Indholdsfortegnelse[Skjule][At vise]
En dataarkitektur skitserer den organisatoriske struktur og individuelle komponenter i en virksomheds datasystemer.
Effektiv dataadministration, behandling og arkivering er afgørende for, at virksomheder kan træffe datadrevne beslutninger. De mest aktuelle centraliserede dataarkitekturmodeller, såsom Data Fabric og Data Mesh, vinder popularitet som følge af deres evne til at overgå traditionelle metoder.
Datastof understreger dataintegration, virtualisering og abstraktion, hvorimod Data Mesh fokuserer på datademokratisering, ejerskab og produktisering. For virksomheder, der forsøger at optimere deres datahåndteringsstrategier, øge datakvaliteten og forbedre beslutningstagningskompetencer, er det afgørende at forstå disse modeller.
Organisationer kan vælge den model, der bedst tjener deres mål og tager hensyn til deres teknologiske og kulturelle krav ved at forstå forskellene og lighederne mellem Data Mesh og Data Fabric.
I dette indlæg vil vi se nærmere på Data Mesh og Data Fabric, samt skelnen mellem dem og meget mere.
Hvad er Data Mesh?
Data Mesh er et banebrydende dataarkitekturkoncept, der prioriterer datademokratisering, ejerskab og produktisering. Data ses som et produkt i Data Mesh, derfor er hvert team ansvarlig for nøjagtigheden og anvendeligheden af deres egne data.
Målet er at levere en selvbetjeningsplatform, der gør det muligt for teams at få adgang til og bruge de data, de har brug for, uden at være afhængige af centraliserede teams. Selvbetjeningsdataplatforme giver teams en metode til at kontrollere og administrere deres dataressourcer, hvilket forbedrer datakvaliteten og fremskynder innovation.
For at teams kan finde og få adgang til de data, de ønsker fra hele virksomheden, er datamarkedspladser også en vital del af Data Mesh. Data Mesh gør det muligt for teams at kontrollere og administrere deres dataaktiver samtidig med at man demokratiserer adgangen til data og hjælper virksomheder med at blive mere datadrevne og agile.
Arbejde med Data Mesh
Domænedrevet design og mikrotjenester arkitektur er grundlaget for Data Mesh. Opbygning af en decentral dataarkitektur og demontering af datasiloer er hovedmålene.
Hvert team i Data Mesh har ansvaret for sit eget datadomæne, derfor er det dem, der kontrollerer dataene, datakvaliteten og dataoutput. Holdene administrerer og distribuerer deres data via selvbetjeningsdataplatforme og datamarkeder. Det faktum, at dataprodukterne er genereret som API'er, gør det nemt for andre teams at få adgang til og bruge dem.
For at opretholde ensartethed og kontrol i hele virksomheden, administreres API'erne af et enkelt API-ledelsesteam. En datagovernance-ramme er også en del af Data Mesh, og den skitserer reglerne og retningslinjerne for dataejerskab, datakvalitet og datasikkerhed.
Fordele
- Data Mesh tilskynder til demokratisering af data ved at gøre det muligt for teams at kontrollere og administrere deres dataaktiver.
- Det gør det muligt for hvert team at tage ansvaret for sit eget datadomæne, hvilket hæver dataens kaliber.
- Uden at være afhængig af centraliserede teams tilbyder den selvbetjeningsdataplatforme, der lader teams få adgang til og bruge de data, de har brug for.
- Det giver teams mulighed for at eksperimentere og iterere med deres dataprodukter, hvilket fremskynder innovation.
- Det eliminerer datasiloer og etablerer en decentraliseret dataarkitektur, hvilket øger fleksibiliteten og smidigheden.
- Det består af datamarkeder, der giver teams en metode til at finde og få adgang til de data, de har brug for fra hele virksomheden.
- Det kan understøtte en organisations voksende databehov og er skalerbart.
- Datateams er bemyndiget af Data Mesh til at tage kontrol over deres data og træffe valg med dem.
- Teams kan lettere få adgang til og bruge de data, de har brug for, takket være Data Meshs API-baserede tilgang til dataprodukter.
Ulemper
- En organisation skal gennemgå store teknologiske og kulturelle ændringer før implementering af Data Mesh.
- Hvis det ikke vedligeholdes korrekt, kan Data Meshs decentraliserede karakter resultere i dataduplikering.
- Hvis teams ikke er korrekt justeret, kan Data Mesh resultere i modstridende datadefinitioner.
- Det kan være svært at administrere datastyring og sikkerhed i hele virksomheden på grund af Data Meshs decentraliserede struktur.
