فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
معماری داده ساختار سازمانی و اجزای فردی سیستم های داده یک شرکت را تشریح می کند.
مدیریت، پردازش و بایگانی موثر دادهها برای شرکتها برای تصمیمگیری مبتنی بر داده بسیار مهم است. رایجترین مدلهای معماری داده متمرکز، مانند Data Fabric و Data Mesh به دلیل توانایی آنها در پیشی گرفتن از روشهای سنتی محبوبیت پیدا میکنند.
دیتا فابریک بر یکپارچهسازی، مجازیسازی و انتزاع دادهها تأکید میکند در حالی که Data Mesh بر دموکراسیسازی، مالکیت و تولید دادهها تمرکز دارد. برای شرکت هایی که سعی در بهینه سازی استراتژی های مدیریت داده های خود، افزایش کیفیت داده ها و بهبود مهارت های تصمیم گیری دارند، درک این مدل ها بسیار مهم است.
سازمان ها می توانند با درک تفاوت ها و شباهت های بین Data Mesh و Data Fabric مدلی را انتخاب کنند که به بهترین وجه در خدمت اهداف آنها باشد و نیازهای تکنولوژیکی و فرهنگی آنها را در نظر بگیرد.
در این پست، ما به طور دقیق به Data Mesh و Data Fabric و همچنین تمایز بین آنها و موارد دیگر خواهیم پرداخت.
Data Mesh چیست؟
Data Mesh یک مفهوم معماری داده پیشرفته است که دموکراسی سازی داده ها، مالکیت و تولید را در اولویت قرار می دهد. داده ها به عنوان یک محصول در Data Mesh دیده می شوند، بنابراین هر تیم مسئول دقت و مفید بودن داده های خود است.
هدف ارائه یک پلت فرم سلف سرویس است که تیم ها را قادر می سازد بدون اتکا به تیم های متمرکز به داده های مورد نیاز خود دسترسی داشته باشند و از آنها استفاده کنند. پلتفرم های داده سلف سرویس روشی را برای کنترل و مدیریت منابع داده به تیم ها می دهد که کیفیت داده ها را بهبود می بخشد و نوآوری را سرعت می بخشد.
برای اینکه تیمها بتوانند دادههایی را که از سراسر سازمان میخواهند پیدا کنند و به آنها دسترسی پیدا کنند، بازارهای داده نیز بخشی حیاتی از Data Mesh هستند. Data Mesh تیم ها را قادر می سازد تا کنترل و دارایی های داده خود را مدیریت کنند ضمن دموکراتیک کردن دسترسی به داده ها، کمک به شرکت ها برای تبدیل شدن به داده محور و چابک تر.
کار دیتا مش
طراحی دامنه محور و معماری میکروسرویس ها پایه های Data Mesh هستند. ساخت یک معماری داده غیرمتمرکز و از بین بردن سیلوهای داده اهداف اصلی هستند.
هر تیم در Data Mesh مسئول دامنه داده خود است، بنابراین آنها هستند که داده ها، کیفیت داده ها و خروجی های داده را کنترل می کنند. تیم ها داده های خود را از طریق پلتفرم های داده سلف سرویس و بازارهای داده مدیریت و توزیع می کنند. این واقعیت که محصولات داده بهعنوان API تولید میشوند، دسترسی و استفاده از آنها را برای تیمهای دیگر آسان میکند.
به منظور حفظ یکنواختی و کنترل در سراسر شرکت، API ها توسط یک تیم مدیریت API واحد مدیریت می شوند. چارچوب حاکمیت داده نیز بخشی از Data Mesh است و قوانین و دستورالعملهای مربوط به مالکیت داده، کیفیت داده و امنیت داده را مشخص میکند.
مزایای
- Data Mesh با امکان دادن به تیم ها برای کنترل و مدیریت دارایی های داده خود، دموکراتیک کردن داده ها را تشویق می کند.
- این امکان را برای هر تیمی فراهم می کند که مسئولیت دامنه داده خود را بر عهده بگیرد، که کالیبر داده ها را افزایش می دهد.
- بدون وابستگی به تیمهای متمرکز، پلتفرمهای داده سلفسرویس را ارائه میکند که به تیمها اجازه میدهد به دادههای مورد نیاز خود دسترسی داشته باشند و از آن استفاده کنند.
- این به تیم ها اجازه می دهد تا محصولات داده خود را آزمایش و تکرار کنند، که نوآوری را سرعت می بخشد.
