Mae pensaernïaeth data yn amlinellu strwythur sefydliadol a chydrannau unigol systemau data cwmni.
Mae gweinyddu, prosesu ac archifo data yn effeithiol yn hanfodol i gwmnïau wneud penderfyniadau sy'n seiliedig ar ddata. Mae'r modelau pensaernïaeth data canolog mwyaf cyfredol, megis Data Fabric a Data Mesh yn dod yn fwy poblogaidd o ganlyniad i'w gallu i ragori ar ddulliau traddodiadol.
Ffabrig Data yn pwysleisio integreiddio data, rhithwiroli, a thynnu, tra bod Data Mesh yn canolbwyntio ar ddemocrateiddio data, perchnogaeth a chynhyrchu data. I gwmnïau sy'n ceisio optimeiddio eu strategaethau rheoli data, hybu ansawdd data, a gwella sgiliau gwneud penderfyniadau, mae deall y modelau hyn yn hanfodol.
Gall sefydliadau ddewis y model sy'n gwasanaethu eu hamcanion orau ac sy'n ystyried eu gofynion technolegol a diwylliannol trwy ddeall y gwahaniaethau a'r tebygrwydd rhwng Rhwyll Data a Ffabrig Data.
Yn y swydd hon, byddwn yn edrych yn fanwl ar Rhwyll Data a Ffabrig Data, yn ogystal â'r gwahaniaethau rhyngddynt a llawer mwy.
Beth yw Rhwyll Data?
Mae Data Mesh yn gysyniad pensaernïaeth data blaengar sy'n blaenoriaethu democrateiddio data, perchnogaeth a chynhyrchu data. Gwelir data fel cynnyrch yn Data Mesh, felly mae pob tîm yn gyfrifol am gywirdeb a defnyddioldeb ei ddata ei hun.
Y nod yw darparu llwyfan hunanwasanaeth a fydd yn galluogi timau i gyrchu a defnyddio'r data sydd ei angen arnynt heb ddibynnu ar dimau canolog. Mae llwyfannau data hunanwasanaeth yn rhoi dull i dimau reoli a rheoli eu hadnoddau data, sy'n gwella ansawdd data ac yn cyflymu arloesedd.
Er mwyn i dimau ddod o hyd i'r data y maent ei eisiau o bob rhan o'r fenter a chael mynediad ato, mae marchnadoedd data hefyd yn rhan hanfodol o Data Mesh. Mae Rhwyll Data yn galluogi timau i reoli a rheoli eu hasedau data tra'n democrateiddio mynediad at ddata, cynorthwyo mentrau i ddod yn fwy ystwyth a ysgogol gan ddata.
Gweithio Rhwyll Data
Dylunio sy'n cael ei yrru gan barth a pensaernïaeth microwasanaethau yw sylfeini Rhwyll Data. Adeiladu pensaernïaeth data datganoledig a datgymalu seilos data yw'r prif nodau.
Mae pob tîm yn Data Mesh yn gyfrifol am ei barth data ei hun, felly nhw yw'r rhai sy'n rheoli'r data, ansawdd y data, a'r allbynnau data. Mae'r timau'n rheoli ac yn dosbarthu eu data trwy lwyfannau data hunanwasanaeth a marchnadoedd data. Mae'r ffaith bod y cynhyrchion data yn cael eu cynhyrchu fel APIs yn ei gwneud hi'n syml i dimau eraill eu cyrchu a'u defnyddio.
Er mwyn cynnal unffurfiaeth a rheolaeth ledled y cwmni, mae'r APIs yn cael eu rheoli gan un tîm rheoli API. Mae fframwaith llywodraethu data hefyd yn rhan o Data Mesh, ac mae'n amlinellu'r rheolau a'r canllawiau ar gyfer perchnogaeth data, ansawdd data, a diogelwch data.
manteision
- Mae Data Mesh yn annog democrateiddio data trwy alluogi timau i reoli a rheoli eu hasedau data.
- Mae'n ei gwneud hi'n bosibl i bob tîm fod yn gyfrifol am ei barth data ei hun, sy'n codi safon y data.
- Heb ddibynnu ar dimau canolog, mae'n cynnig llwyfannau data hunanwasanaeth sy'n caniatáu i dimau gyrchu a defnyddio'r data sydd eu hangen arnynt.
- Mae'n galluogi timau i arbrofi ac ailadrodd gyda'u cynhyrchion data, sy'n cyflymu arloesedd.
