ארכיטקטורת נתונים מתארת את המבנה הארגוני ומרכיבים בודדים של מערכות הנתונים של החברה.
ניהול יעיל של נתונים, עיבוד וארכיון הם חיוניים עבור חברות לקבל החלטות מונעות נתונים. דגמי ארכיטקטורת הנתונים הריכוזיים העדכניים ביותר, כגון Data Fabric ו-Data Mesh צוברים פופולריות כתוצאה מיכולתם לעלות על השיטות המסורתיות.
בד נתונים מדגיש שילוב נתונים, וירטואליזציה והפשטה ואילו Data Mesh מתמקד בדמוקרטיזציה של נתונים, בעלות והפקה. עבור חברות המנסות לייעל את אסטרטגיות ניהול הנתונים שלהן, להגביר את איכות הנתונים ולשפר את כישורי קבלת ההחלטות, הבנת המודלים הללו היא חיונית.
ארגונים יכולים לבחור את המודל המשרת את מטרותיהם בצורה הטובה ביותר ולוקח בחשבון את הדרישות הטכנולוגיות והתרבותיות שלהם על ידי הבנת ההבדלים והדמיון בין Data Mesh ו-Data Fabric.
בפוסט זה, נבחן מקרוב את Data Mesh ו-Data Fabric, כמו גם את ההבחנות ביניהם ועוד הרבה יותר.
מה זה Data Mesh?
Data Mesh הוא קונספט חדשני של ארכיטקטורת נתונים המעניק עדיפות לדמוקרטיזציה של נתונים, בעלות וייצור. נתונים נתפסים כמוצר ב-Data Mesh, לכן כל צוות אחראי על הדיוק והתועלת של הנתונים שלו.
המטרה היא לספק פלטפורמת שירות עצמי שתאפשר לצוותים לגשת ולנצל את הנתונים שהם דורשים מבלי להסתמך על צוותים מרכזיים. פלטפורמות נתונים בשירות עצמי נותנות לצוותים שיטה לשלוט ולנהל את משאבי הנתונים שלהם, מה שמשפר את איכות הנתונים ומזרז חדשנות.
על מנת שצוותים יוכלו למצוא ולגשת לנתונים שהם רוצים מכל הארגון, שוקי נתונים הם גם חלק חיוני מ-Data Mesh. Data Mesh מאפשר לצוותים לשלוט ו לנהל את נכסי הנתונים שלהם תוך דמוקרטיזציה של גישה לנתונים, סיוע לארגונים להפוך יותר מונעי נתונים וזריזים.
עבודה של Data Mesh
עיצוב מונחה דומיין ו ארכיטקטורת שירותי מיקרו הם היסודות של Data Mesh. בניית ארכיטקטורת נתונים מבוזרת ופירוק ממגורות נתונים הן המטרות העיקריות.
כל צוות ב-Data Mesh אחראי על תחום הנתונים שלו, ולכן הם אלו השולטים בנתונים, באיכות הנתונים ובפלטי הנתונים. הצוותים מנהלים ומפיצים את הנתונים שלהם באמצעות פלטפורמות נתונים בשירות עצמי ושוקי נתונים. העובדה שמוצרי הנתונים נוצרים כממשקי API מקל על צוותים אחרים לגשת אליהם ולהשתמש בהם.
על מנת לשמור על אחידות ובקרה בכל החברה, ה-API מנוהלים על ידי צוות ניהול API אחד. מסגרת ממשל נתונים היא גם חלק מ-Data Mesh, והיא מתארת את הכללים וההנחיות לגבי בעלות על נתונים, איכות נתונים ואבטחת מידע.
יתרונות
- Data Mesh מעודד דמוקרטיזציה של נתונים על ידי מתן אפשרות לצוותים לשלוט ולנהל את נכסי הנתונים שלהם.
- זה מאפשר לכל צוות לקחת אחריות על תחום הנתונים שלו, מה שמעלה את רמת הנתונים.
- מבלי להיות תלוי בצוותים מרכזיים, היא מציעה פלטפורמות נתונים בשירות עצמי המאפשרות לצוותים לגשת ולהשתמש בנתונים שהם צריכים.
- זה מאפשר לצוותים להתנסות ולחזור על מוצרי הנתונים שלהם, מה שמאיץ את החדשנות.
