Gagnaarkitektúr lýsir skipulagi og einstökum þáttum gagnakerfa fyrirtækis.
Árangursrík gagnastjórnun, vinnsla og geymslu er lykilatriði fyrir fyrirtæki til að taka gagnadrifnar ákvarðanir. Nýjustu miðlægu gagnaarkitektúrlíkönin, eins og Data Fabric og Data Mesh, njóta vinsælda vegna getu þeirra til að fara fram úr hefðbundnum aðferðum.
Gagnaefni leggur áherslu á samþættingu gagna, sýndarvæðingu og útdrætti en Data Mesh einbeitir sér að lýðræðisvæðingu gagna, eignarhaldi og framleiðslu. Fyrir fyrirtæki sem reyna að hámarka gagnastjórnunaraðferðir sínar, auka gagnagæði og bæta ákvarðanatöku er mikilvægt að skilja þessi líkön.
Stofnanir geta valið það líkan sem best þjónar markmiðum þeirra og tekur mið af tæknilegum og menningarlegum kröfum þeirra með því að skilja muninn og líkindin á Data Mesh og Data Fabric.
Í þessari færslu munum við skoða Data Mesh og Data Fabric, svo og muninn á milli þeirra og margt fleira.
Hvað er Data Mesh?
Data Mesh er háþróaða gagnaarkitektúrhugtak sem setur gagnalýðræði, eignarhald og framleiðslu í forgang. Litið er á gögn sem vöru í Data Mesh, því sér hvert lið um nákvæmni og notagildi eigin gagna.
Markmiðið er að bjóða upp á sjálfsafgreiðsluvettvang sem gerir teymum kleift að fá aðgang að og nýta þau gögn sem þeir þurfa án þess að treysta á miðlæg teymi. Sjálfsafgreiðslugagnakerfi gefa teymum aðferð til að stjórna og stjórna gagnaauðlindum sínum, sem bætir gagnagæði og flýtir fyrir nýsköpun.
Til þess að teymi geti fundið og fengið aðgang að gögnunum sem þeir vilja frá öllu fyrirtækinu eru gagnamarkaðstaðir einnig mikilvægur hluti af Data Mesh. Data Mesh gerir teymum kleift að stjórna og stjórna gagnaeignum sínum á sama tíma og aðgengi að gögnum er lýðræðislegt, aðstoða fyrirtæki við að verða gagnadrifnari og liprari.
Vinna á Data Mesh
Lénsdrifin hönnun og örþjónustuarkitektúr eru undirstöður Data Mesh. Að byggja upp dreifðan gagnaarkitektúr og taka í sundur gagnasíló eru meginmarkmiðin.
Hvert lið í Data Mesh hefur umsjón með sínu eigin gagnaléni, þess vegna eru það þeir sem stjórna gögnunum, gagnagæðum og gagnaúttakinu. Teymin hafa umsjón með og dreifa gögnum sínum í gegnum sjálfsafgreiðslugagnakerfi og gagnamarkaði. Sú staðreynd að gagnavörurnar eru búnar til sem API gerir það auðvelt fyrir önnur teymi að fá aðgang að þeim og nýta þær.
Til að viðhalda einsleitni og eftirliti í öllu fyrirtækinu er API stjórnað af einu API stjórnendateymi. Gagnastjórnunarrammi er einnig hluti af Data Mesh og hann útlistar reglur og leiðbeiningar um eignarhald gagna, gagnagæði og gagnaöryggi.
Kostir
- Data Mesh hvetur til lýðræðisvæðingar gagna með því að gera teymum kleift að stjórna og stjórna gagnaeignum sínum.
- Það gerir hverju teymi mögulegt að taka við eigin gagnalén, sem eykur gæði gagnanna.
- Án þess að vera háð miðlægum teymum býður það upp á sjálfsafgreiðslugagnapalla sem gera teymum kleift að fá aðgang að og nota þau gögn sem þeir þurfa.
- Það gerir teymum kleift að gera tilraunir og endurtaka gagnaafurðir sínar, sem flýtir fyrir nýsköpun.
