ສະຖາປັດຕະຍະກຳຂໍ້ມູນອະທິບາຍໂຄງສ້າງການຈັດຕັ້ງ ແລະອົງປະກອບສ່ວນບຸກຄົນຂອງລະບົບຂໍ້ມູນຂອງບໍລິສັດ.
ການບໍລິຫານຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິຜົນ, ການປະມວນຜົນ, ແລະການເກັບຂໍ້ມູນແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບບໍລິສັດທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈໂດຍການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນ. ຮູບແບບສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂໍ້ມູນສູນກາງທີ່ສຸດໃນປະຈຸບັນເຊັ່ນ Data Fabric ແລະ Data Mesh ກໍາລັງໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມເປັນຜົນມາຈາກຄວາມສາມາດໃນການລື່ນກາຍວິທີການແບບດັ້ງເດີມ.
ຜ້າຂໍ້ມູນ ເນັ້ນໃສ່ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນ, virtualization, ແລະ abstraction ໃນຂະນະທີ່ Data Mesh ສຸມໃສ່ການປະຊາທິປະໄຕຂໍ້ມູນ, ການເປັນເຈົ້າຂອງ, ແລະການຜະລິດ. ສໍາລັບບໍລິສັດທີ່ພະຍາຍາມເພີ່ມປະສິດທິພາບຍຸດທະສາດການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ, ຍົກສູງຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ, ແລະປັບປຸງທັກສະໃນການຕັດສິນໃຈ, ຄວາມເຂົ້າໃຈແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສໍາຄັນ.
ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດເລືອກຮູບແບບທີ່ເຫມາະສົມກັບຈຸດປະສົງຂອງພວກເຂົາທີ່ດີທີ່ສຸດແລະພິຈາລະນາຄວາມຕ້ອງການດ້ານເຕັກໂນໂລຢີແລະວັດທະນະທໍາຂອງພວກເຂົາໂດຍການເຂົ້າໃຈຄວາມແຕກຕ່າງແລະຄວາມຄ້າຍຄືກັນລະຫວ່າງ Data Mesh ແລະ Data Fabric.
ໃນບົດຂຽນນີ້, ພວກເຮົາຈະເບິ່ງຢ່າງໃກ້ຊິດກ່ຽວກັບ Data Mesh ແລະ Data Fabric, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງພວກມັນແລະອື່ນໆອີກ.
Data Mesh ແມ່ນຫຍັງ?
Data Mesh ແມ່ນແນວຄວາມຄິດສະຖາປັດຕະຍະກຳຂໍ້ມູນທີ່ທັນສະໄໝ ເຊິ່ງຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຕໍ່ປະຊາທິປະໄຕຂອງຂໍ້ມູນ, ຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງ ແລະການສ້າງຜະລິດຕະພັນ. ຂໍ້ມູນຖືກເຫັນວ່າເປັນຜະລິດຕະພັນໃນ Data Mesh, ດັ່ງນັ້ນແຕ່ລະທີມແມ່ນຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງແລະເປັນປະໂຫຍດຂອງຂໍ້ມູນຂອງຕົນເອງ.
ເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອສະຫນອງເວທີການບໍລິການຕົນເອງທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສາມາດເຂົ້າເຖິງແລະນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການໂດຍບໍ່ຕ້ອງອີງໃສ່ທີມງານທີ່ເປັນສູນກາງ. ແພລະຕະຟອມຂໍ້ມູນການບໍລິການດ້ວຍຕົນເອງໃຫ້ທີມງານມີວິທີການຄວບຄຸມແລະຈັດການຊັບພະຍາກອນຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ, ເຊິ່ງປັບປຸງຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນແລະເລັ່ງການປະດິດສ້າງ.
ເພື່ອໃຫ້ທີມງານສາມາດຊອກຫາແລະເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການຈາກທົ່ວວິສາຫະກິດ, ຕະຫຼາດຂໍ້ມູນແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງທີ່ສໍາຄັນຂອງ Data Mesh. Data Mesh ເຮັດໃຫ້ທີມງານສາມາດຄວບຄຸມແລະ ຄຸ້ມຄອງຊັບສິນຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າ ໃນຂະນະທີ່ປະຊາທິປະໄຕການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ, ການຊ່ວຍເຫຼືອວິສາຫະກິດໃນການເປັນການຂັບເຄື່ອນຂໍ້ມູນແລະວ່ອງໄວ.
