Архітэктура даных вызначае арганізацыйную структуру і асобныя кампаненты сістэм даных кампаніі.
Эфектыўнае адміністраванне, апрацоўка і архіваванне даных маюць вырашальнае значэнне для прыняцця фірмамі рашэнняў на аснове даных. Самыя сучасныя цэнтралізаваныя мадэлі архітэктуры даных, такія як Data Fabric і Data Mesh, набіраюць папулярнасць у выніку іх здольнасці пераўзыходзіць традыцыйныя метады.
Data Fabric падкрэслівае інтэграцыю даных, віртуалізацыю і абстракцыю, у той час як Data Mesh факусуюць на дэмакратызацыі даных, уласнасці і вытворчасці. Для кампаній, якія спрабуюць аптымізаваць свае стратэгіі кіравання данымі, павысіць якасць даных і палепшыць навыкі прыняцця рашэнняў, разуменне гэтых мадэляў мае вырашальнае значэнне.
Арганізацыі могуць выбраць мадэль, якая лепш за ўсё адпавядае іх мэтам і ўлічвае іх тэхналагічныя і культурныя патрабаванні, разумеючы адрозненні і падабенства паміж Data Mesh і Data Fabric.
У гэтай публікацыі мы ўважліва разгледзім Data Mesh і Data Fabric, а таксама адрозненні паміж імі і многае іншае.
Што такое Data Mesh?
Data Mesh - гэта перадавая канцэпцыя архітэктуры даных, якая аддае прыярытэт дэмакратызацыі даных, уласнасці і вытворчасці. Даныя ў Data Mesh разглядаюцца як прадукт, таму кожная каманда адказвае за дакладнасць і карыснасць сваіх уласных даных.
Мэта складаецца ў тым, каб забяспечыць платформу самаабслугоўвання, якая дазволіць камандам атрымліваць доступ і выкарыстоўваць неабходныя ім даныя, не абапіраючыся на цэнтралізаваныя каманды. Платформы даных самаабслугоўвання даюць камандам метад кантролю і кіравання сваімі рэсурсамі даных, што паляпшае якасць даных і паскарае інавацыі.
Для таго, каб каманды маглі знаходзіць патрэбныя даныя і атрымліваць доступ да іх ва ўсім прадпрыемстве, рынкі даных таксама з'яўляюцца важнай часткай Data Mesh. Data Mesh дазваляе камандам кантраляваць і кіраваць сваімі данымі адначасова дэмакратызуючы доступ да даных, дапамагаючы прадпрыемствам станавіцца больш кіраванымі данымі і гнуткімі.
Праца Data Mesh
Даменна-арыентаваны дызайн і архітэктура мікрасэрвісаў з'яўляюцца асновай Data Mesh. Стварэнне дэцэнтралізаванай архітэктуры дадзеных і дэмантаж бункераў дадзеных - асноўныя мэты.
Кожная каманда ў Data Mesh адказвае за свой уласны дамен даных, таму менавіта яны кантралююць даныя, іх якасць і выхад даных. Каманды кіруюць і распаўсюджваюць свае даныя праз платформы даных самаабслугоўвання і рынкі даных. Той факт, што прадукты дадзеных ствараюцца як API, дазваляе іншым камандам лёгка атрымліваць да іх доступ і выкарыстоўваць іх.
Каб падтрымліваць аднастайнасць і кантроль ва ўсёй кампаніі, API кіруюцца адзінай групай кіравання API. Структура кіравання данымі таксама з'яўляецца часткай Data Mesh і вызначае правілы і рэкамендацыі па валоданні данымі, іх якасці і бяспецы.
перавагі
- Data Mesh спрыяе дэмакратызацыі даных, дазваляючы камандам кантраляваць і кіраваць сваімі данымі.
- Гэта дае магчымасць кожнай камандзе ўзяць на сябе адказнасць за свой уласны дамен, што павышае калібр даных.
- Не залежачы ад цэнтралізаваных каманд, ён прапануе платформы даных самаабслугоўвання, якія дазваляюць камандам атрымліваць доступ і выкарыстоўваць неабходныя даныя.
- Гэта дазваляе камандам эксперыментаваць і ітэраваць свае даныя, што паскарае інавацыі.
- Ён ліквідуе раз'яднанасць дадзеных і стварае дэцэнтралізаваную архітэктуру даных, павышаючы гнуткасць і манеўранасць.