- Það útilokar gagnasíló og kemur á dreifðri gagnaarkitektúr, sem eykur sveigjanleika og lipurð.
- Það samanstendur af gagnamörkuðum sem gefa teymum aðferð til að finna og fá aðgang að gögnunum sem þeir þurfa frá fyrirtækinu.
- Það getur stutt vaxandi gagnaþörf fyrirtækis og er skalanlegt.
- Gagnateymi hafa heimild frá Data Mesh til að taka stjórn á gögnum sínum og taka ákvarðanir með þeim.
- Liðin geta auðveldara aðgang að og notað þau gögn sem þau þurfa þökk sé API-byggðri nálgun Data Mesh við gagnavörur.
Ókostir
- Stofnun verður að gangast undir miklar tæknilegar og menningarlegar breytingar áður en Data Mesh er innleitt.
- Ef ekki er viðhaldið á viðeigandi hátt gæti dreifð eðli Data Mesh leitt til tvíverknað gagna.
- Ef teymi eru ekki rétt stillt, getur Data Mesh leitt til misvísandi gagnaskilgreininga.
- Það gæti verið erfitt að stjórna gagnastjórnun og öryggi í öllu fyrirtækinu vegna dreifðrar uppbyggingar Data Mesh.
- Samanborið við hefðbundna miðstýrða gagnaskipan, gagnanet gæti verið flóknara.
- Ef teymi eru ekki rétt samræmd getur Data Mesh orðið sundurleitt.
- Það gæti kostað meira að innleiða Data Mesh en hefðbundin miðlæg gagnakerfi.
Nú verður þú að hafa skýra mynd af Data Mesh. Það er kominn tími til að skoða Data Fabric og síðan líkt og mismun á þeim. Byrjum.
Svo, hvað er Data Fabric?
Data Fabric er gagnaarkitektúr sem gefur eina yfirsýn yfir allar gagnaeignir innan fyrirtækis, óháð því hvar þær eru til húsa. Þróun þessa kerfis var knúin áfram af nútíma gagnaumhverfi, sem er skilgreint af aukningu á magni, hraða og fjölbreytileika gagna.
Stofnanir geta auðveldlega tengt gögn sín frá ýmsum aðilum, þar á meðal skýjaöppum, gagnagrunnum á staðnum og gagnavötnum, þökk sé Data Fabric, sem býður upp á sveigjanlega og stigstærða lausn á samþættingu gagna.
Þar að auki býður það upp á ákveðna útdrátt sem gerir gögn almennt aðgengileg óháð undirliggjandi tækni.
Dreifður arkitektúr Data Fabric gerir rauntíma gagnavinnslu og greiningu kleift, sem veitir stofnunum aðgang að viðbótarupplýsingum og getu til ákvarðanatöku. Persónuvernd, nákvæmni og samræmi gagna er enn frekar tryggt með gagnastjórnun og öryggisþáttum.
Data Fabric er ný tækni sem nýtur mikilla vinsælda meðal fyrirtækja sem reyna að bæta gagnastjórnunarhætti sína og ná samkeppnisforskoti.
Vinnsla gagnaefna
Data Fabric virkar með því að bjóða upp á eina yfirsýn yfir allar gagnaeignir fyrirtækisins, óháð því hvar þær eru til húsa. Gagnasamþætting, gagnaöflun og dreifð computing eru notuð til að ná þessu fram.
Gagnasamþætting felur í sér að sameina upplýsingar frá mörgum aðilum, þar á meðal gagnagrunna á staðnum, skýjaforrit og gagnavötn, og gera þær aðgengilegar á samræmdan hátt.
Gagnavinnsla og aðgangur er mögulegur með því ferli að koma á lag af abstrakt sem byrgir á flókið undirliggjandi gagnaarkitektúr. Dreifð tölvumál miðar að því að vinna úr og greina gögn í rauntíma á dreifðu neti tölvuauðlinda.
