Берилиштер архитектурасы компаниянын маалымат тутумдарынын уюштуруу структурасын жана айрым компоненттерин көрсөтөт.
Натыйжалуу маалыматтарды башкаруу, иштетүү жана архивдөө фирмалар үчүн маалыматтарга негизделген чечимдерди кабыл алуу үчүн абдан маанилүү. Data Fabric жана Data Mesh сыяктуу эң учурдагы борборлоштурулган маалымат архитектурасынын моделдери салттуу методдордон ашып түшүү жөндөмдүүлүгүнүн натыйжасында популярдуулукка ээ болууда.
Data Fabric Маалыматтарды интеграциялоону, виртуалдаштырууну жана абстракциялоону баса белгилейт, ал эми Data Mesh маалыматтарды демократиялаштырууга, ээлик кылууга жана өндүрүшкө багытталган. Маалыматтарды башкаруу стратегияларын оптималдаштырууга, маалыматтардын сапатын жогорулатууга жана чечим кабыл алуу көндүмдөрүн жакшыртууга аракет кылган компаниялар үчүн бул моделдерди түшүнүү абдан маанилүү.
Уюмдар Data Mesh менен Data Fabric ортосундагы айырмачылыктарды жана окшоштуктарды түшүнүү менен өз максаттарына эң жакшы жооп берген жана алардын технологиялык жана маданий талаптарын эске алган моделди тандай алышат.
Бул постто биз Data Mesh жана Data Fabric, ошондой эле алардын ортосундагы айырмачылыктарды жана башка көптөгөн нерселерди кылдат карап чыгабыз.
Data Mesh деген эмне?
Data Mesh - бул маалыматтарды демократиялаштырууга, ээлик кылууга жана өндүрүшкө артыкчылык берген заманбап маалымат архитектурасы концепциясы. Маалыматтар Data Meshдеги продукт катары каралат, андыктан ар бир команда өзүнүн маалыматтарынын тактыгына жана пайдалуулугуна жооп берет.
Максаты - командаларга борборлоштурулган топторго ишенбестен, керектүү маалыматтарга жетүү жана пайдаланууга мүмкүндүк берген өзүн-өзү тейлөө платформасын камсыз кылуу. Өзүн-өзү тейлөө маалымат платформалары командаларга маалымат ресурстарын көзөмөлдөө жана башкаруу ыкмасын берет, бул маалыматтардын сапатын жакшыртат жана инновацияны тездетет.
Командалар бардык ишканадан каалаган маалыматтарды таап, жетүү үчүн, маалымат базарлары да Data Meshтин маанилүү бөлүгү болуп саналат. Data Mesh командаларга башкарууга жана алардын маалымат каражаттарын башкаруу маалыматтарга жетүүнү демократиялаштыруу менен бирге, ишканаларга маалыматтарга көбүрөөк негизделген жана ийкемдүү болууга жардам берүү.
Data Mesh менен иштөө
Доменге негизделген дизайн жана микросервис архитектурасы Data Mesh негиздери болуп саналат. Децентралдаштырылган маалымат архитектурасын куруу жана маалымат силосун демонтаждоо негизги максаттар болуп саналат.
Data Meshдеги ар бир команда өзүнүн маалымат доменине жооп берет, ошондуктан алар маалыматтарды, маалыматтардын сапатын жана маалыматтардын чыгышын көзөмөлдөйт. Командалар өз маалыматтарын өзүн-өзү тейлөө платформалары жана маалымат базарлары аркылуу башкарат жана таратат. Маалымат өнүмдөрү API катары түзүлгөнү башка командаларга аларды жетүү жана колдонууну жеңилдетет.
Компаниянын бүтүндөй бирдиктүүлүгүн жана контролун сактоо үчүн API'лер API башкаруунун бирдиктүү командасы тарабынан башкарылат. Берилиштерди башкаруу алкагы да Data Meshтин бир бөлүгү болуп саналат жана ал маалыматка ээлик кылуу, маалыматтардын сапаты жана маалымат коопсуздугу боюнча эрежелерди жана көрсөтмөлөрдү камтыйт.
