In gegevensarsjitektuer sketst de organisatoaryske struktuer en yndividuele komponinten fan 'e gegevenssystemen fan in bedriuw.
Effektive gegevensadministraasje, ferwurking en argivearring binne krúsjaal foar bedriuwen om data-oandreaune besluten te nimmen. De meast aktuele sintralisearre gegevensarsjitektuermodellen, lykas Data Fabric en Data Mesh winne populariteit as gefolch fan har fermogen om tradisjonele metoaden te oertsjûgjen.
data stof beklammet gegevensyntegraasje, virtualisaasje en abstraksje, wylst Data Mesh him rjochtet op gegevensdemokratisaasje, eigendom en produktisaasje. Foar bedriuwen dy't besykje har strategyen foar gegevensbehear te optimalisearjen, gegevenskwaliteit te ferbetterjen en beslútfoarmingsfeardigens te ferbetterjen, is it begripen fan dizze modellen krúsjaal.
Organisaasjes kinne it model selektearje dat har doelen it bêste tsjinnet en har technologyske en kulturele easken yn 'e rekken nimt troch de ferskillen en oerienkomsten tusken Data Mesh en Data Fabric te begripen.
Yn dit post sille wy nau sjen nei Data Mesh en Data Fabric, lykas de ûnderskiedingen tusken har en folle mear.
Wat is Data Mesh?
Data Mesh is in nijsgjirrich konsept foar gegevensarsjitektuer dat prioriteit jout oan demokratisearring, eigendom en produktisaasje fan gegevens. Gegevens wurde sjoen as in produkt yn Data Mesh, dêrom is elk team ferantwurdlik foar de krektens en brûkberens fan har eigen gegevens.
It doel is om in selsbetsjinningsplatfoarm te leverjen dat teams ynskeakelje sil om tagong te krijen ta de gegevens dy't se nedich binne en te brûken sûnder te fertrouwen op sintralisearre teams. Self-service gegevensplatfoarms jouwe teams in metoade om har gegevensboarnen te kontrolearjen en te behearjen, wat de gegevenskwaliteit ferbettert en ynnovaasje fersnelt.
Om teams te finen en tagong te krijen ta de gegevens dy't se wolle fan 'e heule ûndernimming, binne gegevensmerkplakken ek in wichtich ûnderdiel fan Data Mesh. Data Mesh stelt teams yn steat om te kontrolearjen en beheare harren gegevens assets wylst tagong ta gegevens demokratisearret, bedriuwen bystean om mear gegevensoandreaune en agile te wurden.
Wurkjen fan Data Mesh
Domein-oandreaune ûntwerp en microservices arsjitektuer binne de fûneminten fan Data Mesh. It bouwen fan in desintralisearre gegevensarsjitektuer en it ûntmanteljen fan gegevenssilo's binne de haaddoelen.
Elk team yn Data Mesh is ferantwurdlik foar har eigen gegevensdomein, dêrom binne se dejingen dy't de gegevens, de gegevenskwaliteit en de gegevensútfier kontrolearje. De teams beheare en fersprieden har gegevens fia self-service gegevensplatfoarms en gegevensmerken. It feit dat de gegevensprodukten wurde generearre as API's makket it maklik foar oare teams om se te krijen en te brûken.
Om uniformiteit en kontrôle yn it heule bedriuw te behâlden, wurde de API's beheard troch ien API-behearteam. In ramt foar gegevensbestjoer is ek diel fan Data Mesh, en it sketst de regels en rjochtlinen foar eigendom fan gegevens, gegevenskwaliteit en gegevensfeiligens.
foardielen
- Data Mesh stimulearret de demokratisearring fan gegevens troch teams yn te skeakeljen om har gegevensaktiva te kontrolearjen en te behearjen.
- It makket it mooglik foar elk team om har eigen gegevensdomein te nimmen, wat it kaliber fan 'e gegevens opheft.
- Sûnder ôfhinklik fan sintralisearre teams, biedt it dataplatfoarms foar selsbediening wêrmei teams tagong krije ta en gebrûk meitsje fan de gegevens dy't se nedich binne.
- It lit teams eksperimintearje en iterearje mei har gegevensprodukten, wat ynnovaasje fersnelt.
