Unha arquitectura de datos describe a estrutura organizativa e os compoñentes individuais dos sistemas de datos dunha empresa.
A administración, o procesamento e o arquivo de datos eficaces son fundamentais para que as empresas tomen decisións baseadas en datos. Os modelos de arquitectura de datos centralizados máis actuais, como Data Fabric e Data Mesh, están gañando popularidade como resultado da súa capacidade para superar os métodos tradicionais.
Tecido de datos salienta a integración de datos, a virtualización e a abstracción, mentres que Data Mesh céntrase na democratización, a propiedade e a produción de datos. Para as empresas que intentan optimizar as súas estratexias de xestión de datos, aumentar a calidade dos datos e mellorar as habilidades de toma de decisións, comprender estes modelos é fundamental.
As organizacións poden seleccionar o modelo que mellor atenda aos seus obxectivos e teña en conta os seus requisitos tecnolóxicos e culturais ao comprender as diferenzas e semellanzas entre Data Mesh e Data Fabric.
Nesta publicación, analizaremos de preto Data Mesh e Data Fabric, así como as distincións entre eles e moito máis.
Que é Data Mesh?
Data Mesh é un concepto de arquitectura de datos de vangarda que prioriza a democratización, a propiedade e a produción dos datos. Os datos son vistos como un produto en Data Mesh, polo que cada equipo encárgase da precisión e utilidade dos seus propios datos.
O obxectivo é proporcionar unha plataforma de autoservizo que permita aos equipos acceder e utilizar os datos que necesitan sen depender de equipos centralizados. As plataformas de datos de autoservizo ofrecen aos equipos un método para controlar e xestionar os seus recursos de datos, o que mellora a calidade dos datos e acelera a innovación.
Para que os equipos atopen e accedan aos datos que queren de toda a empresa, os mercados de datos tamén son unha parte vital de Data Mesh. Data Mesh permite aos equipos controlar e xestionar os seus activos de datos ao tempo que democratiza o acceso aos datos, axuda ás empresas a ser máis áxiles e orientadas polos datos.
Funcionamento de Data Mesh
Deseño dirixido por dominios e arquitectura de microservizos son os fundamentos de Data Mesh. Construír unha arquitectura de datos descentralizada e desmantelar os silos de datos son os principais obxectivos.
Cada equipo de Data Mesh está a cargo do seu propio dominio de datos, polo que son eles os que controlan os datos, a calidade dos datos e as saídas dos datos. Os equipos xestionan e distribúen os seus datos a través de plataformas de datos de autoservizo e mercados de datos. O feito de que os produtos de datos se xeren como API fai que outros equipos poidan acceder a eles e utilizalos.
Co fin de manter a uniformidade e o control en toda a empresa, as API son xestionadas por un único equipo de xestión de API. Un marco de goberno de datos tamén forma parte de Data Mesh e describe as regras e directrices para a propiedade dos datos, a calidade e a seguridade dos datos.
vantaxes
- Data Mesh fomenta a democratización dos datos ao permitir aos equipos controlar e xestionar os seus activos de datos.
- Permite que cada equipo se faga cargo do seu propio dominio de datos, o que eleva o calibre dos datos.
- Sen depender de equipos centralizados, ofrece plataformas de datos de autoservizo que permiten aos equipos acceder e utilizar os datos que precisan.
- Permite aos equipos experimentar e iterar cos seus produtos de datos, o que acelera a innovación.
- Elimina os silos de datos e establece unha arquitectura de datos descentralizada, mellorando a flexibilidade e a axilidade.
- Consiste en mercados de datos que ofrecen aos equipos un método para atopar e acceder aos datos que necesitan de toda a empresa.
- Pode soportar as demandas de datos en expansión dunha organización e é escalable.
- Os equipos de datos están facultados por Data Mesh para tomar o control dos seus datos e tomar decisións con eles.
- Os equipos poden acceder e usar máis facilmente os datos que necesitan grazas ao enfoque baseado na API de Data Mesh para os produtos de datos.
Desvantaxes
- Unha organización debe sufrir grandes cambios tecnolóxicos e culturais antes de implementar Data Mesh.
- Se non se mantén adecuadamente, a natureza descentralizada de Data Mesh pode provocar a duplicación de datos.
- Se os equipos non están aliñados correctamente, Data Mesh pode producir definicións de datos conflitivas.
- Pode ser difícil xestionar o goberno e a seguridade dos datos en toda a empresa debido á estrutura descentralizada de Data Mesh.
- En comparación co centralizado convencional estruturas de datos, a malla de datos pode ser máis complicada.
