Duomenų architektūra apibūdina organizacinę struktūrą ir atskirus įmonės duomenų sistemų komponentus.
Veiksmingas duomenų administravimas, apdorojimas ir archyvavimas yra labai svarbūs įmonėms priimant duomenimis pagrįstus sprendimus. Naujausi centralizuotos duomenų architektūros modeliai, tokie kaip „Data Fabric“ ir „Data Mesh“, populiarėja dėl jų gebėjimo pranokti tradicinius metodus.
Duomenų audinys pabrėžia duomenų integravimą, virtualizavimą ir abstrakciją, o „Data Mesh“ daugiausia dėmesio skiria duomenų demokratizavimui, nuosavybei ir produkcijos gamybai. Įmonėms, bandančioms optimizuoti savo duomenų valdymo strategijas, pagerinti duomenų kokybę ir tobulinti sprendimų priėmimo įgūdžius, labai svarbu suprasti šiuos modelius.
Organizacijos, suprasdamos „Data Mesh“ ir „Data Fabric“ skirtumus ir panašumus, gali pasirinkti modelį, kuris geriausiai atitinka jų tikslus ir atsižvelgia į technologinius bei kultūrinius reikalavimus.
Šiame įraše atidžiai apžvelgsime „Data Mesh“ ir „Data Fabric“, taip pat jų skirtumus ir daug daugiau.
Kas yra duomenų tinklelis?
„Data Mesh“ yra pažangiausia duomenų architektūros koncepcija, kuri teikia pirmenybę duomenų demokratizavimui, nuosavybės teisei ir produkcijos kūrimui. „Data Mesh“ duomenys yra matomi kaip produktas, todėl kiekviena komanda yra atsakinga už savo duomenų tikslumą ir naudingumą.
Tikslas – sukurti savitarnos platformą, kuri leistų komandoms pasiekti ir panaudoti reikalingus duomenis nepasikliaujant centralizuotomis komandomis. Savitarnos duomenų platformos suteikia komandoms būdą kontroliuoti ir valdyti savo duomenų išteklius, o tai pagerina duomenų kokybę ir pagreitina naujoves.
Kad komandos galėtų rasti ir pasiekti norimus duomenis visoje įmonėje, duomenų prekyvietės taip pat yra svarbi Data Mesh dalis. „Data Mesh“ leidžia komandoms valdyti ir valdyti savo duomenų turtą demokratizuojant prieigą prie duomenų, padedant įmonėms tapti labiau pagrįsta duomenimis ir lankstesnėmis.
Data Mesh darbas
Domenu pagrįstas dizainas ir mikro paslaugų architektūra yra Data Mesh pagrindas. Pagrindiniai tikslai yra sukurti decentralizuotą duomenų architektūrą ir išardyti duomenų talpyklas.
Kiekviena Data Mesh komanda yra atsakinga už savo duomenų domeną, todėl jie yra tie, kurie kontroliuoja duomenis, duomenų kokybę ir duomenų išvestis. Komandos tvarko ir platina savo duomenis per savitarnos duomenų platformas ir duomenų rinkas. Tai, kad duomenų produktai generuojami kaip API, leidžia kitoms komandoms lengvai juos pasiekti ir naudoti.
Siekiant išlaikyti vienodumą ir kontrolę visoje įmonėje, API valdo viena API valdymo komanda. Duomenų valdymo sistema taip pat yra „Data Mesh“ dalis, kurioje pateikiamos duomenų nuosavybės, duomenų kokybės ir duomenų saugumo taisyklės ir gairės.
Privalumai
- „Data Mesh“ skatina duomenų demokratizavimą, suteikdama komandoms galimybę kontroliuoti ir valdyti savo duomenų išteklius.
- Tai leidžia kiekvienai komandai perimti savo duomenų domeną, o tai padidina duomenų kalibrą.
- Nepriklausomai nuo centralizuotų komandų, ji siūlo savitarnos duomenų platformas, leidžiančias komandoms pasiekti ir naudoti reikalingus duomenis.
- Tai leidžia komandoms eksperimentuoti ir kartoti savo duomenų produktus, o tai pagreitina naujoves.
