'n Data-argitektuur skets die organisatoriese struktuur en individuele komponente van 'n maatskappy se datastelsels.
Doeltreffende data-administrasie, verwerking en argivering is van kardinale belang vir firmas om data-gedrewe besluite te neem. Die mees huidige gesentraliseerde data-argitektuurmodelle, soos Data Fabric en Data Mesh, wen gewildheid as gevolg van hul vermoë om tradisionele metodes te oortref.
Data Stof beklemtoon data-integrasie, virtualisering en abstraksie, terwyl Data Mesh fokus op data-demokratisering, eienaarskap en produktisering. Vir maatskappye wat probeer om hul databestuurstrategieë te optimaliseer, datakwaliteit ’n hupstoot te gee en besluitnemingsvaardighede te verbeter, is dit van kardinale belang om hierdie modelle te verstaan.
Organisasies kan die model kies wat die beste hul doelwitte dien en hul tegnologiese en kulturele vereistes in ag neem deur die verskille en ooreenkomste tussen Data Mesh en Data Fabric te verstaan.
In hierdie pos sal ons noukeurig kyk na Data Mesh en Data Fabric, sowel as die onderskeid tussen hulle en nog baie meer.
Wat is Data Mesh?
Data Mesh is 'n toonaangewende data-argitektuur-konsep wat data-demokratisering, eienaarskap en produktisering prioritiseer. Data word as 'n produk in Data Mesh gesien, daarom is elke span in beheer van die akkuraatheid en bruikbaarheid van sy eie data.
Die doel is om 'n selfdiensplatform te verskaf wat spanne in staat sal stel om toegang te verkry tot die data wat hulle benodig en te gebruik sonder om op gesentraliseerde spanne staat te maak. Selfdiensdataplatforms gee spanne 'n metode om hul datahulpbronne te beheer en te bestuur, wat die datakwaliteit verbeter en innovasie versnel.
Om spanne in staat te stel om die data te vind wat hulle van regdeur die onderneming wil hê, is datamarkplekke ook 'n belangrike deel van Data Mesh. Data Mesh stel spanne in staat om te beheer en hul databates te bestuur terwyl toegang tot data gedemokratiseer word, ondernemings bystaan om meer datagedrewe en rats te word.
Werking van Data Mesh
Domein-gedrewe ontwerp en mikrodienste argitektuur is die fondamente van Data Mesh. Die bou van 'n gedesentraliseerde data-argitektuur en die aftakeling van datasilo's is die hoofdoelwitte.
Elke span in Data Mesh is in beheer van sy eie datadomein, daarom is dit diegene wat die data, die datakwaliteit en die data-uitsette beheer. Die spanne bestuur en versprei hul data via selfdiensdataplatforms en datamarkte. Die feit dat die dataprodukte as API's gegenereer word, maak dit vir ander spanne maklik om toegang daartoe te verkry en dit te gebruik.
Om eenvormigheid en beheer regdeur die maatskappy te handhaaf, word die API's deur 'n enkele API-bestuurspan bestuur. ’n Databestuursraamwerk is ook deel van Data Mesh, en dit skets die reëls en riglyne vir data-eienaarskap, datakwaliteit en datasekuriteit.
voordele
- Data Mesh moedig die demokratisering van data aan deur spanne in staat te stel om hul databates te beheer en te bestuur.
- Dit maak dit vir elke span moontlik om beheer oor sy eie datadomein te neem, wat die kaliber van die data verhoog.
- Sonder om van gesentraliseerde spanne afhanklik te wees, bied dit selfdiensdataplatforms wat spanne toegang gee tot die data wat hulle benodig en gebruik.
- Dit laat spanne toe om te eksperimenteer en met hul dataprodukte te herhaal, wat innovasie versnel.
- Dit skakel datasilo's uit en vestig 'n gedesentraliseerde data-argitektuur, wat buigsaamheid en behendigheid verbeter.
- Dit bestaan uit datamarkte wat spanne 'n metode gee om die data wat hulle benodig van regoor die maatskappy te vind en toegang te verkry.
- Dit kan 'n organisasie se groeiende data-vereistes ondersteun en is skaalbaar.
- Dataspanne word deur Data Mesh bemagtig om beheer oor hul data te neem en keuses daarmee te maak.
- Spanne kan makliker toegang kry tot die data wat hulle benodig en dit gebruik danksy Data Mesh se API-gebaseerde benadering tot dataprodukte.
Disadvantages
- 'n Organisasie moet groot tegnologiese en kulturele veranderinge ondergaan voordat Data Mesh geïmplementeer word.
- As dit nie behoorlik onderhou word nie, kan Data Mesh se gedesentraliseerde aard tot dataduplisering lei.
- As spanne nie korrek in lyn is nie, kan Data Mesh tot botsende data-definisies lei.
- Dit kan moeilik wees om databestuur en sekuriteit regdeur die onderneming te bestuur as gevolg van Data Mesh se gedesentraliseerde struktuur.
- In vergelyking met konvensionele gesentraliseerde datastrukture, kan datanetwerk meer ingewikkeld wees.