- Sammenlignet med konventionel centraliseret datastrukturer, kan datanet være mere kompliceret.
- Hvis teams ikke er korrekt justeret, kan Data Mesh blive fragmenteret.
- Det kan koste mere at implementere Data Mesh end konventionelle centraliserede datasystemer.
Nu skal du have et klart billede af Data Mesh. Det er tid til at se nærmere på Data Fabric efterfulgt af lighederne og forskellene mellem dem. Lad os begynde.
Så hvad er Data Fabric?
Data Fabric er en dataarkitektur, der giver en enkelt visning af alle dataaktiver i en organisation, uanset hvor de er placeret. Udviklingen af dette system var motiveret af det moderne datamiljø, som er defineret af en stigning i mængden, hastigheden og mangfoldigheden af data.
Organisationer kan nemt forbinde deres data fra en række kilder, herunder cloud-apps, lokale databaser og datasøer, takket være Data Fabric, som tilbyder en fleksibel og skalerbar løsning til dataintegration.
Desuden tilbyder det en grad af abstraktion, der universelt gør data tilgængelige uafhængigt af den underliggende teknologi.
Data Fabrics distribuerede arkitektur tillader databehandling og analyse i realtid, hvilket giver organisationer adgang til yderligere information og beslutningskapacitet. Databeskyttelse, nøjagtighed og overholdelse af data sikres yderligere gennem datastyring og sikkerhedskomponenter.
Data Fabric er en ny teknologi, der hurtigt vinder popularitet blandt organisationer, der forsøger at forbedre deres datahåndteringspraksis og opnå en konkurrencefordel.
Arbejdet med datastof
Data Fabric fungerer ved at tilbyde en enkelt visning af alle en organisations dataaktiver, uanset hvor de er placeret. Dataintegration, dataabstraktion og distribueret computing bruges sammen til at opnå dette.
Dataintegration indebærer at fusionere information fra mange kilder, herunder lokale databaser, cloud-apps og datasøer, og gøre det tilgængeligt på en ensartet måde.
Datamanipulation og -adgang er muliggjort af processen med at etablere et abstraktionslag, der slører kompleksiteten af den underliggende dataarkitektur. Distribueret computing sigter mod at behandle og analysere data i realtid på tværs af et spredt netværk af computerressourcer.
Virksomheder kan nu hurtigt få indsigt fra deres data og handle takket være dette. Data Fabric inkluderer datastyring og sikkerhedskomponenter for at sikre databeskyttelse, overholdelse og kvalitet.
Data Fabric er en måde at håndtere data på, som er fleksibel og skalerbar og er udviklet til at imødekomme det nuværende datamiljø.
Fordele
- Virksomheder kan træffe hurtigere og mere informerede valg baseret på realtidsdata ved at bruge datastruktur, som kan øge datatilgængeligheden og tilgængeligheden.
- For at administrere og analysere enorme mængder data muliggør datastruktur den sømløse integration af data fra mange kilder, herunder lokale og cloud-baserede data.
- Virksomheder kan bruge datastof til at bygge en centraliseret datastyringsplatform, der letter dataudveksling og samarbejde i realtid mellem mange teams og afdelinger.
- Datastyrings- og sikkerhedsfunktioner, der tilbydes af datastruktur, hjælper virksomheder med at opretholde databeskyttelse og overholdelse af lovgivning.
- Datastof kan spare flere udgifter og dobbeltarbejde ved at fjerne datasiloer, hvilket vil øge produktionen og effektiviteten.
- Virksomheder kan etablere en enkelt kilde til sandhed ved hjælp af datastruktur, hvilket reducerer datauoverensstemmelser og unøjagtigheder, der kan skyldes flere datakilder.
- Virksomheder kan udvide deres dataarkitektur efter behov ved hjælp af datastruktur, hvilket muliggør vækst og ekspansion uden at gå på kompromis med ydeevne eller stabilitet.
- Virksomheder kan forbedre datanøjagtigheden og reducere behovet for manuel indgriben ved automatisering af dataarbejdsgange og processer med brug af datastof.
- Virksomheder kan anvende en række værktøjer og platforme til deres datastyrings- og analysekrav på grund af datastrukturens fleksibilitet med hensyn til dataintegration og -analyse.
Ulemper
- Processen med at sætte datastruktur på plads kan være vanskelig og tidskrævende og kræver et betydeligt engagement i både ressourcer og viden.
- De indledende omkostninger ved at installere datastruktur kan være betydelige, idet der tages højde for prisen på de nødvendige medarbejdere, software og hardware til at opsætte og vedligeholde systemet.
