მონაცემთა არქიტექტურა ასახავს კომპანიის მონაცემთა სისტემის ორგანიზაციულ სტრუქტურას და ცალკეულ კომპონენტებს.
მონაცემთა ეფექტური ადმინისტრირება, დამუშავება და დაარქივება გადამწყვეტია იმისთვის, რომ ფირმებმა მიიღონ მონაცემების საფუძველზე მიღებული გადაწყვეტილებები. მონაცემთა უახლესი ცენტრალიზებული არქიტექტურის მოდელები, როგორიცაა Data Fabric და Data Mesh, პოპულარობას იძენს ტრადიციულ მეთოდებზე გადასვლის უნარის შედეგად.
მონაცემთა ქსოვილი ხაზს უსვამს მონაცემთა ინტეგრაციას, ვირტუალიზაციას და აბსტრაქციას, ხოლო Data Mesh ფოკუსირებულია მონაცემთა დემოკრატიზაციაზე, მფლობელობასა და პროდუქტიულობაზე. კომპანიებისთვის, რომლებიც ცდილობენ თავიანთი მონაცემთა მართვის სტრატეგიების ოპტიმიზაციას, მონაცემთა ხარისხის ამაღლებას და გადაწყვეტილების მიღების უნარების გაუმჯობესებას, ამ მოდელების გაგება გადამწყვეტია.
ორგანიზაციებს შეუძლიათ აირჩიონ მოდელი, რომელიც საუკეთესოდ ემსახურება მათ მიზნებს და გაითვალისწინებს მათ ტექნოლოგიურ და კულტურულ მოთხოვნებს Data Mesh-სა და Data Fabric-ს შორის განსხვავებებისა და მსგავსების გააზრებით.
ამ პოსტში ჩვენ ყურადღებით დავაკვირდებით Data Mesh-სა და Data Fabric-ს, ასევე განსხვავებებს მათ შორის და ბევრად უფრო მეტს.
რა არის მონაცემთა ბადე?
Data Mesh არის უახლესი მონაცემთა არქიტექტურის კონცეფცია, რომელიც პრიორიტეტად ანიჭებს მონაცემთა დემოკრატიზაციას, მფლობელობას და პროდუქტიულობას. მონაცემები განიხილება როგორც პროდუქტი Data Mesh-ში, ამიტომ თითოეული გუნდი პასუხისმგებელია საკუთარი მონაცემების სიზუსტესა და სარგებლიანობაზე.
მიზანია უზრუნველყოს თვითმომსახურების პლატფორმა, რომელიც საშუალებას მისცემს გუნდებს წვდომა და გამოიყენონ მათ საჭირო მონაცემები ცენტრალიზებულ გუნდებზე დაყრდნობის გარეშე. თვითმომსახურების მონაცემთა პლატფორმები გუნდებს აძლევს საშუალებას აკონტროლონ და მართონ მონაცემთა რესურსები, რაც აუმჯობესებს მონაცემთა ხარისხს და აჩქარებს ინოვაციას.
იმისათვის, რომ გუნდებმა მოიძიონ და მიიღონ წვდომა მათ მიერ სასურველ მონაცემებზე მთელი საწარმოდან, მონაცემთა ბაზარი ასევე Data Mesh-ის სასიცოცხლო მნიშვნელობის ნაწილია. მონაცემთა ბადე გუნდებს საშუალებას აძლევს გააკონტროლონ და მათი მონაცემთა აქტივების მართვა მონაცემების ხელმისაწვდომობის დემოკრატიზაციისას, რაც ეხმარება საწარმოებს გახდნენ უფრო მეტად მონაცემთა ორიენტირებული და მოქნილი.
მონაცემთა ბადის მუშაობა
დომენზე ორიენტირებული დიზაინი და მიკროსერვისების არქიტექტურა არის Data Mesh-ის საფუძვლები. მონაცემთა დეცენტრალიზებული არქიტექტურის შექმნა და მონაცემთა სილოსების დემონტაჟი მთავარი მიზნებია.