- זה מבטל ממגורות נתונים ומקים ארכיטקטורת נתונים מבוזרת, משפר את הגמישות והזריזות.
- הוא מורכב משווקי נתונים שנותנים לצוותים שיטה למצוא ולגשת לנתונים שהם צריכים מרחבי החברה.
- זה יכול לתמוך בדרישות הנתונים המתרחבות של הארגון והוא ניתן להרחבה.
- צוותי נתונים מוסמכים על ידי Data Mesh להשתלט על הנתונים שלהם ולבצע איתם בחירות.
- צוותים יכולים לגשת בקלות רבה יותר לנתונים הדרושים להם ולהשתמש בהם הודות לגישה מבוססת API של Data Mesh למוצרי נתונים.
חסרונות
- ארגון חייב לעבור שינויים טכנולוגיים ותרבותיים גדולים לפני יישום Data Mesh.
- אם לא מתוחזק כראוי, האופי המבוזר של Data Mesh עלול לגרום לשכפול נתונים.
- אם הצוותים אינם מיושרים כראוי, Data Mesh עלול לגרום להגדרות נתונים סותרות.
- ייתכן שיהיה קשה לנהל ניהול ואבטחת נתונים ברחבי הארגון עקב המבנה המבוזר של Data Mesh.
- בהשוואה לריכוזי קונבנציונלי מבני מידע, רשת הנתונים עשויה להיות מסובכת יותר.
- אם צוותים אינם מיושרים כראוי, Data Mesh עשוי להיות מקוטע.
- יישום Data Mesh עשוי לעלות יותר מאשר מערכות נתונים מרכזיות קונבנציונליות.
כעת, בטח יש לך תמונה ברורה של Data Mesh. זה הזמן לבחון את Data Fabric ואחריו את הדמיון וההבדלים ביניהם. בואו נתחיל.
אז מה זה Data Fabric?
Data Fabric היא ארכיטקטורת נתונים שנותנת תצוגה אחת של כל נכסי הנתונים בתוך ארגון, ללא קשר למקום שבו הם נמצאים. הפיתוח של מערכת זו הונע על ידי סביבת הנתונים המודרנית, המוגדרת על ידי עלייה בכמות, מהירות וגיוון הנתונים.
ארגונים יכולים לחבר בקלות את הנתונים שלהם ממגוון מקורות, כולל אפליקציות ענן, מסדי נתונים מקומיים ואגמי נתונים, הודות ל-Data Fabric, שמציעה פתרון גמיש וניתן להרחבה לשילוב נתונים.
יתר על כן, הוא מציע מידה של הפשטה שמאפשרת באופן אוניברסלי נתונים נגישים ללא תלות בטכנולוגיה הבסיסית.
הארכיטקטורה המבוזרת של Data Fabric מאפשרת עיבוד וניתוח נתונים בזמן אמת, ומספקת לארגונים גישה למידע נוסף ויכולת קבלת החלטות. הפרטיות, הדיוק והתאימות של הנתונים מובטחים עוד יותר באמצעות ממשל הנתונים ורכיבי האבטחה שלו.
Data Fabric היא טכנולוגיה חדשה שצוברת פופולריות במהירות בקרב ארגונים המנסים לשפר את שיטות ניהול הנתונים שלהם ולהשיג יתרון תחרותי.
העבודה של מארג נתונים
Data Fabric פועל על ידי הצגת תצוגה אחת של כל נכסי הנתונים של הארגון, ללא קשר למקום שבו הם נמצאים. שילוב נתונים, הפשטת נתונים ו מחשוב מבוזר משמשים במקביל כדי להשיג זאת.
שילוב נתונים כרוך באיחוד מידע ממקורות רבים, כולל מסדי נתונים מקומיים, אפליקציות ענן ואגמי נתונים, והנגשתו בצורה אחידה.
מניפולציה וגישה לנתונים מתאפשרים על ידי תהליך הקמת שכבת הפשטה שמטשטשת את המורכבות של ארכיטקטורת הנתונים הבסיסית. מחשוב מבוזר נועד לעבד ולנתח נתונים בזמן אמת על פני רשת מפוזרת של משאבי מחשוב.
