Архитектурата на данните очертава организационната структура и отделните компоненти на системите за данни на компанията.
Ефективното администриране, обработка и архивиране на данни са от решаващо значение за фирмите, за да вземат решения, основани на данни. Най-актуалните централизирани модели на архитектура на данни, като Data Fabric и Data Mesh, набират популярност в резултат на способността им да надминават традиционните методи.
Data Fabric подчертава интеграцията на данни, виртуализацията и абстракцията, докато Data Mesh се фокусира върху демократизацията на данните, собствеността и производството. За компаниите, които се опитват да оптимизират своите стратегии за управление на данни, да повишат качеството на данните и да подобрят уменията за вземане на решения, разбирането на тези модели е от решаващо значение.
Организациите могат да изберат модела, който най-добре служи на техните цели и взема предвид техните технологични и културни изисквания, като разберат разликите и приликите между Data Mesh и Data Fabric.
В тази публикация ще разгледаме отблизо Data Mesh и Data Fabric, както и разликите между тях и много повече.
Какво е Data Mesh?
Data Mesh е авангардна концепция за архитектура на данни, която дава приоритет на демократизацията, собствеността и производството на данни. Данните се разглеждат като продукт в Data Mesh, следователно всеки екип отговаря за точността и полезността на собствените си данни.
Целта е да се осигури платформа за самообслужване, която ще позволи на екипите да имат достъп и да използват данните, от които се нуждаят, без да разчитат на централизирани екипи. Платформите за данни за самообслужване дават на екипите метод за контрол и управление на своите ресурси от данни, което подобрява качеството на данните и ускорява иновациите.
За да могат екипите да намират и да имат достъп до данните, които искат от цялото предприятие, пазарите на данни също са жизненоважна част от Data Mesh. Data Mesh позволява на екипите да контролират и управляват своите активи от данни като същевременно демократизира достъпа до данни, подпомагайки предприятията да станат по-ориентирани на данни и гъвкави.
Работа на Data Mesh
Дизайн, управляван от домейн и архитектура на микросервизи са основите на Data Mesh. Изграждането на децентрализирана архитектура на данни и премахването на силозите за данни са основните цели.
Всеки екип в Data Mesh отговаря за своя собствена област с данни, следователно те са тези, които контролират данните, качеството на данните и изходните данни. Екипите управляват и разпространяват своите данни чрез платформи за данни за самообслужване и пазари на данни. Фактът, че продуктите с данни се генерират като API, улеснява другите екипи да имат достъп до тях и да ги използват.
За да се поддържа еднаквост и контрол в цялата компания, API се управляват от един екип за управление на API. Рамката за управление на данни също е част от Data Mesh и очертава правилата и насоките за собственост върху данните, качество на данните и сигурност на данните.
Предимства
- Data Mesh насърчава демократизацията на данните, като позволява на екипите да контролират и управляват своите активи от данни.
- Това дава възможност на всеки екип да поеме отговорност за своя собствена област с данни, което повишава калибъра на данните.
- Без да зависи от централизирани екипи, той предлага платформи за данни за самообслужване, които позволяват на екипите да имат достъп и да използват данните, от които се нуждаят.
- Позволява на екипите да експериментират и итерират своите продукти за данни, което ускорява иновациите.
- Той елиминира силозите на данни и установява децентрализирана архитектура на данни, подобрявайки гъвкавостта и гъвкавостта.
- Състои се от пазари на данни, които дават на екипите метод за намиране и достъп до данните, които изискват от цялата компания.
- Той може да поддържа нарастващите изисквания за данни на организацията и е мащабируем.
- Екипите за данни са упълномощени от Data Mesh да поемат контрола върху своите данни и да правят избор с тях.
- Екипите могат по-лесно да имат достъп и да използват данните, от които се нуждаят, благодарение на базирания на API подход на Data Mesh към продуктите за данни.
Недостатъци
- Една организация трябва да претърпи големи технологични и културни промени, преди да внедри Data Mesh.
- Ако не се поддържа правилно, децентрализираната природа на Data Mesh може да доведе до дублиране на данни.
- Ако екипите не са правилно подредени, Data Mesh може да доведе до противоречиви дефиниции на данни.
- Може да е трудно да се управлява управлението на данните и сигурността в цялото предприятие поради децентрализираната структура на Data Mesh.
