Az adatarchitektúra felvázolja a vállalati adatrendszerek szervezeti felépítését és egyes összetevőit.
A hatékony adatkezelés, feldolgozás és archiválás kulcsfontosságú a cégek számára, hogy adatvezérelt döntéseket hozzanak. A legújabb központosított adatarchitektúra modellek, mint például a Data Fabric és a Data Mesh egyre népszerűbbek, mivel képesek felülmúlni a hagyományos módszereket.
Data Fabric hangsúlyozza az adatintegrációt, virtualizációt és absztrakciót, míg a Data Mesh az adatok demokratizálására, tulajdonjogára és termékesítésére összpontosít. Azon vállalatok számára, amelyek megpróbálják optimalizálni adatkezelési stratégiáikat, javítani az adatminőséget és javítani a döntéshozatali készségeiket, döntő fontosságú ezeknek a modelleknek a megértése.
A szervezetek a Data Mesh és a Data Fabric közötti különbségek és hasonlóságok megértésével kiválaszthatják azt a modellt, amely a legjobban szolgálja céljaikat, és figyelembe veszi technológiai és kulturális követelményeiket.
Ebben a bejegyzésben alaposan megvizsgáljuk a Data Mesh és a Data Fabric, valamint a köztük lévő különbségeket és még sok mást.
Mi az a Data Mesh?
A Data Mesh egy élvonalbeli adatarchitektúra-koncepció, amely az adatok demokratizálását, tulajdonjogát és termékesítését helyezi előtérbe. Az adatokat a Data Mesh-ben terméknek tekintik, ezért minden csapat felelős saját adatainak pontosságáért és hasznosságáért.
A cél egy olyan önkiszolgáló platform biztosítása, amely lehetővé teszi a csapatok számára, hogy hozzáférjenek és felhasználják a szükséges adatokat anélkül, hogy központosított csapatokra támaszkodnának. Az önkiszolgáló adatplatformok módszert adnak a csapatoknak adatforrásaik ellenőrzésére és kezelésére, ami javítja az adatok minőségét és felgyorsítja az innovációt.
Annak érdekében, hogy a csapatok megtalálják és hozzáférjenek a kívánt adatokhoz az egész vállalaton belül, az adatpiacterek szintén a Data Mesh fontos részét képezik. A Data Mesh lehetővé teszi a csapatok számára, hogy ellenőrizzék és kezelni adatvagyonukat miközben demokratizálja az adatokhoz való hozzáférést, segíti a vállalkozásokat abban, hogy adatközpontúbbá és agilisabbá váljanak.
A Data Mesh működése
Domain-vezérelt tervezés és mikroszolgáltatások architektúrája a Data Mesh alapjai. A decentralizált adatarchitektúra felépítése és az adatsilók szétszerelése a fő cél.
A Data Meshben minden csapat a saját adattartományáért felelős, ezért ők irányítják az adatokat, az adatminőséget és az adatkimeneteket. A csapatok adataikat önkiszolgáló adatplatformokon és adatpiacokon keresztül kezelik és terjesztik. Az a tény, hogy az adattermékeket API-kként állítják elő, megkönnyíti más csapatok számára a hozzáférést és a felhasználást.
A vállalaton belüli egységesség és ellenőrzés fenntartása érdekében az API-kat egyetlen API-menedzsment csapat kezeli. Az adatkezelési keretrendszer is része a Data Mesh-nek, és felvázolja az adatok tulajdonjogára, az adatminőségre és az adatbiztonságra vonatkozó szabályokat és irányelveket.
Előnyök
- A Data Mesh ösztönzi az adatok demokratizálódását azáltal, hogy lehetővé teszi a csapatok számára adatvagyonuk ellenőrzését és kezelését.
- Lehetővé teszi, hogy minden csapat átvegye a saját adattartományát, ami növeli az adatok kaliberét.
- A központosított csapatoktól való függés nélkül önkiszolgáló adatplatformokat kínál, amelyek lehetővé teszik a csapatok számára a szükséges adatok elérését és felhasználását.
