Datenarkitekturo skizas la organizan strukturon kaj individuajn komponentojn de la datumsistemoj de firmao.
Efika datumadministrado, pretigo kaj arkivado estas decidaj por firmaoj por fari datum-movitajn decidojn. La plej aktualaj centralizitaj datumaj arkitekturmodeloj, kiel Data Fabric kaj Data Mesh, akiras popularecon kiel rezulto de sia kapablo superi tradiciajn metodojn.
Datuma Ŝtofo emfazas datenintegriĝon, virtualigon kaj abstraktadon dum Data Mesh temigas datumdemokratigon, proprieton kaj produktigon. Por kompanioj, kiuj provas optimumigi siajn strategiojn pri administrado de datumoj, akceli kvaliton de datumoj kaj plibonigi decidkapablojn, kompreni ĉi tiujn modelojn estas decida.
Organizoj povas elekti la modelon kiu plej bone servas siajn celojn kaj konsideras siajn teknologiajn kaj kulturajn postulojn komprenante la diferencojn kaj similecojn inter Data Mesh kaj Data Fabric.
En ĉi tiu afiŝo, ni atente rigardos Data Mesh kaj Data Fabric, same kiel la distingojn inter ili kaj multe pli.
Kio estas Data Mesh?
Data Mesh estas avangarda datuma arkitekturo-koncepto, kiu prioritatas datuman demokratiigon, posedon kaj produktigon. Datumoj estas rigardataj kiel produkto en Data Mesh, tial ĉiu teamo respondecas pri la precizeco kaj utileco de siaj propraj datumoj.
La celo estas provizi memservan platformon, kiu ebligos al teamoj aliri kaj utiligi la datumojn, kiujn ili postulas sen fidi al centralizitaj teamoj. Memservaj datumplatformoj donas al teamoj metodon por kontroli kaj administri siajn datumresursojn, kio plibonigas la datumkvaliton kaj akcelas novigon.
Por ke teamoj trovu kaj aliru la datumojn, kiujn ili volas el la tuta entrepreno, datummerkatoj ankaŭ estas esenca parto de Data Mesh. Data Mesh ebligas al teamoj kontroli kaj administri iliajn datumajn aktivaĵojn dum demokratiigo de aliro al datumoj, helpante entreprenojn fariĝi pli datumaj kaj lertaj.
Laborado de Data Mesh
Domajn-movita dezajno kaj arkitekturo de mikroservoj estas la fundamentoj de Data Mesh. Konstrui malcentralizitan datuman arkitekturon kaj malmunti datumajn silojn estas la ĉefaj celoj.
Ĉiu teamo en Data Mesh respondecas pri sia propra datuma domajno, tial ili estas tiuj, kiuj kontrolas la datumojn, la datumkvaliton kaj la datumajn elirojn. La teamoj administras kaj distribuas siajn datumojn per memservaj datumplatformoj kaj datummerkatoj. La fakto, ke la datumproduktoj estas generitaj kiel APIoj, simpligas al aliaj teamoj aliri kaj uzi ilin.
Por konservi unuformecon kaj kontrolon ĉie en la firmao, la API-oj estas administritaj fare de ununura API-administra teamo. Kadro pri administrado de datumoj ankaŭ estas parto de Data Mesh, kaj ĝi skizas la regulojn kaj gvidliniojn por proprieto de datumoj, kvalito de datumoj kaj sekureco de datumoj.
Avantaĝoj
- Data Mesh instigas la demokratiigon de datumoj ebligante al teamoj kontroli kaj administri siajn datumajn aktivaĵojn.
- Ĝi ebligas, ke ĉiu teamo zorgu pri sia propra datuma domajno, kio altigas la kalibron de la datumoj.
- Sen dependi de centralizitaj teamoj, ĝi ofertas memservajn datumplatformojn, kiuj lasas teamojn aliri kaj uzi la datumojn, kiujn ili postulas.
- Ĝi permesas al teamoj eksperimenti kaj ripeti kun siaj datumproduktoj, kio akcelas novigon.
