Veri Sürüm Kontrolü: Yazılımdan Veri Dünyasına

Seda KAYADEMİR 28 Kasım 2023 Büyük Veri, Veri Bilimi 0 487 1110 kelime - 7 dakika23

Bu yazıya puan ver

(No Ratings Yet)

Yazılım dünyasında vazgeçilmez bir unsur olan sürüm kontrolü (version control), son yıllarda veri yönetimi ve analizinde de kendine sağlam bir yer edinmeye başladı. Peki, bu kavram nereden ortaya çıktı ve veri dünyasında neden bu kadar önemli hale geldi?

Yazılımın Dünyasında Sürüm Kontrolü

Yazılım geliştirme süreçlerinde, bir projenin değişimlerini takip etmek, farklı versiyonlarını yönetmek ve ekip üyeleri arasında işbirliği sağlamak için sürüm kontrol sistemleri (VCS – Version Control System) kullanılır. Özellikle Git gibi araçlar, kod dosyalarındaki değişiklikleri, versiyonları ve bunları gerçekleştirenleri izlemeye yarar. Bu, hataların yönetilmesini kolaylaştırır, eş zamanlı çalışmayı mümkün kılar ve geliştirme sürecini daha verimli hale getirir.

Veri Dünyasında Sürüm Kontrolü

Veri bilimi, büyük veri analizi ve veri yönetimi gibi alanlarda da benzer bir ihtiyaç doğdu. Büyük veri projelerinde, farklı veri setlerinin oluşturulması, değişikliklerin izlenmesi ve yönetilmesi, analiz süreçlerinin takibi gibi gereklilikler, veri sürüm kontrolü (data version control) kavramının doğmasına neden oldu.

Veri Sürüm Kontrolünün Önemi

Veri sürüm kontrolü, veri setlerinin farklı versiyonlarının yönetilmesini, değişikliklerin geriye dönük olarak takip edilmesini ve geçmiş veri durumlarına erişim sağlanmasını mümkün kılar. Veri bilimcileri ve analistler, bu sayede projelerinde güvenilirliklerini artırabilir ve farklı veri setleri üzerinde çalışırken daha sağlam bir zeminde ilerleyebilirler.

Data Version Control Approaches

Şekil1: Örnek bir kullanıcı veri kümesinin tam bir kopyasını günlük olarak kaydederek sürüm oluşturma.[1]

Tam Veri Çoğaltma (Full data duplication) Yaklaşımı

Bu yaklaşım, her değişiklikte tam bir kopya oluşturarak veri kümesinin zaman içinde nasıl değiştiğini incelemek için kullanılır. Her değişiklikte tam bir veri seti kopyalanır ve bu kopyalar farklı versiyonları temsil eder. Ancak, bu yöntem, yalnızca küçük veri kümeleri için uygun olup depolama açısından verimsizdir.

Tablolarda Veri İlgisi için Meta Verileri Kullanma (Using metadata for data relevance in tables) Yaklaşımı

Bu yaklaşım, valid_from ve valid_to gibi iki meta veri sütunu ekleyerek ve koruyarak daha verimli ve kademeli bir sürüm oluşturma sağlar. Veri setlerindeki değişiklikleri bu meta veri sütunları aracılığıyla takip eder ve geçmiş durumları geriye dönük olarak korur. Ancak, sürümlerle yalnızca meta veri sütunlarındaki sorgularla etkileşim kurulabilir ve tabloların büyümesi performans kısıtlamalarına neden olabilir.

Tam Veri Sürüm Kontrolü (Full data version control) Yaklaşımı

Bu yaklaşım, veri ortamının tamamen sürümlendirilmesini sağlar. Veri depolama alanını azaltmak için değiştirilmemiş veri öğelerinin kopyalarını oluşturmadan çalışır. Sürüm oluşturma, sürümü silme ve sürümleri karşılaştırma gibi işlemleri doğrudan destekler. Bu yöntem, veri ölçeği, biçimi veya depolama konumu ne olursa olsun iyi çalışabilir.