- Lehetővé teszi a csapatok számára, hogy kísérletezzenek és iteráljanak adattermékeikkel, ami felgyorsítja az innovációt.
- Megszünteti az adatsilókat, és decentralizált adatarchitektúrát hoz létre, növelve a rugalmasságot és agilitást.
- Olyan adatpiacokból áll, amelyek módszert adnak a csapatoknak, hogy megtalálják és hozzáférjenek a szükséges adatokhoz a vállalat körül.
- Támogathatja a szervezet bővülő adatigényeit, és méretezhető.
- Az adatcsapatokat a Data Mesh felhatalmazza arra, hogy átvegyék az irányítást adataik felett, és döntéseket hozzanak azokkal.
- A Data Mesh API-alapú adattermék-megközelítésének köszönhetően a csapatok könnyebben hozzáférhetnek és használhatják a szükséges adatokat.
Hátrányok
- A Data Mesh bevezetése előtt a szervezetnek jelentős technológiai és kulturális változásokon kell keresztülmennie.
- Ha nem karbantartják megfelelően, a Data Mesh decentralizált jellege adatok megkettőzését eredményezheti.
- Ha a csapatok nincsenek megfelelően összehangolva, a Data Mesh ütköző adatdefiníciókat eredményezhet.
- A Data Mesh decentralizált struktúrája miatt nehézkes lehet az adatkezelés és a biztonság kezelése a vállalaton belül.
- A hagyományos központosítotthoz képest adatszerkezetek, az adatháló bonyolultabb lehet.
- Ha a csapatok nincsenek megfelelően összehangolva, a Data Mesh töredezetté válhat.
- A Data Mesh megvalósítása többe kerülhet, mint a hagyományos központosított adatrendszerek esetében.
Biztosan tiszta képpel kell rendelkeznie a Data Meshről. Itt az ideje, hogy megvizsgáljuk a Data Fabric-et, majd a köztük lévő hasonlóságokat és különbségeket. Kezdjük.
Szóval, mi az a Data Fabric?
A Data Fabric egy olyan adatarchitektúra, amely egyetlen nézetet biztosít a szervezeten belüli összes adatvagyonról, függetlenül attól, hogy hol vannak. A rendszer fejlesztését a modern adatkörnyezet motiválta, amelyet az adatok mennyiségének, sebességének és sokszínűségének növekedése határoz meg.
A szervezetek könnyedén összekapcsolhatják adataikat számos forrásból, például felhőalkalmazásokból, helyszíni adatbázisokból és adatforrásokból, köszönhetően a Data Fabricnak, amely rugalmas és méretezhető megoldást kínál az adatintegrációhoz.
Ezenkívül olyan fokú absztrakciót kínál, amely egyetemesen hozzáférhetővé teszi az adatokat az alapul szolgáló technológiától függetlenül.
A Data Fabric elosztott architektúrája lehetővé teszi a valós idejű adatfeldolgozást és -elemzést, így a szervezetek további információkhoz és döntéshozatali kapacitáshoz férhetnek hozzá. Az adatok titkosságát, pontosságát és megfelelőségét az adatkezelési és biztonsági összetevők tovább biztosítják.
A Data Fabric egy új technológia, amely gyorsan egyre népszerűbb az adatkezelési gyakorlatukat javítani és versenyelőnyre törekvő szervezetek körében.
Az adatszövet működése
A Data Fabric úgy működik, hogy egyetlen nézetet kínál a szervezet összes adatvagyonáról, függetlenül attól, hogy hol vannak. Adatintegráció, adatabsztrakció, ill elosztott számítástechnika párhuzamosan használják ennek megvalósítására.
Az adatintegráció magában foglalja a számos forrásból származó információk egyesítését, beleértve a helyszíni adatbázisokat, a felhőalkalmazásokat és a Data Lake-eket, és egységes módon hozzáférhetővé teszi azokat.
Az adatok manipulálását és hozzáférését az absztrakciós réteg létrehozásának folyamata teszi lehetővé, amely elfedi az alapul szolgáló adatarchitektúra összetettségét. Az elosztott számítástechnika célja az adatok valós idejű feldolgozása és elemzése a számítási erőforrások szétszórt hálózatán keresztül.