- این سیلوهای داده را حذف می کند و یک معماری داده غیرمتمرکز ایجاد می کند و انعطاف پذیری و چابکی را افزایش می دهد.
- این شامل بازارهای داده است که به تیم ها روشی برای یافتن و دسترسی به داده هایی که از اطراف شرکت نیاز دارند، می دهد.
- این می تواند از تقاضای داده های در حال گسترش سازمان پشتیبانی کند و مقیاس پذیر است.
- تیم های داده توسط Data Mesh این اختیار را دارند که کنترل داده های خود را در دست بگیرند و با آن انتخاب کنند.
- به لطف رویکرد مبتنی بر API Data Mesh برای محصولات داده، تیمها میتوانند راحتتر به دادههای مورد نیاز خود دسترسی داشته باشند و از آنها استفاده کنند.
معایب
- یک سازمان باید قبل از اجرای Data Mesh دستخوش تغییرات عمده تکنولوژیکی و فرهنگی شود.
- اگر به طور مناسب نگهداری نشود، ماهیت غیرمتمرکز Data Mesh ممکن است منجر به تکرار داده ها شود.
- اگر تیم ها به درستی تراز نشده باشند، Data Mesh ممکن است به تعاریف داده متناقض منجر شود.
- به دلیل ساختار غیرمتمرکز Data Mesh ممکن است مدیریت حاکمیت و امنیت داده در سراسر سازمان دشوار باشد.
- در مقایسه با متمرکز مرسوم ساختارهای داده، مش داده ها ممکن است پیچیده تر باشد.
- اگر تیم ها به درستی تراز نشده باشند، Data Mesh ممکن است تکه تکه شود.
- ممکن است هزینه اجرای Data Mesh بیشتر از سیستم های داده متمرکز معمولی باشد.
اکنون باید تصویر واضحی از Data Mesh داشته باشید. وقت آن رسیده است که Data Fabric را بررسی کنیم و شباهت ها و تفاوت های بین آنها را بررسی کنیم. شروع کنیم.
بنابراین، Data Fabric چیست؟
Data Fabric یک معماری داده است که یک نمای واحد از تمام دارایی های داده در داخل یک سازمان، صرف نظر از جایی که در آن قرار دارند، ارائه می دهد. توسعه این سیستم با انگیزه محیط داده مدرن است که با افزایش مقدار، سرعت و تنوع داده ها تعریف می شود.
به لطف Data Fabric که راه حلی انعطافپذیر و مقیاسپذیر برای یکپارچهسازی دادهها ارائه میدهد، سازمانها به راحتی میتوانند دادههای خود را از طیف وسیعی از منابع، از جمله برنامههای ابری، پایگاههای داده درون محل و دریاچههای داده به هم متصل کنند.
علاوه بر این، درجه ای از انتزاع را ارائه می دهد که به طور جهانی داده ها را مستقل از فناوری زیربنایی در دسترس قرار می دهد.
معماری توزیعشده Data Fabric امکان پردازش و تحلیل دادهها را در زمان واقعی فراهم میکند و سازمانها را به اطلاعات اضافی و ظرفیت تصمیمگیری دسترسی میدهد. حریم خصوصی، دقت و انطباق داده ها بیشتر از طریق حاکمیت داده و مؤلفه های امنیتی آن تضمین می شود.
Data Fabric یک فناوری جدید است که به سرعت در بین سازمانهایی که تلاش میکنند شیوههای مدیریت دادههای خود را بهتر کرده و مزیت رقابتی کسب کنند، محبوبیت پیدا میکند.
کار پارچه داده
Data Fabric با ارائه یک نمای واحد از تمام دارایی های داده یک سازمان، صرف نظر از جایی که آنها در آن قرار دارند، عمل می کند. یکپارچه سازی داده ها، انتزاع داده ها و محاسبات توزیع شده برای انجام این کار به صورت پشت سر هم استفاده می شوند.
یکپارچهسازی دادهها مستلزم ترکیب اطلاعات از بسیاری از منابع، از جمله پایگاههای داده داخلی، برنامههای ابری، و دریاچههای داده، و در دسترس ساختن آن به روشی یکنواخت است.
دستکاری و دسترسی به داده ها با فرآیند ایجاد لایه ای از انتزاع امکان پذیر می شود که پیچیدگی معماری داده های زیربنایی را پنهان می کند. هدف محاسبات توزیع شده پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها در زمان واقعی در یک شبکه پراکنده از منابع محاسباتی است.
