управление версиями исходного кода

Что такое система контроля версий? 5 систем управления версиями с открытым исходным кодом

Система контроля версий относится к процессу, касающемуся систематизации версий, объединяемых при редактировании и совместной работе. Хотя контроль версий как термин рассматривается в контексте разработки программного обеспечения, на самом деле, он необходим для профессионалов разных отраслей.

Для крупных проектов по разработке программного обеспечения системы контроля версий отслеживают множество изменений в исходном коде.

Почему так важны системы контроля версий?

Все системы контроля версий обладают следующими возможностями:

Существуют разные системы управления версиями, но какие отличительные черты делают их уникальными? Перечислим три их главные группы:

5 систем контроля версий с открытым исходным кодом

CVS является самой популярной и широко применяемой системой контроля версий на сегодняшний день. После выпуска в 1986 году она быстро стала общепринятым стандартом. CVS приобрела популярность благодаря простой системе поддержки файлов и ревизий в актуальном состоянии.

Достоинства системы контроля версий SVN

Mercurial

Считается эффективной для крупных проектов, в которых участвует много разработчиков и проектировщиков. Mercurial – это высокопроизводительная система, предлагающая оптимальную скорость. Она также известна своей простотой и подробной документацией.

Достоинства Mercurial системы контроля версий

Bazaar

Уникальна тем, что может использоваться с распределенной и централизованной базой кода. Это делает ее универсальной системой контроля версий. Кроме этого Bazaar позволяет использовать детальный уровень управления. Ее можно легко развернуть в самых разных сценариях, что делает ее адаптивной и гибкой для всевозможных проектов.

Что касается популярности, порога вхождения, производительности и адаптивности, рассмотренные в этой статье системы контроля версий существенно превосходят другие.

Пожалуйста, оставляйте свои отзывы по текущей теме материала. Мы очень благодарим вас за ваши комментарии, отклики, лайки, дизлайки, подписки!

Пожалуйста, оставляйте ваши отзывы по текущей теме материала. Мы очень благодарим вас за ваши комментарии, дизлайки, лайки, отклики, подписки!

Источник

О системах контроля версий

Всем привет! Уже на следующей неделе в OTUS стартует «Супер-практикум по использованию и настройке GIT». Этому я и решил посвятить сегодняшнюю публикацию.

Введение

Системы контроля версий

Система контроля версий является прежде всего инструментам, а инструмент призван решать некоторый класс задач. Итак, система контроля версий – это система, записывающая изменения
в файл или набор файлов в течение времени и позволяющая вернуться позже к определенной версии. Мы хотим гибко управлять некоторым набором файлом, откатываться до определенных версий в случае необходимости. Можно отменить те или иные изменения файла, откатить его удаление, посмотреть кто что-то поменял. Как правило системы контроля версий применяются для хранения исходного кода, но это необязательно. Они могут применяться для хранения файлов совершенно любого типа.

Как хранить различные версии файлов? Люди пришли к такому инструменту как системы контроля версий не сразу, да и они сами бывают очень разные. Предложенную задачу можно решить с применением старого доброго copy-paste, локальных, централизованных или распределенных систем контроля версий.

Copy-paste

Известный метод при применении к данной задаче может выглядеть следующим образом: будем называть файлы по шаблону filename_, возможно с добавлением времени создания или изменения.

Данный способ является очень простым, но он подвержен различным ошибкам: можно случайно изменить не тот файл, можно скопировать не из той директории (ведь именно так переносятся файлы в этой модели).

Локальная система контроля версий

Следующим шагом в развитии систем контроля версий было создание локальных систем контроля версий. Они представляли из себя простейшую базу данных, которая хранит записи обо всех изменениях в файлах.

Одним из примеров таких систем является система контроля версий RCS, которая была разработана в 1985 году (последний патч был написан в 2015 году) и хранит изменений в файлах (патчи), осуществляя контроль версий. Набор этих изменений позволяет восстановить любое состояние файла. RCS поставляется с Linux’ом.

Локальная система контроля версий хорошо решает поставленную перед ней задачу, однако ее проблемой является основное свойство — локальность. Она совершенно не преднезначена для коллективного использования.

Централизованная система контроля версий

Централизованная система контроля версий предназначена для решения основной проблемы локальной системы контроля версий.

Для организации такой системы контроля версий используется единственный сервер, который содержит все версии файлов. Клиенты, обращаясь к этому серверу, получают из этого централизованного хранилища. Применение централизованных систем контроля версий на протяжении многих лет являлась стандартом. К ним относятся CVS, Subversion, Perforce.