ການເຮັດວຽກຂອງ Data Mesh
ການອອກແບບທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍໂດເມນແລະ ສະຖາປັດຕະຍະກຳບໍລິການຈຸລະພາກ ແມ່ນພື້ນຖານຂອງ Data Mesh. ການກໍ່ສ້າງສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂໍ້ມູນການກະຈາຍແລະການຮື້ຖອນ silos ຂໍ້ມູນແມ່ນເປົ້າຫມາຍຕົ້ນຕໍ.
ແຕ່ລະທີມໃນ Data Mesh ແມ່ນຮັບຜິດຊອບຂອງໂດເມນຂໍ້ມູນຂອງຕົນເອງ, ດັ່ງນັ້ນພວກເຂົາແມ່ນຜູ້ທີ່ຄວບຄຸມຂໍ້ມູນ, ຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນ, ແລະຜົນຜະລິດຂໍ້ມູນ. ທີມງານຄຸ້ມຄອງແລະແຈກຢາຍຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າຜ່ານແພລະຕະຟອມຂໍ້ມູນການບໍລິການຕົນເອງແລະຕະຫຼາດຂໍ້ມູນ. ຄວາມຈິງທີ່ວ່າຜະລິດຕະພັນຂໍ້ມູນຖືກສ້າງຂື້ນເປັນ APIs ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍດາຍສໍາລັບທີມງານອື່ນໆໃນການເຂົ້າເຖິງແລະນໍາໃຊ້ພວກມັນ.
ເພື່ອຮັກສາຄວາມເປັນເອກະພາບແລະການຄວບຄຸມໃນທົ່ວບໍລິສັດ, APIs ໄດ້ຖືກຄຸ້ມຄອງໂດຍທີມງານຄຸ້ມຄອງ API ດຽວ. ກອບການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຍັງເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງ Data Mesh, ແລະ ມັນອະທິບາຍກົດລະບຽບ ແລະ ຂໍ້ແນະນຳສຳລັບການເປັນເຈົ້າຂອງຂໍ້ມູນ, ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນ.
ຂໍ້ດີ
- Data Mesh ຊຸກຍູ້ໃຫ້ມີປະຊາທິປະໄຕຂອງຂໍ້ມູນໂດຍການເຮັດໃຫ້ທີມງານສາມາດຄວບຄຸມແລະຈັດການຊັບສິນຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າ.
- ມັນເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ສໍາລັບແຕ່ລະທີມງານທີ່ຈະຮັບຜິດຊອບຂອງໂດເມນຂໍ້ມູນຂອງຕົນເອງ, ເຊິ່ງຍົກສູງບົດບາດຂອງຂໍ້ມູນ.
- ໂດຍບໍ່ມີການຂຶ້ນກັບທີມງານສູນກາງ, ມັນສະຫນອງເວທີຂໍ້ມູນການບໍລິການຕົນເອງທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ທີມງານເຂົ້າເຖິງແລະນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການ.
- ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ທີມງານສາມາດທົດລອງແລະເຮັດຊ້ໍາກັບຜະລິດຕະພັນຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ, ເຊິ່ງເລັ່ງການປະດິດສ້າງ.
- ມັນກໍາຈັດ silos ຂໍ້ມູນແລະສ້າງສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂໍ້ມູນແບບກະຈາຍ, ປັບປຸງຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະຄວາມວ່ອງໄວ.
- ມັນປະກອບດ້ວຍຕະຫຼາດຂໍ້ມູນທີ່ໃຫ້ທີມງານຊອກຫາແລະເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການຈາກທົ່ວບໍລິສັດ.
- ມັນສາມາດຮອງຮັບຄວາມຕ້ອງການຂອງອົງການທີ່ຂະຫຍາຍຂໍ້ມູນ ແລະສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້.
