Μια αρχιτεκτονική δεδομένων περιγράφει την οργανωτική δομή και τα επιμέρους στοιχεία των συστημάτων δεδομένων μιας εταιρείας.
Η αποτελεσματική διαχείριση, επεξεργασία και αρχειοθέτηση δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για τις εταιρείες να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει δεδομένων. Τα πιο πρόσφατα μοντέλα κεντρικής αρχιτεκτονικής δεδομένων, όπως το Data Fabric και το Data Mesh, κερδίζουν δημοτικότητα ως αποτέλεσμα της ικανότητάς τους να ξεπερνούν τις παραδοσιακές μεθόδους.
Ύφασμα δεδομένων τονίζει την ενοποίηση δεδομένων, την εικονικοποίηση και την αφαίρεση, ενώ το Data Mesh εστιάζει στον εκδημοκρατισμό δεδομένων, την ιδιοκτησία και την παραγωγικότητα. Για τις εταιρείες που προσπαθούν να βελτιστοποιήσουν τις στρατηγικές διαχείρισης δεδομένων τους, να ενισχύσουν την ποιότητα των δεδομένων και να βελτιώσουν τις δεξιότητες λήψης αποφάσεων, η κατανόηση αυτών των μοντέλων είναι ζωτικής σημασίας.
Οι οργανισμοί μπορούν να επιλέξουν το μοντέλο που εξυπηρετεί καλύτερα τους στόχους τους και να λαμβάνει υπόψη τις τεχνολογικές και πολιτισμικές απαιτήσεις τους, κατανοώντας τις διαφορές και τις ομοιότητες μεταξύ Data Mesh και Data Fabric.
Σε αυτήν την ανάρτηση, θα εξετάσουμε προσεκτικά το Data Mesh και το Data Fabric, καθώς και τις διακρίσεις μεταξύ τους και πολλά άλλα.
Τι είναι το Data Mesh;
Το Data Mesh είναι μια έννοια αρχιτεκτονικής δεδομένων αιχμής που δίνει προτεραιότητα στον εκδημοκρατισμό, την ιδιοκτησία και την παραγωγικότητα δεδομένων. Τα δεδομένα θεωρούνται ως προϊόν στο Data Mesh, επομένως κάθε ομάδα είναι υπεύθυνη για την ακρίβεια και τη χρησιμότητα των δικών της δεδομένων.
Στόχος είναι η παροχή μιας πλατφόρμας αυτοεξυπηρέτησης που θα επιτρέπει στις ομάδες να έχουν πρόσβαση και να χρησιμοποιούν τα δεδομένα που χρειάζονται χωρίς να βασίζονται σε κεντρικές ομάδες. Οι πλατφόρμες δεδομένων αυτοεξυπηρέτησης παρέχουν στις ομάδες μια μέθοδο ελέγχου και διαχείρισης των πόρων δεδομένων τους, η οποία βελτιώνει την ποιότητα των δεδομένων και επιταχύνει την καινοτομία.
Προκειμένου οι ομάδες να βρίσκουν και να έχουν πρόσβαση στα δεδομένα που θέλουν από όλη την επιχείρηση, οι αγορές δεδομένων αποτελούν επίσης ζωτικό μέρος του Data Mesh. Το Data Mesh επιτρέπει στις ομάδες να ελέγχουν και διαχείριση των στοιχείων του ενεργητικού τους εκδημοκρατίζοντας την πρόσβαση στα δεδομένα, βοηθώντας τις επιχειρήσεις να γίνουν πιο προσανατολισμένες στα δεδομένα και να γίνουν πιο ευέλικτες.
Λειτουργία Data Mesh
Σχεδιασμός βάσει τομέα και αρχιτεκτονική μικροϋπηρεσιών είναι τα θεμέλια του Data Mesh. Η οικοδόμηση μιας αποκεντρωμένης αρχιτεκτονικής δεδομένων και η αποσυναρμολόγηση των σιλό δεδομένων είναι οι κύριοι στόχοι.