- It elimineert gegevenssilo's en stelt in desintralisearre gegevensarsjitektuer yn, wêrtroch fleksibiliteit en behendigheid ferbetterje.
- It bestiet út gegevensmerken dy't teams in metoade jouwe om de gegevens te finen en tagong te krijen dy't se nedich binne fan rûn it bedriuw.
- It kin de útwreide gegevenseasken fan in organisaasje stypje en is skaalber.
- Datateams wurde troch Data Mesh machtich om kontrôle oer har gegevens te nimmen en dêr karren mei te meitsjen.
- Teams kinne makliker tagong krije ta en gebrûk meitsje fan de gegevens dy't se nedich binne, troch de API-basearre oanpak fan Data Mesh foar gegevensprodukten.
neidielen
- In organisaasje moat grutte technologyske en kulturele feroarings ûndergean foardat Data Mesh ymplementearret.
- As net goed ûnderhâlden, kin de desintralisearre aard fan Data Mesh resultearje yn gegevensduplikaasje.
- As teams net goed ôfstimd binne, kin Data Mesh resultearje yn tsjinstridige gegevensdefinysjes.
- It kin lestich wêze om gegevensbestjoer en feiligens yn 'e heule ûndernimming te behearjen fanwegen de desintralisearre struktuer fan Data Mesh.
- Yn ferliking mei konvinsjonele sintralisearre datastrukturen, gegevensmesh kin yngewikkelder wêze.
- As teams net goed ôfstimd binne, kin Data Mesh fragminteare wurde.
- It kin mear kostje om Data Mesh te ymplementearjen dan konvinsjonele sintralisearre gegevenssystemen.
No moatte jo in dúdlik byld hawwe fan Data Mesh. It is tiid om te sjen nei Data Fabric folge troch de oerienkomsten en ferskillen tusken har. Litte wy begjinne.
Dus, wat is Data Fabric?
Data Fabric is in gegevensarsjitektuer dy't ien werjefte jout fan alle gegevensaktiva binnen in organisaasje, nettsjinsteande wêr't se binne ûnderbrocht. De ûntwikkeling fan dit systeem waard motivearre troch de moderne gegevensomjouwing, dy't wurdt definiearre troch in ferheging fan it bedrach, snelheid en ferskaat fan gegevens.
Organisaasjes kinne har gegevens maklik ferbine fan in ferskaat oan boarnen, ynklusyf wolk-apps, databases op it terrein, en gegevensmarren, tank oan Data Fabric, dy't in fleksibele en skalbere oplossing biedt foar gegevensyntegraasje.
Boppedat biedt it in graad fan abstraksje dy't universeel gegevens tagonklik makket ûnôfhinklik fan 'e ûnderlizzende technology.
De ferdielde arsjitektuer fan Data Fabric lit realtime gegevensferwurking en -analyse mooglik meitsje, wêrtroch organisaasjes tagong krije ta ekstra ynformaasje en kapasiteit foar beslútfoarming. De privacy, krektens en neilibjen fan gegevens wurde fierder garandearre troch syn gegevensbestjoer en feiligenskomponinten.
Data Fabric is in nije technology dy't rap populariteit wint ûnder organisaasjes dy't besykje har praktiken foar gegevensbehear te ferbetterjen en in konkurrinsjefoardiel te krijen.
It wurkjen fan gegevensstof
Data Fabric funksjonearret troch it oanbieden fan ien werjefte fan alle gegevensaktiva fan in organisaasje, nettsjinsteande wêr't se binne ûnderbrocht. Data yntegraasje, data abstraksje, en ferspraat kompjûter wurde yn tandem brûkt om dit te berikken.
Gegevensintegraasje omfettet it fusearjen fan ynformaasje út in protte boarnen, ynklusyf on-premises databases, cloud-apps, en gegevensmarren, en it tagonklik meitsje op in unifoarme manier.
Gegevensmanipulaasje en tagong wurde mooglik makke troch it proses fan it oprjochtsjen fan in laach fan abstraksje dy't de kompleksiteit fan 'e ûnderlizzende gegevensarsjitektuer ferberget. Ferspraat komputer hat as doel om gegevens yn realtime te ferwurkjen en te analysearjen oer in ferspraat netwurk fan komputerboarnen.
