Տվյալների ճարտարապետությունը ուրվագծում է ընկերության տվյալների համակարգերի կազմակերպչական կառուցվածքը և առանձին բաղադրիչները:
Տվյալների արդյունավետ կառավարումը, մշակումը և արխիվացումը չափազանց կարևոր են ընկերությունների համար տվյալների վրա հիմնված որոշումներ կայացնելու համար: Տվյալների ամենաարդիական կենտրոնացված ճարտարապետության մոդելները, ինչպիսիք են Data Fabric-ը և Data Mesh-ը, դառնում են ժողովրդականություն՝ ավանդական մեթոդներին գերազանցելու իրենց ունակության արդյունքում:
Տվյալների գործվածք շեշտը դնում է տվյալների ինտեգրման, վիրտուալացման և վերացականացման վրա, մինչդեռ Data Mesh-ը կենտրոնանում է տվյալների դեմոկրատացման, սեփականության և արտադրության վրա: Ընկերությունների համար, ովքեր փորձում են օպտիմալացնել իրենց տվյալների կառավարման ռազմավարությունները, բարձրացնել տվյալների որակը և բարելավել որոշումներ կայացնելու հմտությունները, այս մոդելների ըմբռնումը շատ կարևոր է:
Կազմակերպությունները կարող են ընտրել այն մոդելը, որը լավագույնս կծառայի իրենց նպատակներին և հաշվի առնի նրանց տեխնոլոգիական և մշակութային պահանջները՝ հասկանալով Data Mesh-ի և Data Fabric-ի տարբերություններն ու նմանությունները:
Այս գրառման մեջ մենք ուշադիր կանդրադառնանք Data Mesh-ին և Data Fabric-ին, ինչպես նաև դրանց միջև եղած տարբերություններին և շատ ավելին:
Ի՞նչ է տվյալների ցանցը:
Data Mesh-ը տվյալների ժամանակակից ճարտարապետության հայեցակարգ է, որն առաջնահերթություն է տալիս տվյալների ժողովրդավարացմանը, սեփականության իրավունքին և արտադրականացմանը: Տվյալները դիտվում են որպես արտադրանք Data Mesh-ում, հետևաբար յուրաքանչյուր թիմ պատասխանատու է իր տվյալների ճշգրտության և օգտակարության համար:
Նպատակն է ապահովել ինքնասպասարկման հարթակ, որը թիմերին հնարավորություն կտա մուտք գործել և օգտագործել իրենց պահանջած տվյալները՝ առանց կենտրոնացված թիմերի վրա հենվելու: Ինքնասպասարկման տվյալների հարթակները թիմերին տալիս են իրենց տվյալների ռեսուրսները վերահսկելու և կառավարելու մեթոդ, ինչը բարելավում է տվյալների որակը և արագացնում նորարարությունը:
Որպեսզի թիմերը գտնեն և մուտք գործեն իրենց ուզած տվյալներն ամբողջ ձեռնարկությունից, տվյալների շուկաները նույնպես Data Mesh-ի կարևոր մասն են: Տվյալների ցանցը թիմերին հնարավորություն է տալիս վերահսկել և կառավարել իրենց տվյալների ակտիվները միևնույն ժամանակ ժողովրդավարացնելով տվյալների հասանելիությունը՝ օգնելով ձեռնարկություններին դառնալ տվյալների վրա հիմնված և ճկուն:
Տվյալների ցանցի աշխատանք
Դոմենի վրա հիմնված դիզայն և միկրոծառայությունների ճարտարապետություն Data Mesh-ի հիմքերն են: Տվյալների ապակենտրոնացված ճարտարապետություն կառուցելը և տվյալների սիլոսների ապամոնտաժումը հիմնական նպատակներն են:
Data Mesh-ի յուրաքանչյուր թիմ պատասխանատու է իր սեփական տվյալների տիրույթի համար, հետևաբար նրանք են, ովքեր վերահսկում են տվյալները, տվյալների որակը և տվյալների ելքերը: Թիմերը կառավարում և բաշխում են իրենց տվյալները ինքնասպասարկման տվյալների հարթակների և տվյալների շուկաների միջոցով: Այն փաստը, որ տվյալների արտադրանքները ստեղծվում են որպես API-ներ, հեշտացնում է այլ թիմերի մուտքը և դրանց օգտագործումը:
Ընկերությունում միատեսակ և վերահսկողություն պահպանելու համար API-ները կառավարվում են մեկ API-ի կառավարման թիմի կողմից: Տվյալների կառավարման շրջանակը նույնպես Data Mesh-ի մի մասն է, և այն ուրվագծում է տվյալների սեփականության, տվյալների որակի և տվյալների անվտանգության կանոններն ու ուղեցույցները:
Առավելությունները
- Data Mesh-ը խրախուսում է տվյալների ժողովրդավարացումը՝ հնարավորություն տալով թիմերին վերահսկել և կառավարել իրենց տվյալների ակտիվները:
- Այն հնարավորություն է տալիս յուրաքանչյուր թիմին ղեկավարել իր սեփական տվյալների տիրույթը, ինչը բարձրացնում է տվյալների տրամաչափը:
- Առանց կենտրոնացված թիմերից կախվածության՝ այն առաջարկում է ինքնասպասարկման տվյալների հարթակներ, որոնք թիմերին թույլ են տալիս մուտք գործել և օգտագործել իրենց պահանջած տվյալները:
- Այն թույլ է տալիս թիմերին փորձարկել և կրկնել իրենց տվյալների արտադրանքները, ինչը արագացնում է նորարարությունը:
- Այն վերացնում է տվյալների սիլոսները և ստեղծում տվյալների ապակենտրոնացված ճարտարապետություն՝ բարձրացնելով ճկունությունն ու շարժունությունը:
- Այն բաղկացած է տվյալների շուկաներից, որոնք թիմերին տալիս են մեթոդ գտնելու և մուտք գործելու այն տվյալները, որոնք նրանք պահանջում են ընկերությունից:
- Այն կարող է աջակցել կազմակերպության ընդլայնվող տվյալների պահանջներին և մասշտաբային է:
- Տվյալների թիմերը Data Mesh-ի կողմից լիազորված են վերահսկել իրենց տվյալները և ընտրություն կատարել դրանցով:
- Թիմերը կարող են ավելի հեշտությամբ մուտք գործել և օգտագործել իրենց պահանջվող տվյալները՝ տվյալների արտադրանքի նկատմամբ Data Mesh-ի API-ի վրա հիմնված մոտեցման շնորհիվ:
Թերությունները
- Կազմակերպությունը պետք է ենթարկվի խոշոր տեխնոլոգիական և մշակութային փոփոխությունների՝ նախքան Data Mesh-ի ներդրումը:
- Եթե պատշաճ կերպով չպահպանվի, Data Mesh-ի ապակենտրոնացված բնույթը կարող է հանգեցնել տվյալների կրկնօրինակման:
- Եթե թիմերը ճիշտ չեն դասավորված, Data Mesh-ը կարող է հանգեցնել տվյալների հակասական սահմանումների:
- Հնարավոր է, որ դժվար լինի կառավարել տվյալների կառավարումը և անվտանգությունը ամբողջ ձեռնարկությունում՝ Data Mesh-ի ապակենտրոնացված կառուցվածքի պատճառով:
- Համեմատ սովորական կենտրոնացված տվյալների կառուցվածքները, տվյալների ցանցը կարող է ավելի բարդ լինել:
- Եթե թիմերը ճիշտ դասավորված չեն, Data Mesh-ը կարող է մասնատվել:
- Data Mesh-ի ներդրումը կարող է ավելի թանկ արժենալ, քան սովորական կենտրոնացված տվյալների համակարգերը:
Այժմ դուք պետք է ունենաք տվյալների ցանցի հստակ պատկեր: Ժամանակն է ուսումնասիրել Data Fabric-ը, որին հաջորդում են դրանց միջև եղած նմանությունները և տարբերությունները: Եկեք սկսենք.