A vállalkozások mostantól gyorsan betekintést nyerhetnek adataikból, és ennek köszönhetően intézkedhetnek. A Data Fabric adatkezelési és biztonsági összetevőket is tartalmaz az adatvédelem, a megfelelőség és a minőség biztosítása érdekében.
A Data Fabric az adatok kezelésének rugalmas és méretezhető módja, és a jelenlegi adatkörnyezethez lett kifejlesztve.
Előnyök
- A vállalkozások a valós idejű adatok alapján gyorsabb és megalapozottabb döntéseket hozhatnak az adatszövet használatával, ami növelheti az adatok elérhetőségét és hozzáférhetőségét.
- A hatalmas mennyiségű adat kezelése és elemzése érdekében az adatszövet lehetővé teszi számos forrásból származó adatok zökkenőmentes integrációját, beleértve a helyszíni és a felhőalapú adatokat is.
- A vállalkozások adatszerkezetet használhatnak egy olyan központosított adatkezelési platform felépítésére, amely megkönnyíti a valós idejű adatcserét és együttműködést számos csapat és részleg között.
- Az adatszövet által kínált adatkezelési és biztonsági lehetőségek segítenek a cégeknek az adatvédelem és a szabályozási megfelelés fenntartásában.
- Az adatháló több kiadást és megkettőzött erőfeszítést takaríthat meg az adatsilók eltávolításával, ami növeli a termelést és a hatékonyságot.
- A vállalkozások egyetlen igazságforrást hozhatnak létre az adatszövet használatával, csökkentve a több adatforrásból eredő adateltéréseket és pontatlanságokat.
- A vállalkozások szükség szerint bővíthetik adatarchitektúrájukat az adatszövet segítségével, lehetővé téve a növekedést és terjeszkedést a teljesítmény vagy a stabilitás veszélyeztetése nélkül.
- A vállalkozások javíthatják az adatok pontosságát és csökkenthetik a kézi beavatkozás szükségességét adatmunkafolyamatok automatizálása és folyamatok adatszövet használatával.
- A vállalkozások számos eszközt és platformot alkalmazhatnak adatkezelési és elemzési követelményeik teljesítéséhez, mivel az adatszövet rugalmas az adatintegráció és -elemzés tekintetében.
Hátrányok
- Az adatszövet létrehozásának folyamata nehéz és időigényes lehet, és jelentős erőforrás- és tudásbefektetést igényel.
- Az adatszövet telepítésének kezdeti költsége jelentős lehet, figyelembe véve a rendszer beállításához és karbantartásához szükséges személyzet, szoftver és hardver árát.
- Előfordulhat, hogy a meglévő adatkezelési és elemzési eljárásokat jelentősen módosítani kell az adatszövethez való alkalmazkodás érdekében, ami megzavarhatja a vállalati működést és ellenállást válthat ki a változásokkal szemben.
- Előfordulhat, hogy a vállalkozásoknak költeniük kell felhasználói segítségnyújtásra és oktatásra az adatszerkezet összetettsége miatt, ami megnehezítheti a felhasználók számára, hogy elfogadják azt és képzést kapjanak.
- A sok adatforrással és formátummal rendelkező vállalkozásoknak előfordulhat, hogy szabványosítaniuk kell adatstruktúráikat az adatszövet használatához, ami nehézkes lehet.
- Előfordulhat, hogy az adathálózat nem kapcsolódik hatékonyan a régi rendszerekhez, ami szükségessé teszi a vállalati befektetést az új rendszerek fejlesztésébe vagy a jelenlegi rendszerek rendszerfrissítésébe.
- Az adathálózat hajlamos lehet a biztonság megsértésére és az adatvédelmi aggályokra, ami szükségessé teszi, hogy a vállalkozások szigorú biztonsági intézkedéseket hajtsanak végre adataik védelme érdekében.
- Előfordulhat, hogy az adatszövet nem minden adat- vagy elemzési felhasználási esethez megfelelő, mivel nem minden adatformátumot vagy minden típusú adatelemzést támogat.