- As spanne nie behoorlik in lyn is nie, kan Data Mesh gefragmenteer word.
- Dit kan meer kos om Data Mesh te implementeer as konvensionele gesentraliseerde datastelsels.
Nou moet jy 'n duidelike prentjie van Data Mesh hê. Dit is tyd om na Data Fabric te kyk, gevolg deur die ooreenkomste en verskille tussen hulle. Laat ons begin.
So, wat is Data Fabric?
Data Fabric is 'n data-argitektuur wat 'n enkele aansig gee van alle databates binne 'n organisasie, ongeag waar hulle gehuisves word. Die ontwikkeling van hierdie stelsel is gemotiveer deur die moderne data-omgewing, wat gedefinieer word deur 'n toename in die hoeveelheid, snelheid en diversiteit van data.
Organisasies kan maklik hul data vanaf 'n reeks bronne koppel, insluitend wolktoepassings, databasisse op die perseel en data-mere, danksy Data Fabric, wat 'n buigsame en skaalbare oplossing vir data-integrasie bied.
Boonop bied dit 'n mate van abstraksie wat data universeel toeganklik maak, onafhanklik van die onderliggende tegnologie.
Die verspreide argitektuur van Data Fabric laat intydse dataverwerking en -ontleding toe, wat organisasies toegang bied tot bykomende inligting en besluitnemingskapasiteit. Die privaatheid, akkuraatheid en voldoening van data word verder verseker deur die databestuur en sekuriteitskomponente daarvan.
Data Fabric is 'n nuwe tegnologie wat vinnig gewild raak onder organisasies wat probeer om hul databestuurspraktyke te verbeter en 'n mededingende voordeel te verkry.
Die werking van datastof
Data Fabric funksioneer deur 'n enkele aansig van al 'n organisasie se databates te bied, ongeag waar hulle gehuisves word. Data-integrasie, data-abstraksie, en verspreide rekenaars word in tandem gebruik om dit te bereik.
Data-integrasie behels die samesmelting van inligting uit baie bronne, insluitend databasisse op die perseel, wolktoepassings en datamere, en maak dit op 'n eenvormige manier toeganklik.
Datamanipulasie en toegang word moontlik gemaak deur die proses om 'n laag van abstraksie daar te stel wat die kompleksiteit van die onderliggende data-argitektuur verberg. Verspreide rekenaars het ten doel om data intyds oor 'n verspreide netwerk van rekenaarhulpbronne te verwerk en te ontleed.
Besighede kan nou vinnig insigte uit hul data kry en aksie neem danksy dit. Data Fabric sluit ook databeheer- en sekuriteitskomponente in om dataprivaatheid, -nakoming en kwaliteit te verseker.
Data Fabric is 'n manier om data te bestuur wat buigsaam en skaalbaar is en is ontwikkel om die huidige data-omgewing te akkommodeer.
voordele
- Besighede kan vinniger en meer ingeligte keuses maak gebaseer op intydse data deur datamateriaal te gebruik, wat databeskikbaarheid en toeganklikheid kan verhoog.
- Ten einde enorme hoeveelhede data te bestuur en te ontleed, maak datamateriaal die naatlose integrasie van data uit baie bronne moontlik, insluitend op die perseel en wolk-gebaseerde data.
- Besighede kan datamateriaal gebruik om 'n gesentraliseerde databestuursplatform te bou wat intydse data-uitruiling en samewerking tussen baie spanne en departemente fasiliteer.
- Databestuurs- en sekuriteitsvermoëns wat deur datamateriaal aangebied word, help firmas om dataprivaatheid en regulatoriese nakoming te handhaaf.
- Datastof kan meer uitgawes en duplisering van moeite bespaar deur datasilo's te verwyder, wat produksie en doeltreffendheid sal verhoog.
- Besighede kan 'n enkele bron van waarheid vestig deur datamateriaal te gebruik, wat data-afwykings en onakkuraathede wat uit verskeie databronne kan voortspruit, verminder.
- Besighede kan hul data-argitektuur uitbrei soos nodig met behulp van datamateriaal, wat groei en uitbreiding moontlik maak sonder om prestasie of stabiliteit in te boet.
- Besighede kan data-akkuraatheid verbeter en die behoefte aan handmatige ingryping verminder deur outomatisering van data werkvloei en prosesse met die gebruik van datamateriaal.
- Besighede kan 'n verskeidenheid gereedskap en platforms gebruik vir hul databestuur- en ontledingsvereistes vanweë die datastof se buigsaamheid in terme van data-integrasie en -analise.
Disadvantages
- Die proses om datamateriaal in plek te stel, kan moeilik en tydrowend wees, wat 'n aansienlike verbintenis in beide hulpbronne en kennis vereis.
- Die aanvanklike koste van die installering van datamateriaal kan aansienlik wees, met inagneming van die prys van die nodige personeellede, sagteware en hardeware om die stelsel op te stel en in stand te hou.