Data Mesh-ის თითოეული გუნდი პასუხისმგებელია მონაცემთა საკუთარ დომენზე, ამიტომ ისინი არიან ვინც აკონტროლებენ მონაცემებს, მონაცემთა ხარისხს და მონაცემთა გამომუშავებას. გუნდები მართავენ და ავრცელებენ თავიანთ მონაცემებს თვითმომსახურების მონაცემთა პლატფორმებისა და მონაცემთა ბაზრების მეშვეობით. ის ფაქტი, რომ მონაცემთა პროდუქტები იქმნება API-ების სახით, სხვა გუნდებს უადვილებს მათზე წვდომას და გამოყენებას.
კომპანიის მასშტაბით ერთგვაროვნებისა და კონტროლის შესანარჩუნებლად, API-ებს მართავს ერთი API მენეჯმენტის გუნდი. მონაცემთა მართვის ჩარჩო ასევე არის Data Mesh-ის ნაწილი და ის ასახავს წესებსა და მითითებებს მონაცემთა საკუთრების, მონაცემთა ხარისხისა და მონაცემთა უსაფრთხოების შესახებ.
უპირატესობები
- მონაცემთა ბადე ხელს უწყობს მონაცემთა დემოკრატიზაციას, რაც საშუალებას აძლევს გუნდებს გააკონტროლონ და მართონ თავიანთი მონაცემთა აქტივები.
- ეს საშუალებას აძლევს თითოეულ გუნდს აიღოს პასუხისმგებლობა მონაცემთა საკუთარ დომენზე, რაც ზრდის მონაცემთა კალიბრს.
- ცენტრალიზებულ გუნდებზე დამოკიდებულების გარეშე, ის გთავაზობთ თვითმომსახურების მონაცემთა პლატფორმებს, რომლებიც გუნდებს საშუალებას აძლევს წვდომა და გამოიყენონ მათთვის საჭირო მონაცემები.
- ის გუნდებს საშუალებას აძლევს ექსპერიმენტი ჩაატარონ და გაიმეორონ თავიანთი მონაცემების პროდუქტებით, რაც აჩქარებს ინოვაციას.
- ის გამორიცხავს მონაცემთა სილოს და აყალიბებს მონაცემთა დეცენტრალიზებულ არქიტექტურას, აძლიერებს მოქნილობას და სისწრაფეს.
- იგი შედგება მონაცემთა ბაზრებისგან, რომლებიც გუნდებს აძლევს მეთოდს, რათა მოიძიონ და მიიღონ ინფორმაცია კომპანიის გარშემო.
- მას შეუძლია მხარი დაუჭიროს ორგანიზაციის გაფართოებულ მონაცემთა მოთხოვნას და არის მასშტაბირებადი.
- მონაცემთა გუნდებს აქვთ Data Mesh-ის მიერ უფლებამოსილი, აიღონ კონტროლი მათ მონაცემებზე და გააკეთონ არჩევანი მათთან ერთად.
- გუნდებს შეუძლიათ უფრო ადვილად წვდომა და გამოიყენონ საჭირო მონაცემები მონაცემთა პროდუქტებთან Data Mesh-ის API-ზე დაფუძნებული მიდგომის წყალობით.
ნაკლოვანებები
- ორგანიზაციამ უნდა განიცადოს ძირითადი ტექნოლოგიური და კულტურული ცვლილებები მონაცემთა ბადის დანერგვამდე.
- თუ არ არის სათანადოდ შენარჩუნებული, Data Mesh-ის დეცენტრალიზებულმა ბუნებამ შეიძლება გამოიწვიოს მონაცემთა დუბლირება.
- თუ გუნდები სწორად არ არის გასწორებული, Data Mesh-მა შეიძლება გამოიწვიოს მონაცემთა ურთიერთგამომრიცხავი განმარტებები.
- მონაცემთა მართვისა და უსაფრთხოების მართვა მთელ საწარმოში შეიძლება იყოს რთული Data Mesh-ის დეცენტრალიზებული სტრუქტურის გამო.
- ჩვეულებრივ ცენტრალიზებულთან შედარებით მონაცემთა სტრუქტურები, მონაცემთა ბადე შეიძლება უფრო რთული იყოს.