کسبوکارها اکنون میتوانند به سرعت از دادههای خود اطلاعاتی دریافت کنند و به لطف این اقدام کنند. Data Fabric شامل حاکمیت داده و مؤلفه های امنیتی نیز می شود تا از حفظ حریم خصوصی، انطباق و کیفیت داده ها اطمینان حاصل شود.
Data Fabric روشی برای مدیریت داده ها است که انعطاف پذیر و مقیاس پذیر است و برای تطبیق با محیط داده فعلی توسعه یافته است.
مزایای
- کسبوکارها میتوانند انتخابهای سریعتر و آگاهانهتری بر اساس دادههای همزمان با استفاده از بافت داده داشته باشند، که میتواند در دسترس بودن و دسترسی به دادهها را افزایش دهد.
- به منظور مدیریت و تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها، بافت داده ها یکپارچه سازی یکپارچه داده ها از بسیاری از منابع، از جمله داده های درون محل و داده های مبتنی بر ابر را امکان پذیر می کند.
- کسبوکارها میتوانند از بافت دادهها برای ایجاد یک پلتفرم مدیریت داده متمرکز استفاده کنند که تبادل و همکاری در زمان واقعی دادهها را بین بسیاری از تیمها و بخشها تسهیل میکند.
- قابلیت های حاکمیت داده و امنیت ارائه شده توسط داده فابریک به شرکت ها در حفظ حریم خصوصی داده ها و انطباق با مقررات کمک می کند.
- فابریک داده میتواند با حذف سیلوهای داده، در هزینهها و تلاشهای مضاعف صرفهجویی کند، که باعث افزایش تولید و کارایی میشود.
- کسبوکارها میتوانند یک منبع واحد از حقیقت را با استفاده از بافت داده ایجاد کنند و اختلافات و نادرستی دادهها را که میتواند ناشی از چندین منبع داده باشد، کاهش دهند.
- کسبوکارها میتوانند معماری دادههای خود را در صورت لزوم با کمک بافت داده گسترش دهند و رشد و گسترش را بدون به خطر انداختن عملکرد یا ثبات ممکن میسازند.
- کسب و کارها می توانند دقت داده ها را بهبود بخشند و نیاز به مداخله دستی را کاهش دهند خودکار کردن گردش کار داده ها و با استفاده از بافت داده پردازش می کند.
- به دلیل انعطاف پذیری بافت داده از نظر یکپارچه سازی و تجزیه و تحلیل داده ها، کسب و کارها می توانند از ابزارها و پلتفرم های مختلفی برای مدیریت داده ها و الزامات تجزیه و تحلیل خود استفاده کنند.
معایب
- فرآیند قرار دادن بافت داده در محل ممکن است دشوار و وقت گیر باشد و به تعهد قابل توجهی در منابع و دانش نیاز دارد.
- هزینه اولیه نصب دیتا فابریک با در نظر گرفتن قیمت کارکنان لازم، نرم افزار و سخت افزار برای راه اندازی و نگهداری سیستم ممکن است قابل توجه باشد.
- رویههای مدیریت دادهها و تجزیه و تحلیل موجود ممکن است نیاز به تغییر قابل توجهی داشته باشند تا بافت دادهها را در خود جای دهد، که ممکن است عملیات شرکت را مختل کند و مقاومت در برابر تغییر ایجاد کند.
- کسبوکارها ممکن است به دلیل پیچیدگی بافت دادهها، نیاز به هزینه برای کمک به کاربر و آموزش داشته باشند، که میتواند پذیرش آن و آموزش را برای کاربران دشوار کند.
- کسبوکارهایی که منابع و فرمتهای داده زیادی دارند، ممکن است نیاز به استانداردسازی ساختار دادههای خود برای استفاده از بافت داده داشته باشند، که ممکن است دشوار باشد.
- ساختار داده ممکن است به طور موثر با سیستم های قدیمی ارتباط نداشته باشد، که نیاز به سرمایه گذاری شرکت در توسعه سیستم جدید یا ارتقاء سیستم سیستم های فعلی را دارد.
- ساختار دادهها میتواند مستعد نقضهای امنیتی و نگرانیهای مربوط به حریم خصوصی دادهها باشد، که اجرای اقدامات امنیتی قوی توسط شرکتها برای حفاظت از دادههایشان را ضروری میسازد.
- ساختار داده ممکن است برای همه اشکال داده یا موارد استفاده از تجزیه و تحلیل مناسب نباشد زیرا ممکن است از همه قالبهای داده یا همه انواع تجزیه و تحلیل داده پشتیبانی نکند.