- Tai pašalina duomenų kaupiklius ir sukuria decentralizuotą duomenų architektūrą, padidindama lankstumą ir judrumą.
- Jį sudaro duomenų rinkos, kurios suteikia komandoms būdą rasti ir pasiekti reikalingus duomenis iš visos įmonės.
- Jis gali patenkinti didėjančius organizacijos duomenų poreikius ir yra keičiamas.
- „Data Mesh“ suteikia duomenų komandoms galimybę kontroliuoti savo duomenis ir pasirinkti.
- Komandos gali lengviau pasiekti ir naudoti reikalingus duomenis dėl „Data Mesh“ API pagrįsto požiūrio į duomenų produktus.
Trūkumai
- Prieš įdiegdama duomenų tinklą, organizacija turi patirti didelių technologinių ir kultūrinių pokyčių.
- Netinkamai prižiūrint, „Data Mesh“ decentralizuotas pobūdis gali sukelti duomenų dubliavimą.
- Jei komandos nėra tinkamai suderintos, duomenų tinklelis gali sukelti prieštaringų duomenų apibrėžimų.
- Dėl decentralizuotos „Data Mesh“ struktūros gali būti sunku valdyti duomenų valdymą ir saugumą visoje įmonėje.
- Palyginti su įprastine centralizuota duomenų struktūros, duomenų tinklelis gali būti sudėtingesnis.
- Jei komandos nėra tinkamai suderintos, duomenų tinklelis gali susiskaidyti.
- „Data Mesh“ įdiegimas gali kainuoti daugiau nei įprastų centralizuotų duomenų sistemų.
Dabar jūs turite turėti aiškų „Data Mesh“ vaizdą. Atėjo laikas pažvelgti į „Data Fabric“, o vėliau – jų panašumus ir skirtumus. Pradėkime.
Taigi, kas yra „Data Fabric“?
„Data Fabric“ yra duomenų architektūra, suteikianti bendrą visų organizacijos duomenų išteklių vaizdą, neatsižvelgiant į tai, kur jie yra. Kurti šią sistemą paskatino šiuolaikinė duomenų aplinka, kurią apibūdina duomenų kiekio, greičio ir įvairovės padidėjimas.
Organizacijos gali lengvai prijungti savo duomenis iš įvairių šaltinių, įskaitant debesies programas, vietines duomenų bazes ir duomenų rinkinius, dėka Data Fabric, kuris siūlo lankstų ir keičiamo dydžio duomenų integravimo sprendimą.
Be to, jis suteikia tam tikrą abstrakcijos laipsnį, dėl kurio duomenys visuotinai pasiekiami nepriklausomai nuo pagrindinės technologijos.
Paskirstyta „Data Fabric“ architektūra leidžia apdoroti ir analizuoti duomenis realiuoju laiku, suteikdama organizacijoms prieigą prie papildomos informacijos ir sprendimų priėmimo pajėgumų. Duomenų privatumas, tikslumas ir atitiktis toliau užtikrinami naudojant duomenų valdymo ir saugos komponentus.
„Data Fabric“ yra nauja technologija, kuri sparčiai populiarėja tarp organizacijų, bandančių pagerinti savo duomenų valdymo praktiką ir įgyti konkurencinį pranašumą.
Duomenų audinio veikimas
„Data Fabric“ veikia pateikdama vieną visų organizacijos duomenų išteklių vaizdą, neatsižvelgiant į tai, kur jie yra. Duomenų integravimas, duomenų abstrakcija ir paskirstytasis skaičiavimas Tam pasiekti naudojami kartu.
Duomenų integravimas apima informacijos iš daugelio šaltinių, įskaitant vietines duomenų bazes, debesies programas ir duomenų ežerus, sujungimą ir vienodą prieigą.
Duomenų manipuliavimas ir prieiga yra įmanoma dėl to, kad sukuriamas abstrakcijos sluoksnis, uždengiantis pagrindinės duomenų architektūros sudėtingumą. Paskirstytoji kompiuterija skirta apdoroti ir analizuoti duomenis realiuoju laiku išsklaidytame skaičiavimo išteklių tinkle.
