Andmearhitektuur kirjeldab ettevõtte andmesüsteemide organisatsioonilist struktuuri ja üksikuid komponente.
Tõhus andmete haldamine, töötlemine ja arhiveerimine on ettevõtete jaoks andmepõhiste otsuste tegemisel üliolulised. Kõige uuemad tsentraliseeritud andmearhitektuuri mudelid, nagu Data Fabric ja Data Mesh, koguvad populaarsust tänu nende võimele ületada traditsioonilisi meetodeid.
Andmekangas rõhutab andmete integreerimist, virtualiseerimist ja abstraktsiooni, samas kui Data Mesh keskendub andmete demokratiseerimisele, omandiõigusele ja tootestamisele. Ettevõtete jaoks, kes püüavad optimeerida oma andmehaldusstrateegiaid, tõsta andmete kvaliteeti ja parandada otsustusoskusi, on nende mudelite mõistmine ülioluline.
Organisatsioonid saavad valida mudeli, mis täidab kõige paremini nende eesmärke ja võtab arvesse nende tehnoloogilisi ja kultuurilisi nõudeid, mõistes Data Meshi ja Data Fabrici erinevusi ja sarnasusi.
Selles postituses vaatleme üksikasjalikult Data Meshi ja Data Fabricit, samuti nende erinevusi ja palju muud.
Mis on Data Mesh?
Data Mesh on tipptasemel andmearhitektuuri kontseptsioon, mis seab esikohale andmete demokratiseerimise, omandiõiguse ja produktsiooni. Andmeid nähakse Data Meshis tootena, seetõttu vastutab iga meeskond oma andmete täpsuse ja kasulikkuse eest ise.
Eesmärk on pakkuda iseteenindusplatvormi, mis võimaldab meeskondadel pääseda juurde ja kasutada vajalikke andmeid ilma tsentraliseeritud meeskondadele tuginemata. Iseteeninduslikud andmeplatvormid annavad meeskondadele meetodi oma andmeressursside kontrollimiseks ja haldamiseks, mis parandab andmete kvaliteeti ja kiirendab innovatsiooni.
Selleks, et meeskonnad saaksid kogu ettevõttes soovitud andmeid leida ja neile juurde pääseda, on ka andmeturud Data Meshi oluline osa. Data Mesh võimaldab meeskondadel kontrollida ja hallata oma andmevarasid demokratiseerides samal ajal juurdepääsu andmetele, aidates ettevõtetel muutuda andmepõhisemaks ja paindlikumaks.
Data Meshi töötamine
Domeenipõhine disain ja mikroteenuste arhitektuur on Data Meshi alus. Peamised eesmärgid on detsentraliseeritud andmearhitektuuri ehitamine ja andmehoidlate demonteerimine.
Iga Data Meshi meeskond vastutab oma andmedomeeni eest, seega on nemad need, kes kontrollivad andmeid, andmete kvaliteeti ja andmeväljundeid. Meeskonnad haldavad ja levitavad oma andmeid iseteeninduslike andmeplatvormide ja andmeturgude kaudu. Asjaolu, et andmetooted genereeritakse API-dena, muudab teiste meeskondade jaoks neile juurdepääsu ja kasutamise lihtsaks.
Ühtsuse ja kontrolli säilitamiseks kogu ettevõttes haldab API-sid üks API haldusmeeskond. Andmehaldusraamistik on samuti osa Data Meshist ning see kirjeldab andmete omandiõiguse, andmete kvaliteedi ja andmeturbe reeglid ja juhised.
Eelised
- Data Mesh soodustab andmete demokratiseerimist, võimaldades meeskondadel oma andmevarasid kontrollida ja hallata.
- See võimaldab igal meeskonnal oma andmedomeeni eest vastutada, mis tõstab andmete kaliibrit.
- Tsentraliseeritud meeskondadest sõltumata pakub see iseteeninduslikke andmeplatvorme, mis võimaldavad meeskondadel vajalikele andmetele juurde pääseda ja neid kasutada.