- Mae'n dileu seilos data ac yn sefydlu pensaernïaeth ddata ddatganoledig, gan wella hyblygrwydd ac ystwythder.
- Mae'n cynnwys marchnadoedd data sy'n rhoi dull i dimau ddod o hyd i'r data sydd ei angen arnynt o bob rhan o'r cwmni a chael mynediad ato.
- Gall gefnogi gofynion data cynyddol sefydliad ac mae'n raddadwy.
- Caiff timau data eu grymuso gan Data Mesh i reoli eu data a gwneud dewisiadau ag ef.
- Gall timau gyrchu a defnyddio'r data sydd eu hangen arnynt yn haws diolch i ddull API Data Mesh o ymdrin â chynhyrchion data.
Anfanteision
- Rhaid i sefydliad fynd trwy newidiadau technolegol a diwylliannol mawr cyn gweithredu Data Mesh.
- Os na chaiff ei gynnal yn briodol, gallai natur ddatganoledig Data Mesh arwain at ddyblygu data.
- Os nad yw timau wedi'u halinio'n gywir, gall Data Mesh arwain at ddiffiniadau data sy'n gwrthdaro.
- Gallai fod yn anodd rheoli llywodraethu a diogelwch data ledled y fenter oherwydd strwythur datganoledig Data Mesh.
- O'i gymharu â chanoli confensiynol strwythurau data, gallai rhwyll data fod yn fwy cymhleth.
- Os nad yw timau wedi'u halinio'n iawn, gall Rhwyll Data ddod yn dameidiog.
- Gall gostio mwy i weithredu Data Mesh na systemau data canolog confensiynol.
Nawr, mae'n rhaid eich bod chi'n cael darlun clir o Rhwyll Data. Mae'n bryd edrych i mewn i Ffabrig Data ac yna'r tebygrwydd a'r gwahaniaethau rhyngddynt. Gadewch i ni ddechrau.
Felly, beth yw Ffabrig Data?
Mae Data Fabric yn saernïaeth data sy'n rhoi golwg sengl o'r holl asedau data y tu mewn i sefydliad, waeth ble maent wedi'u cartrefu. Ysgogwyd datblygiad y system hon gan yr amgylchedd data modern, a ddiffinnir gan gynnydd yn swm, cyflymder ac amrywiaeth y data.
Gall sefydliadau gysylltu eu data yn hawdd o ystod o ffynonellau, gan gynnwys apiau cwmwl, cronfeydd data ar y safle, a llynnoedd data, diolch i Data Fabric, sy'n cynnig datrysiad hyblyg a graddadwy i integreiddio data.
At hynny, mae'n cynnig rhywfaint o echdynnu sy'n golygu bod data'n hygyrch yn annibynnol ar y dechnoleg sylfaenol.
Mae pensaernïaeth ddosbarthedig Data Fabric yn caniatáu prosesu a dadansoddi data amser real, gan roi mynediad i sefydliadau at wybodaeth ychwanegol a gallu gwneud penderfyniadau. Sicrheir preifatrwydd, cywirdeb a chydymffurfiaeth data ymhellach trwy ei gydrannau llywodraethu data a diogelwch.
Mae Data Fabric yn dechnoleg newydd sy'n dod yn boblogaidd yn gyflym ymhlith sefydliadau sy'n ceisio gwella eu harferion rheoli data a chael mantais gystadleuol.
Gweithio Ffabrig Data
Mae Data Fabric yn gweithredu trwy gynnig golwg sengl o holl asedau data sefydliad, waeth ble maent wedi'u cartrefu. Integreiddio data, tynnu data, a cyfrifiadura dosranedig yn cael eu defnyddio ar y cyd i gyflawni hyn.
Mae integreiddio data yn golygu asio gwybodaeth o lawer o ffynonellau, gan gynnwys cronfeydd data ar y safle, apiau cwmwl, a llynnoedd data, a'i gwneud yn hygyrch mewn ffordd unffurf.
Mae trin a chyrchu data yn bosibl trwy'r broses o sefydlu haen o echdynnu sy'n cuddio cymhlethdod y saernïaeth data sylfaenol. Nod cyfrifiadura gwasgaredig yw prosesu a dadansoddi data mewn amser real ar draws rhwydwaith gwasgaredig o adnoddau cyfrifiadura.