Bedriuwen kinne no fluch ynsjoch krije fan har gegevens en dêrtroch aksje ûndernimme. Data Fabric omfettet ek komponinten foar gegevensbestjoer en feiligens om privacy, neilibjen en kwaliteit fan gegevens te garandearjen.
Data Fabric is in manier om gegevens te behearjen dy't fleksibel en skalberber is en is ûntwikkele om de hjoeddeistige gegevensomjouwing te foldwaan.
foardielen
- Bedriuwen kinne rapper en mear ynformeare keuzes meitsje op basis fan realtime gegevens troch gegevensstof te brûken, wat de beskikberens en tagonklikens fan gegevens kin ferheegje.
- Om enoarme hoemannichten gegevens te behearjen en te analysearjen, makket gegevensstof de naadleaze yntegraasje fan gegevens út in protte boarnen mooglik, ynklusyf on-premises en cloud-basearre gegevens.
- Bedriuwen kinne gegevensstof brûke om in sintralisearre platfoarm foar gegevensbehear te bouwen dat realtime gegevensútwikseling en gearwurking tusken in protte teams en ôfdielingen fasilitearret.
- Gegevensbehear en feiligensmooglikheden oanbean troch gegevensfabryk helpe bedriuwen by it behâld fan gegevensprivacy en neilibjen fan regeljouwing.
- Gegevensstof kin mear útjeften en duplikaasje fan ynspanning besparje troch gegevenssilo's te ferwiderjen, wat produksje en effisjinsje sil stimulearje.
- Bedriuwen kinne in inkele boarne fan wierheid fêstigje mei gegevensstof, wêrtroch gegevensferskillen en ûnkrektens ferminderje dy't út ferskate gegevensboarnen kinne resultearje.
- Bedriuwen kinne har gegevensarsjitektuer as nedich útwreidzje mei help fan gegevensstof, wêrtroch groei en útwreiding mooglik makket sûnder prestaasje of stabiliteit te kompromittearjen.
- Bedriuwen kinne ferbetterje gegevens krektens en ferminderje de needsaak foar hânmjittich yntervinsje troch automatisearring fan gegevens workflows en prosessen mei it brûken fan gegevens stof.
- Bedriuwen kinne in ferskaat oan ark en platfoarms brûke foar har easken foar gegevensbehear en analytyk fanwegen de fleksibiliteit fan 'e gegevensstof yn termen fan gegevensyntegraasje en -analyse.
neidielen
- It proses fan it pleatsen fan gegevensstof kin lestich en tiidslinend wêze, en fereasket in grutte ynset yn sawol boarnen as kennis.
- De earste kosten foar it ynstallearjen fan gegevensstof kinne signifikant wêze, rekken hâldend mei de priis fan 'e nedige personielsleden, software en hardware om it systeem op te setten en te ûnderhâlden.
- Besteande gegevensbehear- en analytyske prosedueres moatte miskien signifikant feroare wurde om gegevensstof oan te passen, wat bedriuwsfiering kin fersteure en ferset meitsje tsjin feroaring.
- Bedriuwen moatte miskien besteegje oan brûkershelp en ûnderwiis as gefolch fan 'e kompleksiteit fan' e gegevensstof, wat it lestich kin meitsje foar brûkers om it te omearmjen en te trenen.
- Bedriuwen mei in protte gegevensboarnen en formaten moatte miskien har gegevensstruktueren standerdisearje om gegevensstof te brûken, wat lestich kin wêze.
- Gegevensstof kin miskien net effektyf ynterface mei legacy-systemen, wêrtroch bedriuwen ynvestearje yn nije systeemûntwikkeling of systeemfernijing fan hjoeddeistige systemen.
- Gegevensstof kin gefoelich wêze foar befeiligingsbrekken en soargen oer gegevensprivacy, wat de ymplemintaasje fan sterke feiligensmaatregels troch bedriuwen nedich is om har gegevens te beskermjen.
- Gegevensstof is miskien net geskikt foar alle foarmen fan gegevens- of analytyske gebrûksgefallen, om't it miskien net alle gegevensformaten of alle soarten gegevensanalyses stipet.