Такими системами легко управлять из-за наличия единственного сервера. Но при этом наличие централизованного сервера приводит к возникновению единой точки отказа в виде этого самого сервера. В случае отключения этого сервера разработчики не смогут выкачивать файлы. Самым худшим сценарием является физическое уничтожение сервера (или вылет жесткого диска), он приводит к потерю кодовой базы.

Несмотря на то, что мода на SVN прошла, иногда наблюдается обратный ход — переход от Git’а к SVN’у. Дело в том, что SVN позволяет осуществлять селективный чекаут, который подразумевает выкачку лишь некоторых файлов с сервера. Такой подход приобретает популярность при использовании монорепозиториях, о которых можно будет поговорить позже.

Распределенная система контроля версий

Для устранения единой точки отказа используются распределенные системы контроля версий. Они подразумевают, что клиент выкачает себе весь репозиторий целиком заместо выкачки конкретных интересующих клиента файлов. Если умрет любая копия репозитория, то это не приведет к потере кодовой базы, поскольку она может быть восстановлена с компьютера любого разработчика. Каждая копия является полным бэкапом данных.

Все копии являются равноправным и могут синхронизироваться между собой. Подобный подход очень напоминает (да и является) репликацией вида master-master.

К данному виду систем контроля версий относятся Mercurial, Bazaar, Darcs и Git. Последняя система контроля версий и будет рассмотрена нами далее более детально.

История Git

В 2005 году компания, разрабатывающая систему контроля версий BitKeeper, порвала отношения с сообществом разработчиков ядра Linux. После этого сообщество приняло решение о разработке своей собственной системы контроля версий. Основными ценностями новой системы стали: полная децентрализация, скорость, простая архитектура, хорошая поддержка нелинейной разработки.

Заключение

Мы рассмотрели способы организации систем контроля версий, обсудили варианты решения поставленных перед этими системами задач, поговорили о преимуществах и недостатках каждого из них, познакомились с историей системы контроля версий Git.

Источник

Актуальные инструменты контроля версий данных в 2020 году

Все мы знаем и любим Git. И, конечно же, были придуманы его аналоги для управления версиями данных, чтобы эксперименты с данными были воспроизводимыми, а действия команд — согласованными. Сегодня, в преддверии старта нового потока курса по Data Science, делимся с вами материалом о сравнении нескольких систем контроля версий. Подробности сравнения — как обычно, под катом.

Используете вы логистическую регрессию или нейронную сеть, в любом случае все модели требуют данных для обучения, тестирования и развертывания. Создание используемых моделями наборов данных и управление ими требуют много времени и пространства, а кроме прочего, могут быстро запутаться из-за того, что несколько пользователей изменяют и обновляют данные. Это, в свою очередь, приводит к неожиданным результатам, поскольку дата-сайентисты продолжают выпускать новые версии моделей, но тестируют их на разных наборах данных.

Но множество дата-сайентистов могли бы заниматься подготовкой и разработкой моделей на основе одних тех же наборов учебных данных. Это приведёт к большому количеству тонких изменений в наборе данных, которые, в свою очередь, после развёртывания моделей могут привести к неожиданным результатам. В этом посте обсуждаются проблемы, приходящие с управлением данными, и даётся обзор топовых инструментов для машинного обучения и управления версиями данных.

Проблемы управления данными

Управление наборами данных и таблицами для Data Science и моделей машинного обучения требует от дата-сайентистов и инженеров значительных временных затрат. Всё, начиная с управления хранилищем, версиями данных и заканчивая доступом, требует большого ручного труда.

Пространство хранилища

Обучающие данные могут занимать значительное место в репозиториях git. Это связано с тем, что git разработан для отслеживания изменений в текстовых, но в небольших бинарных файлах. Поэтому, когда наборы тренировочных данных содержат большие аудио- или видео-файлы, в дальнейшем это приносит много проблем. Каждое изменение в наборе обучающих данных приводит к дублированию набора данных в истории репозиториев. Такое дублирование не только делает репозиторий большим, но и значительно замедляет его клонирование и перебазирование (git rebase).

Управление версиями данных

В попытке управлять версиями (будь то код или пользовательский интерфейс) даже среди технарей широко распространена тенденция «управлять версиями», добавляя номер версии или слово в конец имени файла.

