Архитектурата на податоци ја прикажува организациската структура и поединечните компоненти на системите за податоци на компанијата.
Ефективната администрација, обработка и архивирање на податоци се од клучно значење за фирмите да донесуваат одлуки водени од податоци. Најактуелните модели на централизирана архитектура на податоци, како што се Data Fabric и Data Mesh, добиваат на популарност како резултат на нивната способност да ги надминат традиционалните методи.
Ткаенина за податоци нагласува интеграција на податоци, виртуелизација и апстракција, додека Data Mesh се фокусира на демократизација на податоци, сопственост и продуктизација. За компаниите кои се обидуваат да ги оптимизираат своите стратегии за управување со податоци, да го подобрат квалитетот на податоците и да ги подобрат вештините за донесување одлуки, разбирањето на овие модели е од клучно значење.
Организациите можат да го изберат моделот кој најдобро им служи на нивните цели и ги зема предвид нивните технолошки и културни барања преку разбирање на разликите и сличностите помеѓу Data Mesh и Data Fabric.
Во овој пост, внимателно ќе ги разгледаме Data Mesh и Data Fabric, како и разликите меѓу нив и многу повеќе.
Што е Data Mesh?
Data Mesh е најсовремен концепт на архитектура на податоци кој дава приоритет на демократизацијата, сопственоста и продуктивноста на податоците. Податоците се гледаат како производ во Data Mesh, затоа секој тим е задолжен за точноста и корисноста на сопствените податоци.
Целта е да се обезбеди платформа за самопослужување која ќе им овозможи на тимовите да пристапат и да ги користат податоците што им се потребни без да се потпираат на централизирани тимови. Платформите за податоци за самопослужување им даваат на тимовите метод за контрола и управување со нивните ресурси со податоци, што го подобрува квалитетот на податоците и ја забрзува иновативноста.
Со цел тимовите да ги пронајдат и пристапат до податоците што ги сакаат од целото претпријатие, пазарите на податоци се исто така витален дел од Data Mesh. Data Mesh им овозможува на тимовите да контролираат и управуваат со нивните средства за податоци истовремено демократизирајќи го пристапот до податоците, помагајќи им на претпријатијата да станат поагилни и водени од податоците.
Работење на Data Mesh
Дизајн управуван од домен и архитектура на микросервис се темелите на Data Mesh. Изградбата на децентрализирана архитектура на податоци и демонтирање на силоси за податоци се главните цели.
Секој тим во Data Mesh е задолжен за својот домен на податоци, затоа тие се оние кои ги контролираат податоците, квалитетот на податоците и излезите на податоците. Тимовите управуваат и ги дистрибуираат своите податоци преку платформи за податоци за самопослужување и пазари на податоци. Фактот дека податочните производи се генерираат како API го олеснува пристапот и користењето на другите тимови.
Со цел да се одржи униформноста и контролата низ целата компанија, API-ите се управувани од еден менаџерски тим на API. Рамката за управување со податоци е исто така дел од Data Mesh и ги наведува правилата и упатствата за сопственост на податоците, квалитетот на податоците и безбедноста на податоците.
Предности
- Data Mesh ја поттикнува демократизацијата на податоците овозможувајќи им на тимовите да ги контролираат и управуваат нивните средства со податоци.
- Тоа му овозможува на секој тим да ја преземе одговорноста за својот домен на податоци, што го зголемува калибарот на податоците.
- Без да зависи од централизирани тимови, тој нуди податочни платформи за самопослужување кои им дозволуваат на тимовите да пристапат и да ги користат податоците што им се потребни.
- Тоа им овозможува на тимовите да експериментираат и повторуваат со нивните производи за податоци, што ја забрзува иновативноста.
- Ги елиминира податочните силоси и воспоставува децентрализирана архитектура на податоци, зголемувајќи ја флексибилноста и агилноста.
- Се состои од пазари на податоци кои им даваат на тимовите метод за наоѓање и пристап до податоците што ги бараат од целата компанија.
- Може да ги поддржи зголемените барања за податоци на организацијата и е скалабилен.
- Податочните тимови се овластени од Data Mesh да преземат контрола врз нивните податоци и да прават избор со нив.
- Тимовите можат полесно да пристапат и да ги користат податоците што им се потребни благодарение на пристапот на Data Mesh заснован на API кон податочните производи.
Недостатоци
- Организацијата мора да претрпи големи технолошки и културни промени пред да ја имплементира Data Mesh.
- Доколку не се одржува соодветно, децентрализираната природа на Data Mesh може да резултира со дуплирање на податоците.
- Ако тимовите не се правилно порамнети, Data Mesh може да резултира со конфликтни дефиниции за податоци.
- Можеби е тешко да се управува со управувањето и безбедноста на податоците низ претпријатието поради децентрализираната структура на Data Mesh.
