添加到 ChromelakeFS Cloud 为对象存储提供类似 Git 的版本控制和分支管理，允许对数据集进行分支、提交、合并与恢复，支持并行实验、可追溯性和与大数据处理工具集成。
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LakeFS Cloud 为数据湖提供类似 Git 的版本控制，使团队能够直接在 Amazon S3、Google Cloud Storage 或 Azure Blob Storage 等对象存储上通过分支、提交、合并和恢复操作来管理大规模数据集。[1][2][3] 它支持隔离数据分支进行实验、模型训练和故障排除，而不影响生产数据，确保机器学习工作流程的可重复性并降低数据漂移风险。[1][3]主要功能包括跟踪数据沿袭、审核更改以及与 Apache Spark、Hive、Airflow 和 Apache Iceberg 等工具集成以实现可扩展的处理和治理。[1][3][5][7] LakeFS Cloud 作为现有存储之上的安全层运行，使用预签名 URL 来处理数据访问而无需直接暴露，即使在多租户环境中也能保持隔离，同时符合 SOC2 等安全标准。 [2]此设置通过垃圾收集和浅克隆等价物等功能促进数据管道、协作 MLOps 和高效存储的 CI/CD。[2][3][6] 它与混合云设置、Red Hat OpenShift AI 等 Kubernetes 平台以及开放表格式兼容，可简化本地、云和边缘环境中的数据工程任务。[5][7]
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