артыкчылыктары
- Data Mesh командаларга маалымат активдерин көзөмөлдөө жана башкаруу мүмкүнчүлүгүн берүү менен маалыматтарды демократиялаштырууга үндөйт.
- Бул ар бир командага өзүнүн маалымат доменин башкарууга мүмкүндүк берет, бул маалыматтардын калибрин көтөрөт.
- Борборлоштурулган командаларга көз каранды болбостон, ал командаларга керектүү маалыматтарды жетүү жана колдонууга мүмкүндүк берген өзүн-өзү тейлөө маалымат платформаларын сунуштайт.
- Бул командаларга өздөрүнүн маалымат продуктулары менен эксперимент жүргүзүүгө жана кайталоого мүмкүндүк берет, бул инновацияны тездетет.
- Ал маалымат силосун жок кылат жана ийкемдүүлүктү жана шамдагайлыкты жогорулатуу менен борбордон ажыратылган маалымат архитектурасын орнотот.
- Ал командаларга компаниянын айланасынан талап кылынган маалыматтарды табуу жана жетүү ыкмасын берген маалымат базарларынан турат.
- Ал уюмдун кеңейип жаткан маалымат талаптарын колдоого алат жана масштабдуу.
- Маалымат топторуна Data Mesh алардын дайындарын көзөмөлгө алуу жана аны менен тандоо жүргүзүү укугуна ээ.
- Data Mesh'тин API негизиндеги маалымат продуктуларына болгон мамилесинин аркасында командалар талап кылынган маалыматтарга оңой жете алышат жана колдоно алышат.
кемчиликтери
- Уюм Data Meshти ишке ашыруудан мурун ири технологиялык жана маданий өзгөрүүлөргө дуушар болушу керек.
- Эгерде тийиштүү түрдө сакталбаса, Data Meshтин борбордон ажыратылган табияты маалыматтардын кайталанышына алып келиши мүмкүн.
- Эгерде командалар туура тегизделбесе, Data Mesh карама-каршы келген маалымат аныктамаларына алып келиши мүмкүн.
- Data Mesh'тин борбордон ажыратылган структурасынан улам ишкананын бардык аймагында маалыматтарды башкарууну жана коопсуздугун башкаруу кыйын болушу мүмкүн.
- Кадимки борборлоштурулганга салыштырмалуу маалымат структуралары, маалымат торлору татаалыраак болушу мүмкүн.
- Эгерде командалар туура тегизделбесе, Data Mesh майдаланып кетиши мүмкүн.
- Кадимки борборлоштурулган маалымат тутумдарына караганда Data Meshди ишке ашыруу кымбатыраак болушу мүмкүн.
Эми сизде Data Meshтин так сүрөтү болушу керек. Data Fabric'ти карап чыгууга убакыт келди, андан кийин алардын ортосундагы окшоштуктар жана айырмачылыктар. баштайлы.
Ошентип, Data Fabric деген эмне?
Data Fabric – бул маалымат архитектурасы, ал кайсы жерде жайгашканына карабастан, уюмдун ичиндеги бардык маалымат активдеринин бирдиктүү көрүнүшүн берет. Бул системанын өнүгүшүнө маалыматтардын көлөмүнүн, ылдамдыгынын жана ар түрдүүлүгүнүн өсүшү менен аныкталган заманбап маалымат чөйрөсү түрткү болгон.
Уюмдар маалыматтарды интеграциялоо үчүн ийкемдүү жана масштабдуу чечимди сунуш кылган Data Fabric аркасында булут колдонмолору, жергиликтүү маалымат базалары жана маалымат көлдөрү сыяктуу бир катар булактардан маалыматтарды оңой туташтыра алышат.
Андан тышкары, ал жалпы технологиядан көз карандысыз маалыматтарды жеткиликтүү кылган абстракциянын даражасын сунуш кылат.