- Ĝi forigas datumajn silojn kaj establas malcentralizitan datuman arkitekturon, plibonigante flekseblecon kaj lertecon.
- Ĝi konsistas el datummerkatoj, kiuj donas al teamoj metodon por trovi kaj aliri la datumojn, kiujn ili postulas de ĉirkaŭ la kompanio.
- Ĝi povas subteni la vastiĝantajn datumpostulojn de organizo kaj estas skalebla.
- Datumaj teamoj estas rajtigitaj de Data Mesh por regi siajn datumojn kaj fari elektojn per ĝi.
- Teamoj povas pli facile aliri kaj uzi la datumojn, kiujn ili postulas, danke al la API-bazita aliro de Data Mesh al datumproduktoj.
malavantaĝoj
- Organizo devas sperti gravajn teknologiajn kaj kulturajn ŝanĝojn antaŭ efektivigi Data Mesh.
- Se ne konservita taŭge, la malcentralizita naturo de Data Mesh povus rezultigi datumojn duobligon.
- Se teamoj ne estas ĝuste vicigitaj, Data Mesh povas rezultigi konfliktajn datumdifinojn.
- Povas esti malfacile administri datuman administradon kaj sekurecon tra la entrepreno pro la malcentralizita strukturo de Data Mesh.
- Kompare al konvencia centralizita datumstrukturoj, datuma mesh povus esti pli komplika.
- Se teamoj ne estas konvene vicigitaj, Data Mesh eble fragmentiĝas.
- Eble kostos pli por efektivigi Data Mesh ol konvenciaj centralizitaj datumsistemoj.
Nun vi devas havi klaran bildon de Data Mesh. Estas tempo rigardi Data Fabric sekvita de la similecoj kaj diferencoj inter ili. Ni komencu.
Do, kio estas Data Fabric?
Data Fabric estas datuma arkitekturo kiu donas ununuran vidon de ĉiuj datumaktivaĵoj ene de organizo, sendepende de kie ili estas loĝigitaj. La evoluo de ĉi tiu sistemo estis motivita de la moderna datenmedio, kiu estas difinita per pliiĝo en la kvanto, rapideco kaj diverseco de datumoj.
Organizoj povas facile konekti siajn datumojn el diversaj fontoj, inkluzive de nubaj programoj, surlokaj datumbazoj kaj datumlagoj, danke al Data Fabric, kiu ofertas flekseblan kaj skaleblan solvon al datuma integriĝo.
Krome, ĝi ofertas gradon da abstraktado kiu universale igas datumojn alireblaj sendepende de la subesta teknologio.
La distribuita arkitekturo de Data Fabric permesas realtempan datumtraktadon kaj analizon, provizante organizaĵojn aliron al pliaj informoj kaj decidkapablo. La privateco, precizeco kaj konformeco de datumoj estas plue certigitaj per ĝiaj datumregado kaj sekurecaj komponentoj.
Data Fabric estas nova teknologio, kiu rapide akiras popularecon inter organizoj, kiuj provas plibonigi siajn datumajn praktikojn kaj akiri konkurencivan avantaĝon.
La Laborado de Datuma Ŝtofo
Data Fabric funkcias proponante ununuran vidon de ĉiuj datumaktivaĵoj de organizo, sendepende de kie ili estas loĝigitaj. Datenintegriĝo, datumoj abstraktado, kaj distribuita komputado estas uzataj en tandemo por plenumi tion.
Datenintegriĝo implicas kunfandi informojn de multaj fontoj, inkluzive de surlokaj datumbazoj, nubaj aplikaĵoj kaj datumlagoj, kaj fari ĝin alirebla en unuforma maniero.
Datummanipulado kaj aliro fariĝas eblaj per la procezo de establado de tavolo de abstraktado kiu malklarigas la kompleksecon de la subesta datenarkitekturo. Distribuita komputado celas prilabori kaj analizi datumojn en reala tempo tra disa reto de komputikresursoj.
