ဒေတာဗိသုကာတစ်ခုသည် ကုမ္ပဏီ၏ဒေတာစနစ်များ၏ အဖွဲ့အစည်းဖွဲ့စည်းပုံနှင့် တစ်ဦးချင်းအစိတ်အပိုင်းများကို အကြမ်းဖျင်းဖော်ပြသည်။
ထိရောက်သောဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှု၊ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် သိမ်းဆည်းခြင်းတို့သည် ဒေတာမောင်းနှင်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် ကုမ္ပဏီများအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ Data Fabric နှင့် Data Mesh ကဲ့သို့သော ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုအများဆုံး ဒေတာဗိသုကာမော်ဒယ်များသည် ၎င်းတို့၏ ရိုးရာနည်းလမ်းများကို ကျော်လွန်နိုင်ခြင်းကြောင့် လူကြိုက်များလာပါသည်။
Data Fabric ဒေတာပေါင်းစည်းမှု၊ အတုအယောင်ဖန်တီးမှုနှင့် abstraction တို့ကို အလေးပေးဖော်ပြသော်လည်း Data Mesh သည် ဒေတာဒီမိုကရက်တစ်အသွင်ကူးပြောင်းမှု၊ ပိုင်ဆိုင်မှုနှင့် ထုတ်လုပ်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်သည်။ ၎င်းတို့၏ ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုဗျူဟာများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်၊ ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်သည့်စွမ်းရည်များကို မြှင့်တင်ရန် ကြိုးစားနေသည့်ကုမ္ပဏီများအတွက်၊ ဤပုံစံများကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ ရည်မှန်းချက်များကို အကောင်းဆုံး ဆောင်ရွက်ပေးမည့် မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်နိုင်ပြီး Data Mesh နှင့် Data Fabric အကြား ကွဲပြားမှုနှင့် တူညီမှုများကို နားလည်ခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ နည်းပညာနှင့် ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်ပါသည်။
ဤပို့စ်တွင်၊ Data Mesh နှင့် Data Fabric နှင့် ၎င်းတို့ကြားရှိ ကွဲပြားမှုနှင့် အခြားများစွာကို အနီးကပ်ကြည့်ရှုပါမည်။
Data Mesh ဆိုတာဘာလဲ။
Data Mesh သည် data democratization၊ ပိုင်ဆိုင်မှုနှင့် ထုတ်လုပ်မှုကို ဦးစားပေးသည့် နောက်ဆုံးပေါ်ဒေတာဗိသုကာအယူအဆတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာကို Data Mesh တွင် ထုတ်ကုန်တစ်ခုအဖြစ် ရှုမြင်သောကြောင့် အဖွဲ့တစ်ခုစီသည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ဒေတာ၏ တိကျမှုနှင့် အသုံးဝင်မှုကို တာဝန်ယူပါသည်။
ရည်မှန်းချက်မှာ ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသောအသင်းများကို အားကိုးခြင်းမရှိဘဲ အသင်းများအား ၎င်းတို့လိုအပ်သည့်ဒေတာကို ရယူသုံးစွဲနိုင်စေမည့် ကိုယ်ပိုင်ဝန်ဆောင်မှုပလက်ဖောင်းတစ်ခု ပံ့ပိုးပေးရန်ဖြစ်သည်။ ကိုယ်ပိုင်ဝန်ဆောင်မှု ဒေတာပလပ်ဖောင်းများသည် အဖွဲ့များအား ၎င်းတို့၏ ဒေတာအရင်းအမြစ်များကို ထိန်းချုပ်ရန်နှင့် စီမံခန့်ခွဲရန် နည်းလမ်းတစ်ခု ပေးစွမ်းပြီး ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးပြီး ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးပါသည်။
အဖွဲ့များသည် လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးမှ သူတို့လိုချင်သော ဒေတာများကို ရှာဖွေပြီး ဝင်ရောက်နိုင်စေရန်အတွက်၊ ဒေတာစျေးကွက်များသည် Data Mesh ၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Data Mesh သည် အဖွဲ့များကို ထိန်းချုပ်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းတို့၏ ဒေတာပိုင်ဆိုင်မှုများကို စီမံခန့်ခွဲပါ။ ဒေတာအသုံးပြုခွင့်ကို ဒီမိုကရေစီအသွင်ကူးပြောင်းနေချိန်တွင်၊ လုပ်ငန်းများကို ပိုမိုဒေတာမောင်းနှင်ပြီး သွက်လက်မြန်ဆန်လာစေရန် ကူညီပေးသည်။