- Ён складаецца з рынкаў даных, якія даюць камандам спосаб знаходзіць і атрымліваць доступ да неабходных даных з усёй кампаніі.
- Ён можа падтрымліваць растучыя патрабаванні арганізацыі да дадзеных і з'яўляецца маштабуемым.
- Data Mesh дазваляе групам апрацоўкі дадзеных кантраляваць свае даныя і рабіць з імі выбар.
- Каманды могуць лягчэй атрымліваць доступ і выкарыстоўваць неабходныя даныя дзякуючы падыходу Data Mesh да прадуктаў даных на аснове API.
недахопы
- Арганізацыя павінна прайсці сур'ёзныя тэхналагічныя і культурныя змены перад укараненнем Data Mesh.
- Пры адсутнасці належнага абслугоўвання дэцэнтралізаваны характар Data Mesh можа прывесці да дублявання даных.
- Калі каманды няправільна выраўнаваны, Data Mesh можа прывесці да супярэчлівых вызначэнняў даных.
- З-за дэцэнтралізаванай структуры Data Mesh можа быць цяжка кіраваць кіраваннем данымі і бяспекай на ўсім прадпрыемстве.
- У параўнанні са звычайнымі цэнтралізаванымі структуры дадзеных, сетка дадзеных можа быць больш складанай.
- Калі каманды не будуць належным чынам выраўнаваны, Data Mesh можа стаць фрагментаваным.
- Укараненне Data Mesh можа каштаваць даражэй, чым звычайныя цэнтралізаваныя сістэмы даных.
Цяпер вы павінны мець дакладнае ўяўленне аб Data Mesh. Прыйшоў час разгледзець Data Fabric, а таксама падабенства і адрозненні паміж імі. Давайце пачнем.
Такім чынам, што такое Data Fabric?
Data Fabric - гэта архітэктура даных, якая дае адзіны выгляд усіх актываў даных у арганізацыі, незалежна ад таго, дзе яны размешчаны. Распрацоўка гэтай сістэмы была матывавана сучасным асяроддзем даных, якое вызначаецца павелічэннем колькасці, хуткасці і разнастайнасці даных.
Арганізацыі могуць лёгка падключаць свае даныя з шэрагу крыніц, уключаючы воблачныя праграмы, лакальныя базы даных і азёры даных, дзякуючы Data Fabric, якая прапануе гнуткае і маштабаванае рашэнне для інтэграцыі даных.
Больш за тое, ён прапануе пэўную ступень абстракцыі, якая ўніверсальна робіць даныя даступнымі незалежна ад асноўнай тэхналогіі.
Размеркаваная архітэктура Data Fabric дазваляе апрацоўваць і аналізаваць даныя ў рэжыме рэальнага часу, забяспечваючы арганізацыям доступ да дадатковай інфармацыі і магчымасці для прыняцця рашэнняў. Канфідэнцыяльнасць, дакладнасць і адпаведнасць даных дадаткова забяспечваюцца кампанентамі кіравання дадзенымі і бяспекі.
Data Fabric - гэта новая тэхналогія, якая імкліва набірае папулярнасць сярод арганізацый, якія спрабуюць палепшыць сваю практыку кіравання дадзенымі і атрымаць канкурэнтную перавагу.
Праца Data Fabric
Data Fabric функцыянуе, прапаноўваючы адзіны прагляд усіх даных арганізацыі, незалежна ад таго, дзе яны знаходзяцца. Інтэграцыя даных, абстракцыя даных і размеркаваныя вылічэнні выкарыстоўваюцца ў тандэме для дасягнення гэтай мэты.
Інтэграцыя даных цягне за сабой аб'яднанне інфармацыі са шматлікіх крыніц, у тым ліку лакальных баз даных, воблачных праграм і азёр даных, і забеспячэнне яе аднастайнага доступу.
Маніпуляцыі дадзенымі і доступ да іх становяцца магчымымі дзякуючы працэсу ўстанаўлення ўзроўню абстракцыі, які хавае складанасць базавай архітэктуры даных. Размеркаваныя вылічэнні накіраваны на апрацоўку і аналіз даных у рэжыме рэальнага часу ў разрозненай сетцы вылічальных рэсурсаў.