Komercoj nun povas rapide akiri komprenojn de siaj datumoj kaj agi danke al tio. Data Fabric inkluzivas ankaŭ datumregadon kaj sekurecajn komponentojn por certigi datuman privatecon, konformecon kaj kvaliton.
Data Fabric estas maniero administri datumojn, kiu estas fleksebla kaj skalebla kaj estis evoluigita por alĝustigi la nunan datummedion.
Avantaĝoj
- Komercoj povas fari pli rapidajn kaj pli informitajn elektojn surbaze de realtempaj datumoj uzante datuman ŝtofon, kiu povas pliigi datumhaveblecon kaj alireblecon.
- Por administri kaj analizi enormajn kvantojn da datumoj, datumŝtofo ebligas la senjuntan integriĝon de datumoj de multaj fontoj, inkluzive de surlokaj kaj nubaj datumoj.
- Komercoj povas uzi datumŝtofon por konstrui centralizitan datuman administradplatformon kiu faciligas realtempan datumŝanĝon kaj kunlaboron inter multaj teamoj kaj fakoj.
- Datumregado kaj sekurecaj kapabloj ofertitaj de datumŝtofo helpas firmaojn subteni datumprivatecon kaj reguligan observon.
- Datuma ŝtofo povas ŝpari pli da elspezoj kaj duobligon de penado per forigo de datumsiloj, kio akcelos produktadon kaj efikecon.
- Komercoj povas establi ununuran fonton de vero uzante datumŝtofon, reduktante datumajn discrepancojn kaj malprecizaĵojn kiuj povus rezulti el pluraj datumfontoj.
- Komercoj povas vastigi sian datuman arkitekturon laŭbezone helpe de datumŝtofo, ebligante kreskon kaj vastiĝon sen endanĝerigi rendimenton aŭ stabilecon.
- Komercoj povas plibonigi datuman precizecon kaj redukti la bezonon de mana interveno per aŭtomatigi datumajn laborfluojn kaj procezoj kun la uzo de datumŝtofo.
- Entreprenoj povas utiligi diversajn ilojn kaj platformojn por siaj datumadministrado kaj analizpostuloj pro la fleksebleco de la datenŝtofo laŭ datenintegriĝo kaj analizo.
malavantaĝoj
- La procezo de metado de datumŝtofo en lokon povas esti malfacila kaj tempopostula, postulante konsiderindan engaĝiĝon en kaj resursoj kaj scio.
- La komenca kosto de instalo de datuma ŝtofo povus esti grava, konsiderante la prezon de la necesaj laborantaranoj, programaro kaj aparataro por instali kaj konservi la sistemon.
- Ekzistantaj datumadministrado kaj analizaj proceduroj eble devos esti signife ŝanĝitaj por alĝustigi datumŝtofon, kiu povus interrompi kompaniajn operaciojn kaj krei reziston al ŝanĝo.
- Komercoj eble bezonos elspezi por uzanthelpo kaj edukado kiel rezulto de la komplekseco de la datuma ŝtofo, kiu povas malfaciligi la uzantojn akcepti ĝin kaj trejniĝi.
- Komercoj kun multaj datumfontoj kaj formatoj eble bezonos normigi siajn datumstrukturojn por uzi datumŝtofon, kio povas esti malfacila.
- Datumŝtofo eble ne interagadas efike kun heredaĵsistemoj, necesigante entreprenan investon en nova sistemdisvolviĝo aŭ sistemĝisdatigon de nunaj sistemoj.
- Datuma ŝtofo povas esti inklina al sekurecrompoj kaj datuma privateco, necesigante la efektivigon de fortaj sekurecaj mezuroj de entreprenoj por protekti iliajn datumojn.
- Datuma ŝtofo eble ne taŭgas por ĉiuj formoj de datumoj aŭ analizaj uzkazoj ĉar ĝi eble ne subtenas ĉiujn datumformatojn aŭ ĉiujn specojn de datuma analizo.