- Eksisterende datastyrings- og analyseprocedurer skal muligvis ændres væsentligt for at imødekomme datastrukturen, hvilket kan forstyrre virksomhedens drift og skabe modstand mod forandringer.
- Virksomheder skal muligvis bruge på brugerassistance og uddannelse som følge af datastrukturens kompleksitet, hvilket kan gøre det svært for brugerne at omfavne det og blive trænet.
- Virksomheder med mange datakilder og formater kan være nødt til at standardisere deres datastrukturer for at kunne bruge datastruktur, hvilket kan være svært.
- Datastrukturen har muligvis ikke en effektiv grænseflade med ældre systemer, hvilket nødvendiggør virksomhedens investeringer i ny systemudvikling eller systemopgradering af nuværende systemer.
- Datastruktur kan være tilbøjelig til sikkerhedsbrud og bekymringer om databeskyttelse, hvilket nødvendiggør implementering af stærke sikkerhedsforanstaltninger af virksomheder for at beskytte deres data.
- Datastof er muligvis ikke egnet til alle former for data eller analysebrug, da det muligvis ikke understøtter alle dataformater eller alle typer dataanalyse.
Data Mesh vs Data Fabric
To nye arkitektoniske designs til moderne datahåndtering er data mesh og datastof. De har nogle betydelige variationer i deres tilgange, selvom begge stræber efter at facilitere effektiv dataudveksling og analyse i en organisation.
ligheder
For at håndtere enorme mængder data på tværs af mange systemer og teams på en skalerbar og effektiv måde, er der udviklet to tilgange: Data Mesh og Data Fabric. Begge understreger værdien af datastyring og sikkerhed for at bevare databeskyttelse og compliance. Begge designs afhænger desuden af en SOA, hvor data leveres til kunder via API'er og betragtes som et produkt.
Forskelle
Deres tilgange til dataejerskab og -styring er den vigtigste skelnen mellem Data Mesh og Data Fabric.
Individuelle domæneteams er ansvarlige for dataene på deres respektive domæner i Data Mesh, som decentraliserer ejerskab og administration af data. Selvom de overholder et fælles sæt regler for datastyring og sikkerhed, kan hvert team frit vælge sine egne værktøjer og teknologier til at administrere sine data.
Et centraliseret datastyringssystem, såsom Data Fabric, gemmer alle data ét sted og tildeler et enkelt team til at administrere dem. Selvom denne metode gør dataadministration og analyse mere konsekvent, kan den begrænse forskellige teams mulighed for at bruge deres egne valgte værktøjer.
Deres tilgange til dataintegration er en anden sondring mellem Data Mesh og Data Fabric. En samling af API-kontrakter, der specificerer, hvordan data skal overføres mellem domæner, muliggør dataintegration i Data Mesh. Denne strategi sikrer interoperabilitet mellem domæner, samtidig med at teams kan designe deres egne datapipelines og analysemetoder.
I modsætning hertil tager Data Fabric en mere centraliseret tilgang til dataintegration, der integrerer data på forhånd og gør dem tilgængelige via en enkelt grænseflade.
Selvom denne strategi kunne være mere effektiv, kan den begrænse teams mulighed for at designe deres egne unikke datapipelines.
Data Mesh og Data Fabric anvender forskellige teknikker til databehandling. Databehandlingen varetages af domæneteams i Data Mesh, og de kan frit bruge hvilke værktøjer og teknologier, de ønsker.
Databehandling håndteres nu af et dedikeret team, men Data Fabric giver en mere centraliseret metode. Selvom denne tilgang kunne være mere vellykket, kan den også gøre det sværere for teams at foretage deres egne karakteristiske vurderinger.
Konklusion
Som konklusion giver Data Fabric og Data Mesh begge nye metoder til moderne datahåndtering, hver med specifikke fordele og ulemper.
Data Mesh lægger stor vægt på decentralt ejerskab og administration af data, hvilket giver hvert team frihed til at håndtere deres egne data, mens de følger et fælles sæt standarder.
Til sammenligning leverer Data Fabric en centraliseret datastyringsløsning med specialiseret personale, der står for dataadministration og -analyse. Beslutningen mellem disse mønstre vil være baseret på de unikke krav og mål for hver virksomhed, under hensyntagen til elementer som datavolumen, teamstruktur og forretningskrav.
Effektiviteten af enhver plan vil i sidste ende afhænge af, hvor godt den implementeres i praksis og indarbejdes i virksomhedens bredere datastyringsstrategi.
Giv en kommentar