- Во споредба со конвенционалните централизирани структури на податоци, мрежата на податоци може да биде посложена.
- Ако тимовите не се правилно порамнети, Data Mesh може да се фрагментира.
- Може да чини повеќе да се имплементира Data Mesh отколку конвенционалните централизирани системи за податоци.
Сега, мора да имате јасна слика за Data Mesh. Време е да се погледне во Data Fabric проследено со сличностите и разликите меѓу нив. Да почнеме.
Значи, што е Data Fabric?
Data Fabric е архитектура на податоци која дава единствен приказ на сите податочни средства во една организација, без оглед на тоа каде се сместени. Развојот на овој систем беше мотивиран од модерното опкружување на податоци, кое се дефинира со зголемување на количината, брзината и разновидноста на податоците.
Организациите можат лесно да ги поврзат своите податоци од низа извори, вклучувајќи облак апликации, бази на податоци во просториите и езера на податоци, благодарение на Data Fabric, кој нуди флексибилно и скалабилно решение за интеграција на податоци.
Покрај тоа, тој нуди одреден степен на апстракција што универзално ги прави податоците достапни независни од основната технологија.
Дистрибуираната архитектура на Data Fabric овозможува обработка и анализа на податоци во реално време, обезбедувајќи им на организациите пристап до дополнителни информации и капацитет за одлучување. Приватноста, точноста и усогласеноста на податоците дополнително се обезбедуваат преку неговите компоненти за управување со податоци и безбедност.
Data Fabric е нова технологија која брзо се здобива со популарност меѓу организациите кои се обидуваат да ги подобрат своите практики за управување со податоци и да добијат конкурентна предност.
Работење на податочната ткаенина
Data Fabric функционира така што нуди единствен приказ на сите податоци на организацијата, без оглед на тоа каде се сместени. Интеграција на податоци, апстракција на податоци и дистрибуиран компјутер се користат во тандем за да се постигне ова.
Интеграцијата на податоците подразбира спојување на информации од многу извори, вклучително и бази на податоци во просториите, апликации во облак и езера на податоци, и нивно правење достапни на униформен начин.
Манипулацијата со податоците и пристапот се овозможени со процесот на воспоставување слој на апстракција што ја замаглува сложеноста на основната архитектура на податоци. Дистрибуираните компјутери имаат за цел да обработуваат и анализираат податоци во реално време низ дисперзирана мрежа на компјутерски ресурси.
Бизнисите сега можат брзо да добијат увид од нивните податоци и да преземат акција благодарение на ова. Data Fabric вклучува управување со податоци и безбедносни компоненти, како и со цел да се обезбеди приватност, усогласеност и квалитет на податоците.
Data Fabric е начин за управување со податоци кој е флексибилен и скалабилен и е развиен за да се приспособи на сегашната средина за податоци.
Предности
- Бизнисите можат да прават побрзи и поинформирани избори врз основа на податоци во реално време со користење на податочна ткаенина, што може да ја зголеми достапноста и пристапноста на податоците.
- Со цел да се управуваат и анализираат огромни количини на податоци, податочната ткаенина овозможува беспрекорна интеграција на податоци од многу извори, вклучувајќи податоци во просториите и податоци базирани на облак.
- Бизнисите можат да користат податочна ткаенина за да изградат централизирана платформа за управување со податоци која ја олеснува размената на податоци и соработката во реално време меѓу многу тимови и одделенија.
- Управувањето со податоците и безбедносните способности што ги нуди податочната ткаенина им помагаат на фирмите да ја зачуваат приватноста на податоците и усогласеноста со регулативата.
- Податокот може да заштеди повеќе трошоци и дуплирање на напор со отстранување на силоси за податоци, што ќе го зголеми производството и ефикасноста.
- Бизнисите можат да воспостават единствен извор на вистината користејќи ја структурата на податоци, намалувајќи ги разликите во податоците и неточностите што може да произлезат од неколку извори на податоци.
- Бизнисите можат да ја прошират својата архитектура на податоци по потреба со помош на податочна ткаенина, овозможувајќи раст и проширување без да се загрозат перформансите или стабилноста.
- Бизнисите можат да ја подобрат точноста на податоците и да ја намалат потребата за рачна интервенција со автоматизирање на работните текови на податоци и процеси со употреба на податочна ткаенина.
- Бизнисите можат да користат различни алатки и платформи за нивните барања за управување со податоци и аналитика поради флексибилноста на структурата на податоците во однос на интеграцијата и анализата на податоците.
Недостатоци
- Процесот на поставување на структурата на податоци може да биде тежок и одзема многу време, барајќи значителна посветеност и на ресурсите и на знаењето.
- Почетните трошоци за инсталирање на податочната ткаенина може да бидат значителни, земајќи ја предвид цената на потребниот персонал, софтвер и хардвер за поставување и одржување на системот.
