Amazon S3'te depolanan Deepseek-R1 dosyaları için nesne sürümünü etkinleştirmek, özellikle veri koruma ve yönetimi açısından çeşitli avantajlar sağlar. İşte temel avantajlardan bazıları:
1. Veri Koruma ve Kurtarma: Sürümleme, bir nesnenin birden fazla sürümünü aynı kovada tutmanıza olanak tanır. Bu, bir dosyanın yanlışlıkla üzerine yazıldığı veya silinmesi durumunda, önceki sürümü kolayca kurtarabileceğiniz anlamına gelir. Bir nesneyi sildiğinizde, Amazon S3, nesneyi kalıcı olarak kaldırmak yerine bir silme işaretleyici ekler ve gerekirse geri yüklemenize izin verir [1] [4].
2. Denetim ve uyumluluk: Dosyalardaki değişiklik geçmişini koruyarak sürümleme, denetim ve uyum senaryolarında yardımcı olabilir. Dosyalara zaman içinde yapılan tüm değişikliklerin net bir kaydını sağlar, bu da değişiklikleri izlemek ve veri bütünlüğünü sağlamak için çok önemli olabilir [9].
3. Sürüm Yönetimi: Bir nesnenin her sürümüne benzersiz bir sürüm kimliği atanır ve aynı dosyanın farklı sürümlerini yönetmeyi ve izlemeyi kolaylaştırır. Bu, özellikle farklı sürümlerin korunmasının test ve dağıtım amacıyla önemli olabileceği Deepseek-R1 gibi modeller için yararlıdır [4].
4. Veri kaybı riskinin azalması: Sürümleme, üzerine yazma veya değişiklikler nedeniyle verilerin asla kaybolmamasını sağlar. Bu, özellikle bir versiyonu kaybetmenin önemli aksiliklerle sonuçlanabileceği AI modelleri gibi kritik varlıklar için önemlidir [9].
5. Basitleştirilmiş Geri Alma: S3 sürümleme anında otomatik bir geri dönüş özelliği sağlamasa da, manuel müdahalenin önceki sürümleri geri yüklemesine izin verir. Bu, modelin daha yeni bir sürümü sorunları getiriyorsa veya herhangi bir nedenle önceki bir sürüme geri dönmeniz gerekiyorsa yararlı olabilir [7].
Bununla birlikte, artan depolama maliyetleri ve birden fazla sürümün yönetilmesinde karmaşıklık gibi sürümleme potansiyel dezavantajlarını dikkate almak da önemlidir [7] [9]. Gereksiz masraflar elde etmeden sürümlemenin faydalarından tam olarak yararlanmak için uygun yaşam döngüsü yönetimi ve maliyet planlaması şarttır.
Alıntılar:
[1] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/userguide/versioning.html
[2] https://www.reddit.com/r/aws/comments/q94j17/when_should_i_not_use_a_versioned_s3_bucket/
[3] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ulle-manged-gennerally-vailableable
[4] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/userguide/versioning-workflows.html
[5] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-awsbrock/
[6] https://www.digitalocean.com/resources/articles/amazon-s3-vs-sigitalocean alanları
[7] https://repost.aws/questions/qurax9buazsbaavcm3bpd56q/s3-warding-ppact
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disteted-llama-models-with-with-model-import/
[9] https://www.linkedin.com/pulse/understansting-s3-bucket- validing-Advanges-kaushik-solankti-4tfdf
[10] https://community.aws/content/2sijqpapmtmnxlriqt5czpttzia/deploy-deepseek-r1-on-ws-brock?lang=en