lakeFS Cloud

LakeFS Cloud는 데이터 레이크에 대해 Git과 유사한 버전 제어를 제공하므로 팀은 Amazon S3, Google Cloud Storage 또는 Azure Blob Storage와 같은 개체 스토리지에서 직접 분기, 커밋, 병합 및 되돌리기 작업을 통해 대규모 데이터 세트를 관리할 수 있습니다.[1][2][3]

생산 데이터에 영향을 주지 않고 실험, 모델 교육 및 문제 해결을 위해 격리된 데이터 분기를 지원하여 기계 학습 워크플로의 재현성을 보장하고 데이터 드리프트 위험을 줄입니다.[1][3] 주요 기능에는 데이터 계보 추적, 변경 사항 감사, 확장 가능한 처리 및 거버넌스를 위한 Apache Spark, Hive, Airflow, Apache Iceberg 등의 도구와의 통합이 포함됩니다.[1][3][5][7]

LakeFS Cloud는 기존 스토리지 위에서 보안 계층으로 작동하여 미리 서명된 URL을 사용하여 직접 노출 없이 데이터 액세스를 처리하고 SOC2와 같은 보안 표준을 준수하는 동시에 다중 테넌트 환경에서도 격리를 유지합니다.[2] 이 설정은 가비지 수집 및 얕은 복제와 같은 기능을 통해 데이터 파이프라인, 협업 MLOps 및 효율적인 스토리지를 위한 CI/CD를 용이하게 합니다.[2][3][6]

하이브리드 클라우드 설정, Red Hat OpenShift AI와 같은 Kubernetes 플랫폼 및 오픈 테이블 형식과 호환되므로 온프레미스, 클라우드 및 엣지 환경 전반에서 데이터 엔지니어링 작업을 간소화합니다.[5][7]

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