- ທີມງານຂໍ້ມູນໄດ້ຮັບອຳນາດໂດຍ Data Mesh ເພື່ອຄວບຄຸມຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າ ແລະເລືອກມັນ.
- ທີມງານສາມາດເຂົ້າເຖິງແລະນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ເຂົາເຈົ້າຕ້ອງການໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນຍ້ອນວິທີການ API-based API ຂອງ Data Mesh ຕໍ່ກັບຜະລິດຕະພັນຂໍ້ມູນ.
ຂໍ້ເສຍ
- ອົງການຈັດຕັ້ງຕ້ອງຜ່ານການປ່ຽນແປງທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີແລະວັດທະນະທໍາທີ່ສໍາຄັນກ່ອນທີ່ຈະປະຕິບັດ Data Mesh.
- ຖ້າບໍ່ຖືກຮັກສາໄວ້ຢ່າງເໝາະສົມ, ລັກສະນະການກະຈາຍຕົວຂອງ Data Mesh ອາດຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ຂໍ້ມູນຊໍ້າກັນ.
- ຖ້າທີມງານບໍ່ຖືກຈັດຮຽງຢ່າງຖືກຕ້ອງ, Data Mesh ອາດຈະເຮັດໃຫ້ຄໍານິຍາມຂໍ້ມູນຂັດແຍ້ງກັນ.
- ມັນອາດຈະເປັນການຍາກທີ່ຈະຈັດການການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມປອດໄພໃນທົ່ວວິສາຫະກິດເນື່ອງຈາກໂຄງສ້າງການກະຈາຍຂອງ Data Mesh.
- ເມື່ອປຽບທຽບກັບສູນກາງແບບດັ້ງເດີມ ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ, ຕາຫນ່າງຂໍ້ມູນອາດຈະສັບສົນຫຼາຍ.
- ຖ້າທີມງານບໍ່ສອດຄ່ອງຢ່າງຖືກຕ້ອງ, Data Mesh ອາດຈະຖືກແບ່ງແຍກ.
- ມັນອາດຈະມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍໃນການປະຕິບັດ Data Mesh ກ່ວາລະບົບຂໍ້ມູນສູນກາງແບບດັ້ງເດີມ.
ໃນປັດຈຸບັນ, ທ່ານຈະຕ້ອງມີຮູບພາບທີ່ຊັດເຈນຂອງ Data Mesh. ມັນເປັນເວລາທີ່ຈະເບິ່ງເຂົ້າໄປໃນ Data Fabric ປະຕິບັດຕາມຄວາມຄ້າຍຄືກັນແລະຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງພວກມັນ. ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນ.
ດັ່ງນັ້ນ, Data Fabric ແມ່ນຫຍັງ?
Data Fabric ແມ່ນສະຖາປັດຕະຍະກຳຂໍ້ມູນທີ່ໃຫ້ມຸມມອງດຽວຂອງຊັບສິນຂໍ້ມູນທັງໝົດພາຍໃນອົງກອນ, ບໍ່ວ່າຈະຢູ່ບ່ອນໃດ. ການພັດທະນາລະບົບນີ້ໄດ້ຖືກກະຕຸ້ນໂດຍສະພາບແວດລ້ອມຂໍ້ມູນທີ່ທັນສະໄຫມ, ເຊິ່ງຖືກກໍານົດໂດຍການເພີ່ມຂື້ນຂອງຈໍານວນ, ຄວາມໄວແລະຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຂໍ້ມູນ.
ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ, ລວມທັງແອັບຯຄລາວ, ຖານຂໍ້ມູນໃນພື້ນທີ່, ແລະຂໍ້ມູນຂໍ້ມູນ, ຍ້ອນ Data Fabric, ເຊິ່ງສະຫນອງການແກ້ໄຂທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ໃນການລວມຂໍ້ມູນ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ມັນສະຫນອງລະດັບການບໍ່ມີຕົວຕົນທີ່ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ໂດຍເອກະລາດຈາກເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຕິດພັນ.
ສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ແຈກຢາຍຂອງ Data Fabric ອະນຸຍາດໃຫ້ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະການວິເຄາະ, ໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມແລະຄວາມສາມາດໃນການຕັດສິນໃຈ. ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ແລະການປະຕິບັດຂອງຂໍ້ມູນແມ່ນໄດ້ຮັບປະກັນເພີ່ມເຕີມໂດຍຜ່ານການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນແລະອົງປະກອບຄວາມປອດໄພຂອງຕົນ.
Data Fabric ເປັນເທກໂນໂລຍີໃຫມ່ທີ່ກໍາລັງໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຢ່າງໄວວາໃນບັນດາອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ພະຍາຍາມປັບປຸງການປະຕິບັດການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາແລະໄດ້ຮັບການແຂ່ງຂັນ.
ການເຮັດວຽກຂອງ Data Fabric
Data Fabric ປະຕິບັດຫນ້າທີ່ໂດຍການສະເຫນີມຸມເບິ່ງດຽວຂອງຊັບສິນຂໍ້ມູນທັງຫມົດຂອງອົງການ, ບໍ່ວ່າຈະຢູ່ບ່ອນໃດ. ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນ, abstraction ຂໍ້ມູນ, ແລະ ຄອມພິວເຕີ້ແຈກຢາຍ ຖືກນໍາໃຊ້ຮ່ວມກັນເພື່ອເຮັດສໍາເລັດນີ້.
ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນປະກອບມີການລວມເອົາຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງ, ລວມທັງຖານຂໍ້ມູນຢູ່ໃນສະຖານທີ່, ແອັບຯຄລາວ, ແລະຂໍ້ມູນຂໍ້ມູນ, ແລະເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ໃນແບບດຽວກັນ.
ການຫມູນໃຊ້ແລະການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນແມ່ນເປັນໄປໄດ້ໂດຍຂະບວນການຂອງການສ້າງຊັ້ນຂອງ abstraction ທີ່ປິດບັງຄວາມສັບສົນຂອງສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂໍ້ມູນພື້ນຖານ. ການແຈກຢາຍຄອມພິວເຕີມີຈຸດປະສົງເພື່ອປະມວນຜົນ ແລະວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງໃນທົ່ວເຄືອຂ່າຍຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີທີ່ກະແຈກກະຈາຍ.
ຕອນນີ້ທຸລະກິດສາມາດໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງໄວວາ ແລະດຳເນີນການຍ້ອນສິ່ງນີ້. Data Fabric ປະກອບມີການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ ແລະອົງປະກອບຄວາມປອດໄພເຊັ່ນດຽວກັນເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ, ການປະຕິບັດຕາມ ແລະຄຸນນະພາບ.
Data Fabric ແມ່ນວິທີການຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ແລະຖືກພັດທະນາຂື້ນເພື່ອຮອງຮັບສະພາບແວດລ້ອມຂໍ້ມູນໃນປະຈຸບັນ.
ຂໍ້ດີ
- ທຸລະກິດສາມາດເລືອກໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງໂດຍໃຊ້ຜ້າຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງສາມາດເພີ່ມການມີຂໍ້ມູນ ແລະການເຂົ້າເຖິງໄດ້.
- ເພື່ອຈັດການ ແລະວິເຄາະຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ, ຜ້າຂໍ້ມູນເຮັດໃຫ້ການເຊື່ອມໂຍງກັບຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງ, ລວມທັງຂໍ້ມູນໃນພື້ນທີ່ ແລະ cloud-based.
- ທຸລະກິດສາມາດນໍາໃຊ້ຜ້າຂໍ້ມູນເພື່ອສ້າງແພລະຕະຟອມການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນສູນກາງທີ່ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການແລກປ່ຽນຂໍ້ມູນແລະການຮ່ວມມືລະຫວ່າງຫຼາຍໆທີມແລະພະແນກ.
- ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມສາມາດດ້ານຄວາມປອດໄພທີ່ສະເໜີໃຫ້ໂດຍບໍລິສັດຜ້າຂໍ້ມູນຊ່ວຍໃນການຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ.