- Se os equipos non están aliñados correctamente, a malla de datos pode fragmentarse.
- Pode custar máis implementar Data Mesh que os sistemas de datos centralizados convencionais.
Agora, debes ter unha imaxe clara de Data Mesh. É hora de analizar Data Fabric seguido das semellanzas e diferenzas entre eles. Imos comezar.
Entón, que é Data Fabric?
Data Fabric é unha arquitectura de datos que ofrece unha visión única de todos os activos de datos dentro dunha organización, independentemente de onde estean aloxados. O desenvolvemento deste sistema foi motivado polo ambiente de datos moderno, que se define por un aumento na cantidade, velocidade e diversidade de datos.
As organizacións poden conectar facilmente os seus datos desde unha variedade de fontes, incluíndo aplicacións na nube, bases de datos locais e lagos de datos, grazas a Data Fabric, que ofrece unha solución flexible e escalable para a integración de datos.
Ademais, ofrece un grao de abstracción que fai universalmente accesible os datos independentemente da tecnoloxía subxacente.
A arquitectura distribuída de Data Fabric permite o procesamento e análise de datos en tempo real, proporcionando ás organizacións acceso a información adicional e capacidade de toma de decisións. A privacidade, a precisión e o cumprimento dos datos garanten aínda máis a través dos seus compoñentes de seguridade e goberno de datos.
Data Fabric é unha nova tecnoloxía que está gañando popularidade rapidamente entre as organizacións que intentan mellorar as súas prácticas de xestión de datos e obter unha vantaxe competitiva.
O funcionamento de Data Fabric
Data Fabric funciona ofrecendo unha vista única de todos os activos de datos dunha organización, independentemente de onde estean aloxados. Integración de datos, abstracción de datos e computación distribuída úsanse en conxunto para conseguilo.
A integración de datos implica fusionar información de moitas fontes, incluídas bases de datos locais, aplicacións na nube e lagos de datos, e facelo accesible dun xeito uniforme.
A manipulación e o acceso aos datos son posibles grazas ao proceso de establecer unha capa de abstracción que oculta a complexidade da arquitectura de datos subxacente. A computación distribuída ten como obxectivo procesar e analizar datos en tempo real nunha rede dispersa de recursos informáticos.
Agora as empresas poden obter información rapidamente dos seus datos e tomar medidas grazas a isto. Data Fabric inclúe tamén compoñentes de seguridade e goberno de datos para garantir a privacidade, o cumprimento e a calidade dos datos.
Data Fabric é unha forma de xestionar datos que é flexible e escalable e foi desenvolvida para acomodar o entorno de datos actual.
vantaxes
- As empresas poden tomar decisións máis rápidas e informadas baseándose en datos en tempo real mediante o uso de data fabric, o que pode aumentar a dispoñibilidade e accesibilidade dos datos.
- Para xestionar e analizar enormes cantidades de datos, o tecido de datos permite a integración perfecta de datos de moitas fontes, incluídos os datos locais e baseados na nube.
- As empresas poden usar o tecido de datos para crear unha plataforma de xestión de datos centralizada que facilite o intercambio de datos en tempo real e a colaboración entre moitos equipos e departamentos.
- As capacidades de goberno e seguridade de datos ofrecidas polo data fabric axudan ás empresas a defender a privacidade dos datos e o cumprimento da normativa.
- O tecido de datos pode aforrar máis gastos e duplicar esforzos ao eliminar os silos de datos, o que aumentará a produción e a eficiencia.
- As empresas poden establecer unha única fonte de verdade mediante o tecido de datos, reducindo as discrepancias de datos e as inexactitudes que poden derivarse de varias fontes de datos.
- As empresas poden ampliar a súa arquitectura de datos segundo sexa necesario coa axuda do tecido de datos, o que permite o crecemento e a expansión sen comprometer o rendemento nin a estabilidade.
- As empresas poden mellorar a precisión dos datos e reducir a necesidade de intervención manual automatización de fluxos de traballo de datos e procesos co uso do tecido de datos.
- As empresas poden empregar unha variedade de ferramentas e plataformas para os seus requisitos de xestión e análise de datos debido á flexibilidade do tecido de datos en termos de integración e análise de datos.
Desvantaxes
- O proceso de posta en marcha do tecido de datos pode ser difícil e lento, requirindo un compromiso considerable tanto en recursos como en coñecemento.
- O custo inicial de instalación do tecido de datos pode ser significativo, tendo en conta o prezo do persoal, software e hardware necesarios para configurar e manter o sistema.