Gall busnesau nawr gael mewnwelediadau o'u data yn gyflym a gweithredu diolch i hyn. Mae Data Fabric yn cynnwys cydrannau llywodraethu a diogelwch data hefyd er mwyn sicrhau preifatrwydd, cydymffurfiaeth ac ansawdd data.
Mae Data Fabric yn ffordd o reoli data sy'n hyblyg ac yn raddadwy ac fe'i datblygwyd i gynnwys yr amgylchedd data presennol.
manteision
- Gall busnesau wneud dewisiadau cyflymach a mwy gwybodus yn seiliedig ar ddata amser real trwy ddefnyddio ffabrig data, a all gynyddu argaeledd data a hygyrchedd.
- Er mwyn rheoli a dadansoddi symiau enfawr o ddata, mae ffabrig data yn galluogi integreiddio data yn ddi-dor o lawer o ffynonellau, gan gynnwys data ar y safle a data cwmwl.
- Gall busnesau ddefnyddio ffabrig data i adeiladu llwyfan rheoli data canolog sy'n hwyluso cyfnewid data amser real a chydweithio ymhlith llawer o dimau ac adrannau.
- Mae galluoedd llywodraethu data a diogelwch a gynigir gan ffabrig data yn cynorthwyo cwmnïau i gynnal preifatrwydd data a chydymffurfiaeth reoleiddiol.
- Gall ffabrig data arbed mwy o dreuliau a dyblygu ymdrech trwy gael gwared ar seilos data, a fydd yn hybu cynhyrchiant ac effeithlonrwydd.
- Gall busnesau sefydlu un ffynhonnell o wirionedd gan ddefnyddio ffabrig data, gan leihau anghysondebau ac anghywirdebau data a allai ddeillio o sawl ffynhonnell ddata.
- Gall busnesau ehangu eu pensaernïaeth data yn ôl yr angen gyda chymorth ffabrig data, gan alluogi twf ac ehangu heb beryglu perfformiad na sefydlogrwydd.
- Gall busnesau wella cywirdeb data a lleihau'r angen am ymyrraeth â llaw trwy awtomeiddio llifoedd gwaith data a phrosesau gyda defnydd o ffabrig data.
- Gall busnesau ddefnyddio amrywiaeth o offer a llwyfannau ar gyfer eu gofynion rheoli data a dadansoddeg oherwydd hyblygrwydd y ffabrig data o ran integreiddio a dadansoddi data.
Anfanteision
- Gall y broses o roi ffabrig data ar waith fod yn anodd ac yn cymryd llawer o amser, gan ofyn am ymrwymiad sylweddol o ran adnoddau a gwybodaeth.
- Gallai cost gychwynnol gosod ffabrig data fod yn sylweddol, gan ystyried pris yr aelodau staff angenrheidiol, meddalwedd a chaledwedd i sefydlu a chynnal y system.
- Efallai y bydd angen newid y gweithdrefnau rheoli data a dadansoddeg presennol yn sylweddol er mwyn darparu ar gyfer ffabrig data, a allai amharu ar weithrediadau corfforaethol a chreu gwrthwynebiad i newid.
- Efallai y bydd angen i fusnesau wario ar gymorth defnyddwyr ac addysg o ganlyniad i gymhlethdod y ffabrig data, a all ei gwneud yn anodd i ddefnyddwyr ei gofleidio a chael hyfforddiant.
- Efallai y bydd angen i fusnesau sydd â llawer o ffynonellau a fformatau data safoni eu strwythurau data er mwyn defnyddio ffabrig data, a all fod yn anodd.
- Mae’n bosibl na fydd ffabrig data yn rhyngwynebu’n effeithiol â systemau etifeddol, gan olygu bod angen buddsoddiad corfforaethol mewn datblygu systemau newydd neu uwchraddio systemau systemau cyfredol.
- Gall ffabrig data fod yn agored i doriadau diogelwch a phryderon preifatrwydd data, gan olygu bod angen i fentrau weithredu mesurau diogelwch cryf i ddiogelu eu data.
- Efallai na fydd ffabrig data yn briodol ar gyfer pob math o ddata neu achosion defnydd dadansoddol oherwydd efallai na fydd yn cefnogi pob fformat data neu bob math o ddadansoddiad data.