- თუ გუნდები არ არის სათანადოდ გასწორებული, მონაცემთა ბადე შეიძლება დაიშალა.
- მონაცემთა ბადის დანერგვა შეიძლება უფრო ძვირი დაჯდეს, ვიდრე ჩვეულებრივი ცენტრალიზებული მონაცემთა სისტემები.
ახლა თქვენ უნდა გქონდეთ მონაცემთა ბადის მკაფიო სურათი. დროა გადახედოთ Data Fabric-ს, რასაც მოჰყვება მათ შორის მსგავსება და განსხვავებები. Მოდით დავიწყოთ.
მაშ, რა არის Data Fabric?
Data Fabric არის მონაცემთა არქიტექტურა, რომელიც იძლევა ერთიან ხედს ორგანიზაციის შიგნით არსებული ყველა მონაცემთა აქტივის შესახებ, მიუხედავად იმისა, თუ სად არის ისინი განთავსებული. ამ სისტემის განვითარება მოტივირებული იყო მონაცემთა თანამედროვე გარემოთი, რომელიც განისაზღვრება მონაცემთა მოცულობის, სიჩქარისა და მრავალფეროვნების ზრდით.
ორგანიზაციებს შეუძლიათ ადვილად დააკავშირონ თავიანთი მონაცემები სხვადასხვა წყაროდან, მათ შორის ღრუბლოვანი აპებიდან, შიდა მონაცემთა ბაზებიდან და მონაცემთა ტბებიდან, მონაცემთა Fabric-ის წყალობით, რომელიც გთავაზობთ მონაცემთა ინტეგრაციის მოქნილ და მასშტაბურ გადაწყვეტას.
უფრო მეტიც, ის გთავაზობთ აბსტრაქციის ხარისხს, რაც უნივერსალურად ხდის მონაცემებს ხელმისაწვდომს დამოუკიდებლად ძირითადი ტექნოლოგიისგან.
Data Fabric-ის განაწილებული არქიტექტურა საშუალებას აძლევს რეალურ დროში მონაცემთა დამუშავებას და ანალიზს, რაც ორგანიზაციებს აძლევს წვდომას დამატებით ინფორმაციას და გადაწყვეტილების მიღების შესაძლებლობას. მონაცემთა კონფიდენციალურობა, სიზუსტე და შესაბამისობა შემდგომში უზრუნველყოფილია მისი მონაცემთა მართვისა და უსაფრთხოების კომპონენტების მეშვეობით.
Data Fabric არის ახალი ტექნოლოგია, რომელიც სწრაფად იძენს პოპულარობას ორგანიზაციებს შორის, რომლებიც ცდილობენ გააუმჯობესონ მონაცემთა მართვის პრაქტიკა და მიიღონ კონკურენტული უპირატესობა.
მონაცემთა ქსოვილის მუშაობა
Data Fabric ფუნქციონირებს ორგანიზაციის ყველა მონაცემთა აქტივის ერთიანი ხედის შეთავაზებით, მიუხედავად იმისა, თუ სად არის ისინი განთავსებული. მონაცემთა ინტეგრაცია, მონაცემთა აბსტრაქცია და განაწილებული გამოთვლა გამოიყენება ტანდემში ამის მისაღწევად.
მონაცემთა ინტეგრაცია გულისხმობს ინფორმაციის შერწყმას მრავალი წყაროდან, მათ შორის შიდა მონაცემთა ბაზებიდან, ღრუბლოვანი აპებიდან და მონაცემთა ტბებიდან და მის ხელმისაწვდომობას ერთგვაროვნად.
მონაცემთა მანიპულირება და წვდომა შესაძლებელი ხდება აბსტრაქციის ფენის ჩამოყალიბების პროცესით, რომელიც ფარავს მონაცემთა არქიტექტურის სირთულეს. განაწილებული გამოთვლები მიზნად ისახავს მონაცემთა დამუშავებას და ანალიზს რეალურ დროში გამოთვლითი რესურსების დისპერსიულ ქსელში.
ბიზნესებს ახლა შეუძლიათ სწრაფად მიიღონ ინფორმაცია თავიანთი მონაცემებიდან და მიიღონ ზომები ამის წყალობით. Data Fabric მოიცავს მონაცემთა მართვისა და უსაფრთხოების კომპონენტებს ასევე მონაცემთა კონფიდენციალურობის, შესაბამისობისა და ხარისხის უზრუნველსაყოფად.
Data Fabric არის მონაცემთა მართვის გზა, რომელიც არის მოქნილი და მასშტაბირებადი და შეიქმნა მონაცემთა არსებული გარემოს დასაკმაყოფილებლად.
უპირატესობები
- ბიზნესებს შეუძლიათ უფრო სწრაფი და ინფორმირებული არჩევანი გააკეთონ რეალურ დროში მონაცემებზე დაყრდნობით მონაცემთა ქსოვილის გამოყენებით, რამაც შეიძლება გაზარდოს მონაცემთა ხელმისაწვდომობა და ხელმისაწვდომობა.
- უზარმაზარი რაოდენობის მონაცემების მართვისა და ანალიზის მიზნით, მონაცემთა ქსოვილი იძლევა მონაცემთა უწყვეტი ინტეგრაციის საშუალებას მრავალი წყაროდან, მათ შორის შიდა და ღრუბელზე დაფუძნებული მონაცემები.
- ბიზნესს შეუძლია გამოიყენოს მონაცემთა ქსოვილი მონაცემთა მართვის ცენტრალიზებული პლატფორმის შესაქმნელად, რომელიც ხელს უწყობს რეალურ დროში მონაცემთა გაცვლას და თანამშრომლობას ბევრ გუნდსა და დეპარტამენტს შორის.
- მონაცემთა მართვისა და უსაფრთხოების შესაძლებლობები, რომელსაც სთავაზობს მონაცემთა ქსოვილი, ეხმარება ფირმებს მონაცემთა კონფიდენციალურობის დაცვაში და მარეგულირებელ შესაბამისობაში.
- მონაცემთა ქსოვილს შეუძლია დაზოგოს მეტი ხარჯები და ძალისხმევის გაორმაგება მონაცემთა სილოების ამოღებით, რაც გაზრდის წარმოებას და ეფექტურობას.
- ბიზნესს შეუძლია დაამყაროს სიმართლის ერთი წყარო მონაცემთა ქსოვილის გამოყენებით, შეამციროს მონაცემთა შეუსაბამობები და უზუსტობები, რომლებიც შეიძლება გამოწვეული იყოს მონაცემთა რამდენიმე წყაროდან.
- ბიზნესს შეუძლია გააფართოვოს მონაცემთა არქიტექტურა საჭიროებისამებრ მონაცემთა ქსოვილის დახმარებით, რაც საშუალებას აძლევს ზრდას და გაფართოებას მუშაობის ან სტაბილურობის დარღვევის გარეშე.
- ბიზნესს შეუძლია გააუმჯობესოს მონაცემთა სიზუსტე და შეამციროს ხელით ჩარევის საჭიროება მონაცემთა სამუშაო ნაკადების ავტომატიზაცია და პროცესები მონაცემთა ქსოვილის გამოყენებით.
- ბიზნესს შეუძლია გამოიყენოს სხვადასხვა ინსტრუმენტები და პლატფორმები მონაცემთა მართვისა და ანალიტიკის მოთხოვნებისთვის მონაცემთა ქსოვილის მოქნილობის გამო მონაცემთა ინტეგრაციისა და ანალიზის თვალსაზრისით.
ნაკლოვანებები
- მონაცემთა ქსოვილის დანერგვის პროცესი შეიძლება იყოს რთული და შრომატევადი, რაც მოითხოვს მნიშვნელოვან ვალდებულებას როგორც რესურსებში, ასევე ცოდნაში.
- მონაცემთა ქსოვილის ინსტალაციის საწყისი ღირებულება შეიძლება იყოს მნიშვნელოვანი, სისტემის დასაყენებლად და შესანარჩუნებლად საჭირო პერსონალის, პროგრამული უზრუნველყოფის და აპარატურის ფასის გათვალისწინებით.
- არსებული მონაცემების მართვისა და ანალიტიკის პროცედურები შეიძლება საჭირო გახდეს მნიშვნელოვნად შეიცვალოს მონაცემთა ქსოვილის დასაკმაყოფილებლად, რამაც შეიძლება ხელი შეუშალოს კორპორატიულ ოპერაციებს და შექმნას წინააღმდეგობა ცვლილებების მიმართ.
- ბიზნესს შეიძლება დასჭირდეს დახარჯვა მომხმარებლის დახმარებასა და განათლებაზე, მონაცემთა ქსოვილის სირთულის გამო, რამაც შეიძლება გაუადვილოს მომხმარებლებს მისი მიღება და ტრენინგი.
- მრავალი მონაცემთა წყაროსა და ფორმატის მქონე ბიზნესს შეიძლება დასჭირდეს მონაცემთა სტრუქტურების სტანდარტიზაცია, რათა გამოიყენონ მონაცემთა ქსოვილი, რაც შეიძლება რთული იყოს.
- მონაცემთა ქსოვილი შეიძლება არ იყოს ეფექტური ინტერფეისი ძველ სისტემებთან, რაც საჭიროებს კორპორატიულ ინვესტიციას ახალი სისტემის განვითარებაში ან არსებული სისტემების სისტემის განახლებაში.
- მონაცემთა ქსოვილი შეიძლება იყოს მიდრეკილი უსაფრთხოების დარღვევისა და მონაცემთა კონფიდენციალურობის შეშფოთებისკენ, რაც მოითხოვს საწარმოების მიერ უსაფრთხოების მკაცრი ზომების განხორციელებას მათი მონაცემების დასაცავად.
- მონაცემთა ქსოვილი შეიძლება არ იყოს შესაბამისი ყველა ფორმის მონაცემთა ან ანალიტიკის გამოყენების შემთხვევისთვის, რადგან მას არ შეუძლია მონაცემთა ყველა ფორმატის ან მონაცემთა ანალიზის ყველა ტიპის მხარდაჭერა.
მონაცემთა ბადე Vs მონაცემთა ქსოვილი
ორი ახალი არქიტექტურული დიზაინი მონაცემთა თანამედროვე მართვისთვის არის მონაცემთა ბადე და მონაცემთა ქსოვილი. მათ აქვთ მნიშვნელოვანი ვარიაციები თავიანთ მიდგომებში, მიუხედავად იმისა, რომ ორივე ცდილობს ხელი შეუწყოს მონაცემთა ეფექტური გაცვლას და ანალიზს ორგანიზაციაში.
მსგავსება
იმისათვის, რომ მართოთ უზარმაზარი რაოდენობის მონაცემები მრავალ სისტემასა და გუნდში მასშტაბური და ეფექტური გზით, შემუშავებულია ორი მიდგომა: Data Mesh და Data Fabric. ორივე ხაზს უსვამს მონაცემთა მართვისა და უსაფრთხოების მნიშვნელობას მონაცემთა კონფიდენციალურობისა და შესაბამისობის შენარჩუნებაში. უფრო მეტიც, ორივე დიზაინი დამოკიდებულია SOA-ზე, სადაც მონაცემები მიეწოდება მომხმარებლებს API-ების საშუალებით და განიხილება როგორც პროდუქტი.
განსხვავებები
მათი მიდგომები მონაცემთა მფლობელობისა და მართვის მიმართ არის მთავარი განსხვავება Data Mesh-სა და Data Fabric-ს შორის.
დომენის ცალკეული გუნდები პასუხისმგებელნი არიან მონაცემთა შესაბამის დომენებზე Data Mesh-ში, რაც ახდენს მონაცემთა მფლობელობისა და ადმინისტრირების დეცენტრალიზებას. მიუხედავად იმისა, რომ იცავს მონაცემთა მართვისა და უსაფრთხოების საერთო წესების ერთობლიობას, თითოეულ გუნდს შეუძლია აირჩიოს საკუთარი ინსტრუმენტები და ტექნოლოგიები მონაცემთა მართვისთვის.
მონაცემთა მართვის ცენტრალიზებული სისტემა, როგორიცაა Data Fabric, ინახავს ყველა მონაცემს ერთ ადგილას და ანიჭებს ერთ გუნდს მის ადმინისტრირებას. მიუხედავად იმისა, რომ ეს მეთოდი მონაცემთა ადმინისტრირებას და ანალიზს უფრო თანმიმდევრულს ხდის, მას შეუძლია შეზღუდოს სხვადასხვა გუნდის შესაძლებლობა გამოიყენონ საკუთარი არჩეული ინსტრუმენტები.
მონაცემთა ინტეგრაციისადმი მათი მიდგომები კიდევ ერთი განსხვავებაა Data Mesh-სა და Data Fabric-ს შორის. API კონტრაქტების კრებული, რომელიც აკონკრეტებს, თუ როგორ უნდა გადაიტანოს მონაცემები დომენებს შორის, იძლევა მონაცემთა ინტეგრაციას Data Mesh-ში. ეს სტრატეგია უზრუნველყოფს დომენებს შორის თავსებადობას, ხოლო გუნდებს საშუალებას აძლევს შექმნან საკუთარი მონაცემთა მილსადენები და ანალიტიკური მეთოდები.
ამის საპირისპიროდ, Data Fabric უფრო ცენტრალიზებულ მიდგომას იღებს მონაცემთა ინტეგრაციისადმი, წინასწარ აერთიანებს მონაცემებს და ხდის მათ ხელმისაწვდომს ერთი ინტერფეისით.
მიუხედავად იმისა, რომ ეს სტრატეგია შეიძლება იყოს უფრო ეფექტური, მან შეიძლება შეზღუდოს გუნდების შესაძლებლობა შექმნან საკუთარი უნიკალური მონაცემთა მილსადენი.
Data Mesh და Data Fabric იყენებს განსხვავებულ ტექნიკას მონაცემთა დამუშავებისთვის. მონაცემთა დამუშავებას აწარმოებს დომენის გუნდები Data Mesh-ში და მათ თავისუფლად შეუძლიათ გამოიყენონ ნებისმიერი ინსტრუმენტები და ტექნოლოგიები, რომლებსაც სურთ.
მონაცემთა დამუშავებას ახლა ახორციელებს გამოყოფილი გუნდი, თუმცა, Data Fabric უზრუნველყოფს უფრო ცენტრალიზებულ მეთოდს. მიუხედავად იმისა, რომ ეს მიდგომა შეიძლება იყოს უფრო წარმატებული, შესაძლოა ასევე გაურთულდეს გუნდებს საკუთარი გამორჩეული შეფასებების განხორციელება.
დასკვნა
დასასრულს, Data Fabric და Data Mesh ორივე უზრუნველყოფს მონაცემთა თანამედროვე მართვის ახალ მეთოდებს, თითოეულს აქვს კონკრეტული უპირატესობები და უარყოფითი მხარეები.
Data Mesh ხაზს უსვამს მონაცემთა დეცენტრალიზებულ მფლობელობასა და ადმინისტრირებას, რაც თითოეულ გუნდს აძლევს თავისუფლებას, მოახდინოს საკუთარი მონაცემები და დაიცვან საერთო სტანდარტები.
მონაცემთა Fabric, შედარებით, უზრუნველყოფს მონაცემთა მართვის ცენტრალიზებულ გადაწყვეტას სპეციალიზებული პერსონალით, რომლებიც პასუხისმგებელნი არიან მონაცემთა ადმინისტრირებასა და ანალიზზე. ამ შაბლონებს შორის გადაწყვეტილება დაფუძნებული იქნება თითოეული ფირმის უნიკალურ მოთხოვნებზე და მიზნებზე, ისეთი ელემენტების გათვალისწინებით, როგორიცაა მონაცემთა მოცულობა, გუნდის სტრუქტურა და ბიზნესის მოთხოვნები.
ნებისმიერი გეგმის ეფექტურობა საბოლოოდ დამოკიდებული იქნება იმაზე, თუ რამდენად კარგად იქნება ის პრაქტიკაში და ჩართული კომპანიის უფრო ფართო მონაცემთა მართვის სტრატეგიაში.
დატოვე პასუხი