Data Fabric'тин бөлүштүрүлгөн архитектурасы реалдуу убакыт режиминде маалыматтарды иштеп чыгууга жана талдоо жүргүзүүгө мүмкүндүк берип, уюмдарга кошумча маалымат жана чечимдерди кабыл алуу мүмкүнчүлүгүн камсыз кылат. Маалыматтардын купуялыгы, тактыгы жана шайкештиги андан ары анын маалыматтарды башкаруу жана коопсуздук компоненттери аркылуу камсыз кылынат.
Data Fabric - бул маалыматтарды башкаруу практикасын жакшыртууга жана атаандаштык артыкчылыкка ээ болууга аракет кылган уюмдар арасында тездик менен популярдуулукка ээ болгон жаңы технология.
Data Fabricтин иштөөсү
Data Fabric кайсы жерде жайгашканына карабастан, уюмдун бардык маалымат активдеринин бирдиктүү көрүнүшүн сунуштоо менен иштейт. Маалыматтарды интеграциялоо, маалыматтарды абстракциялоо жана бөлүштүрүлгөн эсептөө муну ишке ашыруу үчүн тандемде колдонулат.
Берилиштерди интеграциялоо көптөгөн булактардан алынган маалыматты, анын ичинде жергиликтүү маалымат базаларын, булут колдонмолорун жана маалымат көлдөрүн бириктирүүнү жана аны бирдиктүү түрдө жеткиликтүү кылууну талап кылат.
Берилиштерди манипуляциялоо жана жетүү негизги маалымат архитектурасынын татаалдыгын жашырган абстракция катмарын түзүү процесси аркылуу мүмкүн болот. Бөлүштүрүлгөн эсептөөлөр эсептөө ресурстарынын дисперстүү тармагы боюнча реалдуу убакыт режиминде маалыматтарды иштеп чыгууга жана талдоого багытталган.
Ишкерлер эми алардын маалыматтарынан тез арада түшүнүк алып, мунун аркасында чара көрө алышат. Data Fabric маалыматтардын купуялыгын, шайкештигин жана сапатын камсыз кылуу максатында маалыматтарды башкаруу жана коопсуздук компоненттерин камтыйт.
Data Fabric ийкемдүү жана масштабдуу маалыматтарды башкаруу ыкмасы болуп саналат жана азыркы маалымат чөйрөсүнө ылайыкташтыруу үчүн иштелип чыккан.
артыкчылыктары
- Бизнестер маалыматтардын жеткиликтүүлүгүн жана жеткиликтүүлүгүн арттыра турган маалымат түзүмүн колдонуу менен реалдуу убакыттагы маалыматтардын негизинде тезирээк жана көбүрөөк маалыматтуу тандоолорду жасай алышат.
- Эбегейсиз көлөмдөгү маалыматтарды башкаруу жана талдоо үчүн, маалымат түзүмү көптөгөн булактардан алынган маалыматтарды, анын ичинде жер-жерлерде жана булутка негизделген маалыматтарды үзгүлтүксүз интеграциялоого мүмкүндүк берет.
- Ишканалар реалдуу убакытта маалымат алмашууну жана көптөгөн командалардын жана бөлүмдөрдүн ортосунда кызматташууну жеңилдеткен борборлоштурулган маалыматтарды башкаруу платформасын куруу үчүн маалымат түзүмүн колдоно алышат.
- Маалымат түзүмү тарабынан сунушталган маалыматтарды башкаруу жана коопсуздук мүмкүнчүлүктөрү фирмаларга маалыматтардын купуялыгын жана ченемдик укуктук актыларды сактоого жардам берет.
- Берилиштер ткани өндүрүштү жана эффективдүүлүктү жогорулата турган маалымат силосун алып салуу менен көбүрөөк чыгымдарды жана күч-аракеттин кайталанышын үнөмдөй алат.
- Бизнес бир нече маалымат булактарынан келип чыгышы мүмкүн болгон маалыматтардын дал келбөөчүлүктөрүн жана так эместиктерин азайтып, маалымат түзүмүн колдонуу менен чындыктын бирдиктүү булагын түзө алат.