Այսպիսով, ինչ է Data Fabric-ը:
Data Fabric-ը տվյալների ճարտարապետություն է, որը տալիս է կազմակերպության ներսում գտնվող բոլոր տվյալների ակտիվների միասնական տեսքը, անկախ նրանից, թե որտեղ են դրանք տեղակայված: Այս համակարգի զարգացումը պայմանավորված էր ժամանակակից տվյալների միջավայրով, որը որոշվում է տվյալների քանակի, արագության և բազմազանության աճով:
Կազմակերպությունները կարող են հեշտությամբ միացնել իրենց տվյալները մի շարք աղբյուրներից, այդ թվում՝ ամպային հավելվածներից, ներքին տվյալների բազաներից և տվյալների լճերից՝ շնորհիվ Data Fabric-ի, որն առաջարկում է տվյալների ինտեգրման ճկուն և մասշտաբային լուծում:
Ավելին, այն առաջարկում է վերացականության աստիճան, որը համընդհանուր հասանելի է դարձնում տվյալները՝ անկախ հիմքում ընկած տեխնոլոգիայից:
Data Fabric-ի բաշխված ճարտարապետությունը թույլ է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակումն ու վերլուծությունը՝ կազմակերպություններին ապահովելով լրացուցիչ տեղեկատվության հասանելիություն և որոշումներ կայացնելու հնարավորություն: Տվյալների գաղտնիությունը, ճշգրտությունը և համապատասխանությունը հետագայում ապահովվում են տվյալների կառավարման և անվտանգության բաղադրիչների միջոցով:
Data Fabric-ը նոր տեխնոլոգիա է, որն արագորեն դառնում է ժողովրդականություն այն կազմակերպությունների շրջանում, որոնք փորձում են բարելավել իրենց տվյալների կառավարման պրակտիկան և ձեռք բերել մրցակցային առավելություն:
Տվյալների գործվածքի աշխատանքը
Data Fabric-ը գործում է՝ առաջարկելով կազմակերպության բոլոր տվյալների ակտիվների միասնական տեսք՝ անկախ այն բանից, թե որտեղ են դրանք տեղակայված: Տվյալների ինտեգրում, տվյալների վերացում և բաշխված հաշվարկ դրանք համատեղ օգտագործվում են դա իրականացնելու համար:
Տվյալների ինտեգրումը ենթադրում է բազմաթիվ աղբյուրներից ստացվող տեղեկատվության միաձուլում, այդ թվում՝ ներտնային տվյալների բազաներից, ամպային հավելվածներից և տվյալների լճերից, և այն հասանելի դարձնելով միատեսակ ձևով:
Տվյալների մանիպուլյացիան և հասանելիությունը հնարավոր են դառնում վերացականության շերտի ստեղծման գործընթացի շնորհիվ, որը թաքցնում է տվյալների հիմքում ընկած ճարտարապետության բարդությունը: Բաշխված հաշվարկը նպատակ ունի իրական ժամանակում մշակել և վերլուծել տվյալները հաշվողական ռեսուրսների ցրված ցանցում:
Այժմ ձեռնարկությունները կարող են արագ պատկերացումներ ստանալ իրենց տվյալներից և դրա շնորհիվ քայլեր ձեռնարկել: Data Fabric-ը ներառում է տվյալների կառավարման և անվտանգության բաղադրիչներ, ինչպես նաև տվյալների գաղտնիությունը, համապատասխանությունը և որակը ապահովելու համար:
Data Fabric-ը տվյալների կառավարման միջոց է, որը ճկուն և մասշտաբային է և մշակվել է տվյալների ներկա միջավայրը հարմարեցնելու համար:
Առավելությունները
- Ընկերությունները կարող են ավելի արագ և տեղեկացված ընտրություն կատարել՝ հիմնվելով իրական ժամանակի տվյալների վրա՝ օգտագործելով տվյալների հյուսվածք, ինչը կարող է մեծացնել տվյալների հասանելիությունն ու հասանելիությունը:
- Հսկայական քանակությամբ տվյալներ կառավարելու և վերլուծելու համար տվյալների գործվածքը հնարավորություն է տալիս տվյալների անխափան ինտեգրումը բազմաթիվ աղբյուրներից, ներառյալ ներտնային և ամպային տվյալների վրա:
- Բիզնեսները կարող են օգտագործել տվյալների հյուսվածքը տվյալների կառավարման կենտրոնացված հարթակ կառուցելու համար, որը հեշտացնում է իրական ժամանակում տվյալների փոխանակումը և համագործակցությունը բազմաթիվ թիմերի և գերատեսչությունների միջև:
- Տվյալների կառավարման և անվտանգության կարողությունները, որոնք առաջարկվում են տվյալների գործվածքի կողմից, օգնում են ընկերություններին պահպանել տվյալների գաղտնիությունը և կանոնակարգային համապատասխանությունը:
- Տվյալների գործվածքը կարող է խնայել ավելի շատ ծախսեր և ջանքերի կրկնօրինակում՝ հեռացնելով տվյալների սիլոսները, ինչը կխթանի արտադրությունն ու արդյունավետությունը:
- Ձեռնարկությունները կարող են ստեղծել ճշմարտության մեկ աղբյուր՝ օգտագործելով տվյալների կառուցվածքը՝ նվազեցնելով տվյալների անհամապատասխանությունները և անճշտությունները, որոնք կարող են առաջանալ տվյալների մի քանի աղբյուրներից:
- Ձեռնարկությունները կարող են անհրաժեշտության դեպքում ընդլայնել իրենց տվյալների ճարտարապետությունը տվյալների հյուսվածքի օգնությամբ՝ հնարավորություն տալով աճի և ընդլայնման՝ առանց կատարողականության կամ կայունության վտանգի:
- Ձեռնարկությունները կարող են բարելավել տվյալների ճշգրտությունը և նվազեցնել ձեռքով միջամտության անհրաժեշտությունը տվյալների աշխատանքային հոսքերի ավտոմատացում և գործընթացներ տվյալների գործվածքի օգտագործմամբ:
- Տվյալների կառավարման և վերլուծական պահանջների համար ձեռնարկությունները կարող են օգտագործել մի շարք գործիքներ և հարթակներ՝ տվյալների ինտեգրման և վերլուծության առումով տվյալների հյուսվածքի ճկունության պատճառով:
Թերությունները
- Տվյալների կառուցվածքը գործի դնելու գործընթացը կարող է դժվար և ժամանակատար լինել՝ պահանջելով զգալի պարտավորություն ինչպես ռեսուրսների, այնպես էլ գիտելիքների ոլորտում:
- Տվյալների գործվածքի տեղադրման սկզբնական արժեքը կարող է զգալի լինել՝ հաշվի առնելով համակարգի ստեղծման և պահպանման համար անհրաժեշտ անձնակազմի անդամների, ծրագրային ապահովման և սարքավորումների գինը:
- Տվյալների կառավարման և վերլուծության գոյություն ունեցող ընթացակարգերը կարող են էապես փոխվել, որպեսզի կարողանան տեղավորել տվյալների կառուցվածքը, ինչը կարող է խաթարել կորպորատիվ գործունեությունը և ստեղծել փոփոխությունների դիմադրություն:
- Տվյալների կառուցվածքի բարդության պատճառով ձեռնարկությունները կարող են ծախսել օգտատերերի աջակցության և կրթության վրա, ինչը կարող է դժվարացնել օգտատերերի համար այն ընդունելն ու վերապատրաստվել:
- Տվյալների բազմաթիվ աղբյուրներ և ձևաչափեր ունեցող ձեռնարկություններին կարող է անհրաժեշտ լինել ստանդարտացնել իրենց տվյալների կառուցվածքը՝ տվյալների հյուսվածքն օգտագործելու համար, ինչը կարող է դժվար լինել:
- Տվյալների գործվածքը կարող է արդյունավետորեն չհարաբերվել հին համակարգերի հետ, ինչը կպահանջի կորպորատիվ ներդրումներ նոր համակարգի մշակման կամ ներկայիս համակարգերի համակարգի արդիականացման մեջ:
- Տվյալների կառուցվածքը կարող է հակված լինել անվտանգության խախտումների և տվյալների գաղտնիության հետ կապված մտահոգություններին, ինչը պահանջում է ձեռնարկությունների կողմից անվտանգության ուժեղ միջոցառումներ իրականացնել՝ իրենց տվյալները պաշտպանելու համար:
- Տվյալների գործվածքը կարող է տեղին չլինել տվյալների կամ վերլուծական տվյալների օգտագործման բոլոր ձևերի համար, քանի որ այն կարող է չաջակցել տվյալների բոլոր ձևաչափերին կամ տվյալների վերլուծության բոլոր տեսակներին:
Տվյալների ցանց ընդդեմ տվյալների գործվածքի
Ժամանակակից տվյալների կառավարման երկու նոր ճարտարապետական նախագծեր են տվյալների ցանցը և տվյալների հյուսվածքը: Նրանք ունեն որոշ զգալի տատանումներ իրենց մոտեցումներում, չնայած երկուսն էլ ձգտում են նպաստել կազմակերպության ներսում տվյալների արդյունավետ փոխանակմանը և վերլուծությանը:
Նմանություններ