- ຜ້າຂໍ້ມູນສາມາດປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເພີ່ມເຕີມແລະການຊ້ໍາຊ້ອນຂອງຄວາມພະຍາຍາມໂດຍການຖອນ silos ຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍເພີ່ມການຜະລິດແລະປະສິດທິພາບ.
- ທຸລະກິດສາມາດສ້າງແຫຼ່ງຄວາມຈິງອັນດຽວໂດຍໃຊ້ຜ້າຂໍ້ມູນ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຂໍ້ມູນແລະຄວາມບໍ່ແນ່ນອນທີ່ສາມາດເປັນຜົນມາຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຈໍານວນຫນຶ່ງ.
- ທຸລະກິດສາມາດຂະຫຍາຍສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າຕາມຄວາມຈໍາເປັນໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງ fabric ຂໍ້ມູນ, ເຮັດໃຫ້ການຂະຫຍາຍຕົວແລະການຂະຫຍາຍໂດຍບໍ່ມີການປະນີປະນອມປະສິດທິພາບຫຼືຄວາມຫມັ້ນຄົງ.
- ທຸລະກິດສາມາດປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການຂອງການແຊກແຊງຄູ່ມືໂດຍ ອັດຕະໂນມັດຂະບວນການຂໍ້ມູນ ແລະຂະບວນການທີ່ມີການນໍາໃຊ້ fabric ຂໍ້ມູນ.
- ທຸລະກິດສາມາດນຳໃຊ້ເຄື່ອງມື ແລະແພລະຕະຟອມທີ່ຫຼາກຫຼາຍສໍາລັບການຈັດການຂໍ້ມູນ ແລະການວິເຄາະຄວາມຕ້ອງການຂອງເຂົາເຈົ້າ ເນື່ອງຈາກຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງຜ້າຂໍ້ມູນໃນແງ່ຂອງການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນ ແລະການວິເຄາະ.
ຂໍ້ເສຍ
- ຂະບວນການວາງຜ້າຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນສະຖານທີ່ອາດຈະມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກແລະໃຊ້ເວລາຫຼາຍ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄໍາຫມັ້ນສັນຍາຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນຊັບພະຍາກອນແລະຄວາມຮູ້.
- ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເບື້ອງຕົ້ນຂອງການຕິດຕັ້ງຜ້າຂໍ້ມູນອາດຈະມີຄວາມສໍາຄັນ, ໂດຍຄໍານຶງເຖິງລາຄາຂອງສະມາຊິກພະນັກງານທີ່ຈໍາເປັນ, ຊອບແວ, ແລະຮາດແວໃນການຕັ້ງຄ່າແລະຮັກສາລະບົບ.
- ຂັ້ນຕອນການຈັດການຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະທີ່ມີຢູ່ອາດຈະຕ້ອງມີການປ່ຽນແປງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍເພື່ອຮອງຮັບການ fabric ຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງອາດຈະຂັດຂວາງການດໍາເນີນງານຂອງບໍລິສັດແລະສ້າງຄວາມຕ້ານທານຕໍ່ການປ່ຽນແປງ.
- ທຸລະກິດອາດຈະຕ້ອງໃຊ້ຈ່າຍໃນການຊ່ວຍເຫຼືອຜູ້ໃຊ້ແລະການສຶກສາເນື່ອງຈາກຄວາມສັບສົນຂອງ fabric ຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງສາມາດເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຍອມຮັບແລະໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ.
- ທຸລະກິດທີ່ມີແຫຼ່ງຂໍ້ມູນແລະຮູບແບບຈໍານວນຫຼາຍອາດຈະຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ມາດຕະຖານໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາເພື່ອນໍາໃຊ້ຜ້າຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງອາດຈະເປັນເລື່ອງຍາກ.
- ຜ້າຂໍ້ມູນອາດຈະບໍ່ມີການໂຕ້ຕອບຢ່າງມີປະສິດທິພາບກັບລະບົບມໍລະດົກ, ຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ລົງທຶນຂອງບໍລິສັດໃນການພັດທະນາລະບົບໃຫມ່ຫຼືການປັບປຸງລະບົບຂອງລະບົບໃນປະຈຸບັນ.