Κάθε ομάδα στο Data Mesh είναι υπεύθυνη για τον δικό της τομέα δεδομένων, επομένως είναι αυτές που ελέγχουν τα δεδομένα, την ποιότητα των δεδομένων και τις εξόδους δεδομένων. Οι ομάδες διαχειρίζονται και διανέμουν τα δεδομένα τους μέσω πλατφορμών δεδομένων αυτοεξυπηρέτησης και αγορών δεδομένων. Το γεγονός ότι τα προϊόντα δεδομένων δημιουργούνται ως API διευκολύνει άλλες ομάδες την πρόσβαση και τη χρήση τους.
Προκειμένου να διατηρηθεί η ομοιομορφία και ο έλεγχος σε όλη την εταιρεία, η διαχείριση των API γίνεται από μια ενιαία ομάδα διαχείρισης API. Ένα πλαίσιο διακυβέρνησης δεδομένων αποτελεί επίσης μέρος του Data Mesh και περιγράφει τους κανόνες και τις οδηγίες για την ιδιοκτησία δεδομένων, την ποιότητα των δεδομένων και την ασφάλεια των δεδομένων.
Πλεονεκτήματα
- Το Data Mesh ενθαρρύνει τον εκδημοκρατισμό των δεδομένων, επιτρέποντας στις ομάδες να ελέγχουν και να διαχειρίζονται τα στοιχεία δεδομένων τους.
- Δίνει τη δυνατότητα σε κάθε ομάδα να αναλάβει τον δικό της τομέα δεδομένων, γεγονός που αυξάνει το διαμέτρημα των δεδομένων.
- Χωρίς να εξαρτάται από κεντρικές ομάδες, προσφέρει πλατφόρμες δεδομένων αυτοεξυπηρέτησης που επιτρέπουν στις ομάδες να έχουν πρόσβαση και να χρησιμοποιούν τα δεδομένα που χρειάζονται.
- Επιτρέπει στις ομάδες να πειραματιστούν και να επαναλάβουν τα προϊόντα δεδομένων τους, γεγονός που επιταχύνει την καινοτομία.
- Καταργεί τα σιλό δεδομένων και δημιουργεί μια αποκεντρωμένη αρχιτεκτονική δεδομένων, ενισχύοντας την ευελιξία και την ευελιξία.
- Αποτελείται από αγορές δεδομένων που δίνουν στις ομάδες μια μέθοδο για να βρουν και να αποκτήσουν πρόσβαση στα δεδομένα που απαιτούν από όλη την εταιρεία.
- Μπορεί να υποστηρίξει τις διευρυνόμενες απαιτήσεις δεδομένων ενός οργανισμού και είναι επεκτάσιμο.
- Οι ομάδες δεδομένων εξουσιοδοτούνται από το Data Mesh να αναλαμβάνουν τον έλεγχο των δεδομένων τους και να κάνουν επιλογές με αυτά.
- Οι ομάδες μπορούν πιο εύκολα να έχουν πρόσβαση και να χρησιμοποιούν τα δεδομένα που χρειάζονται χάρη στην προσέγγιση των προϊόντων δεδομένων που βασίζεται σε API της Data Mesh.
Μειονεκτήματα
- Ένας οργανισμός πρέπει να υποστεί σημαντικές τεχνολογικές και πολιτισμικές αλλαγές πριν εφαρμόσει το Data Mesh.
- Εάν δεν διατηρηθεί σωστά, η αποκεντρωμένη φύση του Data Mesh μπορεί να οδηγήσει σε διπλασιασμό δεδομένων.
- Εάν οι ομάδες δεν είναι σωστά ευθυγραμμισμένες, το Data Mesh μπορεί να οδηγήσει σε αντικρουόμενους ορισμούς δεδομένων.
- Μπορεί να είναι δύσκολη η διαχείριση της διακυβέρνησης και της ασφάλειας δεδομένων σε ολόκληρη την επιχείρηση λόγω της αποκεντρωμένης δομής του Data Mesh.