Հսկայական քանակությամբ տվյալների բազմաթիվ համակարգերում և թիմերում մասշտաբային և արդյունավետ կերպով կառավարելու համար մշակվել են երկու մոտեցում՝ Data Mesh և Data Fabric: Երկուսն էլ շեշտում են տվյալների կառավարման և անվտանգության արժեքը տվյալների գաղտնիության և համապատասխանության պահպանման գործում: Ավելին, երկու ձևավորումներն էլ կախված են SOA-ից, որտեղ տվյալները մատակարարվում են հաճախորդներին API-ների միջոցով և դիտվում են որպես արտադրանք:
Տարբերությունները
Տվյալների սեփականության և կառավարման վերաբերյալ նրանց մոտեցումները հիմնական տարբերությունն են Data Mesh-ի և Data Fabric-ի միջև:
Առանձին տիրույթի թիմերը պատասխանատու են տվյալների համար իրենց համապատասխան տիրույթներում Data Mesh-ում, որն ապակենտրոնացնում է տվյալների սեփականությունն ու կառավարումը: Չնայած տվյալների կառավարման և անվտանգության ընդհանուր կանոնների պահպանմանը, յուրաքանչյուր թիմ ազատ է ընտրել իր սեփական գործիքներն ու տեխնոլոգիաները՝ իր տվյալները կառավարելու համար:
Տվյալների կառավարման կենտրոնացված համակարգը, ինչպիսին է Data Fabric-ը, պահպանում է բոլոր տվյալները մեկ տեղում և հանձնարարում է մեկ թիմ՝ դրանք կառավարելու համար: Չնայած այս մեթոդը տվյալների կառավարումն ու վերլուծությունը դարձնում է ավելի հետևողական, այն կարող է սահմանափակել տարբեր թիմերի՝ իրենց ընտրած գործիքներն օգտագործելու հնարավորությունը:
Տվյալների ինտեգրման նրանց մոտեցումները ևս մեկ տարբերակ են Data Mesh-ի և Data Fabric-ի միջև: API-ի պայմանագրերի հավաքածու, որը սահմանում է, թե ինչպես պետք է տվյալները փոխանցվեն տիրույթների միջև, հնարավորություն է տալիս տվյալների ինտեգրումը Data Mesh-ում: Այս ռազմավարությունն ապահովում է տիրույթների միջև փոխգործունակությունը՝ միաժամանակ թույլ տալով թիմերին նախագծել իրենց սեփական տվյալների խողովակաշարերը և վերլուծական մեթոդները:
Ի հակադրություն, Data Fabric-ը ավելի կենտրոնացված մոտեցում է ցուցաբերում տվյալների ինտեգրմանը` նախապես ինտեգրելով տվյալները և դրանք հասանելի դարձնելով մեկ ինտերֆեյսի միջոցով:
Թեև այս ռազմավարությունը կարող է ավելի արդյունավետ լինել, այն կարող է սահմանափակել թիմերի հնարավորությունը՝ նախագծելու իրենց յուրահատուկ տվյալների խողովակաշարերը:
Data Mesh-ը և Data Fabric-ը օգտագործում են տվյալների մշակման հստակ տեխնիկա: Տվյալների մշակումն իրականացվում է Data Mesh-ի տիրույթի թիմերի կողմից, և նրանք ազատ են օգտագործելու ցանկացած գործիք և տեխնոլոգիա, որը ցանկանում են:
Տվյալների մշակումն այժմ իրականացվում է հատուկ թիմի կողմից, սակայն Data Fabric-ը տրամադրում է ավելի կենտրոնացված մեթոդ: Թեև այս մոտեցումը կարող է ավելի հաջող լինել, այն կարող է նաև դժվարացնել թիմերի համար իրենց առանձնահատուկ գնահատականները:
Եզրափակում
Եզրափակելով, Data Fabric-ը և Data Mesh-ը երկուսն էլ ապահովում են տվյալների ժամանակակից կառավարման նոր մեթոդներ, որոնցից յուրաքանչյուրն ունի որոշակի առավելություններ և թերություններ:
Data Mesh-ը մեծ ուշադրություն է դարձնում տվյալների ապակենտրոնացված սեփականության և կառավարման վրա՝ յուրաքանչյուր թիմին տալով ազատություն՝ տնօրինելու իրենց տվյալները՝ հետևելով ընդհանուր ստանդարտների շարքին:
Data Fabric-ը, համեմատած, տրամադրում է տվյալների կառավարման կենտրոնացված լուծում՝ մասնագիտացված անձնակազմով, որը պատասխանատու է տվյալների կառավարման և վերլուծության համար: Այս օրինաչափությունների միջև որոշումը հիմնված կլինի յուրաքանչյուր ընկերության եզակի պահանջների և նպատակների վրա՝ հաշվի առնելով այնպիսի տարրեր, ինչպիսիք են տվյալների ծավալը, թիմի կառուցվածքը և բիզնեսի պահանջները:
Ցանկացած պլանի արդյունավետությունը, ի վերջո, կախված կլինի այն բանից, թե որքանով է այն գործնականում ներդրված և ներառված ընկերության տվյալների կառավարման ավելի լայն ռազմավարության մեջ:
Թողնել գրառում