مش دیتا در مقابل دیتا فابریک
دو طرح جدید معماری برای مدیریت داده های معاصر عبارتند از مش داده و پارچه داده. آنها برخی از تغییرات قابل توجهی در رویکردهای خود دارند، حتی اگر هر دو در تلاش برای تسهیل تبادل و تجزیه و تحلیل موثر داده در یک سازمان باشند.
شباهت ها
به منظور مدیریت حجم عظیمی از داده ها در بسیاری از سیستم ها و تیم ها به شیوه ای مقیاس پذیر و موثر، دو رویکرد توسعه داده شده است: Data Mesh و Data Fabric. هر دو بر ارزش حاکمیت داده ها و امنیت در حفظ حریم خصوصی و انطباق داده ها تأکید می کنند. علاوه بر این، هر دو طرح به یک SOA بستگی دارد، جایی که داده ها از طریق API به مشتریان ارائه می شود و به عنوان یک محصول در نظر گرفته می شود.
تفاوت
رویکردهای آنها به مالکیت و مدیریت داده، تمایز اصلی بین Data Mesh و Data Fabric است.
تیمهای دامنه فردی مسئول دادهها در دامنه مربوطه خود در Data Mesh هستند که مالکیت و مدیریت دادهها را غیرمتمرکز میکند. اگرچه به مجموعه ای از قوانین مشترک برای حاکمیت و امنیت داده پایبند است، اما هر تیم در انتخاب ابزارها و فناوری های خود برای مدیریت داده های خود آزاد است.
یک سیستم مدیریت داده متمرکز، مانند Data Fabric، همه داده ها را در یک مکان ذخیره می کند و یک تیم واحد را برای مدیریت آن اختصاص می دهد. اگرچه این روش مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها را سازگارتر می کند، ممکن است توانایی تیم های مختلف را برای استفاده از ابزارهای انتخابی خود محدود کند.
رویکردهای آنها به یکپارچه سازی داده ها تمایز دیگری بین Data Mesh و Data Fabric است. مجموعه ای از قراردادهای API که نحوه انتقال داده ها بین دامنه ها را مشخص می کند، یکپارچه سازی داده ها را در Data Mesh امکان پذیر می کند. این استراتژی قابلیت همکاری بین دامنه ها را تضمین می کند در حالی که به تیم ها اجازه می دهد خطوط لوله داده و روش های تجزیه و تحلیل خود را طراحی کنند.
در مقابل، Data Fabric رویکرد متمرکز تری را برای یکپارچه سازی داده ها اتخاذ می کند، داده ها را از قبل یکپارچه می کند و از طریق یک رابط واحد قابل دسترسی است.
اگرچه این استراتژی می تواند موثرتر باشد، اما ممکن است توانایی تیم ها را برای طراحی خطوط لوله داده منحصر به فرد خود محدود کند.
Data Mesh و Data Fabric از تکنیک های متمایز برای پردازش داده استفاده می کنند. پردازش دادهها توسط تیمهای دامنه در Data Mesh انجام میشود و آنها آزادند از هر ابزار و فناوریهایی که میخواهند استفاده کنند.
پردازش داده ها اکنون توسط یک تیم اختصاصی انجام می شود، با این حال، Data Fabric روش متمرکز تری را ارائه می دهد. اگرچه این رویکرد میتواند موفقتر باشد، اما ممکن است انجام ارزیابیهای متمایز خود را برای تیمها سختتر کند.
نتیجه
در نتیجه، Data Fabric و Data Mesh هر دو روشهای جدیدی را برای مدیریت دادههای معاصر ارائه میدهند که هر کدام مزایا و معایب خاصی دارند.
Data Mesh تاکید زیادی بر مالکیت و مدیریت غیرمتمرکز داده ها دارد و به هر تیم این آزادی را می دهد تا با پیروی از مجموعه ای مشترک از استانداردها، داده های خود را مدیریت کند.
در مقایسه، Data Fabric یک راه حل متمرکز مدیریت داده با کارکنان متخصص مسئول مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها ارائه می دهد. تصمیم گیری بین این الگوها بر اساس الزامات و اهداف منحصر به فرد هر شرکت، با در نظر گرفتن عناصری مانند حجم داده ها، ساختار تیم و تقاضاهای تجاری خواهد بود.
اثربخشی هر طرحی در نهایت به این بستگی دارد که چقدر خوب عملی شود و در استراتژی مدیریت دادههای گستردهتر شرکت گنجانده شود.
پاسخ دهید