Data Mesh vs Data Fabric
A kortárs adatkezelés két új architektúrái az adatháló és az adatszövet. Megközelítésükben jelentős eltérések mutatkoznak, bár mindkettő a hatékony adatcsere és -elemzés elősegítésére törekszik a szervezeten belül.
Hasonlóságok
Annak érdekében, hogy hatalmas mennyiségű adatot kezelhessenek számos rendszeren és csapaton belül skálázható és hatékony módon, két megközelítést fejlesztettek ki: Data Mesh és Data Fabric. Mindkettő hangsúlyozza az adatkezelés és -biztonság értékét az adatvédelem és a megfelelőség megőrzésében. Ezenkívül mindkét terv egy SOA-tól függ, ahol az adatokat API-kon keresztül juttatják el az ügyfelekhez, és terméknek tekintik.
Különbségek
Az adatok tulajdonjogával és kezelésével kapcsolatos megközelítéseik jelentik a fő különbséget a Data Mesh és a Data Fabric között.
Az egyes tartománycsoportok felelősek a saját tartományukban lévő adatokért a Data Meshben, amely decentralizálja az adatok tulajdonjogát és adminisztrációját. Bár az adatkezelésre és -biztonságra vonatkozó közös szabályokhoz ragaszkodnak, minden csapat szabadon választhatja meg saját eszközeit és technológiáit adatai kezeléséhez.
Egy központosított adatkezelő rendszer, mint például a Data Fabric, minden adatot egy helyen tárol, és egyetlen csapatot jelöl ki annak adminisztrálására. Bár ez a módszer konzisztensebbé teszi az adatkezelést és -elemzést, korlátozhatja a különböző csapatok lehetőségét a saját választott eszközeik használatában.
A Data Mesh és a Data Fabric közötti másik különbség az adatintegrációval kapcsolatos megközelítéseik. API-szerződések gyűjteménye, amelyek meghatározzák, hogyan kell az adatokat továbbítani a tartományok között, lehetővé teszi az adatok integrációját a Data Meshben. Ez a stratégia biztosítja a tartományok közötti átjárhatóságot, miközben lehetővé teszi a csapatok számára, hogy saját adatfolyamaikat és elemzési módszereiket tervezzék meg.
Ezzel szemben a Data Fabric centralizáltabb megközelítést alkalmaz az adatintegráció terén, előzetesen integrálja az adatokat, és egyetlen felületen keresztül teszi elérhetővé.
Bár ez a stratégia hatékonyabb lehet, korlátozhatja a csapatok saját egyedi adatfolyamaik megtervezését.
A Data Mesh és a Data Fabric eltérő adatfeldolgozási technikákat alkalmaz. Az adatfeldolgozást a Data Mesh tartományi csapatai végzik, és szabadon használhatják a kívánt eszközöket és technológiákat.
Az adatfeldolgozást most egy dedikált csapat kezeli, azonban a Data Fabric központosítottabb módszert kínál. Bár ez a megközelítés sikeresebb lehet, megnehezítheti a csapatok számára saját megkülönböztető értékelések elvégzését.
Következtetés
Összefoglalva, a Data Fabric és a Data Mesh egyaránt új módszereket kínál a kortárs adatkezeléshez, mindegyiknek sajátos előnyei és hátrányai vannak.
A Data Mesh nagy hangsúlyt fektet az adatok decentralizált tulajdonjogára és adminisztrációjára, így minden csapat szabadon kezelheti saját adatait, miközben megosztott szabványokat követ.
A Data Fabric ehhez képest központosított adatkezelési megoldást kínál az adatkezelésért és -elemzésért felelős speciális munkatársakkal. A minták közötti döntés az egyes cégek egyedi követelményei és céljai alapján történik, figyelembe véve az olyan elemeket, mint az adatmennyiség, a csapatstruktúra és az üzleti igények.
Bármely terv hatékonysága végső soron azon múlik, hogy azt mennyire alkalmazzák a gyakorlatban, és mennyire épül be a vállalat szélesebb körű adatkezelési stratégiájába.
Hagy egy Válaszol