- Σε σύγκριση με τα συμβατικά συγκεντρωτικά ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ, το πλέγμα δεδομένων μπορεί να είναι πιο περίπλοκο.
- Εάν οι ομάδες δεν είναι σωστά ευθυγραμμισμένες, το Data Mesh μπορεί να κατακερματιστεί.
- Μπορεί να κοστίσει περισσότερο η εφαρμογή Data Mesh από τα συμβατικά κεντρικά συστήματα δεδομένων.
Τώρα, πρέπει να έχετε μια σαφή εικόνα του Data Mesh. Ήρθε η ώρα να εξετάσουμε το Data Fabric ακολουθούμενο από τις ομοιότητες και τις διαφορές μεταξύ τους. Ας ξεκινήσουμε.
Λοιπόν, τι είναι το Data Fabric;
Το Data Fabric είναι μια αρχιτεκτονική δεδομένων που παρέχει μια ενιαία προβολή όλων των περιουσιακών στοιχείων δεδομένων μέσα σε έναν οργανισμό, ανεξάρτητα από το πού στεγάζονται. Η ανάπτυξη αυτού του συστήματος υποκινήθηκε από το σύγχρονο περιβάλλον δεδομένων, το οποίο ορίζεται από την αύξηση της ποσότητας, της ταχύτητας και της ποικιλομορφίας των δεδομένων.
Οι οργανισμοί μπορούν εύκολα να συνδέσουν τα δεδομένα τους από μια σειρά πηγών, συμπεριλαμβανομένων εφαρμογών cloud, εσωτερικών βάσεων δεδομένων και λιμνών δεδομένων, χάρη στο Data Fabric, το οποίο προσφέρει μια ευέλικτη και επεκτάσιμη λύση για την ενοποίηση δεδομένων.
Επιπλέον, προσφέρει έναν βαθμό αφαίρεσης που καθιστά καθολικά προσβάσιμα τα δεδομένα ανεξάρτητα από την υποκείμενη τεχνολογία.
Η κατανεμημένη αρχιτεκτονική του Data Fabric επιτρέπει την επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, παρέχοντας στους οργανισμούς πρόσβαση σε πρόσθετες πληροφορίες και ικανότητα λήψης αποφάσεων. Το απόρρητο, η ακρίβεια και η συμμόρφωση των δεδομένων διασφαλίζονται περαιτέρω μέσω των στοιχείων διακυβέρνησης δεδομένων και ασφάλειας.
Το Data Fabric είναι μια νέα τεχνολογία που κερδίζει γρήγορα δημοτικότητα μεταξύ των οργανισμών που προσπαθούν να βελτιώσουν τις πρακτικές διαχείρισης δεδομένων τους και να αποκτήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
The Working of Data Fabric
Το Data Fabric λειτουργεί προσφέροντας μια ενιαία προβολή όλων των περιουσιακών στοιχείων δεδομένων ενός οργανισμού, ανεξάρτητα από το πού στεγάζονται. Ενοποίηση δεδομένων, αφαίρεση δεδομένων και κατανεμημένων υπολογιστών χρησιμοποιούνται παράλληλα για να επιτευχθεί αυτό.
Η ενοποίηση δεδομένων συνεπάγεται τη συγχώνευση πληροφοριών από πολλές πηγές, συμπεριλαμβανομένων των εσωτερικών βάσεων δεδομένων, των εφαρμογών cloud και των λιμνών δεδομένων, και καθιστώντας τα προσβάσιμα με ομοιόμορφο τρόπο.
Ο χειρισμός των δεδομένων και η πρόσβαση καθίστανται δυνατές μέσω της διαδικασίας δημιουργίας ενός στρώματος αφαίρεσης που συσκοτίζει την πολυπλοκότητα της υποκείμενης αρχιτεκτονικής δεδομένων. Η κατανεμημένη πληροφορική στοχεύει στην επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο σε ένα διασκορπισμένο δίκτυο υπολογιστικών πόρων.
