विषयसूची[लुकाउनुहोस्][देखाउनु]
डाटा आर्किटेक्चरले संगठनात्मक संरचना र कम्पनीको डाटा प्रणालीहरूको व्यक्तिगत कम्पोनेन्टहरूलाई रूपरेखा दिन्छ।
प्रभावकारी डाटा प्रशासन, प्रशोधन, र अभिलेखन फर्महरूको लागि डाटा-संचालित निर्णयहरू गर्न महत्त्वपूर्ण छ। सबैभन्दा हालको केन्द्रीकृत डाटा आर्किटेक्चर मोडेलहरू, जस्तै डाटा फेब्रिक र डाटा मेसहरू परम्परागत विधिहरूलाई पार गर्ने क्षमताको परिणाम स्वरूप लोकप्रियता प्राप्त गर्दैछन्।
डाटा कपडा डाटा एकीकरण, भर्चुअलाइजेशन, र एब्स्ट्र्याक्शनलाई जोड दिन्छ जबकि डाटा मेषले डाटा प्रजातान्त्रिककरण, स्वामित्व, र उत्पादनमा ध्यान केन्द्रित गर्दछ। आफ्नो डेटा व्यवस्थापन रणनीतिहरू अनुकूलन गर्न खोज्ने कम्पनीहरूका लागि, डाटाको गुणस्तर बढाउन, र निर्णय गर्ने क्षमताहरू सुधार गर्न, यी मोडेलहरू बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ।
सङ्गठनहरूले डाटा मेस र डाटा फेब्रिक बीचको भिन्नता र समानताहरू बुझेर आफ्ना उद्देश्यहरू पूरा गर्ने र उनीहरूको प्राविधिक र सांस्कृतिक आवश्यकताहरूलाई ध्यानमा राख्ने मोडेल चयन गर्न सक्छन्।
यस पोष्टमा, हामी डाटा मेस र डाटा कपडा, साथै तिनीहरू बीचको भिन्नता र धेरै कुराहरू नजिकबाट हेर्नेछौं।
डाटा जाल के हो?
डाटा मेस एक अत्याधुनिक डाटा आर्किटेक्चर अवधारणा हो जसले डाटा लोकतन्त्रीकरण, स्वामित्व, र उत्पादनलाई प्राथमिकता दिन्छ। डाटा मेसमा डाटालाई उत्पादनको रूपमा हेरिन्छ, त्यसैले प्रत्येक टोली आफ्नै डाटाको शुद्धता र उपयोगिताको प्रभारी हुन्छ।
लक्ष्य भनेको एक सेल्फ-सर्भिस प्लेटफर्म प्रदान गर्नु हो जसले टोलीहरूलाई केन्द्रीकृत टोलीहरूमा भर पर नगरी उनीहरूलाई आवश्यक पर्ने डाटा पहुँच गर्न र प्रयोग गर्न सक्षम बनाउँदछ। सेल्फ-सर्भिस डेटा प्लेटफर्महरूले टोलीहरूलाई तिनीहरूको डेटा स्रोतहरू नियन्त्रण र व्यवस्थापन गर्ने तरिका दिन्छ, जसले डेटा गुणस्तर सुधार गर्दछ र नवीनतालाई गति दिन्छ।
टोलीहरूले उद्यमभरिबाट चाहेको डेटा फेला पार्न र पहुँच गर्नको लागि, डाटा मार्केटप्लेसहरू पनि डाटा मेसको महत्त्वपूर्ण भाग हुन्। डाटा मेषले टोलीहरूलाई नियन्त्रण गर्न सक्षम बनाउँछ र तिनीहरूको डाटा सम्पत्ति व्यवस्थापन डाटामा पहुँच प्रजातन्त्रीकरण गर्दा, उद्यमहरूलाई थप डाटा-संचालित र चुस्त बन्न मद्दत गर्दै।
डाटा जाल को काम
डोमेन-संचालित डिजाइन र microservices वास्तुकला डाटा मेष को जग हो। विकेन्द्रीकृत डाटा आर्किटेक्चर निर्माण गर्ने र डाटा साइलोलाई भत्काउने मुख्य लक्ष्यहरू हुन्।
Data Mesh मा प्रत्येक टोली आफ्नै डाटा डोमेनको प्रभारी छ, त्यसैले तिनीहरू डेटा, डाटा गुणस्तर, र डाटा आउटपुटहरू नियन्त्रण गर्ने व्यक्ति हुन्। टोलीहरूले सेल्फ-सर्भिस डाटा प्लेटफर्महरू र डाटा बजारहरू मार्फत तिनीहरूको डाटा व्यवस्थापन र वितरण गर्दछ। डाटा उत्पादनहरू API को रूपमा उत्पन्न भएको तथ्यले अन्य टोलीहरूलाई पहुँच गर्न र प्रयोग गर्न सजिलो बनाउँछ।