Dabar įmonės gali greitai gauti įžvalgų iš savo duomenų ir imtis veiksmų. „Data Fabric“ apima duomenų valdymo ir saugos komponentus, taip pat siekiant užtikrinti duomenų privatumą, atitiktį ir kokybę.
„Data Fabric“ yra lankstus ir keičiamo dydžio duomenų valdymo būdas, sukurtas taip, kad atitiktų dabartinę duomenų aplinką.
Privalumai
- Įmonės gali priimti greitesnius ir labiau pagrįstus sprendimus, pagrįstus realaus laiko duomenimis, naudodamos duomenų audinį, kuris gali padidinti duomenų prieinamumą ir prieinamumą.
- Norint valdyti ir analizuoti didžiulį duomenų kiekį, duomenų audinys leidžia sklandžiai integruoti duomenis iš daugelio šaltinių, įskaitant vietinius ir debesies pagrindu veikiančius duomenis.
- Įmonės gali naudoti duomenų audinį, kad sukurtų centralizuotą duomenų valdymo platformą, kuri palengvina duomenų mainus ir bendradarbiavimą realiuoju laiku tarp daugelio komandų ir skyrių.
- Duomenų valdymo ir saugumo galimybės, kurias siūlo duomenų audinys, padeda įmonėms išlaikyti duomenų privatumą ir atitikties teisės aktams.
- Duomenų audinys gali sutaupyti daugiau išlaidų ir dubliuotis, nes pašalinamas duomenų talpyklos, o tai padidins gamybą ir efektyvumą.
- Įmonės gali sukurti vieną tiesos šaltinį naudodamos duomenų audinį, sumažindamos duomenų neatitikimus ir netikslumus, kurie gali atsirasti dėl kelių duomenų šaltinių.
- Įmonės gali išplėsti savo duomenų architektūrą, jei reikia, naudodamos duomenų audinį, sudarydamos sąlygas augti ir plėstis nepakenkiant našumui ar stabilumui.
- Įmonės gali pagerinti duomenų tikslumą ir sumažinti rankinio įsikišimo poreikį automatizuoti duomenų darbo eigas ir procesai naudojant duomenų audinį.
- Įmonės gali naudoti įvairius įrankius ir platformas savo duomenų valdymo ir analizės reikalavimams dėl duomenų struktūros lankstumo integruojant ir analizuojant duomenis.
Trūkumai
- Duomenų struktūros įdiegimo procesas gali būti sudėtingas ir daug laiko reikalaujantis, todėl reikia daug išteklių ir žinių.
- Pradinės duomenų struktūros diegimo išlaidos gali būti didelės, atsižvelgiant į būtinų darbuotojų, programinės įrangos ir aparatinės įrangos kainą sistemai nustatyti ir prižiūrėti.
- Gali prireikti iš esmės pakeisti esamas duomenų valdymo ir analizės procedūras, kad jos atitiktų duomenų struktūrą, o tai gali sutrikdyti įmonės veiklą ir sukelti pasipriešinimą pokyčiams.
- Dėl duomenų struktūros sudėtingumo įmonėms gali tekti išleisti lėšų naudotojų pagalbai ir švietimui, todėl vartotojams gali būti sunku jį priimti ir išmokyti.
- Įmonėms, turinčioms daug duomenų šaltinių ir formatų, gali tekti standartizuoti savo duomenų struktūras, kad galėtų naudoti duomenų audinį, o tai gali būti sudėtinga.
- Duomenų audinys gali neveiksmingai susieti su senomis sistemomis, todėl įmonėms reikia investuoti į naujų sistemų kūrimą arba esamų sistemų atnaujinimą.
- Duomenų audinys gali būti linkęs į saugumo pažeidimus ir susirūpinimą dėl duomenų privatumo, todėl įmonės turi imtis griežtų saugumo priemonių, kad apsaugotų savo duomenis.
- Duomenų struktūra gali būti netinkama visų formų duomenų ar analizės naudojimo atvejais, nes ji gali nepalaikyti visų duomenų formatų ar visų tipų duomenų analizės.