Veri Sürüm Kontrolü Araçları

Veri sürüm kontrolü, veri setlerinin farklı versiyonlarını izlemek, değişiklikleri yönetmek ve geçmiş durumlarına geri dönmek için kullanılan çeşitli araçlar ve yaklaşımları içerir. İşte bu alandaki bazı ana araçlar:

LakeFS: Büyük veri depolama sistemlerinde veri sürüm kontrolü sağlamak için kullanılan açık kaynaklı bir sistemdir. LakeFS, büyük veri setleri üzerinde yapılan değişiklikleri izlemek, farklı versiyonları saklamak ve geçmiş durumlara geri dönmek için kullanılır. Ayrıca, güvenli bir sürüm kontrolü sunar ve veri setlerinin geçmiş durumlarına kolay erişim sağlar. Bu özellikleri sayesinde, büyük veri projelerinde veri sürüm kontrolünü etkin bir şekilde sağlar.
Dolt: SQL tabanlı veritabanlarındaki değişiklikleri takip etmek için kullanılan bir araçtır. Git benzeri bir yapıya sahip olan Dolt, SQL tabanlı veritabanlarında yapılan değişiklikleri izler, farklı versiyonları saklar ve bu versiyonlar arasında geçiş yapmayı sağlar. Özellikle SQL tabanlı veritabanlarında yapılan değişiklikleri kolayca izlemek ve sürüm kontrolünü etkinleştirmek için tercih edilir.
Git LFS (Large File Storage): Büyük dosyaların depolanması ve sürüm kontrolü için kullanılan bir araçtır. Özellikle büyük veri dosyalarını yönetmek için idealdir. Git LFS, büyük dosyaların etkin bir şekilde sürüm kontrolü altında tutulmasını sağlar ve depolama alanını optimize eder. Bu sayede, büyük dosyaların yönetimi ve takibi daha kolay hale gelir.
DVC (Data Version Control): Veri ve model sürümlerini yönetmek için kullanılan bir araçtır. Sadece veri setlerini değil, aynı zamanda veri bilimi modellerinin de sürümlerini takip etmek için kullanılır. DVC, veri bilimi projelerinde veri ve model sürümlerini etkin bir şekilde yönetmeyi sağlar. Bu sayede, veri bilimciler ve analistler projelerinde daha güvenilir ve tutarlı bir şekilde çalışabilirler.
Nessie Project: Veri göllerinde veri sürüm kontrolünü sağlamak için kullanılan açık kaynaklı bir projedir. Veri sürümleme süreçlerini kolaylaştırır ve veri setlerinin güvenli bir şekilde sürüm kontrolünü sağlar. Özellikle büyük ve karmaşık veri yapılarına sahip olan veri göllerinde sürüm kontrolünü kolaylaştırır ve veri setlerinin güvenliğini artırır. Nessie Project, veri yönetiminde güvenilirlik ve tutarlılık sağlamak için önemli bir araçtır.

Özetle, veri sürüm kontrolü, yazılım dünyasında sıkça kullanılan sürüm kontrolü prensiplerinin, veri dünyasına adapte edilmiş halidir. Gelişen veri dünyasında, veri sürüm kontrolünün önemi giderek artacak gibi görünüyor. Tekrar görüşmek üzere.

Kaynaklar:

data version kontrol lakeFS veri sürüm kontrolü

Yazar Hakkında

Toplam 9 yazı

Seda KAYADEMİR

Üniversite yıllarında tanışmış olduğu veri dünyasına ilgisi artan ve bu alanda kariyer hedeflemiş bir süre yazılım mühendisi olarak çalışmış ve hedefi doğrultusunda kendini geliştirerek kariyerine veri mühendisi olarak devam etmektedir. İlgilendiği Alanlar; Dataops, Mlops, Bulut Teknolojileri.

Tüm yazılarını gör

Şunlar da ilginizi çekebilir