Οι επιχειρήσεις μπορούν τώρα να λάβουν γρήγορα πληροφορίες από τα δεδομένα τους και να αναλάβουν δράση χάρη σε αυτό. Το Data Fabric περιλαμβάνει στοιχεία διακυβέρνησης και ασφάλειας δεδομένων, επίσης, προκειμένου να διασφαλιστεί το απόρρητο, η συμμόρφωση και η ποιότητα των δεδομένων.
Το Data Fabric είναι ένας τρόπος διαχείρισης δεδομένων που είναι ευέλικτος και επεκτάσιμος και αναπτύχθηκε για να προσαρμόζεται στο παρόν περιβάλλον δεδομένων.
Πλεονεκτήματα
- Οι επιχειρήσεις μπορούν να κάνουν πιο γρήγορες και πιο ενημερωμένες επιλογές με βάση δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, χρησιμοποιώντας το υλικό δεδομένων, το οποίο μπορεί να αυξήσει τη διαθεσιμότητα και την προσβασιμότητα των δεδομένων.
- Προκειμένου να διαχειρίζεται και να αναλύει τεράστιες ποσότητες δεδομένων, το ύφασμα δεδομένων επιτρέπει την απρόσκοπτη ενσωμάτωση δεδομένων από πολλές πηγές, συμπεριλαμβανομένων των δεδομένων εσωτερικής εγκατάστασης και δεδομένων που βασίζονται στο cloud.
- Οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν το υλικό δεδομένων για να δημιουργήσουν μια κεντρική πλατφόρμα διαχείρισης δεδομένων που διευκολύνει την ανταλλαγή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και τη συνεργασία μεταξύ πολλών ομάδων και τμημάτων.
- Οι δυνατότητες διακυβέρνησης δεδομένων και ασφάλειας που προσφέρονται από το υλικό δεδομένων βοηθούν τις εταιρείες να διατηρούν το απόρρητο των δεδομένων και τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς.
- Το υλικό δεδομένων μπορεί να εξοικονομήσει περισσότερα έξοδα και διπλασιασμό της προσπάθειας αφαιρώντας τα σιλό δεδομένων, τα οποία θα ενισχύσουν την παραγωγή και την αποτελεσματικότητα.
- Οι επιχειρήσεις μπορούν να δημιουργήσουν μια ενιαία πηγή αλήθειας χρησιμοποιώντας το υλικό δεδομένων, μειώνοντας τις αποκλίσεις δεδομένων και τις ανακρίβειες που θα μπορούσαν να προκύψουν από πολλές πηγές δεδομένων.
- Οι επιχειρήσεις μπορούν να επεκτείνουν την αρχιτεκτονική δεδομένων τους όπως απαιτείται με τη βοήθεια του ιστού δεδομένων, επιτρέποντας την ανάπτυξη και την επέκταση χωρίς συμβιβασμούς στην απόδοση ή τη σταθερότητα.
- Οι επιχειρήσεις μπορούν να βελτιώσουν την ακρίβεια των δεδομένων και να μειώσουν την ανάγκη για μη αυτόματη παρέμβαση αυτοματοποίηση των ροών εργασίας δεδομένων και διεργασίες με τη χρήση ιστού δεδομένων.
- Οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν μια ποικιλία εργαλείων και πλατφορμών για τις απαιτήσεις διαχείρισης δεδομένων και ανάλυσης λόγω της ευελιξίας του ιστού δεδομένων όσον αφορά την ενοποίηση και την ανάλυση δεδομένων.
Μειονεκτήματα
- Η διαδικασία εγκατάστασης του ιστού δεδομένων μπορεί να είναι δύσκολη και χρονοβόρα, απαιτώντας σημαντική δέσμευση τόσο σε πόρους όσο και σε γνώσεις.
- Το αρχικό κόστος εγκατάστασης του ιστού δεδομένων μπορεί να είναι σημαντικό, λαμβάνοντας υπόψη την τιμή των απαραίτητων μελών προσωπικού, λογισμικού και υλικού για τη ρύθμιση και τη συντήρηση του συστήματος.
