Деректер архитектурасы ұйымдық құрылымды және компанияның деректер жүйелерінің жеке құрамдастарын сипаттайды.
Деректерді тиімді басқару, өңдеу және мұрағаттау фирмалар үшін деректерге негізделген шешімдер қабылдау үшін өте маңызды. Data Fabric және Data Mesh сияқты орталықтандырылған деректер архитектурасының ең заманауи үлгілері дәстүрлі әдістерден асып түсу қабілетінің нәтижесінде танымал болуда.
Data Fabric деректерді біріктіру, виртуалдандыру және абстракциялауды баса көрсетеді, ал Data Mesh деректерді демократияландыруға, иеленуге және өндіруге бағытталған. Деректерді басқару стратегияларын оңтайландыруға, деректер сапасын арттыруға және шешім қабылдау дағдыларын жақсартуға тырысатын компаниялар үшін бұл үлгілерді түсіну өте маңызды.
Ұйымдар Data Mesh пен Data Fabric арасындағы айырмашылықтар мен ұқсастықтарды түсіну арқылы өз мақсаттарына ең жақсы қызмет ететін және олардың технологиялық және мәдени талаптарын ескеретін үлгіні таңдай алады.
Бұл постта біз Data Mesh және Data Fabric, сондай-ақ олардың арасындағы айырмашылықтарды және тағы басқаларды мұқият қарастырамыз.
Data Mesh дегеніміз не?
Data Mesh - деректерді демократияландыруға, иеленуге және өндіруге басымдық беретін алдыңғы қатарлы деректер архитектурасы тұжырымдамасы. Деректер Data Mesh өнімі ретінде қарастырылады, сондықтан әр топ өз деректерінің дәлдігі мен пайдалылығына жауап береді.
Мақсат - орталықтандырылған топтарға сенбей командаларға қажетті деректерге қол жеткізуге және пайдалануға мүмкіндік беретін өзіне-өзі қызмет көрсету платформасын ұсыну. Өзіне-өзі қызмет көрсететін деректер платформалары командаларға деректердің сапасын жақсартатын және инновацияларды жылдамдататын деректер ресурстарын бақылау және басқару әдісін береді.
Командалар барлық кәсіпорыннан өздері қалаған деректерді табу және оларға қол жеткізу үшін деректер нарықтары да Data Mesh жүйесінің маңызды бөлігі болып табылады. Data Mesh командаларға басқаруға мүмкіндік береді және олардың деректер активтерін басқарады деректерге қол жеткізуді демократияландырумен қатар, кәсіпорындарға деректерге көбірек негізделген және икемді болуға көмектесу.
Деректер торының жұмысы
Доменге негізделген дизайн және микросервис архитектурасы Data Mesh негізі болып табылады. Орталықтандырылмаған деректер архитектурасын құру және деректер силосын бөлшектеу негізгі мақсаттар болып табылады.
Data Mesh жүйесіндегі әрбір команда өзінің деректер доменіне жауап береді, сондықтан олар деректерді, деректер сапасын және деректер шығыстарын басқарады. Топтар өз деректерін өзіне-өзі қызмет көрсету платформалары мен деректер нарықтары арқылы басқарады және таратады. Деректер өнімдерінің API ретінде жасалуы басқа командалардың оларға қол жеткізуін және пайдалануын жеңілдетеді.
Бүкіл компанияда біркелкі және бақылауды сақтау үшін API интерфейстерін бір API басқару тобы басқарады. Деректерді басқару құрылымы да Data Mesh бөлігі болып табылады және ол деректерді иеленуге, деректер сапасы мен деректер қауіпсіздігіне қатысты ережелер мен нұсқауларды сипаттайды.
артықшылықтары
- Data Mesh командаларға деректер активтерін басқаруға және басқаруға мүмкіндік беру арқылы деректерді демократияландыруды ынталандырады.
- Бұл әрбір командаға деректердің калибрін арттыратын жеке деректер доменін басқаруға мүмкіндік береді.
- Орталықтандырылған топтарға тәуелді болмай, ол командаларға қажетті деректерге қол жеткізуге және пайдалануға мүмкіндік беретін өзіне-өзі қызмет көрсететін деректер платформаларын ұсынады.
- Бұл командаларға өздерінің деректер өнімдерімен тәжірибе жасауға және қайталауға мүмкіндік береді, бұл инновацияны жылдамдатады.
- Ол деректер силосын жояды және икемділік пен ептілікті арттыра отырып, орталықтандырылмаған деректер архитектурасын орнатады.
- Ол командаларға компанияның айналасындағы қажетті деректерді табу және оған қол жеткізу әдісін беретін деректер нарықтарынан тұрады.
- Ол ұйымның кеңейтілген деректер сұранысына қолдау көрсете алады және масштабталады.
- Деректер тобына Data Mesh өз деректерін бақылауға және онымен таңдау жасауға мүмкіндік береді.
- Деректер өнімдеріне API негізіндегі Data Mesh тәсілінің арқасында командалар қажетті деректерге оңай қол жеткізе алады және пайдалана алады.
кемшіліктері
- Ұйым Data Mesh қолданбас бұрын негізгі технологиялық және мәдени өзгерістерден өтуі керек.
- Тиісті түрде қолдау көрсетілмесе, Data Mesh-тің орталықтандырылмаған сипаты деректердің қайталануына әкелуі мүмкін.
- Топтар дұрыс тураланбаса, деректер торы қайшы деректер анықтамаларына әкелуі мүмкін.
- Data Mesh орталықтандырылмаған құрылымына байланысты бүкіл кәсіпорында деректерді басқару мен қауіпсіздікті басқару қиын болуы мүмкін.
- Кәдімгі орталықтандырылғанмен салыстырғанда мәліметтер құрылымы, деректер торы күрделірек болуы мүмкін.
- Командалар дұрыс тураланбаса, Data Mesh фрагменттелуі мүмкін.
- Кәдімгі орталықтандырылған деректер жүйелеріне қарағанда Data Mesh жүйесін енгізу қымбатырақ болуы мүмкін.
Енді сізде Data Mesh-тің анық бейнесі болуы керек. Data Fabric-ке қарап, олардың арасындағы ұқсастықтар мен айырмашылықтарды қарастыратын кез келді. Бастайық.
Сонымен, Data Fabric дегеніміз не?
Data Fabric – қай жерде орналасқанына қарамастан ұйым ішіндегі барлық деректер активтерінің бір көрінісін беретін деректер архитектурасы. Бұл жүйенің дамуы деректер көлемінің, жылдамдығының және әртүрлілігінің ұлғаюымен анықталатын қазіргі заманғы деректер ортасымен түрткі болды.
Ұйымдар деректерді біріктіруге икемді және масштабталатын шешімді ұсынатын Data Fabric арқасында бұлттық қолданбаларды, жергілікті дерекқорларды және деректер көлдерін қоса алғанда, әртүрлі көздерден деректерді оңай қоса алады.
Сонымен қатар, ол негізгі технологиядан тәуелсіз деректерді әмбебап түрде қолжетімді ететін абстракция дәрежесін ұсынады.
Data Fabric-тің бөлінген архитектурасы ұйымдарға қосымша ақпарат пен шешім қабылдау мүмкіндіктеріне қол жеткізуді қамтамасыз ете отырып, нақты уақыт режимінде деректерді өңдеу мен талдауға мүмкіндік береді. Деректердің құпиялылығы, дәлдігі және сәйкестігі оның деректерді басқару және қауіпсіздік құрамдастары арқылы одан әрі қамтамасыз етіледі.
Data Fabric - деректерді басқару тәжірибесін жақсартуға және бәсекелестік артықшылыққа қол жеткізуге тырысатын ұйымдар арасында тез танымал болып келе жатқан жаңа технология.
Data Fabric жұмысы
Data Fabric қай жерде орналасқанына қарамастан ұйымның барлық деректер активтерінің бір көрінісін ұсына отырып жұмыс істейді. Деректерді біріктіру, мәліметтерді абстракциялау және таратылған есептеу мұны орындау үшін тандемде қолданылады.
Деректерді біріктіру көптеген көздерден алынған ақпаратты біріктіруді, соның ішінде жергілікті дерекқорларды, бұлттық қолданбаларды және деректер көлдерін біріктіруді және оны біркелкі түрде қолжетімді етуді талап етеді.
Деректерді манипуляциялау және қол жеткізу деректердің негізгі архитектурасының күрделілігін жасыратын абстракция қабатын орнату процесі арқылы мүмкін болады. Бөлінген есептеулер есептеу ресурстарының дисперсті желісі бойынша нақты уақыт режимінде деректерді өңдеуге және талдауға бағытталған.
Кәсіпорындар енді өз деректерінен жылдам түсінік алып, соның арқасында әрекет ете алады. Data Fabric деректердің құпиялылығын, сәйкестігін және сапасын қамтамасыз ету үшін деректерді басқару және қауіпсіздік құрамдастарын қамтиды.
Data Fabric — икемді және масштабталатын деректерді басқару тәсілі және қазіргі деректер ортасын орналастыру үшін әзірленген.
артықшылықтары
- Кәсіпорындар деректердің қолжетімділігі мен қол жетімділігін арттыратын деректер құрылымын пайдалану арқылы нақты уақыттағы деректер негізінде жылдамырақ және ақпараттандырылған таңдау жасай алады.
- Деректердің үлкен көлемін басқару және талдау үшін деректер құрылымы көптеген көздерден, соның ішінде жергілікті және бұлтқа негізделген деректерді біркелкі біріктіруге мүмкіндік береді.
- Кәсіпорындар нақты уақыттағы деректер алмасуды және көптеген командалар мен бөлімдер арасында ынтымақтастықты жеңілдететін орталықтандырылған деректерді басқару платформасын құру үшін деректер құрылымын пайдалана алады.
- Деректер құрылымы ұсынатын деректерді басқару және қауіпсіздік мүмкіндіктері фирмаларға деректердің құпиялылығы мен нормативтік талаптарға сәйкестігін қолдауға көмектеседі.
- Деректер құрылымы деректер силосын жою арқылы көбірек шығындар мен күш-жігердің қайталануын үнемдей алады, бұл өндіріс пен тиімділікті арттырады.
- Кәсіпорындар бірнеше деректер көздерінен туындауы мүмкін деректер сәйкессіздіктері мен дәлсіздіктерді азайта отырып, деректер құрылымын пайдаланып ақиқаттың жалғыз көзін құра алады.
- Кәсіпорындар деректер құрылымының көмегімен қажетінше деректер архитектурасын кеңейте алады, бұл өнімділікке немесе тұрақтылыққа зиян келтірместен өсу мен кеңейтуге мүмкіндік береді.
- Кәсіпорындар деректер дәлдігін жақсарта алады және қолмен араласу қажеттілігін азайтады деректердің жұмыс процестерін автоматтандыру және деректер құрылымын пайдалану арқылы процестер.
- Кәсіпорындар деректерді біріктіру және талдау тұрғысынан деректер құрылымының икемділігіне байланысты деректерді басқару және талдау талаптары үшін әртүрлі құралдар мен платформаларды пайдалана алады.
кемшіліктері
- Деректер құрылымын орнына қою процесі қиын және уақытты қажет етуі мүмкін, бұл ресурстарда да, білімде де үлкен міндеттемені талап етеді.
- Жүйені орнату және қызмет көрсету үшін қажетті персоналдың, бағдарламалық құралдың және аппараттық құралдардың бағасын ескере отырып, деректер құрылымын орнатудың бастапқы құны айтарлықтай болуы мүмкін.
- Қолданыстағы деректерді басқару және талдау процедуралары корпоративтік операцияларды бұзуы және өзгерістерге қарсылық тудыруы мүмкін деректер құрылымын орналастыру үшін айтарлықтай өзгерту қажет болуы мүмкін.
- Кәсіпорындар деректер құрылымының күрделілігі нәтижесінде пайдаланушыларға көмек пен білім беруге жұмсауы мүмкін, бұл пайдаланушыларға оны қабылдауды және оқытуды қиындатады.
- Көптеген деректер көздері мен пішімдері бар кәсіпорындар деректер құрылымын пайдалану үшін деректер құрылымдарын стандарттау қажет болуы мүмкін, бұл қиын болуы мүмкін.
- Деректер құрылымы ескі жүйелермен тиімді интерфейс жасамауы мүмкін, бұл жаңа жүйені әзірлеуге немесе ағымдағы жүйелерді жаңартуға корпоративтік инвестицияны қажет етеді.
- Деректер құрылымы қауіпсіздіктің бұзылуына және деректердің құпиялылығына қатысты мәселелерге бейім болуы мүмкін, бұл өз деректерін қорғау үшін кәсіпорындардың күшті қауіпсіздік шараларын орындауын қажет етеді.
- Деректер құрылымы деректердің барлық пішіндері немесе талдауды пайдалану жағдайлары үшін сәйкес келмеуі мүмкін, себебі ол барлық деректер пішімдерін немесе деректерді талдаудың барлық түрлерін қолдамауы мүмкін.
Data Mesh Vs Data Fabric
Қазіргі деректерді басқаруға арналған екі жаңа архитектуралық дизайн деректер торы және деректер құрылымы болып табылады. Екеуі де ұйым ішінде тиімді деректер алмасуды және талдауды жеңілдетуге тырысса да, олардың тәсілдерінде кейбір елеулі өзгерістер бар.
Ұқсастықтар
Көптеген жүйелер мен командалар бойынша ауқымды және тиімді түрде деректердің үлкен көлемін басқару үшін екі тәсіл әзірленді: Data Mesh және Data Fabric. Екеуі де деректердің құпиялылығы мен сәйкестігін сақтаудағы деректерді басқару мен қауіпсіздіктің маңыздылығын атап көрсетеді. Сонымен қатар, екі дизайн да SOA-ға байланысты, мұнда деректер API арқылы тұтынушыларға жеткізіледі және өнім ретінде қарастырылады.
айырмашылықтар
Олардың деректерді иелену және басқару тәсілдері Data Mesh және Data Fabric арасындағы негізгі айырмашылық болып табылады.
Жеке домен топтары деректерді иелену мен басқаруды орталықсыздандыратын Data Mesh жүйесінде өздерінің тиісті домендеріндегі деректерге жауапты. Деректерді басқару және қауіпсіздік ережелерінің ортақ жиынтығын ұстанғанымен, әр топ өз деректерін басқаруға арналған өз құралдары мен технологияларын таңдай алады.
Data Fabric сияқты орталықтандырылған деректерді басқару жүйесі барлық деректерді бір жерде сақтайды және оларды басқару үшін бір топты тағайындайды. Бұл әдіс деректерді басқару мен талдауды дәйектірек ететініне қарамастан, ол әртүрлі топтардың өздерінің таңдаған құралдарын пайдалану мүмкіндігін шектеуі мүмкін.
Олардың деректерді біріктіру тәсілдері Data Mesh және Data Fabric арасындағы тағы бір айырмашылық болып табылады. Домендер арасында деректердің қалай тасымалдануы керектігін көрсететін API келісім-шарттарының жинағы Data Mesh жүйесінде деректерді біріктіруге мүмкіндік береді. Бұл стратегия домендер арасындағы өзара әрекеттесуді қамтамасыз етеді, сонымен бірге топтарға өздерінің деректер құбырлары мен талдау әдістерін жобалауға мүмкіндік береді.
Керісінше, Data Fabric деректерді біріктіруге орталықтандырылған тәсілді қолданады, деректерді алдын ала біріктіреді және оны бір интерфейс арқылы қол жетімді етеді.
Бұл стратегия тиімдірек болуы мүмкін болса да, ол командалардың өздерінің бірегей деректер құбырларын жобалау мүмкіндігін шектеуі мүмкін.
Data Mesh және Data Fabric деректерді өңдеудің әртүрлі әдістерін пайдаланады. Деректерді өңдеуді Data Mesh жүйесінде домен топтары басқарады және олар қалаған құралдар мен технологияларды пайдалана алады.
Деректерді өңдеуді енді арнайы топ басқарады, дегенмен Data Fabric орталықтандырылған әдісті қамтамасыз етеді. Бұл тәсіл табыстырақ болуы мүмкін болса да, бұл командаларға өзіндік ерекше бағалауды жүргізуді қиындатуы мүмкін.
қорытынды
Қорытындылай келе, Data Fabric және Data Mesh екеуі де әрқайсысының өзіндік артықшылықтары мен кемшіліктері бар заманауи деректерді басқарудың жаңа әдістерін ұсынады.
Data Mesh деректердің орталықтандырылмаған иеленуіне және әкімшілігіне қатты көңіл бөледі, бұл әр командаға ортақ стандарттар жиынтығын сақтай отырып, өз деректерін өңдеуге еркіндік береді.
Салыстыру үшін Data Fabric деректерді басқару мен талдауға жауапты мамандандырылған қызметкерлермен орталықтандырылған деректерді басқару шешімін ұсынады. Бұл үлгілер арасындағы шешім деректер көлемі, команда құрылымы және бизнес талаптары сияқты элементтерді ескере отырып, әрбір фирманың бірегей талаптары мен мақсаттарына негізделеді.
Кез келген жоспардың тиімділігі, сайып келгенде, оның қаншалықты тәжірибеге енгізілгеніне және компанияның кеңірек деректерді басқару стратегиясына енгізілгеніне байланысты болады.
пікір қалдыру