Data Mesh vs Data Fabric
Twa nije arsjitektoanyske ûntwerpen foar hjoeddeistich gegevensbehear binne gegevensmesh en gegevensstof. Se hawwe wat signifikante fariaasjes yn har oanpak, hoewol beide stribje om effektive gegevensútwikseling en analyse binnen in organisaasje te fasilitearjen.
Similarities
Om enoarme hoemannichten gegevens te behearjen oer in protte systemen en teams op in skalbere en effektive manier, binne twa oanpak ûntwikkele: Data Mesh en Data Fabric. Beide beklamje de wearde fan gegevensbestjoer en feiligens by it behâld fan gegevensprivacy en neilibjen. Boppedat binne beide ûntwerpen ôfhinklik fan in SOA, wêrby't gegevens fia API's oan klanten wurde levere en as in produkt wurde beskôge.
ferskillen
Harren oanpak foar eigendom en behear fan gegevens binne it wichtichste ûnderskied tusken Data Mesh en Data Fabric.
Yndividuele domeinteams binne ferantwurdlik foar de gegevens yn har respektive domeinen yn Data Mesh, dy't eigendom en administraasje fan gegevens desintralisearret. Hoewol it oanhâldt oan in dielde set regels foar gegevensbestjoer en feiligens, is elk team frij om har eigen ark en technologyen te selektearjen foar it behearen fan har gegevens.
In sintralisearre databehearsysteem, lykas Data Fabric, bewarret alle gegevens op ien plak en jout ien team ta om it te behearjen. Hoewol dizze metoade gegevensadministraasje en analyse mear konsekwint makket, kin it it fermogen fan ferskate teams beheine om har eigen keazen ark te brûken.
Harren oanpak foar gegevensyntegraasje binne in oar ûnderskied tusken Data Mesh en Data Fabric. In kolleksje fan API-kontrakten dy't spesifisearje hoe't gegevens moatte wurde oerdroegen tusken domeinen ynskeakelje gegevensyntegraasje yn Data Mesh. Dizze strategy soarget foar ynteroperabiliteit tusken domeinen, wylst teams har eigen gegevenspipelines en analytyske metoaden kinne ûntwerpe.
Yn tsjinstelling, Data Fabric nimt in mear sintralisearre oanpak fan gegevens yntegraasje, yntegrearje gegevens foarôf en makket it tagonklik fia ien ynterface.
Hoewol dizze strategy effektiver kin wêze, kin it it fermogen fan teams beheine om har eigen unike gegevenspipelines te ûntwerpen.
Data Mesh en Data Fabric brûke ûnderskate techniken foar gegevensferwurking. Gegevensferwurking wurdt behannele troch domeinteams yn Data Mesh, en se binne frij om te brûken hokker ark en technologyen se wolle.
Gegevensferwurking wurdt no behannele troch in tawijd team, lykwols, Data Fabric leveret in mear sintralisearre metoade. Hoewol dizze oanpak súksesfol kin wêze, kin it it ek dreger meitsje foar teams om har eigen ûnderskiedende beoardielingen út te fieren.
Konklúzje
Ta beslút, Data Fabric en Data Mesh leverje beide nije metoaden foar hjoeddeistich gegevensbehear, elk mei spesifike foardielen en neidielen.
Data Mesh leit in sterke klam op desintralisearre eigendom en administraasje fan gegevens, wêrtroch elk team de frijheid jout om har eigen gegevens te behanneljen, wylst se in dielde set noarmen folgje.
Data Fabric, yn ferliking, leveret in sintralisearre oplossing foar gegevensbehear mei spesjalisearre personiel dy't ferantwurdlik is foar gegevensadministraasje en -analyse. It beslút tusken dizze patroanen sil basearre wurde op 'e unike easken en doelstellingen fan elk bedriuw, mei rekken hâldend mei eleminten lykas gegevensvolumint, teamstruktuer en saaklike easken.
De effektiviteit fan elk plan sil úteinlik ôfhingje fan hoe goed it yn 'e praktyk wurdt brocht en yn' e bredere strategy foar gegevensbehear fan it bedriuw is opnaam.
Leave a Reply