कम्पनी भर एकरूपता र नियन्त्रण कायम राख्नको लागि, एपीआईहरू एउटै एपीआई व्यवस्थापन टोलीद्वारा व्यवस्थित गरिन्छ। डाटा गभर्नेन्स ढाँचा पनि डाटा मेसको अंश हो, र यसले डाटा स्वामित्व, डाटा गुणस्तर, र डाटा सुरक्षाका लागि नियम र दिशानिर्देशहरूलाई रूपरेखा दिन्छ।
फाइदा
- डाटा मेषले टोलीहरूलाई उनीहरूको डाटा सम्पत्तिहरू नियन्त्रण र व्यवस्थापन गर्न सक्षम गरेर डाटाको प्रजातान्त्रिकीकरणलाई प्रोत्साहित गर्दछ।
- यसले प्रत्येक टोलीलाई आफ्नै डाटा डोमेनको चार्ज लिन सम्भव बनाउँछ, जसले डाटाको क्यालिबर बढाउँछ।
- केन्द्रीकृत टोलीहरूमा निर्भर नगरी, यसले सेल्फ-सर्भिस डाटा प्लेटफर्महरू प्रदान गर्दछ जसले टोलीहरूलाई उनीहरूलाई आवश्यक पर्ने डाटा पहुँच र प्रयोग गर्न दिन्छ।
- यसले टोलीहरूलाई उनीहरूको डेटा उत्पादनहरू प्रयोग गर्न र पुनरावृत्ति गर्न अनुमति दिन्छ, जसले नवीनतालाई गति दिन्छ।
- यसले डाटा साइलोलाई हटाउँछ र लचिलोपन र चपलता बढाउँदै विकेन्द्रीकृत डाटा आर्किटेक्चर स्थापना गर्दछ।
- यसले डेटा बजारहरू समावेश गर्दछ जसले टोलीहरूलाई उनीहरूलाई कम्पनीको वरिपरिबाट आवश्यक पर्ने डाटा फेला पार्न र पहुँच गर्ने तरिका दिन्छ।
- यसले संगठनको विस्तारित डेटा मागहरूलाई समर्थन गर्न सक्छ र मापनयोग्य छ।
- डाटा टोलीहरूलाई डाटा मेसद्वारा तिनीहरूको डाटा नियन्त्रण गर्न र त्यसबाट छनौटहरू गर्न अधिकार दिइएको छ।
- टोलीहरूले अझ सजिलैसँग पहुँच गर्न सक्छन् र डेटा उत्पादनहरूमा डाटा मेसको API-आधारित दृष्टिकोणको लागि उनीहरूलाई आवश्यक पर्ने डाटा प्रयोग गर्न सक्छन्।
बेफाइदा
- डाटा मेस लागू गर्नु अघि संगठनले प्रमुख प्राविधिक र सांस्कृतिक परिवर्तनहरू पार गर्नुपर्छ।
- यदि उचित रूपमा मर्मत गरिएन भने, डाटा जालको विकेन्द्रीकृत प्रकृतिले डाटाको नक्कल हुन सक्छ।
- यदि टोलीहरू सही रूपमा पङ्क्तिबद्ध छैनन् भने, डेटा मेषले विरोधाभासी डेटा परिभाषाहरू निम्त्याउन सक्छ।
- डाटा मेसको विकेन्द्रीकृत संरचनाको कारणले गर्दा उद्यमभरि डाटा प्रशासन र सुरक्षा व्यवस्थापन गर्न गाह्रो हुन सक्छ।
- परम्परागत केन्द्रीकृत तुलना डाटा संरचनाहरू, डाटा जाल थप जटिल हुन सक्छ।
- यदि टोलीहरू राम्ररी पङ्क्तिबद्ध छैनन् भने, डाटा जाल खण्डित हुन सक्छ।
- यो परम्परागत केन्द्रीकृत डाटा प्रणाली भन्दा डाटा जाल लागू गर्न धेरै खर्च हुन सक्छ।
अब, तपाईंसँग डाटा मेसको स्पष्ट तस्बिर हुनुपर्दछ। यो डेटा कपडामा हेर्ने समय हो र तिनीहरू बीचको समानता र भिन्नताहरू पछि। सुरु गरौं।
त्यसोभए, डाटा कपडा के हो?