- ຜ້າຂໍ້ມູນສາມາດມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການລະເມີດຄວາມປອດໄພແລະຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ, ຈໍາເປັນຕ້ອງປະຕິບັດມາດຕະການຄວາມປອດໄພທີ່ເຂັ້ມແຂງໂດຍວິສາຫະກິດເພື່ອປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ.
- ຜ້າຂໍ້ມູນອາດຈະບໍ່ເໝາະສົມກັບທຸກຮູບແບບຂອງຂໍ້ມູນ ຫຼືກໍລະນີການນຳໃຊ້ການວິເຄາະ ເນື່ອງຈາກມັນອາດຈະບໍ່ຮອງຮັບທຸກຮູບແບບຂໍ້ມູນ ຫຼືທຸກປະເພດຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
Data Mesh Vs Data Fabric
ການອອກແບບສະຖາປັດຕະຍະກໍາໃຫມ່ສອງອັນສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນທີ່ທັນສະໄຫມແມ່ນຕາຫນ່າງຂໍ້ມູນແລະຜ້າຂໍ້ມູນ. ພວກເຂົາເຈົ້າມີບາງການປ່ຽນແປງທີ່ສໍາຄັນໃນວິທີການຂອງເຂົາເຈົ້າ, ເຖິງແມ່ນວ່າທັງສອງພະຍາຍາມເພື່ອອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການແລກປ່ຽນຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະປະສິດທິພາບພາຍໃນອົງການຈັດຕັ້ງ.
ທີ່ຄ້າຍຄືກັນ
ເພື່ອຈັດການຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໃນທົ່ວລະບົບແລະທີມງານໃນລັກສະນະທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ແລະມີປະສິດທິພາບ, ສອງວິທີການໄດ້ຖືກພັດທະນາ: Data Mesh ແລະ Data Fabric. ທັງສອງເນັ້ນຫນັກເຖິງມູນຄ່າຂອງການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນແລະຄວາມປອດໄພໃນການຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນແລະການປະຕິບັດຕາມ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການອອກແບບທັງສອງແມ່ນຂຶ້ນກັບ SOA, ບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນຖືກສະຫນອງໃຫ້ແກ່ລູກຄ້າຜ່ານ APIs ແລະຖືວ່າເປັນຜະລິດຕະພັນ.
ຄວາມແຕກຕ່າງ
ວິທີການຂອງພວກເຂົາໃນການເປັນເຈົ້າຂອງຂໍ້ມູນແລະການຄຸ້ມຄອງແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງຕົ້ນຕໍລະຫວ່າງ Data Mesh ແລະ Data Fabric.
ທີມງານໂດເມນສ່ວນບຸກຄົນຮັບຜິດຊອບຂໍ້ມູນໃນໂດເມນຂອງພວກເຂົາໃນ Data Mesh, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການແບ່ງສ່ວນຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງແລະການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ. ເຖິງແມ່ນວ່າຈະປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຮ່ວມກັນສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນແລະຄວາມປອດໄພ, ແຕ່ລະທີມມີອິດສະຫຼະທີ່ຈະເລືອກເອົາເຄື່ອງມືແລະເຕັກໂນໂລຢີຂອງຕົນເອງສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຂອງມັນ.
ລະບົບການຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ເປັນສູນກາງເຊັ່ນ Data Fabric ເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທັງຫມົດຢູ່ໃນສະຖານທີ່ດຽວແລະມອບຫມາຍໃຫ້ທີມງານດຽວໃນການຄຸ້ມຄອງມັນ. ເຖິງແມ່ນວ່າວິທີການນີ້ເຮັດໃຫ້ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະສອດຄ່ອງຫຼາຍ, ມັນອາດຈະຈໍາກັດຄວາມສາມາດຂອງທີມງານທີ່ແຕກຕ່າງກັນເພື່ອນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ເລືອກຂອງຕົນເອງ.