Data Mesh လုပ်ဆောင်ခြင်း။
Domain-driven ဒီဇိုင်းနှင့် microservices ဗိသုကာ Data Mesh ၏အခြေခံများဖြစ်သည်။ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော ဒေတာဗိသုကာတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် ဒေတာဆီလိုများကို ဖျက်သိမ်းခြင်းတို့သည် အဓိကပန်းတိုင်များဖြစ်သည်။
Data Mesh ရှိ အဖွဲ့တစ်ခုစီသည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ဒေတာဒိုမိန်းကို တာဝန်ယူထားသောကြောင့် ၎င်းတို့သည် ဒေတာ၊ ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် ဒေတာထွက်ရှိချက်များကို ထိန်းချုပ်သည့်သူများဖြစ်သည်။ အဖွဲ့များသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာများကို ကိုယ်တိုင်ဝန်ဆောင်မှုဒေတာပလပ်ဖောင်းများနှင့် ဒေတာစျေးကွက်များမှတစ်ဆင့် စီမံခန့်ခွဲပြီး ဖြန့်ဝေပါသည်။ ဒေတာထုတ်ကုန်များကို APIs များအဖြစ် ထုတ်လုပ်ထားခြင်းကြောင့် ၎င်းတို့ကို အခြားအဖွဲ့များက ဝင်ရောက်အသုံးပြုရန် လွယ်ကူစေသည်။
ကုမ္ပဏီတစ်လျှောက်လုံး တူညီမှုနှင့် ထိန်းချုပ်မှုကို ထိန်းသိမ်းရန်အတွက် APIs များကို API စီမံခန့်ခွဲရေးအဖွဲ့တစ်ခုတည်းက စီမံခန့်ခွဲပါသည်။ ဒေတာအုပ်ချုပ်ရေးမူဘောင်သည် Data Mesh ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်ပြီး ဒေတာပိုင်ဆိုင်မှု၊ ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် ဒေတာလုံခြုံရေးအတွက် စည်းမျဉ်းများနှင့် လမ်းညွှန်ချက်များကို အလေးပေးဖော်ပြထားသည်။
အားသာချက်များ
- Data Mesh သည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာပိုင်ဆိုင်မှုများကို ထိန်းချုပ်ရန်နှင့် စီမံခန့်ခွဲရန် အဖွဲ့များကို ဖွင့်ပေးခြင်းဖြင့် ဒေတာများ၏ ဒီမိုကရေစီအသွင်ကူးပြောင်းရေးကို အားပေးပါသည်။
- ၎င်းသည် အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ချင်းစီအတွက် ဒေတာ၏စွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည့် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ဒေတာဒိုမိန်းကို တာဝန်ခံနိုင်စေသည်။
- ဗဟိုဦးစီးအဖွဲ့များအပေါ်မူတည်ခြင်းမရှိဘဲ၊ ၎င်းသည် အသင်းများအား ၎င်းတို့လိုအပ်သောဒေတာကို ဝင်ရောက်အသုံးပြုခွင့်ပေးသည့် ကိုယ်ပိုင်ဝန်ဆောင်မှုဒေတာပလပ်ဖောင်းများကို ပေးဆောင်ပါသည်။
- ၎င်းသည် အဖွဲ့များအား ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည့် ၎င်းတို့၏ ဒေတာထုတ်ကုန်များဖြင့် စမ်းသပ်ရန်နှင့် ထပ်တလဲလဲလုပ်ရန် ခွင့်ပြုသည်။
- ၎င်းသည် ဒေတာ silos များကို ဖယ်ရှားပြီး ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော ဒေတာဗိသုကာကို ထူထောင်ကာ ပျော့ပြောင်းမှုနှင့် သွက်လက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည်။
- ၎င်းတွင် အဖွဲ့များအား ကုမ္ပဏီတစ်ဝိုက်မှ လိုအပ်သည့် ဒေတာများကို ရှာဖွေရန်နှင့် ရယူရန် နည်းလမ်းပေးသည့် ဒေတာစျေးကွက်များ ပါဝင်သည်။
- ၎င်းသည် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ တိုးချဲ့ဒေတာတောင်းဆိုမှုများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပြီး အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
- ဒေတာအဖွဲ့များသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာကို ထိန်းချုပ်ပြီး ၎င်းနှင့်ရွေးချယ်မှုများပြုလုပ်ရန် Data Mesh မှ အခွင့်အာဏာပေးထားသည်။
- ဒေတာထုတ်ကုန်များအတွက် Data Mesh ၏ API အခြေပြုချဉ်းကပ်မှုဖြင့် အဖွဲ့များသည် ၎င်းတို့လိုအပ်သောဒေတာကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