В контексте данных это означает, что проект может содержать файлы data.csv, data_v1.csv, data_v2.csv, data_v3_finalversion.csv и т.д. Эта плохая привычка — не просто клише: с плохих привычек версионирования на самом деле начинают большинство разработчиков, дата-сайентистов и экспертов пользовательского интерфейса.

Многопользовательская среда

При работе в производственной среде одна из самых больших проблем — работа с другими дата-сайентистами. Если вы не используете какую-то форму управления версиями в среде совместной работы, файлы удаляются, изменяются и перемещаются, а вы не знаете, кто и что сделал. Кроме того, сложно вернуть данные в исходное состояние. Когда речь заходит об управлении моделями и наборами данных, это одна из самых больших проблем.

Обзор лучших альтернатив в управлении версиями данных

Версионирование данных — один из ключей к автоматизации разработки модели машинного обучения в разрезе команды. Очень сложно разработать собственную систему для управления процессом, но, к счастью, в этом нет необходимости. Давайте посмотрим на 6 великолепных инструментов с открытым исходным кодом, которые ваша команда может применять, чтобы упростить управления данными и версионирование.

DVC, или Data Version Control, — это один из многих доступных инструментов с открытым исходным кодом, упрощающих работу с проектами Data Science и ML.

Используется подход Git’а в том смысле, что дает интерфейс командной строки, который настраивается в несколько простых шагов. DVC, как предполагает его название, фокусируется не только на версионировании данных. Инструмент помогает командам управлять конвейерами и моделями машинного обучения. В конце концов, DVC способствует согласованности вашей команды и воспроизводимости ваших моделей.

Преимущества

Недостатки

Delta Lake

Delta Lake — это слой хранилища с открытым исходным кодом, помогающий улучшить состояние озёр данных. Это делается предоставлением транзакций ACID, версионированием данных, управлением метаданными и управлением версиями данных. Инструмент находится ближе к слою абстракции озёр данных, заполняя пробелы там, где большинство озёр данных ограничены.

Преимущества

Недостатки

Git LFS

Git LFS — разработанное рядом разработчиков расширение Git’а с открытым исходным кодом. Это ПО предназначено для устранения больших файлов, которые могут быть добавлены в ваше хранилище (например фотографий и наборов данных) с помощью указателей. Указатели легче, они указывают на хранилище LFS. Таким образом, когда вы отправляете изменения из вашего репозитория в основной, обновление не занимает много времени или места. Это очень легковесный вариант для управления данными.

Преимущества

Недостатки

Pachyderm

Pachyderm — одна из немногих платформ для сбора данных в этом списке. Цель Pachyderm — создать платформу, позволяющую легко воспроизводить результаты моделей ML, управляя всем рабочим процессом обработки данных. В этом отношении Pachyderm — Docker для данных.

Pachyderm использует контейнеры Docker для упаковки вашей среды выполнения. Это позволяет легко воспроизвести результат. Сочетание версионирования данных и Docker дает специалистам Data Science и командам DevOps легко развёртывать модели и обеспечивать их согласованность. Компания Pachyderm взяла на себя обязательства по Биллю о правах в Data Science, в котором изложены основные цели продукта: воспроизводимость, знание истории данных, сотрудничество, инкрементальность и автономия, а также абстрагирование инфраструктуры. Эти принципы определяют многие из особенностей продукта и позволяют командам воспользоваться преимуществ инструмента в полной мере.

Преимущества

Недостатки

Dolt — уникальное решение для версионирования данных. В отличие от некоторых других представленных вариантов, которые просто содержат данные о версии, Dolt — это база данных SQL с версиями в стиле Git. Но в отличие от Git’а, где в центре файлы, у Dolt в центре — таблицы. Это означает, что вы можете обновлять и изменять данные, не беспокоясь о потере изменений. Приложение ещё новое, в ближайшем будущем планируется сделать его на 100 % совместимым с Git и MySQL.

Преимущества

Недостатки

LakeFS

Подобно Delta Lake, LakeFS обеспечивает соответствие ACID в ваших озёрах данных. Однако LakeFS поддерживает как AWS S3, так и Google Cloud Storage в качестве бэкендов, а это означает, что для использования всех преимуществ не требуется использовать Spark.

Преимущества

Недостатки

Вам Действительно нужно управление версиями данных?

При всех преимуществах версионирования данных не всегда нужно вкладывать огромные усилия в управление ими. Например, большая часть версий данных предназначена, чтобы помочь отслеживать наборы данных, которые сильно меняются с течением времени.

К некоторым данным, таким как веб-трафик, другие данные только добавляются. Это означает, что данные добавляются, но редко изменяются. То есть версии данных, необходимых для создания воспроизводимых результатов, — это даты начала и окончания. Важно это отметить, поскольку в таких случаях, возможно, вам удастся избежать установки упомянутых выше инструментов. Вам всё равно нужно будет управлять датами начала и окончания, чтобы убедиться, что вы тестируете систему и модели на одних и тех же данных. Однако в таких случаях не обязательно фиксировать все данные в системе версионирования.

Итоги

Управление версиями данных — необходимый шаг для команд дата-сайентистов, позволяющий избежать несоответствий выходных данных. Используете ли вы Git-LFS, DVC или другой обсуждаемый инструмент, потребуется некоторая версионность данных. Эти инструменты версионирования данных могут помочь сократить объем памяти, необходимый для управления наборами данных, а также помочь отслеживать вносимые членами команды изменения. Без инструментов для версионирования данных ваш дежурный специалист может отлаживать модель в 3 часа ночи из-за проблемы, возникшей по причине несовпадения результатов моделирования. Однако всего этого можно избежать, если ваши команды специалистов по работе с данными внедрили процесс управления версиями данных.

На тот случай если вы задумали сменить сферу или повысить свою квалификацию — промокод HABR даст вам дополнительные 10% к скидке указанной на баннере.

Источник

Что такое контроль версий?

Каким образом контроль версий содействует успеху продуктивных команд разработчиков и DevOps

Контроль версий, также известный как управление исходным кодом, — это практика отслеживания изменений программного кода и управления ими. Системы контроля версий — это программные инструменты, помогающие командам разработчиков управлять изменениями в исходном коде с течением времени. В свете усложнения сред разработки они помогают командам разработчиков работать быстрее и эффективнее. Системы контроля версий наиболее полезны командам DevOps, поскольку помогают сократить время разработки и увеличить количество успешных развертываний.

Программное обеспечение контроля версий отслеживает все вносимые в код изменения в специальной базе данных. При обнаружении ошибки разработчики могут вернуться назад и выполнить сравнение с более ранними версиями кода для исправления ошибок, сводя к минимуму проблемы для всех участников команды.

Практически во всех программных проектах исходный код является сокровищем: это ценный ресурс, который необходимо беречь. Для большинства команд разработчиков программного обеспечения исходный код — это репозиторий бесценных знаний и понимания проблемной области, которые они скрупулезно собирали и совершенствовали. Контроль версий защищает исходный код от катастрофических сбоев, от случайных ухудшений, вызванных человеческим фактором, а также от непредвиденных последствий.

Разработчики программного обеспечения, работающие в командах, постоянно пишут новый исходный код и изменяют существующий. Код проекта, приложения или программного компонента обычно организован в виде структуры папок или «дерева файлов». Один разработчик в команде может работать над новой возможностью, а другой в это же время изменять код для исправления несвязанной ошибки, т. е. каждый разработчик может вносить свои изменения в несколько частей дерева файлов.

Контроль версий помогает командам решать подобные проблемы путем отслеживания каждого изменения, внесенного каждым участником, и предотвращать возникновение конфликтов при параллельной работе. Изменения, внесенные в одну часть программного обеспечения, могут быть не совместимы с изменениями, внесенными другим разработчиком, работавшим параллельно. Такая проблема должна быть обнаружена и решена согласно регламенту, не создавая препятствий для работы остальной части команды. Кроме того, во время разработки программного обеспечения любое изменение может само по себе привести к появлению новых ошибок, и новому ПО нельзя доверять до тех пор, пока оно не пройдет тестирование. Вот почему процессы тестирования и разработки идут рука об руку, пока новая версия не будет готова.

Хорошее программное обеспечение для управления версиями поддерживает предпочтительный рабочий процесс разработчика, не навязывая определенный способ работы. В идеале оно также работает на любой платформе и не принуждает разработчика использовать определенную операционную систему или цепочку инструментов. Хорошие системы управления версиями обеспечивают плавный и непрерывный процесс внесения изменений в код и не прибегают к громоздкому и неудобному механизму блокировки файлов, который дает зеленый свет одному разработчику, но при этом блокирует работу других.

Группы разработчиков программного обеспечения, не использующие какую-либо форму управления версиями, часто сталкиваются с такими проблемами, как незнание об изменениях, выполненных для пользователей, или создание в двух несвязанных частях работы изменений, которые оказываются несовместимыми и которые затем приходится скрупулезно распутывать и перерабатывать. Если вы как разработчик ранее никогда не применяли управление версиями, возможно, вы указывали версии своих файлов, добавляя суффиксы типа «финальный» или «последний», а позже появлялась новая финальная версия. Возможно, вы использовали комментирование блоков кода, когда хотели отключить определенные возможности, не удаляя их, так как опасались, что этот код может понадобиться позже. Решением всех подобных проблем является управление версиями.

Программное обеспечение для управления версиями является неотъемлемой частью повседневной профессиональной практики современной команды разработчиков программного обеспечения. Отдельные разработчики ПО, привыкшие работать в команде с эффективной системой управления версиями, обычно признают невероятную пользу управления версиями даже при работе над небольшими сольными проектами. Привыкнув к мощным преимуществам систем контроля версий, многие разработчики не представляют как работать без них даже в проектах, не связанных с разработкой ПО.

Преимущества систем контроля версий

Программное обеспечение контроля версий рекомендуется для продуктивных команд разработчиков и команд DevOps. Управление версиями помогает отдельным разработчикам работать быстрее, а командам по разработке ПО — сохранять эффективность и гибкость по мере увеличения числа разработчиков.

За последние несколько десятилетий системы контроля версий (Version Control Systems, VCS) стали гораздо более совершенными, причем некоторым это удалось лучше других. Системы VCS иногда называют инструментами SCM (управления исходным кодом) или RCS (системой управления редакциями). Один из наиболее популярных на сегодняшний день инструментов VCS называется Git. Git относится к категории распределенных систем контроля версий, известных как DVCS (эта тема будет рассмотрена подробнее чуть позже). Git, как и многие другие популярные и доступные на сегодняшний день системы VCS, распространяется бесплатно и имеет открытый исходный код. Независимо от того, какую систему контроля версий вы используете и как она называется, основные ее преимущества заключаются в следующем.

Полная история изменений каждого файла за длительный период. Это касается всех изменений, внесенных огромным количеством людей за долгие годы. Изменением считается создание и удаление файлов, а также редактирование их содержимого. Различные инструменты VCS отличаются тем, насколько хорошо они обрабатывают операции переименования и перемещения файлов. В историю также должны входить сведения об авторе, дата и комментарий с описанием цели каждого изменения. Наличие полной истории позволяет возвращаться к предыдущим версиям, чтобы проводить анализ основных причин возникновения ошибок и устранять проблемы в старых версиях программного обеспечения. Если над программным обеспечением ведется активная работа, то «старой версией» можно считать почти весь код этого ПО.

Ветвление и слияние. Эта возможность полезна не только при одновременной работе участников команды: отдельные люди также могут извлечь из нее пользу и работать над несколькими независимыми направлениями. Создание «веток» в инструментах VCS позволяет иметь несколько независимых друг от друга направлений разработки, а также выполнять их слияние, чтобы разработчики могли проверить, что изменения, внесенные в каждую из веток, не конфликтуют друг с другом. Многие команды разработчиков программного обеспечения создают отдельные ветки для каждой функциональной возможности, для каждого релиза либо и для того, и для другого. Наличие множества различных рабочих процессов позволяет командам выбирать подходящий для них способ использования ветвления и слияния в VCS.

Отслеживаемость. Возможность отслеживать каждое изменение, внесенное в программное обеспечение, и связывать его с ПО для управления проектами и отслеживания ошибок, например Jira, а также оставлять к каждому изменению комментарий с описанием цели и назначения изменения может помочь не только при анализе основных причин возникновения ошибок, но и при проведении другого анализа. История с комментариями во время чтения кода помогает понять, что этот код делает и почему действие реализовано именно таким образом. Благодаря этому разработчики могут вносить корректные и совместимые изменения в соответствии с долгосрочным планом разработки системы. Это особенно важно для эффективной работы с унаследованным кодом, поскольку дает разработчикам возможность точнее оценить объем дальнейшей работы.

Разрабатывать программное обеспечение можно и без управления версиями, но такой подход подвергает проект огромному риску, и ни одна профессиональная команда не порекомендует применять его. Таким образом, вопрос заключается не в том, использовать ли управление версиями, а в том, какую систему управления версиями выбрать.

Среди множества существующих систем управления версиями мы сосредоточимся на одной: системе Git. Подробнее о других типах программного обеспечения для контроля версий.

Готовы изучить Git?

Ознакомьтесь с этим интерактивным обучающим руководством.

Источник