Өгөгдлийн архитектур нь байгууллагын бүтэц, өгөгдлийн системийн бие даасан бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг тодорхойлдог.
Мэдээллийг үр дүнтэй удирдах, боловсруулах, архивлах нь пүүсүүдэд өгөгдөлд тулгуурласан шийдвэр гаргахад чухал үүрэгтэй. Data Fabric, Data Mesh гэх мэт хамгийн сүүлийн үеийн төвлөрсөн өгөгдлийн архитектурын загварууд нь уламжлалт аргуудаас давж гарах чадварынхаа үр дүнд түгээмэл болж байна.
Өгөгдлийн даавуу Өгөгдлийн интеграцчлал, виртуалчлал, хийсвэрлэлийг онцолдог бол Data Mesh нь өгөгдлийг ардчилал, өмчлөл, үйлдвэрлэлд чиглүүлдэг. Өгөгдлийн менежментийн стратегиа оновчтой болгох, өгөгдлийн чанарыг сайжруулах, шийдвэр гаргах чадварыг сайжруулахыг оролдож буй компаниудын хувьд эдгээр загварыг ойлгох нь маш чухал юм.
Байгууллагууд Data Mesh болон Data Fabric хоёрын ялгаа, ижил төстэй байдлыг ойлгосноор зорилгодоо хамгийн сайн нийцэх, технологи, соёлын шаардлагад нийцсэн загварыг сонгох боломжтой.
Энэ нийтлэлд бид Data Mesh болон Data Fabric, тэдгээрийн хоорондын ялгаа болон бусад зүйлийг сайтар судлах болно.
Data Mesh гэж юу вэ?
Өгөгдлийн сүлжээ нь өгөгдлийг ардчилал, өмчлөл, үйлдвэрлэлд тэргүүлэх ач холбогдол өгдөг хамгийн сүүлийн үеийн мэдээллийн архитектурын үзэл баримтлал юм. Өгөгдлийг Data Mesh-д бүтээгдэхүүн гэж үздэг тул баг бүр өөрийн мэдээллийн үнэн зөв, ашигтай байдлыг хариуцдаг.
Зорилго нь төвлөрсөн багуудад найдалгүйгээр багуудад шаардлагатай өгөгдөлд хандах, ашиглах боломжийг олгох өөртөө үйлчлэх платформоор хангах явдал юм. Өөртөө үйлчлэх мэдээллийн платформууд нь багууддаа мэдээллийн нөөцөө хянах, удирдах аргыг өгдөг бөгөөд энэ нь өгөгдлийн чанарыг сайжруулж, инновацийг хурдасгадаг.
Багууд аж ахуйн нэгжийн хэмжээнд хүссэн мэдээллээ олж авахын тулд мэдээллийн зах зээл нь Data Mesh-ийн чухал хэсэг юм. Data Mesh нь багийг хянах боломжийг олгодог өгөгдлийн хөрөнгийг удирдах өгөгдлийн хүртээмжийг ардчилахын зэрэгцээ аж ахуйн нэгжүүдэд илүү өгөгдөлд тулгуурласан, уян хатан болоход нь тусалдаг.
Мэдээллийн сүлжээний ажил
Домэйн тулгуурласан дизайн болон бичил үйлчилгээний архитектур нь Data Mesh-ийн үндэс суурь юм. Төвлөрсөн бус өгөгдлийн архитектурыг бий болгох, өгөгдлийн силосыг татан буулгах нь гол зорилго юм.
Data Mesh-ийн баг бүр өөрийн мэдээллийн домайныг хариуцдаг тул өгөгдөл, өгөгдлийн чанар, өгөгдлийн гаралтыг хянадаг. Багууд нь өөртөө үйлчлэх мэдээллийн платформ болон мэдээллийн зах зээлээр дамжуулан мэдээллээ удирдаж, түгээдэг. Өгөгдлийн бүтээгдэхүүнийг API хэлбэрээр бүтээдэг нь бусад багуудад тэдгээрт хандах, ашиглахад хялбар болгодог.
Компанийн хэмжээнд жигд байдал, хяналтыг хадгалахын тулд API-уудыг нэг API удирдлагын баг удирддаг. Өгөгдлийн засаглалын хүрээ нь мөн Data Mesh-ийн нэг хэсэг бөгөөд өгөгдөл эзэмших, өгөгдлийн чанар, мэдээллийн аюулгүй байдлын дүрэм, удирдамжийг тодорхойлсон.