- É posible que os procedementos de análise e xestión de datos existentes teñan que modificarse significativamente para acomodar o tecido de datos, o que pode perturbar as operacións corporativas e crear resistencia ao cambio.
- É posible que as empresas teñan que gastar en asistencia e educación aos usuarios como resultado da complexidade do tecido de datos, o que pode dificultar que os usuarios acepten e se formen.
- É posible que as empresas con moitas fontes e formatos de datos teñan que estandarizar as súas estruturas de datos para poder utilizar a estrutura de datos, o que pode ser difícil.
- O tecido de datos pode non interactuar de forma eficaz cos sistemas legados, polo que é necesario un investimento corporativo no desenvolvemento de novos sistemas ou na actualización dos sistemas actuais.
- O tecido de datos pode ser propenso a violacións de seguridade e problemas de privacidade dos datos, polo que as empresas requiren a implementación de medidas de seguridade fortes para protexer os seus datos.
- É posible que o tecido de datos non sexa adecuado para todas as formas de datos ou casos de uso analítico, xa que é posible que non admita todos os formatos de datos ou todos os tipos de análise de datos.
Data Mesh vs Data Fabric
Dous novos deseños arquitectónicos para a xestión de datos contemporánea son a malla de datos e o tecido de datos. Teñen algunhas variacións significativas nos seus enfoques, aínda que ambos se esforzan por facilitar o intercambio e a análise de datos eficaces dentro dunha organización.
Semellanzas
Co fin de xestionar enormes cantidades de datos en moitos sistemas e equipos de forma escalable e eficaz, desenvolvéronse dous enfoques: Data Mesh e Data Fabric. Ambos subliñan o valor do goberno e da seguridade dos datos para preservar a privacidade e o cumprimento dos datos. Ademais, ambos os deseños dependen dun SOA, onde os datos se proporcionan aos clientes a través de API e considéranse un produto.
Diferenzas
Os seus enfoques sobre a propiedade e xestión de datos son a principal distinción entre Data Mesh e Data Fabric.
Os equipos de dominio individuais encárganse dos datos nos seus respectivos dominios en Data Mesh, que descentraliza a propiedade e a administración dos datos. Aínda que se adhire a un conxunto compartido de regras para o goberno e a seguridade dos datos, cada equipo é libre de seleccionar as súas propias ferramentas e tecnoloxías para xestionar os seus datos.
Un sistema de xestión de datos centralizado, como Data Fabric, almacena todos os datos nun só lugar e asigna un único equipo para administralos. Aínda que este método fai que a administración e análise de datos sexan máis consistentes, pode limitar a capacidade de diferentes equipos para utilizar as súas propias ferramentas escollidas.
Os seus enfoques para a integración de datos son outra distinción entre Data Mesh e Data Fabric. Unha colección de contratos de API que especifican como se deben transferir os datos entre dominios permiten a integración de datos en Data Mesh. Esta estratexia garante a interoperabilidade entre dominios ao tempo que permite aos equipos deseñar as súas propias canalizacións de datos e métodos de análise.
En cambio, Data Fabric adopta un enfoque máis centralizado para a integración de datos, integrándoos previamente e facéndoos accesibles a través dunha única interface.
Aínda que esta estratexia podería ser máis eficaz, pode restrinxir a capacidade dos equipos para deseñar as súas propias canalizacións de datos únicas.
Data Mesh e Data Fabric empregan distintas técnicas para o procesamento de datos. O procesamento de datos encárgase de equipos de dominio en Data Mesh, e son libres de utilizar as ferramentas e tecnoloxías que desexen.
Agora o procesamento de datos corre a cargo dun equipo dedicado, pero Data Fabric ofrece un método máis centralizado. Aínda que este enfoque podería ter máis éxito, tamén pode dificultar que os equipos realicen as súas propias avaliacións distintivas.
Conclusión
En conclusión, Data Fabric e Data Mesh proporcionan novos métodos para a xestión de datos contemporánea, cada un con vantaxes e inconvenientes específicos.
Data Mesh fai un gran énfase na propiedade descentralizada e na administración dos datos, dándolle a cada equipo a liberdade de manexar os seus propios datos mentres segue un conxunto de estándares compartidos.
Data Fabric, en comparación, ofrece unha solución de xestión de datos centralizada con persoal especializado encargado da administración e análise de datos. A decisión entre estes patróns basearase nos requisitos e obxectivos únicos de cada empresa, tendo en conta elementos como o volume de datos, a estrutura do equipo e as demandas empresariais.
A eficacia de calquera plan dependerá, en última instancia, do ben que se poña en práctica e se incorpore á estratexia máis ampla de xestión de datos da empresa.
Deixe unha resposta