עסקים יכולים כעת לקבל במהירות תובנות מהנתונים שלהם ולנקוט פעולה הודות לכך. Data Fabric כולל רכיבי ממשל ואבטחה גם על מנת להבטיח פרטיות נתונים, תאימות ואיכות.
Data Fabric היא דרך לניהול נתונים גמישה וניתנת להרחבה ופותחה כדי להתאים את סביבת הנתונים הנוכחית.
יתרונות
- עסקים יכולים לעשות בחירות מהירות ומושכלות יותר על סמך נתונים בזמן אמת על ידי שימוש במארג נתונים, שיכול להגביר את זמינות הנתונים ונגישותם.
- על מנת לנהל ולנתח כמויות אדירות של נתונים, מארג הנתונים מאפשר שילוב חלק של נתונים ממקורות רבים, כולל נתונים מקומיים ונתונים מבוססי ענן.
- עסקים יכולים להשתמש במארג נתונים כדי לבנות פלטפורמת ניהול נתונים מרכזית המאפשרת חילופי נתונים ושיתוף פעולה בזמן אמת בין צוותים ומחלקות רבות.
- יכולות ממשל נתונים ואבטחה המוצעות על ידי מארג הנתונים מסייעות לחברות בשמירה על פרטיות הנתונים ועמידה ברגולציה.
- מארג נתונים יכול לחסוך יותר הוצאות וכפילות של מאמץ על ידי הסרת ממגורות נתונים, מה שיגביר את הייצור והיעילות.
- עסקים יכולים להקים מקור אחד של אמת באמצעות מארג נתונים, תוך צמצום פערי נתונים ואי דיוקים שעלולים לנבוע ממספר מקורות נתונים.
- עסקים יכולים להרחיב את ארכיטקטורת הנתונים שלהם לפי הצורך בעזרת מארג הנתונים, המאפשר צמיחה והתרחבות מבלי לפגוע בביצועים או ביציבות.
- עסקים יכולים לשפר את דיוק הנתונים ולהפחית את הצורך בהתערבות ידנית על ידי אוטומציה של זרימות עבודה של נתונים ותהליכים עם שימוש במארג נתונים.
- עסקים יכולים להשתמש במגוון כלים ופלטפורמות לדרישות ניהול הנתונים והניתוח שלהם בגלל הגמישות של מארג הנתונים במונחים של אינטגרציה וניתוח נתונים.
חסרונות
- תהליך הכנסת מארג הנתונים למקומו עשוי להיות קשה וגוזל זמן, הדורש מחויבות ניכרת הן במשאבים והן בידע.
- העלות הראשונית של התקנת מארג נתונים עשויה להיות משמעותית, תוך התחשבות במחיר של אנשי הצוות, התוכנה והחומרה הדרושים להקמה ולתחזוקה של המערכת.
- ייתכן שיהיה צורך לשנות באופן משמעותי את נהלי ניהול הנתונים והניתוח הקיימים על מנת להתאים למארג הנתונים, שעלול לשבש את הפעילות הארגונית וליצור התנגדות לשינויים.
- ייתכן שעסקים יצטרכו להוציא על סיוע וחינוך למשתמשים כתוצאה מהמורכבות של מארג הנתונים, מה שעלול להקשות על המשתמשים לאמץ אותו ולהתאמן.
- עסקים עם מקורות נתונים ופורמטים רבים עשויים להזדקק לסטנדרטיזציה של מבני הנתונים שלהם כדי להשתמש במארג נתונים, דבר שעלול להיות קשה.
- מארג הנתונים עשוי שלא להתממש ביעילות עם מערכות מדור קודם, מה שמחייב השקעה ארגונית בפיתוח מערכות חדשות או שדרוג מערכות של מערכות קיימות.
- מארג הנתונים יכול להיות מועד להפרות אבטחה ולחששות לפרטיות נתונים, מה שמחייב יישום של אמצעי אבטחה חזקים על ידי ארגונים כדי להגן על הנתונים שלהם.
- ייתכן שמארג הנתונים לא יתאים לכל סוגי הנתונים או מקרי השימוש בניתוח, מכיוון שהוא עשוי שלא לתמוך בכל פורמטי הנתונים או בכל סוגי ניתוח הנתונים.