- Bestaande databestuur- en ontledingsprosedures moet dalk aansienlik verander word om datamateriaal te akkommodeer, wat korporatiewe bedrywighede kan ontwrig en weerstand teen verandering kan skep.
- Besighede sal dalk aan gebruikersbystand en opvoeding moet bestee as gevolg van die kompleksiteit van die datamateriaal, wat dit vir gebruikers moeilik kan maak om dit te omhels en opgelei te word.
- Besighede met baie databronne en -formate sal dalk hul datastrukture moet standaardiseer om datamateriaal te gebruik, wat moeilik kan wees.
- Datamateriaal kan moontlik nie effektief met verouderde stelsels skakel nie, wat korporatiewe belegging in nuwe stelselontwikkeling of stelselopgradering van huidige stelsels noodsaak.
- Datamateriaal kan geneig wees tot sekuriteitsbreuke en kommer oor dataprivaatheid, wat die implementering van sterk sekuriteitsmaatreëls deur ondernemings noodsaak om hul data te beskerm.
- Datastof is dalk nie geskik vir alle vorme van data of ontledingsgebruikgevalle nie, aangesien dit dalk nie alle dataformate of alle soorte data-analise ondersteun nie.
Data Mesh vs Data Stof
Twee nuwe argitektoniese ontwerpe vir kontemporêre databestuur is datanetwerk en datastof. Hulle het 'n paar beduidende variasies in hul benaderings, alhoewel albei daarna streef om effektiewe data-uitruiling en -ontleding binne 'n organisasie te fasiliteer.
ooreenkomste
Ten einde enorme hoeveelhede data oor baie stelsels en spanne op 'n skaalbare en effektiewe wyse te bestuur, is twee benaderings ontwikkel: Data Mesh en Data Fabric. Albei beklemtoon die waarde van databestuur en sekuriteit in die behoud van dataprivaatheid en -nakoming. Boonop is beide ontwerpe afhanklik van 'n SOA, waar data via API's aan kliënte verskaf word en as 'n produk beskou word.
Verskille
Hul benaderings tot data-eienaarskap en -bestuur is die belangrikste onderskeid tussen Data Mesh en Data Fabric.
Individuele domeinspanne is in beheer van die data in hul onderskeie domeine in Data Mesh, wat eienaarskap en administrasie van data desentraliseer. Alhoewel hulle aan 'n gedeelde stel reëls vir databestuur en sekuriteit voldoen, staan dit elke span vry om sy eie gereedskap en tegnologieë te kies om sy data te bestuur.
'n Gesentraliseerde databestuurstelsel, soos Data Fabric, stoor alle data op een plek en wys 'n enkele span toe om dit te administreer. Alhoewel hierdie metode data-administrasie en -analise meer konsekwent maak, kan dit die vermoë van verskillende spanne beperk om hul eie gekose gereedskap te gebruik.
Hul benaderings tot data-integrasie is nog 'n onderskeid tussen Data Mesh en Data Fabric. 'n Versameling API-kontrakte wat spesifiseer hoe data tussen domeine oorgedra moet word, maak data-integrasie in Data Mesh moontlik. Hierdie strategie verseker interoperabiliteit tussen domeine terwyl dit spanne toelaat om hul eie datapyplyne en ontledingsmetodes te ontwerp.
In teenstelling hiermee neem Data Fabric 'n meer gesentraliseerde benadering tot data-integrasie, en integreer data vooraf en maak dit toeganklik deur 'n enkele koppelvlak.
Alhoewel hierdie strategie meer effektief kan wees, kan dit die vermoë van spanne beperk om hul eie unieke datapyplyne te ontwerp.
Data Mesh en Data Fabric gebruik verskillende tegnieke vir dataverwerking. Dataverwerking word deur domeinspanne in Data Mesh hanteer, en hulle is vry om te gebruik watter gereedskap en tegnologie ook al hulle wil.
Dataverwerking word nou deur 'n toegewyde span hanteer, maar Data Fabric bied 'n meer gesentraliseerde metode. Alhoewel hierdie benadering meer suksesvol kan wees, kan dit dit ook moeiliker maak vir spanne om hul eie kenmerkende assesserings te onderneem.
Gevolgtrekking
Ter afsluiting, Data Fabric en Data Mesh bied albei nuwe metodes vir kontemporêre databestuur, elk met spesifieke voor- en nadele.
Data Mesh plaas 'n sterk klem op gedesentraliseerde eienaarskap en administrasie van data, wat elke span die vryheid gee om hul eie data te hanteer terwyl hulle 'n gedeelde stel standaarde volg.
Data Fabric, in vergelyking, bied 'n gesentraliseerde databestuursoplossing met gespesialiseerde personeel in beheer van data-administrasie en -analise. Die besluit tussen hierdie patrone sal gebaseer word op die unieke vereistes en doelwitte van elke firma, met inagneming van elemente soos datavolume, spanstruktuur en besigheidseise.
Die doeltreffendheid van enige plan sal uiteindelik afhang van hoe goed dit in die praktyk toegepas word en in die maatskappy se breër databestuurstrategie geïnkorporeer word.
Lewer Kommentaar