- See võimaldab meeskondadel oma andmetoodetega katsetada ja itereerida, mis kiirendab innovatsiooni.
- See kõrvaldab andmehoidlad ja loob detsentraliseeritud andmearhitektuuri, suurendades paindlikkust ja paindlikkust.
- See koosneb andmeturgudest, mis annavad meeskondadele meetodi ettevõttes vajalike andmete leidmiseks ja neile juurdepääsemiseks.
- See võib toetada organisatsiooni laienevaid andmenõudeid ja on skaleeritav.
- Data Mesh annab andmemeeskondadele volitused oma andmete üle kontrolli haarata ja nendega valikuid teha.
- Tänu Data Meshi API-põhisele lähenemisele andmetoodetele saavad meeskonnad hõlpsamini juurde pääseda ja kasutada vajalikke andmeid.
Puudused
- Enne Data Meshi rakendamist peab organisatsioon läbima suuri tehnoloogilisi ja kultuurilisi muutusi.
- Kui seda ei hooldata õigesti, võib Data Meshi detsentraliseeritud olemus põhjustada andmete dubleerimist.
- Kui meeskonnad pole õigesti joondatud, võib Data Mesh põhjustada vastuolulisi andmete määratlusi.
- Data Meshi detsentraliseeritud struktuuri tõttu võib kogu ettevõtte andmete haldamine ja turvalisus olla keeruline.
- Võrreldes tavapärase tsentraliseeritud andmestruktuurid, võib andmevõrk olla keerulisem.
- Kui meeskonnad pole õigesti joondatud, võib Data Mesh killuneda.
- Data Meshi rakendamine võib maksta rohkem kui tavaliste tsentraliseeritud andmesüsteemide puhul.
Nüüd peab teil olema Data Meshist selge pilt. On aeg uurida Data Fabricit, millele järgneb nende sarnasused ja erinevused. Alustagem.
Niisiis, mis on Data Fabric?
Data Fabric on andmearhitektuur, mis annab ühtse ülevaate kõigist organisatsioonis olevatest andmevaradest, olenemata nende asukohast. Selle süsteemi arendamise ajendiks oli kaasaegne andmekeskkond, mis on määratletud andmete hulga, kiiruse ja mitmekesisuse suurenemisega.
Organisatsioonid saavad hõlpsasti ühendada oma andmeid erinevatest allikatest, sealhulgas pilverakendustest, kohapealsetest andmebaasidest ja andmejärvedest tänu Data Fabricule, mis pakub paindlikku ja skaleeritavat lahendust andmete integreerimiseks.
Lisaks pakub see teatud määral abstraktsiooni, mis muudab andmed üldiselt kättesaadavaks aluseks olevast tehnoloogiast sõltumatult.
Data Fabricu hajutatud arhitektuur võimaldab reaalajas andmeid töödelda ja analüüsida, pakkudes organisatsioonidele juurdepääsu täiendavale teabele ja otsustusvõimele. Andmete privaatsus, täpsus ja vastavus tagatakse veelgi selle andmehaldus- ja turbekomponentide kaudu.
Data Fabric on uus tehnoloogia, mis kogub kiiresti populaarsust organisatsioonide seas, kes püüavad parandada oma andmehaldustavasid ja saavutada konkurentsieelist.
Andmekanga töö
Data Fabric toimib, pakkudes ühtset vaadet kõigist organisatsiooni andmevaradest, olenemata nende asukohast. Andmete integreerimine, andmete abstraktsioon ja hajutatud arvutus kasutatakse selle saavutamiseks tandemina.
Andmete integreerimine hõlmab paljudest allikatest, sealhulgas kohapealsetest andmebaasidest, pilverakendustest ja andmejärvedest pärineva teabe liitmist ning sellele ühtsel viisil juurdepääsetavaks muutmist.
Andmetöötlus ja juurdepääs on võimalik tänu abstraktsioonikihi loomisele, mis varjab aluseks oleva andmearhitektuuri keerukust. Hajutatud andmetöötluse eesmärk on töödelda ja analüüsida andmeid reaalajas hajutatud arvutusressursside võrgus.