ວິທີການຂອງພວກເຂົາໃນການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງອີກຢ່າງຫນຶ່ງລະຫວ່າງ Data Mesh ແລະ Data Fabric. ຄໍເລັກຊັນຂອງສັນຍາ API ທີ່ລະບຸວິທີການໂອນຂໍ້ມູນລະຫວ່າງໂດເມນເຮັດໃຫ້ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນໃນ Data Mesh. ຍຸດທະສາດນີ້ຮັບປະກັນການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນລະຫວ່າງໂດເມນໃນຂະນະທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ທີມງານອອກແບບທໍ່ຂໍ້ມູນຂອງຕົນເອງແລະວິທີການວິເຄາະ.
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, Data Fabric ໃຊ້ວິທີການລວມສູນຫຼາຍກວ່າເກົ່າ, ປະສົມປະສານຂໍ້ມູນກ່ອນແລະເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ໂດຍຜ່ານການໂຕ້ຕອບດຽວ.
ເຖິງແມ່ນວ່າຍຸດທະສາດນີ້ສາມາດມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ມັນອາດຈະຈໍາກັດຄວາມສາມາດຂອງທີມງານໃນການອອກແບບທໍ່ຂໍ້ມູນຂອງຕົນເອງ.
Data Mesh ແລະ Data Fabric ໃຊ້ເຕັກນິກທີ່ແຕກຕ່າງກັນສໍາລັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ. ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແມ່ນຈັດການໂດຍທີມງານໂດເມນໃນ Data Mesh, ແລະພວກເຂົາແມ່ນບໍ່ເສຍຄ່າເພື່ອນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືແລະເຕັກໂນໂລຢີໃດກໍ່ຕາມທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການ.
ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃນປັດຈຸບັນແມ່ນຈັດການໂດຍທີມງານທີ່ອຸທິດຕົນ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, Data Fabric ສະຫນອງວິທີການສູນກາງຫຼາຍ. ເຖິງແມ່ນວ່າວິທີການນີ້ສາມາດປະສົບຜົນສໍາເລັດຫຼາຍຂຶ້ນ, ມັນຍັງອາດຈະເຮັດໃຫ້ມັນຍາກກວ່າສໍາລັບທີມງານທີ່ຈະປະຕິບັດການປະເມີນທີ່ໂດດເດັ່ນຂອງຕົນເອງ.
ສະຫຼຸບ
ສະຫຼຸບແລ້ວ, Data Fabric ແລະ Data Mesh ທັງສອງສະຫນອງວິທີການໃຫມ່ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນທີ່ທັນສະໄຫມ, ແຕ່ລະຄົນມີຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍສະເພາະ.
Data Mesh ເນັ້ນໜັກໃສ່ການເປັນເຈົ້າຂອງແບບແບ່ງຂັ້ນຄຸ້ມຄອງ ແລະບໍລິຫານຂໍ້ມູນ, ໃຫ້ແຕ່ລະທີມມີອິດສະລະໃນການຈັດການຂໍ້ມູນຂອງຕົນເອງ ໃນຂະນະທີ່ປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານທີ່ວາງໄວ້.
Data Fabric, ໃນການປຽບທຽບ, ສະຫນອງການແກ້ໄຂການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນສູນກາງກັບພະນັກງານພິເສດທີ່ຮັບຜິດຊອບໃນການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະ. ການຕັດສິນໃຈລະຫວ່າງຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ຈະອີງໃສ່ຄວາມຕ້ອງການທີ່ເປັນເອກະລັກແລະຈຸດປະສົງຂອງແຕ່ລະບໍລິສັດ, ໂດຍຄໍານຶງເຖິງອົງປະກອບເຊັ່ນປະລິມານຂໍ້ມູນ, ໂຄງປະກອບທີມງານ, ແລະຄວາມຕ້ອງການທຸລະກິດ.
ປະສິດທິຜົນຂອງແຜນການໃດໆໃນທີ່ສຸດຈະອີງໃສ່ວິທີການທີ່ດີທີ່ມັນຖືກປະຕິບັດແລະລວມເຂົ້າໃນຍຸດທະສາດການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຂອງບໍລິສັດຢ່າງກວ້າງຂວາງ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