Amazon S3에 저장된 DeepSeek-R1 파일에 대한 객체 버전 작성을 활성화하면 특히 데이터 보호 및 관리 측면에서 몇 가지 이점이 있습니다. 주요 장점은 다음과 같습니다.
1. 데이터 보호 및 복구 : 버전싱을 사용하면 여러 버전의 객체를 동일한 버킷에 유지할 수 있습니다. 즉, 파일이 실수로 덮어 쓰거나 삭제 된 경우 이전 버전을 쉽게 복구 할 수 있습니다. 객체를 삭제하면 Amazon S3는 물체를 영구적으로 제거하는 대신 삭제 마커를 삽입하여 필요한 경우 복원 할 수 있습니다 [1] [4].
2. 감사 및 규정 준수 : 파일 변경 이력을 유지함으로써 버전은 감사 및 규정 준수 시나리오에 도움이 될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 파일에 대한 모든 수정에 대한 명확한 기록을 제공하므로 변경 사항을 추적하고 데이터 무결성을 보장하는 데 중요 할 수 있습니다 [9].
3. 버전 관리 : 각 버전의 객체에는 고유 버전 ID가 할당되어 동일한 파일의 다른 버전을보다 쉽게 관리하고 추적 할 수 있습니다. 이것은 테스트 및 배포 목적으로 다른 버전을 유지하는 것이 중요 할 수있는 DeepSeek-R1과 같은 모델에 특히 유용합니다 [4].
4. 데이터 손실 위험 감소 : 버전화는 덮어 쓰기 또는 수정으로 인해 데이터가 손실되지 않도록합니다. 이는 AI 모델과 같은 중요한 자산에 특히 중요하며, 버전을 잃어 버리면 상당한 좌절이 발생할 수 있습니다 [9].
5. 단순화 된 롤백 : S3 버전화는 즉각적인 자동 롤백 기능을 제공하지 않지만 수동 중재가 이전 버전을 복원 할 수 있도록 허용합니다. 새로운 버전의 모델이 문제를 도입하거나 어떤 이유로 든 이전 버전으로 되돌려 야하는 경우에 특히 유용 할 수 있습니다 [7].
그러나 스토리지 비용 증가 및 여러 버전 관리의 복잡성과 같은 버전의 잠재적 단점을 고려하는 것도 중요합니다 [7] [9]. 불필요한 비용을 발생시키지 않고 버전 관리의 이점을 완전히 활용하려면 적절한 수명주기 관리 및 비용 계획이 필수적입니다.
인용 :
[1] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/userguide/versioning.html
[2] https://www.reddit.com/r/aws/comments/q94j17/when_should_i_not_a_a_versioned_s3_bucket/
[3] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ly-generally-available
[4] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/userguide/versioning-workflows.html
[5] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-o-aws-bedrock/
[6] https://www.digitalocean.com/resources/articles/amazon-s3-vs-digitalocean-spaces
[7] https://repost.aws/questions/qurax9buazsbaavcm3bpd56q/s3-versioning-impact
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[9] https://www.linkedin.com/pulse/understanding-s3-bucket-versioning-advantages-kaushik-solanki-4tfdf
[10] https://community.aws/content/2sijqpapmtmnxlriqt5czpttzia/deploy-deepseek-r1-on-aws-bedrock?lang=en