Un'architettura di dati delinea la struttura organizzativa e i singoli componenti dei sistemi di dati di un'azienda.
L'amministrazione, l'elaborazione e l'archiviazione efficaci dei dati sono fondamentali per le aziende per prendere decisioni basate sui dati. I più recenti modelli di architettura dei dati centralizzati, come Data Fabric e Data Mesh, stanno guadagnando popolarità grazie alla loro capacità di superare i metodi tradizionali.
Tessuto dati sottolinea l'integrazione, la virtualizzazione e l'astrazione dei dati, mentre Data Mesh si concentra sulla democratizzazione, la proprietà e la produzione dei dati. Per le aziende che cercano di ottimizzare le proprie strategie di gestione dei dati, aumentare la qualità dei dati e migliorare le capacità decisionali, la comprensione di questi modelli è fondamentale.
Le organizzazioni possono selezionare il modello che meglio soddisfa i loro obiettivi e prende in considerazione i loro requisiti tecnologici e culturali comprendendo le differenze e le somiglianze tra Data Mesh e Data Fabric.
In questo post, esamineremo da vicino Data Mesh e Data Fabric, nonché le distinzioni tra loro e molto altro.
Cos'è la rete di dati?
Data Mesh è un concetto di architettura dei dati all'avanguardia che dà la priorità alla democratizzazione, alla proprietà e alla produzione dei dati. I dati sono visti come un prodotto in Data Mesh, quindi ogni team è responsabile dell'accuratezza e dell'utilità dei propri dati.
L'obiettivo è fornire una piattaforma self-service che consenta ai team di accedere e utilizzare i dati di cui hanno bisogno senza fare affidamento su team centralizzati. Le piattaforme di dati self-service offrono ai team un metodo per controllare e gestire le proprie risorse di dati, migliorando la qualità dei dati e accelerando l'innovazione.
Affinché i team possano trovare e accedere ai dati desiderati da tutta l'azienda, anche i mercati dei dati sono una parte vitale di Data Mesh. Data Mesh consente ai team di controllare e gestire le proprie risorse di dati democratizzando al tempo stesso l'accesso ai dati, aiutando le imprese a diventare più agili e orientate ai dati.
Funzionamento di Data Mesh
Progettazione guidata dal dominio e architettura dei microservizi sono le fondamenta di Data Mesh. Costruire un'architettura di dati decentralizzata e smantellare i silos di dati sono gli obiettivi principali.
Ogni team in Data Mesh è responsabile del proprio dominio di dati, quindi sono loro a controllare i dati, la qualità dei dati e gli output dei dati. I team gestiscono e distribuiscono i propri dati tramite piattaforme di dati self-service e mercati di dati. Il fatto che i prodotti di dati vengano generati come API semplifica l'accesso e l'utilizzo da parte di altri team.
Al fine di mantenere l'uniformità e il controllo in tutta l'azienda, le API sono gestite da un unico team di gestione delle API. Anche un framework di governance dei dati fa parte di Data Mesh e delinea le regole e le linee guida per la proprietà dei dati, la qualità dei dati e la sicurezza dei dati.
Vantaggi
- Data Mesh incoraggia la democratizzazione dei dati consentendo ai team di controllare e gestire le proprie risorse di dati.
- Consente a ciascun team di farsi carico del proprio dominio di dati, il che aumenta il livello dei dati.
- Senza dipendere da team centralizzati, offre piattaforme di dati self-service che consentono ai team di accedere e utilizzare i dati di cui hanno bisogno.
- Consente ai team di sperimentare e iterare con i loro prodotti di dati, il che accelera l'innovazione.
- Elimina i silos di dati e stabilisce un'architettura dati decentralizzata, migliorando la flessibilità e l'agilità.
- Consiste in mercati di dati che offrono ai team un metodo per trovare e accedere ai dati di cui hanno bisogno da tutta l'azienda.
- Può supportare le crescenti richieste di dati di un'organizzazione ed è scalabile.
- I data team sono autorizzati da Data Mesh ad assumere il controllo dei propri dati e a fare delle scelte con essi.
- I team possono accedere e utilizzare più facilmente i dati di cui hanno bisogno grazie all'approccio basato su API di Data Mesh ai prodotti dati.
Svantaggi
- Un'organizzazione deve subire importanti cambiamenti tecnologici e culturali prima di implementare Data Mesh.
- Se non mantenuta in modo appropriato, la natura decentralizzata di Data Mesh potrebbe comportare la duplicazione dei dati.
- Se i team non sono correttamente allineati, Data Mesh potrebbe generare definizioni di dati in conflitto.
- Potrebbe essere difficile gestire la governance e la sicurezza dei dati in tutta l'azienda a causa della struttura decentralizzata di Data Mesh.
- Rispetto al tradizionale centralizzato strutture di dati, la mesh di dati potrebbe essere più complicata.