- Οι υφιστάμενες διαδικασίες διαχείρισης δεδομένων και ανάλυσης ενδέχεται να χρειαστεί να αλλάξουν σημαντικά, προκειμένου να προσαρμοστεί η δομή δεδομένων, η οποία μπορεί να διαταράξει τις εταιρικές λειτουργίες και να δημιουργήσει αντίσταση στις αλλαγές.
- Οι επιχειρήσεις μπορεί να χρειαστεί να δαπανήσουν για βοήθεια και εκπαίδευση χρηστών ως αποτέλεσμα της πολυπλοκότητας του ιστού δεδομένων, που μπορεί να δυσκολέψει τους χρήστες να το αγκαλιάσουν και να εκπαιδευτούν.
- Οι επιχειρήσεις με πολλές πηγές δεδομένων και μορφές μπορεί να χρειαστεί να τυποποιήσουν τις δομές δεδομένων τους προκειμένου να χρησιμοποιήσουν το υλικό δεδομένων, κάτι που μπορεί να είναι δύσκολο.
- Η υφή δεδομένων ενδέχεται να μην διασυνδέεται αποτελεσματικά με παλαιού τύπου συστήματα, κάτι που απαιτεί εταιρική επένδυση στην ανάπτυξη νέων συστημάτων ή την αναβάθμιση των υφιστάμενων συστημάτων.
- Ο ιστός δεδομένων μπορεί να είναι επιρρεπής σε παραβιάσεις ασφάλειας και ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο των δεδομένων, γεγονός που καθιστά αναγκαία την εφαρμογή ισχυρών μέτρων ασφαλείας από τις επιχειρήσεις για την προστασία των δεδομένων τους.
- Η δομή δεδομένων μπορεί να μην είναι κατάλληλη για όλες τις μορφές δεδομένων ή περιπτώσεις χρήσης αναλυτικών στοιχείων, καθώς ενδέχεται να μην υποστηρίζει όλες τις μορφές δεδομένων ή όλους τους τύπους ανάλυσης δεδομένων.
Data Mesh Vs Data Fabric
Δύο νέα αρχιτεκτονικά σχέδια για τη σύγχρονη διαχείριση δεδομένων είναι το πλέγμα δεδομένων και το ύφασμα δεδομένων. Έχουν κάποιες σημαντικές παραλλαγές στις προσεγγίσεις τους, παρόλο που και οι δύο προσπαθούν να διευκολύνουν την αποτελεσματική ανταλλαγή και ανάλυση δεδομένων εντός ενός οργανισμού.
Ομοιότητες
Για τη διαχείριση τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων σε πολλά συστήματα και ομάδες με κλιμακωτό και αποτελεσματικό τρόπο, έχουν αναπτυχθεί δύο προσεγγίσεις: το Data Mesh και το Data Fabric. Και οι δύο τονίζουν την αξία της διακυβέρνησης και της ασφάλειας των δεδομένων για τη διατήρηση του απορρήτου και της συμμόρφωσης των δεδομένων. Επιπλέον, και τα δύο σχέδια εξαρτώνται από ένα SOA, όπου τα δεδομένα παρέχονται στους πελάτες μέσω API και θεωρούνται ως προϊόν.
Διαφορές
Οι προσεγγίσεις τους στην ιδιοκτησία και διαχείριση δεδομένων είναι η κύρια διάκριση μεταξύ Data Mesh και Data Fabric.
Οι μεμονωμένες ομάδες τομέα είναι υπεύθυνες για τα δεδομένα στους αντίστοιχους τομείς τους στο Data Mesh, το οποίο αποκεντρώνει την ιδιοκτησία και τη διαχείριση των δεδομένων. Αν και τηρεί ένα κοινό σύνολο κανόνων για τη διακυβέρνηση και την ασφάλεια των δεδομένων, κάθε ομάδα είναι ελεύθερη να επιλέξει τα δικά της εργαλεία και τεχνολογίες για τη διαχείριση των δεδομένων της.
