我們很高興地宣布推出lakeFS Mount，這是一款功能強大的新lakeFS客戶端，旨在簡化您的資料工作流程。
LakeFS Mount 讓您可以將 LakeFS 儲存庫（或儲存庫中的路徑）作為本機目錄安裝在任何工作站或伺服器上，為您的資料操作 帶來前所未有的輕鬆和高效。
但安裝到底是什麼意思呢？
掛載檔案系統是指使儲存在遠端位置（如物件儲存）的資料看起來就像是本機檔案系統的一部分，從而無需安裝和配置 SDK 以及編寫自訂資料載入程式碼即可實現無縫存取。
掛載lakeFS儲存庫
LakeFS Mount 適合誰？
LakeFS Mount是為資料科學家和機器學習從業者量身定制的。無論您是製作模型原型、運行複雜的實驗還是從頭開始訓練大型模型，lakeFS Mount 都能讓您的生活變得更輕鬆。讓我們更詳細地了解 3 個常見好處。
透過無縫整合簡化工作流程
LakeFS Mount 的突出功能之一是它能夠與您現有的程式碼和工作流程順利整合。無需進行大量修改或重寫。透過簡單地安裝lakeFS儲存庫，任何可以 新加坡 WhatsApp 號碼數據 讀寫檔案的現有程式碼現在都可以存取lakeFS。這意味著您可以繼續使用您最喜歡的工具和函式庫，而不會受到任何干擾。
在實踐中，這意味著大多數機
器學習專案可以從構思和早期實驗（在本地目錄中使用小型資料集）一直到生產（需要大型分散式存儲，所有這些都使用完全相同的程式碼。
當事情從開發轉向生產時
這減少了「它在我的機器上運行」類型的 線玩視頻遊戲時進行直播來賺 驚喜。在這種情況下，程式碼必須更改以使用更複雜的儲存形式 – 更不用說所使用的庫根本不支援所需的物件儲存介面（或效能較差）的情況。
性能針對高要求的數據科
學家進行了最佳化
雖然 LakeFS Mount 非常容易使用，但它不會影響效能。它採用高級 I/O 模式，例如：
元資料預取：利用lakeFS的高效 人工智慧數據 元資料儲存來避免昂貴的伺服器往返來列出和聲明文件
內容可尋址檔案快取：根據其 LakeFS 身分有效快取數據，以允許快速隨機訪問
延遲獲取：僅在實際需要
時獲取數據，優化速度和資源使用
這些優化確保 LakeFS Mount 可以處理最苛刻的工作負載，防止昂貴的 GPU 在訓練運行期間因物件儲存存取時間而成為瓶頸。詳細了解LakeFS Mount 如何針對高效能和深度學習工作負載進行最佳化。
加速開發和生產工作流程
借助 LakeFS Mount，與外部資料來源整合的負擔已成為過去。這使您可以專注於您最擅長的事情：建立和部署創新的機器學習模型。在生產中，lakeFS Mount 的效能最佳化可確保您的模型高效運行，從而充分利用您的硬體投資。
資料量的成長是用資料湖取代傳統分析資料庫的催化劑。雖然數據湖能夠處理大量數據，但它們並沒有為我們提供分析資料庫的所有功能……但我們並沒有屈服於這種權衡，出現了一組技術來縮小這一差距，同時保留所有最好的功能資料湖的一部分。
資料湖使用物件儲存來儲存資料
與分析資料庫相反，我們需要一個模式來寫入數據，而資料湖允許我們將檔案放入物件儲存中，然後使用技術來讀取和分析資料。但是資料庫在其目錄中維護的模式（本質上是資料庫管理層）現在在我們的資料湖中缺失了。
換句話說，我們從資料庫遷
移到可擴展性更高但管理性較差的資料湖環境。
對於我們數據從業人員來說意味著什麼？
資料湖：收益和損失
什麼是資料湖
資料湖的優點包括：
出色的寫入效能－這無疑是
資料湖的最大優勢。
不需要模式——我們可以將東西放入存儲中，並且由於它是高度並行的，所以我們可以並行寫入大量數據，而無需考慮讀取 沙特阿拉伯 WhatsApp 號碼數據 數據時會發生什麼。
適合所有資料類型——我們可以使用任何我們認為合適的資料格式，甚至不必與其保持一致，因為這個問
題轉移到了讀取階段
這讓我們在編寫結構化或非結構化資料時擁有很大的自由度和高效能。
高度可擴展－資料湖的可擴展性與團隊需要處理的不斷增長的資料量相符。
高度耐用性－可用性問題很少見，即使對於雲端管理的物件儲存也是如此。 S3的耐用性是11個9，這真是太神奇了。
也就是說，如果我們以前
使用分析資料庫（提供 OLAP 的資料庫），資料湖也會讓我們損失很多。
我們丟失了很多對於管 並在人們透過您的連結購買時賺 理資料（尤其是結構化資料）非常有用的東西：
模式執行和演化——當我們使用資料庫時，模式被強制執行並且它可以安全地演化。
讀取效能（二級索引） ——物件儲存允許主索引，如果資料在物件儲存中正確組織，它們會非常有效率。
但它們沒有任何可以使用
的二級索引，而這正是 OLAP 資料庫的強大之處。
ACID 保證和事務性－資料庫 提供 ACID 保證（原子性、一致性、隔離性、持久性），這些保障措施可確保事務在其他事務開始解決並發問題之前結束。
可變性：追加、插入、刪除、更新——如果我們在資料庫中有一個表格並且想要刪除一行，我們可以使用
所有這些功能物件儲存是
不可變的，因此如果我們想要更改文件中的一行，我們需要重寫整個文件並替換它。
標準介面（SQL） ——結構化資料 人工智慧數據 的資料庫有一個標準介面；這就是 SQL。使用 SQL 存取物件儲存中的資料需要採用其他技術。
細粒度存取控制－物件儲存也提供存取控制，但在檔案或分區層級。資料庫可以提供更精細的存取控制。
那麼，我們如何才能挽回因資料湖的出現而失去的東西，同時又保持其獨特的優勢呢？
我們擁有的資料基礎設施元件
使我們能夠做比資料庫提供的更多的事情。讓我們仔細看看開放表格式、元儲存和資料版本控制系統，看看它們如何提供幫助。
物件儲存儲存文件，其格式可以是 Parquet、CSV 或您選擇使用的任何格式。但是當您直接存取儲存中的資料時，您看到的是檔案清單。我們希望能夠獲得表格的抽象，並將資料視為儲存在表中，以獲得我們在資料管理中遺失的東西。