- Se i team non sono correttamente allineati, Data Mesh potrebbe frammentarsi.
- Potrebbe costare di più implementare Data Mesh rispetto ai tradizionali sistemi di dati centralizzati.
Ora, devi avere un'immagine chiara di Data Mesh. È tempo di esaminare Data Fabric seguito dalle somiglianze e dalle differenze tra di loro. Cominciamo.
Allora, cos'è Data Fabric?
Data Fabric è un'architettura di dati che offre una vista unificata di tutte le risorse di dati all'interno di un'organizzazione, indipendentemente da dove sono ospitate. Lo sviluppo di questo sistema è stato motivato dal moderno ambiente di dati, che è definito da un aumento della quantità, della velocità e della diversità dei dati.
Le organizzazioni possono facilmente connettere i propri dati da una vasta gamma di fonti, tra cui app cloud, database on-premise e data lake, grazie a Data Fabric, che offre una soluzione flessibile e scalabile per l'integrazione dei dati.
Inoltre, offre un grado di astrazione che rende universalmente accessibili i dati indipendentemente dalla tecnologia sottostante.
L'architettura distribuita di Data Fabric consente l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale, fornendo alle organizzazioni l'accesso a informazioni aggiuntive e capacità decisionale. La privacy, l'accuratezza e la conformità dei dati sono ulteriormente garantite attraverso i suoi componenti di sicurezza e governance dei dati.
Data Fabric è una nuova tecnologia che sta rapidamente guadagnando popolarità tra le organizzazioni che cercano di migliorare le proprie pratiche di gestione dei dati e ottenere un vantaggio competitivo.
Il funzionamento del Data Fabric
Data Fabric funziona offrendo una vista unica di tutte le risorse di dati di un'organizzazione, indipendentemente da dove sono ospitate. Integrazione dei dati, astrazione dei dati e calcolo distribuito sono usati in tandem per realizzare questo.
L'integrazione dei dati comporta la fusione di informazioni provenienti da molte fonti, inclusi database locali, app cloud e data lake, e la loro accessibilità in modo uniforme.
La manipolazione e l'accesso ai dati sono resi possibili dal processo di creazione di uno strato di astrazione che oscura la complessità dell'architettura dei dati sottostante. Il calcolo distribuito mira a elaborare e analizzare i dati in tempo reale attraverso una rete dispersa di risorse di calcolo.
Le aziende possono ora ottenere rapidamente informazioni dai propri dati e agire grazie a questo. Data Fabric include anche componenti di governance e sicurezza dei dati per garantire la privacy, la conformità e la qualità dei dati.
Data Fabric è un modo di gestire i dati flessibile e scalabile ed è stato sviluppato per adattarsi all'attuale ambiente di dati.
Vantaggi
- Le aziende possono fare scelte più rapide e informate sulla base di dati in tempo reale utilizzando il data fabric, che può aumentare la disponibilità e l'accessibilità dei dati.
- Al fine di gestire e analizzare enormi quantità di dati, il data fabric consente la perfetta integrazione di dati provenienti da molte fonti, inclusi dati on-premise e basati su cloud.
- Le aziende possono utilizzare il data fabric per creare una piattaforma di gestione dei dati centralizzata che faciliti lo scambio di dati e la collaborazione in tempo reale tra molti team e dipartimenti.
- Le funzionalità di governance e sicurezza dei dati offerte dal data fabric aiutano le aziende a garantire la riservatezza dei dati e la conformità alle normative.
- Il data fabric può far risparmiare più spese e duplicare gli sforzi rimuovendo i silos di dati, il che aumenterà la produzione e l'efficienza.
- Le aziende possono stabilire un'unica fonte di verità utilizzando il data fabric, riducendo le discrepanze e le imprecisioni dei dati che potrebbero derivare da diverse fonti di dati.
- Le aziende possono espandere la propria architettura dei dati secondo necessità con l'aiuto del data fabric, consentendo la crescita e l'espansione senza compromettere le prestazioni o la stabilità.
- Le aziende possono migliorare l'accuratezza dei dati e ridurre la necessità di interventi manuali automatizzare i flussi di lavoro dei dati e processi con l'uso di data fabric.
- Le aziende possono impiegare una varietà di strumenti e piattaforme per i propri requisiti di gestione e analisi dei dati grazie alla flessibilità del data fabric in termini di integrazione e analisi dei dati.
Svantaggi
- Il processo di messa in atto del data fabric può essere difficile e dispendioso in termini di tempo, richiedendo un impegno considerevole sia in termini di risorse che di conoscenze.
- Il costo iniziale dell'installazione del data fabric potrebbe essere significativo, tenendo conto del prezzo dei membri del personale, del software e dell'hardware necessari per configurare e mantenere il sistema.