Data Fabric एक डाटा आर्किटेक्चर हो जसले संगठन भित्रका सबै डाटा सम्पत्तिहरूको एकल दृश्य दिन्छ, तिनीहरू जहाँ भए पनि। यस प्रणालीको विकास आधुनिक डाटा वातावरणबाट प्रेरित थियो, जुन डाटाको मात्रा, वेग र विविधतामा वृद्धिद्वारा परिभाषित गरिएको छ।
सङ्गठनहरूले क्लाउड एपहरू, अन-प्रिमाइसेस डाटाबेसहरू, र डाटा लेकहरू लगायतका स्रोतहरूको दायराबाट सजिलैसँग आफ्नो डाटा जडान गर्न सक्छन्, डाटा फेब्रिकलाई धन्यवाद, जसले डाटा एकीकरणको लागि लचिलो र स्केलेबल समाधान प्रदान गर्दछ।
यसबाहेक, यसले अमूर्तताको डिग्री प्रदान गर्दछ जसले सार्वभौमिक रूपमा डाटा पहुँचयोग्य बनाउँछ अन्तर्निहित प्रविधिबाट स्वतन्त्र।
डाटा फेब्रिकको वितरित वास्तुकलाले वास्तविक-समय डाटा प्रशोधन र विश्लेषणलाई अनुमति दिन्छ, संगठनहरूलाई थप जानकारी र निर्णय गर्ने क्षमतामा पहुँच प्रदान गर्दछ। डेटाको गोपनीयता, शुद्धता र अनुपालनलाई यसको डेटा प्रशासन र सुरक्षा घटकहरू मार्फत थप सुनिश्चित गरिएको छ।
Data Fabric एउटा नयाँ प्रविधि हो जसले आफ्नो डाटा व्यवस्थापन अभ्यासलाई अझ राम्रो बनाउन र प्रतिस्पर्धात्मक किनारा प्राप्त गर्न खोज्ने संस्थाहरू बीच द्रुत रूपमा लोकप्रियता हासिल गरिरहेको छ।
डाटा कपडा को काम
डाटा कपडाले संगठनको सबै डाटा सम्पत्तिहरूको एकल दृश्य प्रदान गरेर कार्य गर्दछ, तिनीहरू जहाँसुकै राखिएका छन्। डाटा एकीकरण, डाटा अमूर्त, र वितरण कम्प्युटि। यसलाई पूरा गर्न टेन्डममा प्रयोग गरिन्छ।
डाटा एकीकरणले अन-प्रिमाइसेस डाटाबेसहरू, क्लाउड एपहरू, र डाटा लेकहरू सहित धेरै स्रोतहरूबाट जानकारी फ्युज गर्ने, र यसलाई समान रूपमा पहुँचयोग्य बनाउन समावेश गर्दछ।
डाटा हेरफेर र पहुँच अन्तर्निहित डाटा आर्किटेक्चरको जटिलतालाई अस्पष्ट गर्ने अमूर्त तह स्थापना गर्ने प्रक्रियाद्वारा सम्भव बनाइएको छ। वितरित कम्प्युटिङको उद्देश्य कम्प्युटिङ स्रोतहरूको फैलिएको नेटवर्कमा वास्तविक-समयमा डाटा प्रक्रिया र विश्लेषण गर्ने हो।
व्यवसायहरूले अब चाँडै आफ्नो डेटाबाट अन्तर्दृष्टि प्राप्त गर्न सक्छन् र यसका लागि धन्यवाद कार्य गर्न सक्छन्। डाटा गोपनीयता, अनुपालन, र गुणस्तर सुनिश्चित गर्न डाटा कपडाले डाटा प्रशासन र सुरक्षा कम्पोनेन्टहरू समावेश गर्दछ।
डाटा कपडा लचिलो र स्केलेबल डाटा व्यवस्थापन गर्ने तरिका हो र वर्तमान डाटा वातावरण समायोजन गर्न विकसित गरिएको थियो।
फाइदा
- व्यवसायहरूले डेटा कपडाको प्रयोग गरेर वास्तविक-समय डेटामा आधारित छिटो र अधिक सूचित छनौटहरू गर्न सक्छन्, जसले डेटा उपलब्धता र पहुँच बढाउन सक्छ।
- प्रचुर मात्रामा डाटा व्यवस्थापन र विश्लेषण गर्न, डाटा कपडाले अन-प्रिमाइसेस र क्लाउड-आधारित डाटा सहित धेरै स्रोतहरूबाट डाटाको सहज एकीकरण सक्षम गर्दछ।
- व्यवसायहरूले केन्द्रीकृत डाटा व्यवस्थापन प्लेटफर्म निर्माण गर्न डाटा कपडा प्रयोग गर्न सक्दछन् जसले वास्तविक-समय डाटा आदानप्रदान र धेरै टोलीहरू र विभागहरू बीचको सहयोगलाई सहज बनाउँदछ।