အားနည်းချက်များ
- အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုသည် Data Mesh ကို အကောင်အထည်မဖော်မီ ကြီးမားသောနည်းပညာနှင့် ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာပြောင်းလဲမှုများကို ခံယူရမည်ဖြစ်သည်။
- သင့်လျော်စွာ မထိန်းသိမ်းပါက၊ Data Mesh ၏ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှု ကင်းရှင်းသော သဘောသဘာဝသည် ဒေတာ ထပ်ပွားခြင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
- အဖွဲ့များကို မှန်ကန်စွာ ချိန်ညှိမထားပါက Data Mesh သည် ကွဲလွဲနေသော ဒေတာ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
- Data Mesh ၏ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှု လျှော့ချထားသော ဖွဲ့စည်းပုံကြောင့် လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးတွင် ဒေတာအုပ်ချုပ်မှုနှင့် လုံခြုံရေးကို စီမံခန့်ခွဲရန် ခက်ခဲနိုင်သည်။
- သမားရိုးကျ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ပါ။ ဒေတာအဆောက်အဦများ၊ data mesh သည် ပိုရှုပ်ထွေးနိုင်သည်။
- အဖွဲ့များကို မှန်ကန်စွာ ချိန်ညှိမထားပါက Data Mesh သည် အပိုင်းပိုင်းကွဲသွားနိုင်သည်။
- သမားရိုးကျ ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော ဒေတာစနစ်များထက် Data Mesh ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ပိုမိုကုန်ကျနိုင်သည်။
ယခု၊ သင်သည် Data Mesh ၏ ရှင်းလင်းပြတ်သားသော ပုံရှိရပါမည်။ ၎င်းတို့ကြားရှိ တူညီမှုများနှင့် ကွဲပြားမှုများနောက်တွင် Data Fabric ကို လေ့လာရန် အချိန်ရောက်ပြီဖြစ်သည်။ စလိုက်ရအောင်။
ဒါဆို Data Fabric ဆိုတာဘာလဲ။
Data Fabric သည် မည်သည့်နေရာတွင် ထားရှိသည်ဖြစ်စေ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအတွင်းရှိ ဒေတာပိုင်ဆိုင်မှုအားလုံးကို တစ်ခုတည်းသော မြင်ကွင်းတစ်ခုပေးသည့် ဒေတာဗိသုကာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤစနစ်၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ဒေတာပမာဏ၊ အလျင်နှင့် မတူကွဲပြားမှု တိုးလာခြင်းကြောင့် သတ်မှတ်သည့် ခေတ်မီဒေတာပတ်၀န်းကျင်ကြောင့် လှုံ့ဆော်ခံခဲ့ရပါသည်။
အဖွဲ့အစည်းများသည် ဒေတာပေါင်းစည်းမှုအတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး အရွယ်အစားကြီးနိုင်သည့်ဖြေရှင်းချက်ကို ပေးဆောင်သည့် Data Fabric ကြောင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် cloud အက်ပ်များ၊ ပရဝုဏ်အတွင်းဒေတာဘေ့စ်များနှင့် ဒေတာအိုင်များအပါအဝင် အရင်းအမြစ်များစွာမှ ၎င်းတို့၏ဒေတာကို အလွယ်တကူချိတ်ဆက်နိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် အရင်းခံနည်းပညာနှင့်မကင်းသော အချက်အလက်များကို တစ်ကမ္ဘာလုံးအတိုင်းအတာဖြင့် လက်လှမ်းမီနိုင်စေသည့် စိတ်ကူးစိတ်သန်းကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
Data Fabric ၏ ဖြန့်ဝေထားသော ဗိသုကာလက်ရာသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ကို ခွင့်ပြုပေးကာ အဖွဲ့အစည်းများအား အပိုဆောင်းအချက်အလက်များနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်မှုတို့ကို ရယူအသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အချက်အလက်များ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ၊ တိကျမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေမှုတို့ကို ၎င်း၏ဒေတာအုပ်ချုပ်မှုနှင့် လုံခြုံရေးဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများမှတစ်ဆင့် ပိုမိုအာမခံပါသည်။