Ένα κεντρικό σύστημα διαχείρισης δεδομένων, όπως το Data Fabric, αποθηκεύει όλα τα δεδομένα σε ένα μέρος και αναθέτει σε μία ομάδα να τα διαχειρίζεται. Αν και αυτή η μέθοδος καθιστά τη διαχείριση και την ανάλυση δεδομένων πιο συνεπή, μπορεί να περιορίσει την ικανότητα διαφορετικών ομάδων να χρησιμοποιούν τα δικά τους εργαλεία που έχουν επιλέξει.
Οι προσεγγίσεις τους για την ενοποίηση δεδομένων είναι μια άλλη διάκριση μεταξύ Data Mesh και Data Fabric. Μια συλλογή από συμβάσεις API που καθορίζουν τον τρόπο μεταφοράς δεδομένων μεταξύ τομέων επιτρέπει την ενοποίηση δεδομένων στο Data Mesh. Αυτή η στρατηγική διασφαλίζει τη διαλειτουργικότητα μεταξύ των τομέων, ενώ επιτρέπει στις ομάδες να σχεδιάζουν τις δικές τους διοχετεύσεις δεδομένων και μεθόδους ανάλυσης.
Αντίθετα, το Data Fabric ακολουθεί μια πιο συγκεντρωτική προσέγγιση για την ενοποίηση δεδομένων, ενσωματώνοντας δεδομένα εκ των προτέρων και καθιστώντας τα προσβάσιμα μέσω μιας ενιαίας διεπαφής.
Αν και αυτή η στρατηγική θα μπορούσε να είναι πιο αποτελεσματική, θα μπορούσε να περιορίσει την ικανότητα των ομάδων να σχεδιάσουν τους δικούς τους μοναδικούς αγωγούς δεδομένων.
Το Data Mesh και το Data Fabric χρησιμοποιούν διαφορετικές τεχνικές για την επεξεργασία δεδομένων. Η επεξεργασία δεδομένων γίνεται από ομάδες τομέα στο Data Mesh και είναι ελεύθερες να χρησιμοποιήσουν όποια εργαλεία και τεχνολογίες επιθυμούν.
Η επεξεργασία δεδομένων γίνεται πλέον από μια ειδική ομάδα, ωστόσο, το Data Fabric παρέχει μια πιο συγκεντρωτική μέθοδο. Αν και αυτή η προσέγγιση θα μπορούσε να είναι πιο επιτυχημένη, μπορεί επίσης να δυσκολέψει τις ομάδες να αναλάβουν τις δικές τους ξεχωριστές αξιολογήσεις.
Συμπέρασμα
Συμπερασματικά, το Data Fabric και το Data Mesh παρέχουν νέες μεθόδους για τη σύγχρονη διαχείριση δεδομένων, το καθένα με συγκεκριμένα πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα.
Το Data Mesh δίνει μεγάλη έμφαση στην αποκεντρωμένη ιδιοκτησία και διαχείριση δεδομένων, δίνοντας σε κάθε ομάδα την ελευθερία να χειρίζεται τα δικά της δεδομένα, ακολουθώντας παράλληλα ένα κοινό σύνολο προτύπων.
Η Data Fabric, σε σύγκριση, παρέχει μια κεντρική λύση διαχείρισης δεδομένων με εξειδικευμένο προσωπικό υπεύθυνο για τη διαχείριση και ανάλυση δεδομένων. Η απόφαση μεταξύ αυτών των προτύπων θα βασίζεται στις μοναδικές απαιτήσεις και στόχους κάθε επιχείρησης, λαμβάνοντας υπόψη στοιχεία όπως ο όγκος δεδομένων, η δομή της ομάδας και οι επιχειρηματικές απαιτήσεις.
Η αποτελεσματικότητα οποιουδήποτε σχεδίου θα βασίζεται τελικά στο πόσο καλά θα εφαρμοστεί στην πράξη και θα ενσωματωθεί στην ευρύτερη στρατηγική διαχείρισης δεδομένων της εταιρείας.
Αφήστε μια απάντηση