Цяпер прадпрыемствы могуць хутка атрымліваць інфармацыю са сваіх даных і прымаць меры дзякуючы гэтаму. Data Fabric таксама ўключае ў сябе кампаненты кіравання данымі і бяспекі для забеспячэння прыватнасці, адпаведнасці і якасці даных.
Data Fabric - гэта спосаб кіравання данымі, які з'яўляецца гнуткім і маштабуемым і быў распрацаваны для прыстасавання да цяперашняга асяроддзя даных.
перавагі
- Прадпрыемствы могуць рабіць больш хуткі і абгрунтаваны выбар на аснове дадзеных у рэжыме рэальнага часу, выкарыстоўваючы структуру даных, што можа павялічыць даступнасць і даступнасць даных.
- Каб кіраваць велізарнымі аб'ёмамі даных і аналізаваць іх, структура даных забяспечвае бясшвоўную інтэграцыю даных з многіх крыніц, у тым ліку лакальных і воблачных даных.
- Прадпрыемствы могуць выкарыстоўваць структуру даных для стварэння цэнтралізаванай платформы кіравання дадзенымі, якая палягчае абмен данымі ў рэжыме рэальнага часу і супрацоўніцтва паміж многімі камандамі і аддзеламі.
- Магчымасці кіравання данымі і забеспячэння бяспекі, прапанаваныя сеткай даных, дапамагаюць фірмам захоўваць канфідэнцыяльнасць даных і выконваць нарматыўныя патрабаванні.
- Структура дадзеных можа зэканоміць дадатковыя выдаткі і дубляванне намаганняў за кошт выдалення бункераў даных, што павысіць вытворчасць і эфектыўнасць.
- Прадпрыемствы могуць стварыць адзіную крыніцу праўды, выкарыстоўваючы структуру даных, памяншаючы разыходжанні і недакладнасці даных, якія могуць узнікаць з некалькіх крыніц даных.
- Прадпрыемствы могуць па меры неабходнасці пашыраць сваю архітэктуру даных з дапамогай структуры даных, забяспечваючы рост і пашырэнне без шкоды для прадукцыйнасці і стабільнасці.
- Кампаніі могуць павысіць дакладнасць даных і паменшыць неабходнасць ручнога ўмяшання аўтаматызацыя працоўных працэсаў дадзеных і працэсы з выкарыстаннем Data Fabric.
- Прадпрыемствы могуць выкарыстоўваць розныя інструменты і платформы для сваіх патрабаванняў да кіравання данымі і аналітыкі дзякуючы гібкасці структуры даных у плане інтэграцыі і аналізу даных.
недахопы
- Працэс размяшчэння структуры дадзеных можа быць цяжкім і працаёмкім, што патрабуе значных рэсурсаў і ведаў.
- Першапачатковыя выдаткі на ўсталяванне структуры перадачы дадзеных могуць быць значнымі, улічваючы кошт неабходных супрацоўнікаў, праграмнага забеспячэння і абсталявання для наладжвання і абслугоўвання сістэмы.
- Існуючыя працэдуры кіравання данымі і аналітыкі могуць спатрэбіцца істотна змяніць, каб улічыць структуру даных, што можа парушыць карпаратыўную дзейнасць і стварыць супраціў зменам.
- Прадпрыемствам можа спатрэбіцца выдаткаваць грошы на дапамогу і адукацыю карыстальнікаў з-за складанасці структуры даных, што можа ўскладніць карыстальнікам яе прыняцце і навучанне.
- Прадпрыемствам з мноствам крыніц і фарматаў даных можа спатрэбіцца стандартызаваць свае структуры даных, каб выкарыстоўваць структуру даных, што можа быць складана.
- Структура даных можа неэфектыўна ўзаемадзейнічаць са старымі сістэмамі, што патрабуе карпаратыўных інвестыцый у распрацоўку новай сістэмы або абнаўленне існуючай сістэмы.
- Структура даных можа быць схільная да парушэнняў бяспекі і канфідэнцыяльнасці даных, што патрабуе ўкаранення жорсткіх мер бяспекі прадпрыемствамі для абароны сваіх даных.
- Структура даных можа не падыходзіць для ўсіх формаў выкарыстання даных або аналітыкі, паколькі яна можа не падтрымліваць усе фарматы даных або ўсе тыпы аналізу даных.