Data Fabric သည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှု အလေ့အကျင့်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်နှင့် ပြိုင်ဆိုင်မှုအသာစီးရရှိရန် ကြိုးစားနေသည့် အဖွဲ့အစည်းများအကြား လျင်မြန်စွာ ရေပန်းစားလာသည့် နည်းပညာအသစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
Data Fabric ၏လုပ်ဆောင်မှု
Data Fabric သည် မည်သည့်နေရာတွင် ထားရှိသည်ဖြစ်စေ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ ဒေတာပိုင်ဆိုင်မှုအားလုံး၏ တစ်ခုတည်းသောအမြင်ကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဒေတာပေါင်းစည်းမှု၊ ဒေတာ abstraction နှင့် ဖြန့်ဝေသည့်ကွန်ပျူတာ အဲဒါကို ပြီးမြောက်အောင် တွဲသုံးတယ်။
ဒေတာပေါင်းစည်းမှုတွင် ပရဝုဏ်အတွင်း ဒေတာဘေ့စ်များ၊ cloud အက်ပ်များနှင့် ဒေတာအိုင်များ အပါအဝင် အရင်းအမြစ်များစွာမှ အချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်ပြီး ၎င်းကို တစ်ပြေးညီ အသုံးပြုနိုင်အောင် ပြုလုပ်ပေးသည်။
အရင်းခံဒေတာဗိသုကာ၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို ဖုံးကွယ်ထားသည့် abstraction အလွှာတစ်ခုကို တည်ထောင်ခြင်းဖြင့် ဒေတာကို ခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် ရယူသုံးစွဲခြင်းတို့ကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။ Distributed computing သည် ပြန့်ကျဲနေသော ကွန်ပြူတာ အရင်းအမြစ်များ ကွန်ရက်တစ်ခုအတွင်း ဒေတာများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။
ယခုအခါ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာများမှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို လျင်မြန်စွာရရှိနိုင်ပြီး ၎င်းကိုကျေးဇူးတင်၍ အရေးယူဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။ Data Fabric တွင် data privacy၊
Data Fabric သည် လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး အရွယ်တင်နိုင်သော ဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး လက်ရှိဒေတာပတ်၀န်းကျင်ကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်အတွက် တီထွင်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။
အားသာချက်များ
- ဒေတာရရှိနိုင်မှုနှင့် ဝင်ရောက်နိုင်မှုတို့ကို တိုးမြှင့်ပေးနိုင်သည့် ဒေတာအထည်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး သတင်းအချက်အလက်ရွေးချယ်မှုများကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။
- များပြားလှသော ဒေတာပမာဏကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက်၊ ဒေတာအထည်သည် ပရဝုဏ်အတွင်းနှင့် cloud-based data အပါအဝင် အရင်းအမြစ်များစွာမှ ဒေတာများကို ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။
- လုပ်ငန်းများသည် အဖွဲ့များနှင့် ဌာနများစွာအကြား အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာဖလှယ်မှုနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုရှိသော ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုပလပ်ဖောင်းကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် ဒေတာအထည်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
- ဒေတာ စီမံအုပ်ချုပ်မှု နှင့် လုံခြုံရေး စွမ်းရည်များသည် ဒေတာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ နှင့် စည်းမျဉ်း စည်းကမ်း လိုက်နာမှု ကို ထိန်းကျောင်းရာတွင် ကုမ္ပဏီများကို ကူညီပေးပါသည်။