- В сравнение с конвенционалните централизирани структури от данни, мрежата от данни може да е по-сложна.
- Ако екипите не са правилно подредени, Data Mesh може да стане фрагментиран.
- Прилагането на Data Mesh може да струва повече от конвенционалните централизирани системи за данни.
Сега трябва да имате ясна представа за Data Mesh. Време е да разгледаме Data Fabric, последвано от приликите и разликите между тях. Нека да започнем.
И така, какво е Data Fabric?
Data Fabric е архитектура на данни, която дава един изглед на всички активи с данни в една организация, независимо къде се намират. Разработването на тази система беше мотивирано от съвременната среда за данни, която се определя от увеличаване на количеството, скоростта и разнообразието от данни.
Организациите могат лесно да свързват своите данни от набор от източници, включително облачни приложения, локални бази данни и езера от данни, благодарение на Data Fabric, който предлага гъвкаво и мащабируемо решение за интегриране на данни.
Освен това, той предлага степен на абстракция, която универсално прави данните достъпни независимо от основната технология.
Разпределената архитектура на Data Fabric позволява обработка и анализ на данни в реално време, предоставяйки на организациите достъп до допълнителна информация и капацитет за вземане на решения. Поверителността, точността и съответствието на данните се гарантират допълнително чрез неговите компоненти за управление на данни и сигурност.
Data Fabric е нова технология, която бързо набира популярност сред организациите, които се опитват да подобрят своите практики за управление на данни и да получат конкурентно предимство.
Работата на Data Fabric
Data Fabric функционира, като предлага единен изглед на всички активи с данни на организацията, независимо къде се намират. Интеграция на данни, абстракция на данни и разпределени изчисления се използват в тандем, за да се постигне това.
Интегрирането на данни включва обединяване на информация от много източници, включително локални бази данни, облачни приложения и езера от данни, и правенето й достъпна по единен начин.
Манипулирането и достъпът до данни стават възможни чрез процеса на установяване на слой абстракция, който прикрива сложността на основната архитектура на данните. Разпределеното изчисление има за цел да обработва и анализира данни в реално време в разпръсната мрежа от изчислителни ресурси.
Благодарение на това фирмите вече могат бързо да получат информация от своите данни и да предприемат действия. Data Fabric включва компоненти за управление на данни и сигурност, за да се гарантира поверителност, съответствие и качество на данните.
Data Fabric е начин за управление на данни, който е гъвкав и мащабируем и е разработен, за да се приспособи към настоящата среда на данни.
Предимства
- Предприятията могат да правят по-бързи и по-информирани избори въз основа на данни в реално време, като използват структура от данни, което може да увеличи наличността и достъпността на данните.
- За да управлявате и анализирате огромни количества данни, структурата на данни позволява безпроблемното интегриране на данни от много източници, включително локални и базирани на облак данни.
- Бизнесът може да използва структура от данни, за да изгради централизирана платформа за управление на данни, която улеснява обмена на данни в реално време и сътрудничеството между много екипи и отдели.
- Възможностите за управление на данни и сигурност, предлагани от структурата за данни, помагат на фирмите да поддържат поверителността на данните и спазването на нормативните изисквания.
- Платформата за данни може да спести повече разходи и дублиране на усилия чрез премахване на силозите за данни, което ще повиши производството и ефективността.
- Бизнесът може да установи един единствен източник на истина, използвайки структура от данни, намалявайки несъответствията и неточностите в данните, които биха могли да възникнат от няколко източника на данни.
- Бизнесът може да разшири своята архитектура на данни, ако е необходимо, с помощта на структура за данни, което позволява растеж и разширяване без компромис с производителността или стабилността.
- Бизнесът може да подобри точността на данните и да намали необходимостта от ръчна намеса чрез автоматизиране на работните процеси с данни и процеси с използване на data fabric.
- Предприятията могат да използват различни инструменти и платформи за своите изисквания за управление на данни и анализ поради гъвкавостта на структурата на данни по отношение на интегрирането и анализа на данни.
Недостатъци
- Процесът на въвеждане на структура от данни може да бъде труден и отнемащ време, изискващ значителен ангажимент както в ресурси, така и в знания.
- Първоначалните разходи за инсталиране на структура за данни може да са значителни, като се вземе предвид цената на необходимия персонал, софтуер и хардуер за настройка и поддръжка на системата.
- Съществуващите процедури за управление и анализ на данни може да се наложи да бъдат значително променени, за да се приспособи структурата на данните, което може да наруши корпоративните операции и да създаде съпротива срещу промяната.
- Бизнесът може да се наложи да похарчи за помощ и обучение на потребителите в резултат на сложността на структурата на данните, което може да затрудни потребителите да я възприемат и да се обучат.
- Предприятията с много източници и формати на данни може да се наложи да стандартизират своите структури от данни, за да използват структура от данни, което може да бъде трудно.
- Платформата за данни може да не взаимодейства ефективно с наследените системи, което налага корпоративна инвестиция в разработка на нова система или системно надграждане на текущи системи.
- Структурата на данните може да бъде предразположена към пробиви в сигурността и опасения за поверителността на данните, което налага прилагането на строги мерки за сигурност от предприятията, за да защитят своите данни.
- Структурата на данни може да не е подходяща за всички форми на използване на данни или анализи, тъй като може да не поддържа всички формати на данни или всички типове анализ на данни.
Data Mesh срещу Data Fabric
Два нови архитектурни дизайна за съвременно управление на данни са data mesh и data fabric. Те имат някои значителни вариации в своите подходи, въпреки че и двете се стремят да улеснят ефективния обмен на данни и анализ в организацията.
прилики
За да се управляват огромни количества данни в много системи и екипи по мащабируем и ефективен начин, са разработени два подхода: Data Mesh и Data Fabric. И двамата подчертават стойността на управлението и сигурността на данните за запазване на поверителността и съответствието на данните. Освен това и двата дизайна зависят от SOA, където данните се доставят на клиентите чрез API и се разглеждат като продукт.
Разлики
Техните подходи към собствеността и управлението на данните са основната разлика между Data Mesh и Data Fabric.
Индивидуалните екипи на домейни отговарят за данните в съответните им домейни в Data Mesh, което децентрализира собствеността и администрирането на данните. Въпреки че се придържа към споделен набор от правила за управление и сигурност на данните, всеки екип е свободен да избира свои собствени инструменти и технологии за управление на своите данни.
Централизирана система за управление на данни, като Data Fabric, съхранява всички данни на едно място и възлага на един екип да ги администрира. Въпреки че този метод прави администрирането и анализа на данни по-последователни, той може да ограничи способността на различните екипи да използват избраните от тях инструменти.
Техните подходи към интегрирането на данни са друга разлика между Data Mesh и Data Fabric. Колекция от API договори, които определят как данните трябва да се прехвърлят между домейни, позволяват интегриране на данни в Data Mesh. Тази стратегия гарантира оперативна съвместимост между домейни, като същевременно позволява на екипите да проектират свои собствени канали за данни и методи за анализ.
За разлика от тях, Data Fabric използва по-централизиран подход към интегрирането на данни, като интегрира данните предварително и ги прави достъпни чрез един интерфейс.
Въпреки че тази стратегия може да бъде по-ефективна, тя може да ограничи способността на екипите да проектират свои собствени уникални канали за данни.
Data Mesh и Data Fabric използват различни техники за обработка на данни. Обработката на данни се управлява от екипи на домейни в Data Mesh и те са свободни да използват каквито инструменти и технологии пожелаят.
Обработката на данни вече се обработва от специален екип, но Data Fabric предоставя по-централизиран метод. Въпреки че този подход може да бъде по-успешен, той също може да затрудни екипите да предприемат свои собствени отличителни оценки.
Заключение
В заключение, Data Fabric и Data Mesh предоставят нови методи за съвременно управление на данни, всеки със специфични предимства и недостатъци.
Data Mesh поставя силен акцент върху децентрализираната собственост и администриране на данни, като дава на всеки екип свободата да борави със собствените си данни, като същевременно следва споделен набор от стандарти.
Data Fabric, за сравнение, предоставя централизирано решение за управление на данни със специализиран персонал, отговарящ за администрирането и анализа на данните. Решението между тези модели ще се основава на уникалните изисквания и цели на всяка фирма, като се вземат предвид елементи като обем на данните, структура на екипа и бизнес изисквания.
Ефективността на всеки план в крайна сметка ще зависи от това колко добре е приложен на практика и включен в по-широката стратегия на компанията за управление на данни.
Оставете коментар