Fyrirtæki geta nú fljótt fengið innsýn úr gögnum sínum og gripið til aðgerða þökk sé þessu. Data Fabric inniheldur einnig gagnastjórnun og öryggishluta til að tryggja gagnavernd, samræmi og gæði.
Data Fabric er leið til að stjórna gögnum sem eru sveigjanleg og skalanleg og var þróuð til að mæta núverandi gagnaumhverfi.
Kostir
- Fyrirtæki geta tekið hraðari og upplýstari ákvarðanir byggðar á rauntímagögnum með því að nota gagnagerð, sem getur aukið gagnaframboð og aðgengi.
- Til að stjórna og greina gífurlegt magn af gögnum, gerir gagnaefni óaðfinnanlega samþættingu gagna frá mörgum aðilum, þar á meðal staðbundnum og skýjabundnum gögnum.
- Fyrirtæki geta notað gagnaefni til að byggja upp miðlægan gagnastjórnunarvettvang sem auðveldar rauntíma gagnaskipti og samvinnu margra teyma og deilda.
- Gagnastjórnun og öryggismöguleikar sem gagnagerð býður upp á aðstoða fyrirtæki við að viðhalda persónuvernd gagna og að farið sé að reglum.
- Gagnaefni getur sparað meiri útgjöld og tvíverknað með því að fjarlægja gagnasíló, sem mun auka framleiðslu og skilvirkni.
- Fyrirtæki geta komið á fót einni sannleiksuppsprettu með því að nota gagnaefni, draga úr gagnamisræmi og ónákvæmni sem gæti stafað af nokkrum gagnaveitum.
- Fyrirtæki geta stækkað gagnaarkitektúr sinn eftir þörfum með hjálp gagnaefnis, sem gerir vöxt og stækkun kleift án þess að skerða frammistöðu eða stöðugleika.
- Fyrirtæki geta bætt nákvæmni gagna og dregið úr þörf fyrir handvirkt inngrip með því að sjálfvirka gagnavinnuflæði og ferla með notkun gagnaefnis.
- Fyrirtæki geta notað margs konar verkfæri og vettvang fyrir gagnastjórnun og greiningarkröfur vegna sveigjanleika gagnaversins hvað varðar samþættingu og greiningu gagna.
Ókostir
- Ferlið við að koma gagnaefni á sinn stað getur verið erfitt og tímafrekt, krefst umtalsverðrar skuldbindingar bæði í auðlindum og þekkingu.
- Stofnkostnaður við að setja upp gagnaefni gæti verið umtalsverður, að teknu tilliti til verðs á nauðsynlegum starfsmönnum, hugbúnaði og vélbúnaði til að setja upp og viðhalda kerfinu.
- Núverandi gagnastjórnun og greiningaraðferðir gætu þurft að breyta verulega til að koma til móts við gagnaefni, sem gæti truflað starfsemi fyrirtækja og skapað mótstöðu gegn breytingum.
- Fyrirtæki gætu þurft að eyða í notendaaðstoð og fræðslu vegna þess hversu flókið gagnaefnið er, sem getur gert notendum erfitt fyrir að tileinka sér það og fá þjálfun.
- Fyrirtæki með margar gagnaveitur og snið gætu þurft að staðla gagnauppbyggingu sína til að geta notað gagnaefni, sem getur verið erfitt.
- Gagnaefni tengist hugsanlega ekki á skilvirkan hátt við eldri kerfi, sem þarfnast fyrirtækjafjárfestingar í nýrri kerfisþróun eða kerfisuppfærslu núverandi kerfa.
- Gagnakerfi getur verið viðkvæmt fyrir öryggisbrotum og áhyggjum um friðhelgi gagna, sem þarfnast þess að innleiða öflugar öryggisráðstafanir af fyrirtækjum til að vernda gögn sín.
- Gagnaefni hentar kannski ekki fyrir allar tegundir gagna eða greiningarnotkunar þar sem það styður ekki öll gagnasnið eða allar tegundir gagnagreiningar.