Давуу тал
- Data Mesh нь багууд өөрсдийн өгөгдлийн хөрөнгөө хянах, удирдах боломжийг олгож мэдээллийн ардчиллыг дэмждэг.
- Энэ нь баг бүр өөрийн өгөгдлийн домайныг хариуцах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь мэдээллийн калибрийг нэмэгдүүлдэг.
- Төвлөрсөн багуудаас хамааралгүй, өөртөө үйлчлэх мэдээллийн платформыг санал болгодог бөгөөд энэ нь багуудад шаардлагатай өгөгдөлд хандах, ашиглах боломжийг олгодог.
- Энэ нь багуудад өгөгдлийн бүтээгдэхүүнээ туршиж, давтах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь инновацийг хурдасгадаг.
- Энэ нь өгөгдлийн силосыг арилгаж, төвлөрсөн бус өгөгдлийн архитектурыг бий болгож, уян хатан байдал, уян хатан байдлыг сайжруулдаг.
- Энэ нь өгөгдлийн зах зээлээс бүрддэг бөгөөд багуудад компаний эргэн тойронд шаардлагатай өгөгдлийг хайж олох, хандах боломжийг олгодог.
- Энэ нь байгууллагын өргөжиж буй өгөгдлийн эрэлт хэрэгцээг дэмжиж, өргөжүүлэх боломжтой.
- Өгөгдлийн багууд Data Mesh-ээр дамжуулан мэдээллээ хянах, түүгээр сонголт хийх эрх мэдэлтэй.
- Data Mesh-ийн API-д суурилсан дата бүтээгдэхүүнд суурилсан хандлагын ачаар багууд шаардлагатай өгөгдөлдөө илүү хялбар хандаж, ашиглах боломжтой.
Сул тал
- Байгууллага Data Mesh-ийг хэрэгжүүлэхийн өмнө технологийн болон соёлын томоохон өөрчлөлтийг хийх ёстой.
- Хэрэв зохих ёсоор арчлаагүй бол Data Mesh-ийн төвлөрсөн бус шинж чанар нь өгөгдлийн давхардал үүсгэж болзошгүй.
- Хэрэв багууд зөв уялдаагүй бол Data Mesh өгөгдлийн тодорхойлолтод зөрчилдөж болзошгүй.
- Data Mesh-ийн төвлөрсөн бус бүтэцтэй тул аж ахуйн нэгжийн хэмжээнд өгөгдлийн засаглал, аюулгүй байдлыг удирдахад хэцүү байж магадгүй юм.
- Уламжлалт төвлөрсөнтэй харьцуулахад өгөгдлийн бүтэц, мэдээллийн сүлжээ нь илүү төвөгтэй байж магадгүй.
- Хэрэв багууд зөв тохироогүй бол Data Mesh хуваагдаж болно.
- Мэдээллийн сүлжээг хэрэгжүүлэх нь ердийн төвлөрсөн мэдээллийн системээс илүү үнэтэй байж магадгүй юм.
Одоо та Data Mesh-ийн тодорхой дүр төрхтэй байх ёстой. Data Fabric-ийг судалж, тэдгээрийн хоорондох ижил төстэй болон ялгаатай талуудыг судлах цаг болжээ. Эхэлцгээе.
Тэгвэл Data Fabric гэж юу вэ?
Data Fabric нь байгууллагын доторх бүх өгөгдлийн хөрөнгийг хаана байрлаж байгаагаас үл хамааран нэг талаас харах боломжийг олгодог өгөгдлийн архитектур юм. Энэхүү системийг хөгжүүлэхэд өгөгдлийн хэмжээ, хурд, олон янз байдал нэмэгдсэнээр тодорхойлогддог орчин үеийн мэдээллийн орчин нөлөөлсөн.
Байгууллагууд өгөгдлийн интеграцчлалын уян хатан, өргөтгөх боломжтой шийдлийг санал болгодог Data Fabric-ийн ачаар үүлэн програмууд, дотоод мэдээллийн сан, дата нуур зэрэг олон төрлийн эх сурвалжаас мэдээллээ хялбархан холбох боломжтой.
Түүгээр ч зогсохгүй энэ нь үндсэн технологиос хамааралгүй өгөгдлийг бүх нийтээр хүртээмжтэй болгодог хийсвэрлэлийн түвшинг санал болгодог.
Data Fabric-ийн тархсан архитектур нь бодит цагийн өгөгдөл боловсруулах, дүн шинжилгээ хийх боломжийг олгодог бөгөөд байгууллагууд нэмэлт мэдээлэл авах, шийдвэр гаргах чадавхийг олгодог. Мэдээллийн нууцлал, үнэн зөв, нийцтэй байдлыг мэдээллийн удирдлага, аюулгүй байдлын бүрэлдэхүүн хэсгүүдээр дамжуулан баталгаажуулдаг.
Data Fabric нь өгөгдлийн менежментийн туршлагаа сайжруулж, өрсөлдөх чадвараа олж авахыг хичээж буй байгууллагуудын дунд хурдацтай нэр хүндтэй болж буй шинэ технологи юм.
Data Fabric-ийн ажил
Data Fabric нь байгууллагын бүх өгөгдлийн хөрөнгийг хаана байрлаж байгаагаас үл хамааран нэг дор харах боломжийг олгодог. Өгөгдлийн интеграци, өгөгдлийн хийсвэрлэл, ба тархсан тооцоолол Үүнийг хэрэгжүүлэхийн тулд тэдгээрийг хамтад нь ашигладаг.
Өгөгдлийн интеграцчилал нь дотоод мэдээллийн сан, үүлэн програмууд, дата нуур зэрэг олон эх сурвалжаас авсан мэдээллийг нэгтгэж, тэдгээрийг нэг төрлийн байдлаар ашиглах боломжтой болгодог.
Өгөгдлийн үндсэн архитектурын нарийн төвөгтэй байдлыг далдлах хийсвэрлэлийн давхаргыг бий болгох үйл явцаар өгөгдөл боловсруулах, хандах боломжтой болдог. Тархсан тооцоолол нь тархсан тооцоолох нөөцийн сүлжээгээр бодит цаг хугацаанд өгөгдлийг боловсруулж, дүн шинжилгээ хийх зорилготой.
Бизнесүүд одоо өгөгдлөөсөө хурдан ойлголт авч, үүний ачаар арга хэмжээ авах боломжтой. Data Fabric нь мэдээллийн нууцлал, нийцэл, чанарыг хангах үүднээс өгөгдлийн засаглал, аюулгүй байдлын бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг агуулдаг.
Data Fabric нь уян хатан, өргөтгөх боломжтой өгөгдлийг удирдах арга бөгөөд одоогийн өгөгдлийн орчинд нийцүүлэн хөгжүүлсэн.
Давуу тал
- Бизнесүүд өгөгдлийн хүртээмж, хүртээмжийг нэмэгдүүлэх боломжтой мэдээллийн бүтцийг ашиглан бодит цагийн өгөгдөлд тулгуурлан илүү хурдан бөгөөд илүү мэдээлэлтэй сонголт хийх боломжтой.
- Асар их хэмжээний өгөгдлийг удирдаж, шинжлэхийн тулд өгөгдлийн бүтэц нь олон эх сурвалжаас, түүний дотор газар дээрх болон үүлэн дээр суурилсан өгөгдлийг нэгтгэх боломжийг олгодог.
- Бизнесүүд олон баг, хэлтсүүдийн хооронд бодит цагийн өгөгдөл солилцох, хамтын ажиллагааг хөнгөвчлөх төвлөрсөн мэдээллийн удирдлагын платформыг бий болгохын тулд өгөгдлийн бүтцийг ашиглаж болно.
- Өгөгдлийн бүтэцээс санал болгож буй өгөгдлийн засаглал, аюулгүй байдлын чадавхи нь пүүсүүдэд мэдээллийн нууцлал, зохицуулалтын хэрэгжилтийг хангахад тусалдаг.
- Өгөгдлийн бүтэц нь өгөгдлийн силосыг устгаснаар илүү их зардал, хүчин чармайлтыг хэмнэх боломжтой бөгөөд энэ нь үйлдвэрлэл, үр ашгийг нэмэгдүүлэх болно.
- Бизнесүүд өгөгдлийн бүтцийг ашиглан үнэний нэг эх сурвалжийг бий болгож, хэд хэдэн мэдээллийн эх сурвалжаас үүсэх өгөгдлийн зөрүү, алдааг багасгаж чадна.
- Бизнесүүд шаардлагатай бол өгөгдлийн бүтцийг ашиглан өгөгдлийн бүтэцээ өргөжүүлж, гүйцэтгэл, тогтвортой байдлыг алдагдуулахгүйгээр өсөлт, тэлэх боломжийг олгодог.
- Бизнесүүд өгөгдлийн нарийвчлалыг сайжруулж, гараар хөндлөнгөөс оролцох хэрэгцээг багасгаж чадна өгөгдлийн ажлын урсгалыг автоматжуулах болон өгөгдлийн даавууг ашиглан үйл явц.
- Өгөгдлийн бүтэц нь өгөгдлийн интеграцчлал, дүн шинжилгээ хийх уян хатан байдлаас шалтгаалан бизнесүүд өгөгдлийн менежмент, аналитик шаардлагад олон төрлийн хэрэгсэл, платформ ашиглаж болно.
Сул тал
- Мэдээллийн материалыг байрлуулах үйл явц нь хэцүү бөгөөд цаг хугацаа шаардсан байж болох бөгөөд нөөц, мэдлэгийн аль алинд нь ихээхэн үүрэг хариуцлага шаарддаг.
- Системийг тохируулах, засварлахад шаардлагатай ажилтнууд, программ хангамж, техник хангамжийн үнийг харгалзан үзэхэд өгөгдлийн материалыг суурилуулах анхны зардал ихээхэн байж болно.
- Байгууллагын үйл ажиллагааг тасалдуулж, өөрчлөлтийг эсэргүүцэх чадварыг бий болгохын тулд одоо байгаа өгөгдлийн удирдлага, аналитик процедурыг өгөгдлийн бүтэцтэй нийцүүлэхийн тулд мэдэгдэхүйц өөрчлөх шаардлагатай байж магадгүй юм.
- Өгөгдлийн бүтэц нарийн төвөгтэй байдгаас үүдэн бизнес эрхлэгчид хэрэглэгчийн тусламж, боловсролд зарцуулах шаардлагатай болж магадгүй бөгөөд энэ нь хэрэглэгчдэд үүнийг хүлээн авч, сургалтанд хамрагдахад хүндрэл учруулж болзошгүй юм.
- Олон мэдээллийн эх сурвалж, форматтай бизнесүүд өгөгдлийн бүтцийг ашиглахын тулд өгөгдлийн бүтцийг стандартчилах шаардлагатай бөгөөд энэ нь хэцүү байж болно.
- Өгөгдлийн бүтэц нь хуучин системтэй үр дүнтэй ажиллахгүй байж болзошгүй тул шинэ системийг хөгжүүлэх эсвэл одоогийн системийг шинэчлэхэд корпорацийн хөрөнгө оруулалт шаардлагатай болно.
- Мэдээллийн бүтэц нь аюулгүй байдлын зөрчил, мэдээллийн нууцлалын асуудалд өртөмтгий байж болох тул аж ахуйн нэгжүүд өөрсдийн мэдээллээ хамгаалахын тулд аюулгүй байдлын хүчтэй арга хэмжээ авах шаардлагатай болдог.
- Өгөгдлийн бүтэц нь бүх өгөгдлийн формат эсвэл бүх төрлийн өгөгдлийн шинжилгээг дэмждэггүй тул бүх төрлийн өгөгдөл эсвэл аналитик хэрэглээний тохиолдлуудад тохиромжгүй байж магадгүй юм.
Data Mesh Vs Data Fabric
Орчин үеийн өгөгдлийн менежментэд зориулсан хоёр шинэ архитектурын загвар нь мэдээллийн сүлжээ болон мэдээллийн бүтэц юм. Байгууллага дотроо үр дүнтэй мэдээлэл солилцох, дүн шинжилгээ хийхэд тус дөхөм үзүүлэхийг эрмэлздэг ч гэсэн тэдний арга барилд ихээхэн ялгаатай байдаг.
Үүнтэй төстэй байдал
Олон систем, багуудын асар их хэмжээний өгөгдлийг өргөжүүлэх боломжтой, үр дүнтэй удирдахын тулд Data Mesh болон Data Fabric гэсэн хоёр аргыг боловсруулсан. Мэдээллийн нууцлал, нийцлийг хадгалахад мэдээллийн засаглал, аюулгүй байдлын үнэ цэнийг хоёуланг нь онцолж байна. Түүгээр ч барахгүй хоёр загвар нь SOA-аас хамаардаг бөгөөд өгөгдлийг API-ээр дамжуулан хэрэглэгчдэд хүргэж, бүтээгдэхүүн гэж үздэг.