Data Mesh супраць Data Fabric
Дзве новыя архітэктурныя канструкцыі для сучаснага кіравання дадзенымі - сетка дадзеных і структура дадзеных. Яны маюць некаторыя істотныя варыяцыі ў сваіх падыходах, нават калі абодва імкнуцца спрыяць эфектыўнаму абмену данымі і аналізу ў арганізацыі.
падабенства
Каб кіраваць вялізнымі аб'ёмамі даных у многіх сістэмах і групах маштабаваным і эфектыўным спосабам, былі распрацаваны два падыходы: Data Mesh і Data Fabric. Абодва падкрэсліваюць каштоўнасць кіравання дадзенымі і іх бяспекі для захавання канфідэнцыяльнасці даных і адпаведнасці. Больш за тое, абедзве канструкцыі залежаць ад SOA, дзе даныя дастаўляюцца кліентам праз API і разглядаюцца як прадукт.
Адрозненні
Іх падыходы да валодання дадзенымі і кіравання імі з'яўляюцца галоўным адрозненнем паміж Data Mesh і Data Fabric.
Асобныя групы даменаў адказваюць за даныя ў сваіх даменах у Data Mesh, што дэцэнтралізуе права ўласнасці і адміністраванне даных. Прытрымліваючыся агульнага набору правілаў кіравання і бяспекі даных, кожная каманда можа свабодна выбіраць уласныя інструменты і тэхналогіі для кіравання данымі.
Цэнтралізаваная сістэма кіравання данымі, такая як Data Fabric, захоўвае ўсе даныя ў адным месцы і прызначае адну каманду для іх адміністравання. Нягледзячы на тое, што гэты метад робіць адміністраванне і аналіз даных больш узгодненым, ён можа абмежаваць магчымасці розных каманд выкарыстоўваць выбраныя імі інструменты.
Іх падыходы да інтэграцыі даных з'яўляюцца яшчэ адным адрозненнем паміж Data Mesh і Data Fabric. Калекцыя кантрактаў API, якія вызначаюць, як даныя павінны перадавацца паміж даменамі, дазваляюць інтэграваць даныя ў Data Mesh. Гэтая стратэгія забяспечвае ўзаемадзеянне паміж даменамі, адначасова дазваляючы камандам распрацоўваць свае ўласныя канвееры даных і метады аналітыкі.
Наадварот, Data Fabric выкарыстоўвае больш цэнтралізаваны падыход да інтэграцыі даных, інтэгруючы даныя загадзя і робячы іх даступнымі праз адзіны інтэрфейс.
Хоць гэтая стратэгія можа быць больш эфектыўнай, яна можа абмежаваць здольнасць каманд распрацоўваць свае ўласныя унікальныя каналы даных.
Data Mesh і Data Fabric выкарыстоўваюць розныя метады апрацоўкі даных. Апрацоўкай даных займаюцца даменныя каманды ў Data Mesh, і яны могуць выкарыстоўваць любыя інструменты і тэхналогіі, якія пажадаюць.
Цяпер апрацоўкай даных займаецца спецыяльная група, аднак Data Fabric забяспечвае больш цэнтралізаваны метад. Хаця гэты падыход можа быць больш паспяховым, ён таксама можа ўскладніць камандам правядзенне ўласных адметных ацэнак.
заключэнне
У заключэнне, Data Fabric і Data Mesh забяспечваюць новыя метады для сучаснага кіравання дадзенымі, кожны з якіх мае пэўныя перавагі і недахопы.
Data Mesh робіць моцны акцэнт на дэцэнтралізаванай уласнасці і кіраванні данымі, даючы кожнай камандзе свабоду апрацоўваць свае ўласныя даныя, выконваючы агульны набор стандартаў.
Для параўнання, Data Fabric забяспечвае цэнтралізаванае рашэнне для кіравання данымі са спецыялізаваным персаналам, які адказвае за адміністраванне і аналіз даных. Рашэнне паміж гэтымі мадэлямі будзе грунтавацца на ўнікальных патрабаваннях і мэтах кожнай фірмы з улікам такіх элементаў, як аб'ём даных, структура каманды і патрабаванні бізнесу.
Эфектыўнасць любога плана ў канчатковым рахунку будзе залежаць ад таго, наколькі добра ён рэалізаваны на практыцы і ўключаны ў больш шырокую стратэгію кіравання дадзенымі кампаніі.
Пакінуць каментар