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LakeFS Cloud fornisce un controllo della versione simile a Git per i data Lake, consentendo ai team di gestire set di dati su larga scala con operazioni di ramificazione, commit, unione e ripristino direttamente su storage di oggetti come Amazon S3, Google Cloud Storage o Azure Blob Storage.[1][2][3]
Supporta rami di dati isolati per la sperimentazione, l'addestramento dei modelli e la risoluzione dei problemi senza influire sui dati di produzione, garantendo la riproducibilità nei flussi di lavoro di apprendimento automatico e riducendo i rischi di deriva dei dati.[1][3] Le funzionalità principali includono il monitoraggio della derivazione dei dati, il controllo delle modifiche e l'integrazione con strumenti come Apache Spark, Hive, Airflow e Apache Iceberg per elaborazione e governance scalabili.[1][3][5][7]
LakeFS Cloud funziona come un livello sicuro sopra lo storage esistente, utilizzando URL prefirmati per gestire l'accesso ai dati senza esposizione diretta, mantenendo l'isolamento anche in ambienti multi-tenant e rispettando gli standard di sicurezza come SOC2.[2] Questa configurazione facilita CI/CD per pipeline di dati, MLOps collaborativi e archiviazione efficiente attraverso funzionalità come la garbage collection e gli equivalenti di clonazione superficiale.[2][3][6]
Compatibile con configurazioni di cloud ibrido, piattaforme Kubernetes come Red Hat OpenShift AI e formati di tabelle aperte, semplifica le attività di ingegneria dei dati in ambienti on-premise, cloud ed edge.[5][7]
Sito web: lakefs.io
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