Data Mesh Vs Data Fabric
Tvær nýjar byggingarhönnun fyrir nútíma gagnastjórnun eru gagnanet og gagnaefni. Þeir hafa nokkur verulega breytileika í nálgun sinni, jafnvel þó að báðir leitist við að auðvelda skilvirka gagnaskipti og greiningu innan stofnunar.
Sameiginlegir
Til þess að stjórna gífurlegu magni af gögnum í mörgum kerfum og teymum á stigstærðan og skilvirkan hátt hafa tvær aðferðir verið þróaðar: Data Mesh og Data Fabric. Báðir leggja áherslu á gildi gagnastjórnunar og öryggis við að varðveita friðhelgi gagna og samræmi. Þar að auki er bæði hönnunin háð SOA, þar sem gögn eru afhent viðskiptavinum í gegnum API og litið á þær sem vöru.
Mismunur
Aðferðir þeirra við eignarhald og stjórnun gagna eru aðal greinarmunurinn á Data Mesh og Data Fabric.
Einstök lénateymi hafa umsjón með gögnunum á viðkomandi léni í Data Mesh, sem dreifir eignarhaldi og umsýslu gagna. Þrátt fyrir að fylgja sameiginlegu setti reglna um gagnastjórnun og öryggi, er hverju teymi frjálst að velja sín eigin verkfæri og tækni til að stjórna gögnum sínum.
Miðstýrt gagnastjórnunarkerfi, eins og Data Fabric, geymir öll gögn á einum stað og úthlutar einu teymi til að stjórna þeim. Þrátt fyrir að þessi aðferð geri gagnastjórnun og greiningu samkvæmari getur hún takmarkað getu mismunandi teyma til að nota eigin valin verkfæri.
Aðferðir þeirra við samþættingu gagna eru annar greinarmunur á Data Mesh og Data Fabric. Safn API samninga sem tilgreina hvernig flytja eigi gögn á milli léna gerir gagnasamþættingu kleift í Data Mesh. Þessi stefna tryggir samvirkni milli léna en gerir teymum kleift að hanna eigin gagnaleiðslur og greiningaraðferðir.
Aftur á móti tekur Data Fabric miðlægari nálgun við samþættingu gagna, samþættir gögn fyrirfram og gerir þau aðgengileg í gegnum eitt viðmót.
Þó að þessi stefna gæti verið skilvirkari gæti hún takmarkað getu teyma til að hanna sínar eigin einstöku gagnaleiðslur.
Data Mesh og Data Fabric nota sérstakar aðferðir við gagnavinnslu. Gagnavinnsla er meðhöndluð af lénateymum í Data Mesh og þeim er frjálst að nota hvaða tæki og tækni sem þeir vilja.
Gagnavinnsla er nú meðhöndluð af sérstöku teymi, en Data Fabric býður upp á miðlægari aðferð. Þrátt fyrir að þessi nálgun gæti skilað meiri árangri, gæti hún líka gert það erfiðara fyrir teymi að gera sitt eigið sérstaka mat.
Niðurstaða
Að lokum, Data Fabric og Data Mesh bjóða bæði upp á nýjar aðferðir fyrir samtímagagnastjórnun, hver með sérstaka kosti og galla.
Data Mesh leggur ríka áherslu á dreifða eignaraðild og umsýslu gagna, sem gefur hverju teymi frelsi til að meðhöndla sín eigin gögn á sama tíma og þeir fylgja sameiginlegum stöðlum.
Data Fabric, til samanburðar, býður upp á miðlæga gagnastjórnunarlausn með sérhæfðu starfsfólki sem sér um gagnastjórnun og greiningu. Ákvörðunin á milli þessara mynstra mun byggjast á einstökum kröfum og markmiðum hvers fyrirtækis, að teknu tilliti til þátta eins og gagnamagns, teymisskipulags og viðskiptakrafna.
Skilvirkni hvers kyns áætlunar mun að lokum treysta á hversu vel hún er framkvæmd og felld inn í víðtækari gagnastjórnunarstefnu fyrirtækisins.
Skildu eftir skilaboð