- Potrebbe essere necessario modificare in modo significativo le procedure esistenti di gestione e analisi dei dati per adattarsi al data fabric, che potrebbe interrompere le operazioni aziendali e creare resistenza al cambiamento.
- Le aziende potrebbero dover spendere per l'assistenza e l'istruzione degli utenti a causa della complessità del data fabric, che può rendere difficile per gli utenti accoglierlo e ricevere una formazione.
- Le aziende con molte fonti e formati di dati potrebbero dover standardizzare le proprie strutture di dati per utilizzare il data fabric, il che può essere difficile.
- Il data fabric potrebbe non interfacciarsi in modo efficace con i sistemi legacy, richiedendo investimenti aziendali nello sviluppo di nuovi sistemi o nell'aggiornamento dei sistemi esistenti.
- Il data fabric può essere soggetto a violazioni della sicurezza e problemi di riservatezza dei dati, che richiedono l'implementazione di solide misure di sicurezza da parte delle aziende per salvaguardare i propri dati.
- Il data fabric potrebbe non essere appropriato per tutte le forme di dati o casi d'uso di analisi poiché potrebbe non supportare tutti i formati di dati o tutti i tipi di analisi dei dati.
Data mesh vs data fabric
Due nuovi progetti architettonici per la gestione dei dati contemporanea sono data mesh e data fabric. Hanno alcune variazioni significative nei loro approcci, anche se entrambi si sforzano di facilitare un efficace scambio di dati e analisi all'interno di un'organizzazione.
Somiglianze
Per gestire enormi quantità di dati su molti sistemi e team in modo scalabile ed efficace, sono stati sviluppati due approcci: Data Mesh e Data Fabric. Entrambi sottolineano il valore della governance e della sicurezza dei dati nel preservare la privacy e la conformità dei dati. Inoltre, entrambi i progetti dipendono da una SOA, in cui i dati vengono forniti ai clienti tramite API e considerati come un prodotto.
Differenze
I loro approcci alla proprietà e alla gestione dei dati sono la principale distinzione tra Data Mesh e Data Fabric.
I singoli team di dominio sono responsabili dei dati nei rispettivi domini in Data Mesh, che decentralizza la proprietà e l'amministrazione dei dati. Pur aderendo a un insieme condiviso di regole per la governance e la sicurezza dei dati, ogni team è libero di selezionare i propri strumenti e le proprie tecnologie per la gestione dei propri dati.
Un sistema di gestione dei dati centralizzato, come Data Fabric, memorizza tutti i dati in un unico posto e assegna un singolo team per amministrarli. Sebbene questo metodo renda più coerenti l'amministrazione e l'analisi dei dati, può limitare la capacità di diversi team di utilizzare gli strumenti scelti.
I loro approcci all'integrazione dei dati sono un'altra distinzione tra Data Mesh e Data Fabric. Una raccolta di contratti API che specificano come i dati devono essere trasferiti tra domini abilita l'integrazione dei dati in Data Mesh. Questa strategia garantisce l'interoperabilità tra i domini consentendo ai team di progettare le proprie pipeline di dati e metodi di analisi.
Al contrario, Data Fabric adotta un approccio più centralizzato all'integrazione dei dati, integrando i dati in anticipo e rendendoli accessibili tramite un'unica interfaccia.
Sebbene questa strategia possa essere più efficace, potrebbe limitare la capacità dei team di progettare le proprie pipeline di dati univoche.
Data Mesh e Data Fabric impiegano tecniche distinte per l'elaborazione dei dati. L'elaborazione dei dati è gestita dai team di dominio in Data Mesh e sono liberi di utilizzare qualsiasi strumento e tecnologia desiderino.
L'elaborazione dei dati è ora gestita da un team dedicato, tuttavia, Data Fabric fornisce un metodo più centralizzato. Sebbene questo approccio possa avere più successo, potrebbe anche rendere più difficile per i team intraprendere le proprie valutazioni distintive.
Conclusione
In conclusione, Data Fabric e Data Mesh forniscono entrambi nuovi metodi per la gestione contemporanea dei dati, ciascuno con vantaggi e svantaggi specifici.
Data Mesh pone una forte enfasi sulla proprietà decentralizzata e sull'amministrazione dei dati, offrendo a ogni team la libertà di gestire i propri dati seguendo un insieme di standard condivisi.
Data Fabric, invece, fornisce una soluzione di gestione dei dati centralizzata con personale specializzato incaricato dell'amministrazione e dell'analisi dei dati. La decisione tra questi modelli si baserà sui requisiti e sugli obiettivi unici di ciascuna azienda, tenendo conto di elementi come il volume dei dati, la struttura del team e le esigenze aziendali.
L'efficacia di qualsiasi piano dipenderà in ultima analisi dal modo in cui viene messo in pratica e incorporato nella più ampia strategia di gestione dei dati dell'azienda.
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