- ဒေတာအထည်သည် ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးမည့် ဒေတာဆီလိုများကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် ထပ်တူထပ်မျှအားကို သက်သာစေနိုင်သည်။
- စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ဒေတာအထည်အလိပ်ကို အသုံးပြု၍ အမှန်တရား၏အရင်းအမြစ်တစ်ခုတည်းကို ထူထောင်နိုင်ပြီး ဒေတာကွဲလွဲမှုနှင့် ဒေတာအရင်းအမြစ်များစွာမှ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် ဒေတာကွဲလွဲမှုများနှင့် မှားယွင်းမှုများကို လျှော့ချနိုင်သည်။
- လုပ်ငန်းများသည် စွမ်းဆောင်ရည် သို့မဟုတ် တည်ငြိမ်မှုကို အလျှော့မပေးဘဲ တိုးတက်မှုနှင့် ချဲ့ထွင်မှုတို့ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ ဒေတာဗိသုကာကို လိုအပ်သလို ချဲ့ထွင်နိုင်သည်။
- စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ဒေတာတိကျမှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး လူကိုယ်တိုင်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုပြုလုပ်ရန် လိုအပ်မှုကို လျှော့ချနိုင်သည်။ ဒေတာအလုပ်အသွားအလာများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးသည်။ ဒေတာထည်ကို အသုံးပြုမှုနှင့်အတူ လုပ်ငန်းစဉ်များ။
- ဒေတာပေါင်းစပ်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ သတ်မှတ်ချက်များတွင် ဒေတာအထည်၏ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ကြောင့် လုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလိုအပ်ချက်များအတွက် ကိရိယာများနှင့် ပလက်ဖောင်းအမျိုးမျိုးကို အသုံးချနိုင်သည်။
အားနည်းချက်များ
- အရင်းအမြစ်များနှင့် အသိပညာ နှစ်ခုစလုံးတွင် ကြီးမားသော ကတိကဝတ်များ လိုအပ်ပြီး ဒေတာအထည်ကို ထည့်သွင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ခက်ခဲပြီး အချိန်ကုန်နိုင်ပါသည်။
- ဒေတာအထည်ကို တပ်ဆင်ခြင်း၏ ကနဦးကုန်ကျစရိတ်သည် စနစ်ထည့်သွင်းရန်နှင့် ထိန်းသိမ်းရန်အတွက် လိုအပ်သော ဝန်ထမ်းအဖွဲ့ဝင်များ၊ ဆော့ဖ်ဝဲနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲများ၏ စျေးနှုန်းကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် သိသာထင်ရှားပါသည်။
- လက်ရှိဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများသည် ကော်ပိုရိတ်လုပ်ငန်းများကို အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေနိုင်ပြီး ပြောင်းလဲမှုကို ခံနိုင်ရည်ရှိစေမည့် ဒေတာအထည်များကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်အတွက် သိသိသာသာ ပြောင်းလဲရန် လိုအပ်ပါသည်။
- ဒေတာအထည်၏ ရှုပ်ထွေးမှုကြောင့် သုံးစွဲသူများ၏ အကူအညီနှင့် ပညာရေးအတွက် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများက အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပြီး ၎င်းကို အသုံးပြုသူများ လက်ခံပြီး လေ့ကျင့်ရန် ခက်ခဲစေနိုင်သည်။
- ဒေတာရင်းမြစ်များနှင့် ဖော်မတ်များစွာရှိသည့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ဒေတာထည်ကို အသုံးပြုရန်အတွက် ခက်ခဲနိုင်သည့်အတွက် ၎င်းတို့၏ ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများကို စံသတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
- ဒေတာအထည်သည် အမွေအနှစ်စနစ်များနှင့် ထိရောက်စွာ ချိတ်ဆက်နိုင်မည်မဟုတ်ပါ၊ စနစ်သစ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု သို့မဟုတ် လက်ရှိစနစ်များ၏ စနစ်အဆင့်မြှင့်တင်မှုတွင် ကော်ပိုရိတ်ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှု လိုအပ်ပါသည်။