Ялгаатай байдал
Өгөгдөл эзэмших, удирдахад тэдний хандлага нь Data Mesh болон Data Fabric хоёрын гол ялгаа юм.
Домэйн бие даасан багууд Data Mesh-д тус тусын домайн дахь өгөгдлийг хариуцдаг бөгөөд энэ нь мэдээллийн эзэмшил, удирдлагын төвлөрлийг сааруулдаг. Хэдийгээр өгөгдлийн засаглал, аюулгүй байдлын нийтлэг дүрэм журмыг дагаж мөрддөг ч баг бүр өөрийн өгөгдлийг удирдах хэрэгсэл, технологийг сонгох эрхтэй.
Data Fabric гэх мэт мэдээллийн төвлөрсөн удирдлагын систем нь бүх өгөгдлийг нэг дор хадгалж, түүнийг удирдах нэг багийг томилдог. Хэдийгээр энэ арга нь өгөгдлийн удирдлага, дүн шинжилгээг илүү нийцтэй болгодог ч өөр өөр багуудын өөрсдийн сонгосон хэрэгслийг ашиглах боломжийг хязгаарлаж болзошгүй юм.
Өгөгдлийн интеграцид хандах тэдний хандлага нь Data Mesh болон Data Fabric хоёрын өөр нэг ялгаа юм. Домэйн хооронд өгөгдөл хэрхэн дамжуулахыг тодорхойлсон API гэрээний цуглуулга нь Data Mesh-д өгөгдлийг нэгтгэх боломжийг олгодог. Энэхүү стратеги нь домэйн хоорондын харилцан үйлчлэлийг хангахын зэрэгцээ багууд өөрсдийн өгөгдөл дамжуулах хоолой, аналитик аргуудыг боловсруулах боломжийг олгодог.
Үүний эсрэгээр, Data Fabric нь өгөгдлийг нэгтгэхэд илүү төвлөрсөн хандлагыг авч, өгөгдлийг урьдчилан нэгтгэж, нэг интерфейсээр дамжуулан ашиглах боломжтой болгодог.
Хэдийгээр энэ стратеги нь илүү үр дүнтэй байж болох ч энэ нь багуудын өөрсдийн өвөрмөц өгөгдлийн шугамыг зохион бүтээх чадварыг хязгаарлаж болзошгүй юм.
Data Mesh болон Data Fabric нь өгөгдөл боловсруулахад өөр өөр техник ашигладаг. Мэдээллийн боловсруулалтыг Data Mesh дахь домэйны багууд хариуцдаг бөгөөд тэд хүссэн хэрэгсэл, технологийг чөлөөтэй ашиглах боломжтой.
Өгөгдлийн боловсруулалтыг одоо тусгай баг хариуцаж байгаа боловч Data Fabric нь илүү төвлөрсөн аргыг санал болгодог. Хэдийгээр энэ арга нь илүү амжилттай байж болох ч багууд өөрсдийн өвөрмөц үнэлгээг хийхэд хүндрэл учруулж болзошгүй юм.
Дүгнэлт
Дүгнэж хэлэхэд Data Fabric болон Data Mesh нь орчин үеийн мэдээллийн менежментийн шинэ аргуудыг санал болгодог бөгөөд тус бүр нь тодорхой давуу болон сул талуудтай.
Data Mesh нь өгөгдлийн төвлөрсөн бус эзэмшил, удирдлагад ихээхэн ач холбогдол өгч, баг бүрд нэгдсэн стандартын дагуу өөрийн өгөгдөлтэй ажиллах эрх чөлөөг олгодог.
Үүнтэй харьцуулахад Data Fabric нь мэдээллийн удирдлага, дүн шинжилгээ хариуцсан мэргэшсэн ажилтнуудтай төвлөрсөн мэдээллийн удирдлагын шийдлийг санал болгодог. Эдгээр загваруудын хоорондох шийдвэр нь өгөгдлийн хэмжээ, багийн бүтэц, бизнесийн эрэлт зэрэг элементүүдийг харгалзан пүүс бүрийн өвөрмөц шаардлага, зорилгод тулгуурлана.
Аливаа төлөвлөгөөний үр нөлөө нь эцсийн дүндээ түүнийг хэр сайн хэрэгжүүлж, компанийн өгөгдлийн удирдлагын илүү өргөн стратегид тусгаснаас шалтгаална.
хариу үлдээх