Rhwyll Data Vs Ffabrig Data
Dau ddyluniad pensaernïol newydd ar gyfer rheoli data cyfoes yw rhwyll data a ffabrig data. Mae ganddynt rai amrywiadau sylweddol yn eu dulliau, er bod y ddau yn ymdrechu i hwyluso cyfnewid a dadansoddi data effeithiol o fewn sefydliad.
Priodweddau
Er mwyn rheoli symiau enfawr o ddata ar draws llawer o systemau a thimau mewn modd graddadwy ac effeithiol, mae dau ddull wedi'u datblygu: Rhwyll Data a Ffabrig Data. Mae'r ddau yn pwysleisio gwerth llywodraethu a diogelwch data wrth gadw preifatrwydd a chydymffurfiaeth data. At hynny, mae'r ddau ddyluniad yn dibynnu ar SOA, lle mae data'n cael ei gyflenwi i gwsmeriaid trwy APIs a'i ystyried yn gynnyrch.
Gwahaniaethau
Eu hymagweddau at berchenogaeth a rheolaeth data yw'r prif wahaniaeth rhwng Rhwyll Data a Ffabrig Data.
Timau parth unigol sy'n gyfrifol am y data yn eu priod feysydd yn Data Mesh, sy'n datganoli perchnogaeth a gweinyddiaeth data. Er ei fod yn cadw at set gyffredin o reolau ar gyfer llywodraethu a diogelwch data, mae pob tîm yn rhydd i ddewis ei offer a'i dechnolegau ei hun ar gyfer rheoli ei ddata.
Mae system rheoli data ganolog, fel Data Fabric, yn storio'r holl ddata mewn un lle ac yn neilltuo un tîm i'w weinyddu. Er bod y dull hwn yn gwneud gweinyddu a dadansoddi data yn fwy cyson, gall gyfyngu ar allu gwahanol dimau i ddefnyddio'r offer o'u dewis eu hunain.
Mae eu hymagweddau at integreiddio data yn wahaniaeth arall rhwng Rhwyll Data a Ffabrig Data. Mae casgliad o gontractau API sy'n nodi sut y dylid trosglwyddo data rhwng parthau yn galluogi integreiddio data yn Data Mesh. Mae'r strategaeth hon yn sicrhau rhyngweithrededd rhwng parthau tra'n caniatáu i dimau ddylunio eu piblinellau data a'u dulliau dadansoddi eu hunain.
Mewn cyferbyniad, mae Data Fabric yn defnyddio dull mwy canolog o integreiddio data, gan integreiddio data ymlaen llaw a'i wneud yn hygyrch trwy un rhyngwyneb.
Er y gallai'r strategaeth hon fod yn fwy effeithiol, gallai gyfyngu ar allu timau i ddylunio eu piblinellau data unigryw eu hunain.
Mae Rhwyll Data a Ffabrig Data yn defnyddio technegau gwahanol ar gyfer prosesu data. Caiff prosesu data ei drin gan dimau parth yn Data Mesh, ac maent yn rhydd i ddefnyddio pa offer a thechnolegau bynnag y dymunant.
Mae prosesu data bellach yn cael ei drin gan dîm ymroddedig, fodd bynnag, mae Data Fabric yn darparu dull mwy canolog. Er y gallai'r dull hwn fod yn fwy llwyddiannus, gallai hefyd ei gwneud yn anoddach i dimau gynnal eu hasesiadau unigryw eu hunain.
Casgliad
I gloi, mae Ffabrig Data a Rhwyll Data ill dau yn darparu dulliau newydd ar gyfer rheoli data cyfoes, pob un â manteision ac anfanteision penodol.
Mae Data Mesh yn rhoi pwyslais cryf ar berchnogaeth ddatganoledig a gweinyddu data, gan roi rhyddid i bob tîm drin eu data eu hunain wrth ddilyn set gyffredin o safonau.
Mewn cymhariaeth, mae Data Fabric yn darparu datrysiad rheoli data canolog gyda staff arbenigol sy'n gyfrifol am weinyddu a dadansoddi data. Bydd y penderfyniad rhwng y patrymau hyn yn seiliedig ar ofynion ac amcanion unigryw pob cwmni, gan ystyried elfennau fel cyfaint data, strwythur tîm, a gofynion busnes.
Bydd effeithiolrwydd unrhyw gynllun yn y pen draw yn dibynnu ar ba mor dda y caiff ei roi ar waith a'i ymgorffori yn strategaeth rheoli data ehangach y cwmni.
Gadael ymateb