Data versioning dvc lakefs
Waarom data versioning nodig is
In machine learning is data net zo belangrijk als code, maar wordt het vaak minder goed beheerd. Zonder data versioning is het moeilijk om te reproduceren welk model op welke data is getraind, wat debugging en auditing bemoeilijkt [citation:11]. Data versioning lost dit op door datasets een versienummer te geven en wijzigingen bij te houden. Dit is essentieel voor reproduceerbaarheid: als een model in productie problemen geeft, moet kunnen worden achterhaald welke dataversie is gebruikt. Het is ook belangrijk voor compliance en governance, vooral in gereguleerde sectoren. Twee prominente tools zijn DVC (Data Version Control) en LakeFS.
DVC vs. LakeFS
DVC werkt naast Git. Het slaat kleine metadata-bestanden op in Git, terwijl de grote databestanden op externe opslag (zoals S3) worden bewaard. DVC is populair vanwege de eenvoud en integratie met bestaande Git-workflows [citation:18]. Het is ideaal voor modelgerichte teams die reproduceerbare experimenten willen. LakeFS werkt anders: het is een opslaglaag die bovenop object storage (S3, GCS, Azure Blob) ligt en Git-achtige semantiek toevoegt aan de datalake. Gebruikers kunnen branches maken, commits doen en mergen, zonder terabytes aan data te kopiëren [citation:18]. LakeFS is geschikt voor grote organisaties waar meerdere teams op dezelfde datalake werken en waar governance en isolatie belangrijk zijn [citation:11]. Beide tools kunnen naast elkaar bestaan: DVC voor modelartefacten en LakeFS voor de datalake zelf.