Ettevõtted saavad nüüd oma andmetest kiiresti ülevaate ja tänu sellele tegutseda. Data Fabric sisaldab ka andmehaldus- ja turbekomponente, et tagada andmete privaatsus, vastavus ja kvaliteet.
Data Fabric on andmete haldamise viis, mis on paindlik ja skaleeritav ning töötati välja praeguse andmekeskkonna jaoks.
Eelised
- Ettevõtted saavad teha reaalajas andmete põhjal kiiremaid ja teadlikumaid valikuid, kasutades andmekangast, mis võib suurendada andmete kättesaadavust ja juurdepääsetavust.
- Tohutute andmemahtude haldamiseks ja analüüsimiseks võimaldab andmekangas paljudest allikatest, sealhulgas kohapealsetest ja pilvepõhistest andmetest pärinevaid andmeid sujuvalt integreerida.
- Ettevõtted saavad kasutada andmestruktuuri, et luua tsentraliseeritud andmehaldusplatvorm, mis hõlbustab reaalajas andmevahetust ja koostööd paljude meeskondade ja osakondade vahel.
- Andmekanga pakutavad andmehaldus- ja turbevõimalused aitavad ettevõtetel tagada andmete privaatsust ja eeskirjade järgimist.
- Andmekangas võib säästa rohkem kulusid ja dubleerivaid jõupingutusi, eemaldades andmehoidlad, mis suurendab tootmist ja tõhusust.
- Ettevõtted saavad andmeallika abil luua ühe tõeallika, vähendades andmete lahknevusi ja ebatäpsusi, mis võivad tuleneda mitmest andmeallikast.
- Ettevõtted saavad andmekanga abil vajaduse korral oma andmearhitektuuri laiendada, võimaldades kasvu ja laienemist jõudlust või stabiilsust kahjustamata.
- Ettevõtted saavad parandada andmete täpsust ja vähendada käsitsi sekkumise vajadust andmetöövoogude automatiseerimine ja protsessid andmekanga abil.
- Ettevõtted saavad andmehaldus- ja analüüsinõuete täitmiseks kasutada mitmesuguseid tööriistu ja platvorme, kuna andmekangas on andmete integreerimise ja analüüsi osas paindlik.
Puudused
- Andmestruktuuri paika panemise protsess võib olla keeruline ja aeganõudev, nõudes nii ressursside kui ka teadmiste osas märkimisväärset panust.
- Andmekanga installimise esialgne maksumus võib olla märkimisväärne, võttes arvesse süsteemi seadistamiseks ja hooldamiseks vajalike töötajate, tarkvara ja riistvara hinda.
- Olemasolevaid andmehaldus- ja analüütilisi protseduure võib olla vaja oluliselt muuta, et mahutada andmestruktuuri, mis võib häirida ettevõtte tegevust ja tekitada vastupanu muutustele.
- Ettevõtetel võib tekkida vajadus andmestruktuuri keerukuse tõttu kulutada kasutajate abile ja koolitusele, mis võib raskendada kasutajatel selle omaksvõtmist ja koolitust.
- Paljude andmeallikate ja -vormingutega ettevõtted võivad andmekanga kasutamiseks oma andmestruktuure standardida, mis võib olla keeruline.
- Andmekangas ei pruugi pärandsüsteemidega tõhusalt liidestuda, mistõttu on vaja ettevõtte investeeringuid uutesse süsteemidesse või praeguste süsteemide uuendamisse.
- Andmekangas võib esineda turvarikkumisi ja probleeme andmete privaatsusega, mistõttu on ettevõtetel vaja oma andmete kaitsmiseks rakendada tugevaid turvameetmeid.
- Andmekangas ei pruugi olla sobilik kõikide andmete või analüütika kasutusjuhtude jaoks, kuna see ei pruugi toetada kõiki andmevorminguid ega igat tüüpi andmeanalüüsi.