- ဒေတာအထည်သည် လုံခြုံရေးချိုးဖောက်မှုများနှင့် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများ ဖြစ်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ဒေတာကို ကာကွယ်ရန်အတွက် လုပ်ငန်းများ၏ ခိုင်မာသောလုံခြုံရေးအစီအမံများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
- ဒေတာပုံစံများအားလုံး သို့မဟုတ် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအမျိုးအစားအားလုံးကို မပံ့ပိုးနိုင်သောကြောင့် ဒေတာအထည်သည် ဒေတာပုံစံများအားလုံး သို့မဟုတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် သင့်လျော်မည်မဟုတ်ပေ။
Data Mesh Vs Data Fabric
ခေတ်ပြိုင်ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် ဗိသုကာဒီဇိုင်းအသစ်နှစ်ခုမှာ ဒေတာ mesh နှင့် data fabric တို့ဖြစ်သည်။ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအတွင်း ထိရောက်သောဒေတာဖလှယ်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတို့ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ကြိုးပမ်းသော်လည်း ၎င်းတို့တွင် ၎င်းတို့၏ချဉ်းကပ်ပုံများတွင် သိသာထင်ရှားသောပြောင်းလဲမှုအချို့ရှိသည်။
တူညီ
စနစ်များစွာနှင့် အဖွဲ့များတစ်လျှောက် များပြားလှသော ဒေတာပမာဏကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ထိရောက်သောနည်းလမ်းဖြင့် စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် ချဉ်းကပ်မှုနှစ်ခုကို တီထွင်ခဲ့သည်- Data Mesh နှင့် Data Fabric။ နှစ်ခုစလုံးသည် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လိုက်လျောညီထွေမှုတို့ကို ထိန်းသိမ်းရာတွင် ဒေတာအုပ်ချုပ်မှုနှင့် လုံခြုံရေးတန်ဖိုးကို အလေးပေးသည်။ ထို့အပြင်၊ ဒီဇိုင်းနှစ်ခုစလုံးသည် APIs များမှတစ်ဆင့် သုံးစွဲသူများထံ ဒေတာပေးပို့ပြီး ထုတ်ကုန်တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်သည့် SOA ပေါ်တွင် မူတည်သည်။
ကွာခြားချက်များ
ဒေတာပိုင်ဆိုင်မှုနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် ၎င်းတို့၏ချဉ်းကပ်ပုံများသည် Data Mesh နှင့် Data Fabric အကြား အဓိကခြားနားချက်ဖြစ်သည်။
တစ်ဦးချင်းဒိုမိန်းအဖွဲ့များသည် ဒေတာပိုင်ဆိုင်မှုနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျော့ချပေးသည့် Data Mesh ရှိ ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာဒိုမိန်းများတွင် ဒေတာများကို တာဝန်ယူပါသည်။ ဒေတာအုပ်ချုပ်မှုနှင့် လုံခြုံရေးအတွက် မျှဝေထားသော စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာသော်လည်း အဖွဲ့တစ်ခုစီသည် ၎င်း၏ဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများကို လွတ်လပ်စွာ ရွေးချယ်နိုင်သည်။
Data Fabric ကဲ့သို့သော ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုရှိသော ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်သည် ဒေတာအားလုံးကို တစ်နေရာတည်းတွင် သိမ်းဆည်းထားပြီး ၎င်းကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ကို တာဝန်ပေးသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ကို ပိုမိုတစ်သမတ်တည်းဖြစ်စေသော်လည်း၊ ၎င်းသည် မတူညီသောအဖွဲ့များ၏ ကိုယ်ပိုင်ရွေးချယ်ထားသောကိရိယာများကို အသုံးပြုရန် စွမ်းရည်ကို ကန့်သတ်နိုင်သည်။