- Ишканалар өндүрүмдүүлүгүн же туруктуулугун бузбастан өсүүгө жана кеңейүүгө мүмкүндүк берүүчү маалымат түзүмүнүн жардамы менен керектүү маалыматтар архитектурасын кеңейте алышат.
- Бизнес маалыматтар тактыгын жакшыртат жана кол менен кийлигишүү зарылдыгын азайтат маалыматтардын иштөө процесстерин автоматташтыруу жана маалыматтар кездемесин колдонуу менен процесстер.
- Бизнестер маалыматтарды башкаруу жана аналитика талаптары үчүн ар кандай куралдарды жана платформаларды колдоно алышат, анткени маалыматтарды интеграциялоо жана талдоо жагынан маалымат түзүлүшү ийкемдүү.
кемчиликтери
- Маалымат түзүмүн ишке киргизүү процесси татаал жана көп убакытты талап кылышы мүмкүн, бул ресурстарда да, билимде да чоң жоопкерчиликти талап кылат.
- Системаны орнотуу жана тейлөө үчүн керектүү кызматкерлердин, программалык камсыздоонун жана аппараттык каражаттардын баасын эске алуу менен, маалымат кездемесин орнотуунун баштапкы баасы олуттуу болушу мүмкүн.
- Учурдагы маалыматтарды башкаруу жана аналитика процедуралары корпоративдик операцияларды үзгүлтүккө учуратып, өзгөрүүлөргө каршылык жаратышы мүмкүн болгон маалымат түзүмүн кабыл алуу үчүн олуттуу түрдө өзгөртүлүшү мүмкүн.
- Ишкерлер маалымат түзүмүнүн татаалдыгынан улам колдонуучуга жардам жана билим берүүгө сарпташы керек болушу мүмкүн, бул колдонуучуларга аны кабыл алууну жана үйрөтүүнү кыйындатат.
- Көптөгөн маалымат булактары жана форматтары бар ишканалар маалымат түзүмүн колдонуу үчүн маалымат структураларын стандартташтырууга муктаж болушу мүмкүн, бул кыйын болушу мүмкүн.
- Берилиштер эски системалар менен эффективдүү иштебей калышы мүмкүн, бул жаңы системаны иштеп чыгууга же учурдагы системаларды жаңыртууга корпоративдик инвестицияны талап кылат.
- Маалымат түзүмү коопсуздуктун бузулушуна жана маалыматтардын купуялуулугуна байланыштуу көйгөйлөргө дуушар болушу мүмкүн, бул ишканалардын маалыматтарын коргоо үчүн күчтүү коопсуздук чараларын ишке ашырууну талап кылат.
- Берилиштер тексти маалыматтардын бардык формаларына же аналитиканы колдонуу учурларына ылайыктуу болбошу мүмкүн, анткени ал бардык маалымат форматтарын же маалыматтарды талдоонун бардык түрлөрүн колдоого албашы мүмкүн.
Data Mesh Vs Data Fabric
Заманбап маалыматтарды башкаруу үчүн эки жаңы архитектуралык дизайн маалыматтар тор жана маалымат кездеме болуп саналат. Экөө тең уюмдун ичинде натыйжалуу маалымат алмашууну жана талдоону жеңилдетүү үчүн аракет кылышса да, алардын мамилесинде олуттуу айырмачылыктар бар.
окшоштугу
Көптөгөн системалар жана командалар боюнча чоң көлөмдөгү маалыматтарды масштабдуу жана эффективдүү башкаруу үчүн эки ыкма иштелип чыккан: Data Mesh жана Data Fabric. Экөө тең маалыматтардын купуялыгын жана шайкештигин сактоодо маалыматтарды башкаруунун жана коопсуздуктун маанисин баса белгилешет. Андан тышкары, эки дизайн тең SOAга көз каранды, мында маалыматтар API аркылуу кардарларга берилет жана продукт катары каралат.
