตัวในสภาพแวดล้อมภายในองค์กร ระบบคลาวด์ และ Edge[5][7]

เว็บไซต์: lakefs.io

ข้อความปฏิเสธความรับผิดชอบ: WebCatalog ไม่ได้ประกอบกิจการร่วม ไม่ได้รับอนุญาต ไม่ได้รับการรับรองโดยหรือเชื่อมโยงกับ lakeFS Cloud อย่างเป็นทางการไม่ว่าในทางหนึ่งทางใด ชื่อผลิตภัณฑ์ โลโก้ และแบรนด์ทั้งหมด เป็นทรัพย์สินของเจ้าของที่เกี่ยวข้อง