Data Mesh vs Data Fabric
Kaasaegse andmehalduse kaks uut arhitektuurilist kujundust on andmevõrk ja andmekangas. Nende lähenemisviisides on olulisi erinevusi, kuigi mõlemad püüavad hõlbustada tõhusat andmevahetust ja -analüüsi organisatsiooni sees.
Sarnasused
Tohutute andmemahtude haldamiseks paljudes süsteemides ja meeskondades skaleeritaval ja tõhusal viisil on välja töötatud kaks lähenemisviisi: Data Mesh ja Data Fabric. Mõlemad rõhutavad andmete haldamise ja turvalisuse väärtust andmete privaatsuse ja vastavuse säilitamisel. Lisaks sõltuvad mõlemad kujundused SOA-st, kus andmeid edastatakse klientidele API-de kaudu ja neid käsitletakse tootena.
Erinevused
Nende lähenemine andmete omandile ja haldamisele on peamine erinevus Data Meshi ja Data Fabrici vahel.
Individuaalsed domeenimeeskonnad vastutavad oma domeenide andmete eest Data Meshis, mis detsentraliseerib andmete omandiõiguse ja haldamise. Kuigi iga meeskond järgib andmete haldamise ja turvalisuse ühiseid reegleid, võib iga meeskond valida oma andmete haldamiseks oma tööriistad ja tehnoloogiad.
Tsentraliseeritud andmehaldussüsteem, näiteks Data Fabric, salvestab kõik andmed ühte kohta ja määrab nende haldamiseks ühe meeskonna. Kuigi see meetod muudab andmete haldamise ja analüüsi järjepidevamaks, võib see piirata erinevate meeskondade võimet kasutada enda valitud tööriistu.
Nende lähenemisviisid andmete integreerimisele on veel üks erinevus Data Meshi ja Data Fabrici vahel. API lepingute kogum, mis määrab, kuidas andmeid domeenide vahel üle kanda, võimaldab andmete integreerimist Data Meshis. See strateegia tagab domeenidevahelise koostalitlusvõime, võimaldades samal ajal meeskondadel kujundada oma andmekonveierid ja analüüsimeetodid.
Seevastu Data Fabric läheneb andmete integreerimisele tsentraliseeritumalt, integreerides andmed eelnevalt ja muutes need kättesaadavaks ühe liidese kaudu.
Kuigi see strateegia võiks olla tõhusam, võib see piirata meeskondade võimet kujundada oma unikaalseid andmekonveierid.
Data Mesh ja Data Fabric kasutavad andmetöötluseks erinevaid tehnikaid. Andmetöötlust tegelevad Data Meshis domeenimeeskonnad ning nad võivad vabalt kasutada mis tahes tööriistu ja tehnoloogiaid.
Andmetöötlusega tegeleb nüüd spetsiaalne meeskond, kuid Data Fabric pakub tsentraliseeritud meetodit. Kuigi see lähenemisviis võiks olla edukam, võib see raskendada ka meeskondade jaoks oma eristavate hinnangute andmist.
Järeldus
Kokkuvõtteks võib öelda, et Data Fabric ja Data Mesh pakuvad uudseid meetodeid kaasaegseks andmehalduseks, millest igaühel on oma eelised ja puudused.
Data Mesh paneb suurt rõhku andmete detsentraliseeritud omandiõigusele ja haldamisele, andes igale meeskonnale vabaduse käsitseda oma andmeid, järgides samal ajal jagatud standardeid.
Võrdluseks, Data Fabric pakub tsentraliseeritud andmehalduslahendust spetsialiseerunud töötajatega, kes vastutavad andmete haldamise ja analüüsi eest. Otsus nende mustrite vahel põhineb iga ettevõtte ainulaadsetel nõuetel ja eesmärkidel, võttes arvesse selliseid elemente nagu andmemaht, meeskonna struktuur ja ärinõuded.
Iga plaani tõhusus sõltub lõpuks sellest, kui hästi see on praktikas rakendatud ja ettevõtte laiemasse andmehaldusstrateegiasse kaasatud.
Jäta vastus