Data Mesh vs Data Fabric
Du nauji šiuolaikinio duomenų valdymo architektūriniai projektai yra duomenų tinklelis ir duomenų audinys. Jų metodai skiriasi, nors abu siekia palengvinti veiksmingą keitimąsi duomenimis ir analizę organizacijoje.
Panašumai
Kad būtų galima lengvai ir efektyviai valdyti milžiniškus duomenų kiekius daugelyje sistemų ir komandų, buvo sukurti du metodai: „Data Mesh“ ir „Data Fabric“. Abu pabrėžia duomenų valdymo ir saugumo vertę išsaugant duomenų privatumą ir atitiktį. Be to, abu dizainai priklauso nuo SOA, kai duomenys klientams pateikiami per API ir laikomi produktu.
Skirtumai
Jų požiūris į duomenų nuosavybę ir valdymą yra pagrindinis skirtumas tarp „Data Mesh“ ir „Data Fabric“.
Atskiros domenų komandos yra atsakingos už savo atitinkamų domenų duomenis „Data Mesh“, kuris decentralizuoja duomenų nuosavybę ir administravimą. Nors ir laikosi bendrų duomenų valdymo ir saugumo taisyklių, kiekviena komanda gali laisvai pasirinkti savo duomenų tvarkymo įrankius ir technologijas.
Centralizuota duomenų valdymo sistema, tokia kaip Data Fabric, saugo visus duomenis vienoje vietoje ir paskiria vieną komandą juos administruoti. Nors šis metodas leidžia nuosekliau administruoti ir analizuoti duomenis, jis gali apriboti skirtingų komandų galimybes naudoti savo pasirinktus įrankius.
Jų požiūris į duomenų integravimą yra dar vienas skirtumas tarp „Data Mesh“ ir „Data Fabric“. API sutarčių, kuriose nurodoma, kaip duomenys turi būti perduodami tarp domenų, rinkinys leidžia integruoti duomenis į „Data Mesh“. Ši strategija užtikrina domenų sąveiką ir leidžia komandoms kurti savo duomenų srautus ir analizės metodus.
Priešingai, „Data Fabric“ taiko labiau centralizuotą duomenų integravimo metodą, iš anksto integruodama duomenis ir padarydama juos pasiekiamus per vieną sąsają.
Nors ši strategija galėtų būti veiksmingesnė, ji gali apriboti komandų galimybes kurti savo unikalius duomenų kanalus.
„Data Mesh“ ir „Data Fabric“ naudoja skirtingus duomenų apdorojimo metodus. Duomenų apdorojimą tvarko „Data Mesh“ domenų komandos ir jos gali laisvai naudoti bet kokius įrankius ir technologijas.
Duomenų apdorojimą dabar tvarko tam skirta komanda, tačiau „Data Fabric“ siūlo labiau centralizuotą metodą. Nors šis metodas galėtų būti sėkmingesnis, komandoms taip pat gali būti sunkiau atlikti savo išskirtinius vertinimus.
Išvada
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Data Fabric“ ir „Data Mesh“ siūlo naujus šiuolaikinio duomenų valdymo metodus, kurių kiekvienas turi konkrečių pranašumų ir trūkumų.
„Data Mesh“ daug dėmesio skiria decentralizuotai duomenų nuosavybei ir administravimui, suteikdama kiekvienai komandai laisvę tvarkyti savo duomenis, laikantis bendrų standartų.
Palyginimui, „Data Fabric“ teikia centralizuotą duomenų valdymo sprendimą su specializuotais darbuotojais, atsakingais už duomenų administravimą ir analizę. Sprendimas tarp šių modelių bus grindžiamas unikaliais kiekvienos įmonės reikalavimais ir tikslais, atsižvelgiant į tokius elementus kaip duomenų kiekis, komandos struktūra ir verslo poreikiai.
Bet kurio plano veiksmingumas galiausiai priklausys nuo to, kaip jis bus įgyvendintas ir įtrauktas į platesnę įmonės duomenų valdymo strategiją.
Palikti atsakymą