Data Mesh לעומת Data Fabric
שני עיצובים אדריכליים חדשים לניהול נתונים עכשווי הם רשת נתונים ומארג נתונים. יש להם כמה וריאציות משמעותיות בגישות שלהם, למרות ששניהם שואפים להקל על חילופי נתונים וניתוח יעילים בתוך ארגון.
קווי דמיון
על מנת לנהל כמויות אדירות של נתונים על פני מערכות וצוותים רבים בצורה מדרגית ואפקטיבית, פותחו שתי גישות: Data Mesh ו-Data Fabric. שניהם מדגישים את הערך של ממשל נתונים ואבטחה בשמירה על פרטיות נתונים ותאימות. יתרה מכך, שני העיצובים תלויים ב-SOA, שבו נתונים מסופקים ללקוחות באמצעות ממשקי API ונחשבים כמוצר.
הבדלים
הגישות שלהם לבעלות וניהול נתונים הן ההבחנה העיקרית בין Data Mesh ל-Data Fabric.
צוותי דומיינים בודדים אחראים על הנתונים בדומיינים שלהם ב-Data Mesh, אשר מבזרת בעלות וניהול נתונים. למרות שהקפדה על מערכת כללים משותפת לניהול ואבטחת נתונים, כל צוות חופשי לבחור את הכלים והטכנולוגיות שלו לניהול הנתונים שלו.
מערכת ניהול נתונים מרכזית, כגון Data Fabric, מאחסנת את כל הנתונים במקום אחד ומקצה צוות יחיד לניהולם. למרות ששיטה זו הופכת ניהול וניתוח נתונים לעקביים יותר, היא עשויה להגביל את היכולת של צוותים שונים להשתמש בכלים שבחרו בעצמם.
הגישות שלהם לשילוב נתונים הן הבחנה נוספת בין Data Mesh ל-Data Fabric. אוסף של חוזי API המפרטים כיצד יש להעביר נתונים בין דומיינים מאפשרים שילוב נתונים ב-Data Mesh. אסטרטגיה זו מבטיחה יכולת פעולה הדדית בין תחומים תוך שהיא מאפשרת לצוותים לעצב צינורות נתונים ושיטות ניתוח משלהם.
לעומת זאת, Data Fabric נוקטת בגישה מרוכזת יותר לאינטגרציה של נתונים, תוך שילוב נתונים מראש והנגשתם באמצעות ממשק אחד.
למרות שאסטרטגיה זו יכולה להיות יעילה יותר, היא עשויה להגביל את היכולת של צוותים לעצב צינורות נתונים ייחודיים משלהם.
Data Mesh ו-Data Fabric משתמשים בטכניקות שונות לעיבוד נתונים. עיבוד הנתונים מטופל על ידי צוותי תחום ב-Data Mesh, והם חופשיים להשתמש בכל הכלים והטכנולוגיות שהם רוצים.
עיבוד הנתונים מטופל כעת על ידי צוות ייעודי, עם זאת, Data Fabric מספק שיטה ריכוזית יותר. למרות שגישה זו יכולה להיות מוצלחת יותר, היא עשויה גם להקשות על צוותים לבצע הערכות ייחודיות משלהם.
סיכום
לסיכום, Data Fabric ו-Data Mesh מספקים שתיהן שיטות חדשות לניהול נתונים עכשווי, לכל אחת יתרונות וחסרונות ספציפיים.
Data Mesh שמה דגש חזק על בעלות וניהול מבוזר של נתונים, ומעניקה לכל צוות את החופש לטפל בנתונים שלו תוך שמירה על סט סטנדרטים משותף.
Data Fabric, בהשוואה, מספקת פתרון ניהול נתונים מרכזי עם צוות מיוחד שאחראי על ניהול וניתוח נתונים. ההחלטה בין דפוסים אלו תתבסס על הדרישות והיעדים הייחודיים של כל פירמה, תוך התחשבות באלמנטים כמו נפח נתונים, מבנה צוות ודרישות עסקיות.
האפקטיביות של כל תוכנית תסתמך בסופו של דבר על מידת היישום שלה והטמעה באסטרטגיית ניהול הנתונים הרחבה יותר של החברה.
השאירו תגובה