Datuma Mesh Vs Datuma Ŝtofo
Du novaj arkitekturaj dezajnoj por nuntempa datumadministrado estas datenmaŝo kaj datumŝtofo. Ili havas kelkajn signifajn variojn en siaj aliroj, kvankam ambaŭ klopodas faciligi efikan datumŝanĝon kaj analizon ene de organizo.
similecoj
Por administri enormajn kvantojn da datumoj tra multaj sistemoj kaj teamoj en skalebla kaj efika maniero, du aliroj estis evoluigitaj: Data Mesh kaj Data Fabric. Ambaŭ emfazas la valoron de datuma regado kaj sekureco en konservado de datumprivateco kaj observo. Krome, ambaŭ dezajnoj dependas de SOA, kie datumoj estas liveritaj al klientoj per APIoj kaj rigardataj kiel produkto.
diferencoj
Iliaj aliroj al datuma proprieto kaj administrado estas la ĉefa distingo inter Data Mesh kaj Data Fabric.
Individuaj domajnaj teamoj respondecas pri la datumoj en siaj respektivaj domajnoj en Data Mesh, kiu malcentralizas proprieton kaj administradon de datumoj. Kvankam aliĝante al komuna aro de reguloj por datuma regado kaj sekureco, ĉiu teamo rajtas elekti siajn proprajn ilojn kaj teknologiojn por administri siajn datumojn.
Alcentrigita datuma administradsistemo, kiel Data Fabric, stokas ĉiujn datumojn en unu loko kaj asignas ununuran teamon por administri ĝin. Kvankam ĉi tiu metodo igas administradon kaj analizon de datumoj pli konsekvencaj, ĝi povas limigi la kapablon de malsamaj teamoj uzi siajn proprajn elektitajn ilojn.
Iliaj aliroj al datuma integriĝo estas alia distingo inter Data Mesh kaj Data Fabric. Kolekto de API-kontraktoj kiuj specifas kiel datumoj devas esti transdonitaj inter domajnoj ebligas datuman integriĝon en Data Mesh. Ĉi tiu strategio certigas kunfunkcieblecon inter domajnoj permesante al teamoj desegni siajn proprajn datumduktojn kaj analizajn metodojn.
En kontrasto, Data Fabric prenas pli centralizitan aliron al datumintegriĝo, integrante datumojn antaŭe kaj farante ĝin alirebla per ununura interfaco.
Kvankam ĉi tiu strategio povus esti pli efika, ĝi povus limigi la kapablon de teamoj desegni siajn proprajn unikajn datumduktojn.
Data Mesh kaj Data Fabric utiligas apartajn teknikojn por datumtraktado. Datumtraktado estas pritraktata de domajnaj teamoj en Data Mesh, kaj ili povas libere uzi kiajn ajn ilojn kaj teknologiojn ili deziras.
Datuma prilaborado nun estas pritraktata de dediĉita teamo, tamen Data Fabric disponigas pli centralizitan metodon. Kvankam ĉi tiu aliro povus esti pli sukcesa, ĝi ankaŭ povus malfaciligi al teamoj fari siajn proprajn karakterizajn taksojn.
konkludo
Konklude, Data Fabric kaj Data Mesh ambaŭ provizas novajn metodojn por nuntempa administrado de datumoj, ĉiu kun specifaj avantaĝoj kaj malavantaĝoj.
Data Mesh metas fortan emfazon de malcentralizita proprieto kaj administrado de datumoj, donante al ĉiu teamo la liberecon manipuli siajn proprajn datumojn sekvante komunan aron de normoj.
Data Fabric, kompare, provizas centralizitan datuman administran solvon kun specialiĝinta personaro zorge pri administrado kaj analizo de datumoj. La decido inter ĉi tiuj ŝablonoj estos bazita sur la unikaj postuloj kaj celoj de ĉiu firmao, konsiderante elementojn kiel datumvolumenon, teamstrukturon kaj komercajn postulojn.
La efikeco de iu plano finfine dependos de kiom bone ĝi estas praktikita kaj korpigita en la pli larĝa datuma administradstrategio de la kompanio.
Lasi Respondon