айырмачылыктар
Алардын маалыматтарга ээлик кылуу жана башкаруу ыкмалары Data Mesh жана Data Fabric ортосундагы негизги айырмачылык болуп саналат.
Жеке домен командалары маалыматка ээлик кылууну жана башкарууну децентралдаштырган Data Mesh ичиндеги тиешелүү домендериндеги маалыматтарга жооп беришет. Маалыматтарды башкаруу жана коопсуздук эрежелеринин жалпы топтомун карманганына карабастан, ар бир команда өз маалыматтарын башкаруу үчүн өзүнүн куралдарын жана технологияларын тандоодо эркин.
Data Fabric сыяктуу борборлоштурулган маалыматтарды башкаруу системасы бардык маалыматтарды бир жерде сактайт жана аны башкаруу үчүн бир команданы дайындайт. Бул ыкма маалыматтарды башкарууну жана талдоону ырааттуураак кылса да, ар кандай командалардын өз тандаган куралдарын колдонуу мүмкүнчүлүгүн чектеши мүмкүн.
Алардын маалымат интеграциясына болгон мамилеси Data Mesh жана Data Fabric ортосундагы дагы бир айырмачылык. Домендердин ортосунда берилиштер кандайча өткөрүлүшү керектиги аныкталган API келишимдеринин жыйындысы Data Mesh ичинде маалыматтарды интеграциялоону камсыз кылат. Бул стратегия домендердин өз ара иштешүүсүн камсыздайт, ошол эле учурда командаларга өздөрүнүн маалымат түтүктөрүн жана аналитика ыкмаларын иштеп чыгууга мүмкүндүк берет.
Ал эми, Data Fabric маалыматтарды интеграциялоодо борборлоштурулган ыкманы колдонот, маалыматтарды алдын ала бириктирип, аны бирдиктүү интерфейс аркылуу жеткиликтүү кылат.
Бул стратегия натыйжалуураак болушу мүмкүн болсо да, ал командалардын өздөрүнүн уникалдуу маалымат түтүктөрүн иштеп чыгуу мүмкүнчүлүгүн чектеши мүмкүн.
Data Mesh жана Data Fabric маалыматтарды иштетүү үчүн ар кандай ыкмаларды колдонушат. Маалыматтарды иштетүү Data Mesh домендик топтору тарабынан ишке ашырылат жана алар каалаган куралдарды жана технологияларды колдоно алышат.
Маалыматтарды иштетүүнү азыр атайын топ башкарат, бирок Data Fabric борборлоштурулган ыкманы камсыз кылат. Бул ыкма кыйла ийгиликтүү болушу мүмкүн болсо да, бул командалар үчүн өз алдынча баа берүүнү кыйындашы мүмкүн.
жыйынтыктоо
Жыйынтыктап айтканда, Data Fabric жана Data Mesh экөө тең заманбап маалыматтарды башкаруунун жаңы ыкмаларын камсыз кылат, алардын ар бири белгилүү бир артыкчылыктарга жана кемчиликтерге ээ.
Data Mesh борбордон ажыратылган менчикке жана маалыматтарды башкарууга катуу басым жасайт, бул ар бир командага жалпы стандарттарды сактоо менен өз маалыматтарын башкаруу эркиндигин берет.
Data Fabric, салыштыруу үчүн, маалыматтарды башкаруу жана талдоо үчүн жооптуу адистештирилген кызматкерлер менен борборлоштурулган маалыматтарды башкаруу чечими менен камсыз кылат. Бул моделдердин ортосундагы чечим маалыматтардын көлөмү, команда түзүмү жана бизнес талаптары сыяктуу элементтерди эске алуу менен ар бир фирманын уникалдуу талаптарына жана максаттарына негизделет.
Ар кандай пландын эффективдүүлүгү акыры анын канчалык деңгээлде ишке ашырылганына жана компаниянын кеңири маалыматты башкаруу стратегиясына киргизилгенине көз каранды болот.
Таштап Жооп