- Постоечките процедури за управување со податоци и аналитика можеби ќе треба значително да се променат за да се приспособат на структурата на податоците, што може да го наруши корпоративното работење и да создаде отпор кон промените.
- Бизнисите можеби ќе треба да трошат на корисничка помош и образование како резултат на сложеноста на структурата на податоци, што може да им отежне на корисниците да ги прифатат и да се обучат.
- Бизнисите со многу извори на податоци и формати можеби ќе треба да ги стандардизираат своите структури на податоци за да користат податочна структура, што може да биде тешко.
- Податочното ткиво може да не се поврзува ефективно со старите системи, што бара корпоративно инвестирање во развој на нов систем или надградба на системот на сегашните системи.
- Податокот може да биде подложен на прекршувања на безбедноста и загриженост за приватноста на податоците, поради што е потребно спроведување на силни безбедносни мерки од страна на претпријатијата за заштита на нивните податоци.
- Податочната ткаенина можеби не е соодветна за сите форми на податоци или случаи на употреба на аналитика бидејќи може да не ги поддржува сите формати на податоци или сите видови на анализа на податоци.
Податочна мрежа против ткаенина за податоци
Два нови архитектонски дизајни за современо управување со податоци се мрежа за податоци и ткаенина за податоци. Тие имаат некои значајни варијации во нивните пристапи, иако и двајцата се стремат да олеснат ефективна размена на податоци и анализа во рамките на една организација.
Сличности
Со цел да се управува со огромни количини на податоци низ многу системи и тимови на скалабилен и ефективен начин, развиени се два пристапа: Data Mesh и Data Fabric. И двете ја нагласуваат вредноста на управувањето со податоците и безбедноста во зачувувањето на приватноста и усогласеноста на податоците. Покрај тоа, двата дизајни зависат од SOA, каде што податоците се доставуваат до клиентите преку API и се сметаат за производ.
Разликите
Нивните пристапи кон сопственоста и управувањето со податоци се главната разлика помеѓу Data Mesh и Data Fabric.
Поединечни тимови за домени се одговорни за податоците во нивните соодветни домени во Data Mesh, што ја децентрализира сопственоста и администрацијата на податоците. Иако се придржува до заеднички сет на правила за управување и безбедност на податоците, секој тим е слободен да избере свои алатки и технологии за управување со своите податоци.
Централизиран систем за управување со податоци, како што е Data Fabric, ги складира сите податоци на едно место и доделува еден тим да ги администрира. Иако овој метод ја прави администрацијата и анализата на податоците поконзистентна, може да ја ограничи способноста на различни тимови да ги користат нивните избрани алатки.
Нивните пристапи за интеграција на податоци се уште една разлика помеѓу Data Mesh и Data Fabric. Збирката на договори за API кои специфицираат како податоците треба да се префрлаат помеѓу домени овозможуваат интеграција на податоци во Data Mesh. Оваа стратегија обезбедува интероперабилност помеѓу домените додека им овозможува на тимовите да дизајнираат свои цевководи за податоци и аналитички методи.
Спротивно на тоа, Data Fabric зазема поцентрализиран пристап кон интеграцијата на податоците, интегрирајќи ги податоците претходно и правејќи ги достапни преку единствен интерфејс.
Иако оваа стратегија би можела да биде поефикасна, може да ја ограничи способноста на тимовите да дизајнираат свои уникатни цевководи за податоци.
Data Mesh и Data Fabric користат различни техники за обработка на податоци. Со обработката на податоците управуваат тимови на домени во Data Mesh и тие се слободни да ги користат алатките и технологиите што сакаат.
Со обработката на податоците сега се занимава посветен тим, но Data Fabric обезбедува поцентрализиран метод. Иако овој пристап би можел да биде поуспешен, исто така може да им отежне на тимовите да преземаат свои карактеристични проценки.
Заклучок
Како заклучок, Data Fabric и Data Mesh обезбедуваат нови методи за современо управување со податоци, секој со специфични предности и недостатоци.
Data Mesh става силен акцент на децентрализираното поседување и администрирање на податоци, давајќи му на секој тим слобода да ракува со сопствените податоци додека следи заеднички сет на стандарди.
За споредба, Data Fabric обезбедува централизирано решение за управување со податоци со специјализиран персонал задолжен за администрација и анализа на податоци. Одлуката помеѓу овие модели ќе се заснова на уникатните барања и цели на секоја фирма, земајќи ги предвид елементите како обемот на податоци, структурата на тимот и деловните барања.
Ефективноста на кој било план на крајот ќе се потпира на тоа колку добро ќе се спроведе во пракса и ќе се вклучи во пошироката стратегија за управување со податоци на компанијата.
Оставете Одговор