ဒေတာပေါင်းစည်းခြင်းအတွက် ၎င်းတို့၏ချဉ်းကပ်ပုံများသည် Data Mesh နှင့် Data Fabric အကြား အခြားခြားနားချက်ဖြစ်သည်။ Data Mesh တွင် ဒေတာပေါင်းစည်းမှုကို ဒိုမိန်းများအကြား ဒေတာ မည်ကဲ့သို့ လွှဲပြောင်းသင့်သည်ကို သတ်မှတ်သည့် API စာချုပ်များ စုစည်းမှု။ အဖွဲ့များအား ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ဒေတာပိုက်လိုင်းများနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်းများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ခွင့်ပြုချိန်တွင် ဤဗျူဟာသည် ဒိုမိန်းများအကြား အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို သေချာစေသည်။
ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနှင့်၊ Data Fabric သည် ဒေတာပေါင်းစည်းမှုတွင် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုရှိသော ချဉ်းကပ်မှု၊ ဒေတာကို ကြိုတင်ပေါင်းစပ်ပြီး တစ်ခုတည်းသော အင်တာဖေ့စ်မှတစ်ဆင့် ဝင်ရောက်နိုင်စေရန် လုပ်ဆောင်သည်။
ဤနည်းဗျူဟာသည် ပိုမိုထိရောက်နိုင်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် အဖွဲ့များ၏ ကိုယ်ပိုင်ဒေတာပိုက်လိုင်းများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန် အဖွဲ့များ၏စွမ်းရည်ကို ကန့်သတ်ထားနိုင်သည်။
Data Mesh နှင့် Data Fabric သည် data processing အတွက် ထူးခြားသော နည်းပညာများကို အသုံးပြုသည်။ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းကို Data Mesh ရှိ ဒိုမိန်းအဖွဲ့များက ကိုင်တွယ်ပြီး ၎င်းတို့အလိုရှိသော မည်သည့်ကိရိယာနှင့် နည်းပညာများကိုမဆို အခမဲ့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
Data processing ကို ယခုအခါ သီးခြားအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့က ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်နေသော်လည်း Data Fabric သည် ပိုမိုဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုရှိသော နည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ပိုမိုအောင်မြင်နိုင်သော်လည်း၊ အသင်းများသည် ၎င်းတို့၏ထူးခြားသော အကဲဖြတ်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန် ပိုမိုခက်ခဲစေနိုင်သည်။
ကောက်ချက်
နိဂုံးချုပ်အနေဖြင့် Data Fabric နှင့် Data Mesh နှစ်ခုစလုံးသည် တိကျသော အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ အသီးသီးရှိကြပြီး ခေတ်ပြိုင်ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် ဆန်းသစ်သောနည်းလမ်းများကို ပေးဆောင်ပါသည်။
Data Mesh သည် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှု လျှော့ချထားသော ပိုင်ဆိုင်မှုနှင့် ဒေတာ စီမံခန့်ခွဲခြင်းအပေါ် အလေးအနက်ထားကာ အဖွဲ့တစ်ခုစီအား မျှဝေထားသော စံနှုန်းများကို လိုက်နာစဉ်တွင် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်ဒေတာကို လွတ်လပ်စွာ ကိုင်တွယ်ခွင့် ပေးပါသည်။
Data Fabric သည် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတာဝန်ခံ အထူးပြုဝန်ထမ်းများဖြင့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုဖြေရှင်းချက်ကို ပေးပါသည်။ ဤပုံစံများအကြား ဆုံးဖြတ်ချက်သည် ဒေတာပမာဏ၊ အဖွဲ့ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များကဲ့သို့သော အစိတ်အပိုင်းများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားကာ ကုမ္ပဏီတစ်ခုစီ၏ ထူးခြားသောလိုအပ်ချက်များနှင့် ရည်မှန်းချက်များအပေါ် အခြေခံမည်ဖြစ်သည်။
မည်သည့် အစီအစဉ်၏ ထိရောက်မှု သည် နောက်ဆုံးတွင် ၎င်းအား မည်မျှ ကောင်းစွာ လက်တွေ့ အကောင်အထည်ဖော်ပြီး ကုမ္ပဏီ၏ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ဒေတာ စီမံခန့်ခွဲမှု ဗျူဟာတွင် ထည့်သွင်းမည် ဆိုသည့်အပေါ် မူတည်ပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave