Palantir 通过 Ontology 统一了企业的语义，怎么做到统一管理的同时又支持创新。这是 Palantir 目前最独特的版本机制承载的。本文解读下 Palantir 的版本机制。
下面是企业级深度、体系化的 Palantir 版本管理（Versioning）机制解析——涵盖 Foundry 的所有主要资产：数据、代码、模型、Ontology、应用、Pipeline 等。
这是 Palantir 在企业数据平台中最强、最有差异化的能力之一：
所有资产都能自动版本化、可审计、可追溯、可回滚，而且版本之间的依赖关系自动维护。
总览：Palantir 的版本管理靠什么？
Palantir Foundry 的版本管理是基于三个技术核心：
① Time-series immutability（时间序列不可变版本）——Dataset／Objects 都是 append-only 的
每次更新都会新建一个不可变的版本，并自动记录 metadata。
② Git-like lineage & branching（类 Git 的血缘和分支）
Ontology、Code、Transform、Application 都支持 branch + merge。
③ End-to-end dependency tracking（端到端依赖跟踪）
模型 → 代码 → Pipeline → 数据集 → 上游系统
所有依赖自动记录，随版本联动更新。
这是与 Databricks、Snowflake、传统数据治理工具的最大差异：
它是企业一切资产的“统一版本管理系统”。
一、Dataset（数据集）的版本管理机制
✔“不可变版本”机制（Immutable Dataset Versions）
Foundry 的 Dataset 每次刷新都会生成一个唯一版本，包含：
数据快照（physical data snapshot）
schema
metadata
statistics
provenance（采集血缘）
transformation lineage（转换链路）
版本不会覆盖旧版本，是 append-only。
✔ 支持三类更新模式
更新模式 |
描述 |
Full refresh |
整表覆盖，但也是新版本（旧版本仍在）。 |
Incremental |
只追加变化数据（支持 CDC）。 |
Streaming |
实时 append，形成连续版本序列。 |
✔ Dataset 的版本回溯（Time Travel）
你可以：
在 UI 选择任意版本查看数据
在 Notebook / Code 里指定 dataset_version_id 加载历史数据
让模型回溯用旧版本重训
比较两个版本的数据差异（schema diff / data diff）
✔ Dataset 的发布（Publish）机制
Dataset 有 “Working Copy” 与 “Published Version”：
Working Copy：开发中，可以多次调试更新。
Published Version：稳定版，可以被下游引用。
下游 Pipeline 会自动记录自己用的是哪个版本（完整血缘）。
二、Code（Transform / Pipeline / Workbook）的版本机制
Foundry 的所有“代码对象”都是自动版本化的。
✔ Code Versioning 功能
每次保存都会创建一个 code version
支持 diff
支持 revert
支持审计（谁改的、什么时候改的）
支持自动化测试（Unit Tests / Validations）
✔ Git-like branching
Transform、Pipeline、Code Workbooks 支持：
创建 branch（开发分支）
做改动
发 PR（Merge Request）
自动 schema / logic 检查
合并到主干（main）
这是企业治理非常需要的：
开发环境（branch） + 预生产（review） + 生产（published）全部在一个平台内管理。
三、Ontology（语义模型）的版本管理
Ontology = 企业语义层
是 Palantir 最重要的资产之一。
✔ Ontology 有严格的 Git-like workflow
Branch（schema 分支）
Commit
Diff（实体、字段、关系差异）
Merge / Review
Version Tags
Release Notes
✔ 每个版本都记录：
实体（Entities）变化
属性（Properties）增删改
关系（Links）变化
安全性（ACM）变化
与底层数据（Dataset）的映射变化
✔ 应用和模型绑定到 Ontology 的某个版本
例如：
一个应用使用 Ontology V12
新版本 V13 加了新的属性
如果 V13 破坏了应用逻辑，它不会自动升级
这是企业级自治治理的关键：防止 schema 变更破坏应用。
四、Model（AI/ML/LLM）的版本管理
Model Foundry（机器学习平台）提供：
✔ Model Versioning（模型版本）
每一次训练都会创建：
Model Version ID
训练数据集版本
超参数
训练代码的版本
评估结果
推理 schema
Feature Lineage（特征血缘）
这是全自动记录的。
✔ Model Deployment Versions
部署也有版本，你可以：
回滚部署
做 A/B 测试
做 Shadow Deploy
做 Canary Deploy
所有推理记录（inference logs）自动关联到模型版本。
五、Application（Foundry Apps / AIP Agents）的版本管理
✔ Application 的版本管理方式
Draft 版本
Published 版本
历史版本回溯
UI diff（哪些组件变了）
Ontology / Dataset 绑定的版本也记录下来
可以回滚到旧应用版本
✔ 对用户可见的：版本化的逻辑节点（Logic Blocks）
每个 Logic / Output Block 都是版本化的：
改动 → 新版本
可以查看调用链
可以将 Blocks 作为 reusable assets 复用
六、Pipeline（调度 / 工作流）版本管理
Pipeline 的版本管理包含：
✔ 版本化的 Pipeline 配置：
数据输入版本
代码版本
调度规则
失败重试策略
Trigger rules
环境变量
✔ Pipeline Run 的版本化
每次运行（Run）会自动记录：
哪个 Pipeline 版本
运行参数
下游 Dataset 版本
成功 / 失败日志
执行时的代码版本
你可以精确知道：
某个模型预测错误，是因为 上游 Dataset V27 出错还是 Pipeline V15 行为变化？
七、版本管理如何联动企业资产？
唯一做到 端到端联动版本管理 的是 Palantir。
例如：
Dataset v27 →
Pipeline v15 →
Feature Transform v3 →
Model v12 →
Application v8 →
最终业务操作（写回系统）
所有节点版本都在链路上清晰可见、可调试、可回溯。
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