- डाटा गोपनीयता र नियामक अनुपालन कायम राख्न डाटा कपडा द्वारा प्रदान गरिएको डाटा प्रशासन र सुरक्षा क्षमताहरूले फर्महरूलाई सहयोग गर्दछ।
- डाटा फेब्रिकले डाटा साइलोहरू हटाएर थप खर्च र प्रयासको दोहोरो बचत गर्न सक्छ, जसले उत्पादन र दक्षतालाई बढावा दिनेछ।
- व्यवसायहरूले डाटा कपडाको प्रयोग गरेर सत्यको एकल स्रोत स्थापना गर्न सक्छ, डाटा विसंगतिहरू र अशुद्धताहरू कम गर्दै जुन धेरै डाटा स्रोतहरूबाट परिणाम हुन सक्छ।
- व्यवसायहरूले डेटा कपडाको मद्दतले आवश्यक रूपमा आफ्नो डेटा संरचना विस्तार गर्न सक्छन्, प्रदर्शन वा स्थिरतामा सम्झौता नगरी वृद्धि र विस्तार सक्षम पार्दै।
- व्यवसायहरूले डेटा शुद्धता सुधार गर्न र म्यानुअल हस्तक्षेपको आवश्यकतालाई कम गर्न सक्छ स्वचालित डेटा कार्यप्रवाह र डाटा कपडा को प्रयोग संग प्रक्रियाहरु।
- डाटा एकीकरण र विश्लेषणको सन्दर्भमा डाटा कपडाको लचिलोपनका कारण व्यवसायहरूले उनीहरूको डाटा व्यवस्थापन र विश्लेषण आवश्यकताहरूको लागि विभिन्न उपकरण र प्लेटफर्महरू प्रयोग गर्न सक्छन्।
बेफाइदा
- डाटा कपडालाई स्थानमा राख्ने प्रक्रिया कठिन र समय-उपभोग हुन सक्छ, स्रोत र ज्ञान दुवैमा ठूलो प्रतिबद्धता चाहिन्छ।
- डाटा कपडा स्थापनाको प्रारम्भिक लागत महत्त्वपूर्ण हुन सक्छ, आवश्यक स्टाफ सदस्यहरू, सफ्टवेयर, र प्रणाली सेट अप गर्न र मर्मत गर्नको लागि हार्डवेयरको मूल्यलाई ध्यानमा राख्दै।
- विद्यमान डेटा व्यवस्थापन र विश्लेषण प्रक्रियाहरू डेटा कपडा समायोजन गर्नको लागि महत्त्वपूर्ण रूपमा परिवर्तन गर्न आवश्यक हुन सक्छ, जसले कर्पोरेट सञ्चालनहरूलाई बाधा पुर्याउन सक्छ र परिवर्तनको प्रतिरोध सिर्जना गर्न सक्छ।
- व्यवसायहरूले डाटा कपडाको जटिलताको परिणाम स्वरूप प्रयोगकर्ता सहायता र शिक्षामा खर्च गर्नुपर्ने हुन सक्छ, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई यसलाई अँगाल्न र तालिम प्राप्त गर्न गाह्रो बनाउन सक्छ।
- धेरै डेटा स्रोतहरू र ढाँचाहरू भएका व्यवसायहरूले डाटा कपडा प्रयोग गर्नका लागि तिनीहरूको डेटा संरचनाहरूलाई मानकीकरण गर्न आवश्यक हुन सक्छ, जुन गाह्रो हुन सक्छ।
- डाटा कपडा लेगेसी प्रणालीहरूसँग प्रभावकारी रूपमा इन्टरफेस नहुन सक्छ, नयाँ प्रणाली विकास वा वर्तमान प्रणालीहरूको प्रणाली स्तरवृद्धिमा कर्पोरेट लगानी आवश्यक हुन्छ।
- डाटा कपडा सुरक्षा उल्लङ्घन र डाटा गोपनीयता सरोकारहरु को लागी प्रवण हुन सक्छ, उद्यमहरु द्वारा आफ्नो डाटा को सुरक्षा को लागी कडा सुरक्षा उपायहरु को कार्यान्वयन को आवश्यकता को लागी।
- डाटा कपडा सबै प्रकारका डाटा वा एनालिटिक्स प्रयोगका केसहरूका लागि उपयुक्त नहुन सक्छ किनकि यसले सबै डाटा ढाँचाहरू वा डाटा विश्लेषणका सबै प्रकारहरूलाई समर्थन नगर्न सक्छ।
डाटा मेष बनाम डाटा कपडा
समकालीन डाटा व्यवस्थापनका लागि दुई नयाँ वास्तुकला डिजाइनहरू डाटा जाल र डाटा कपडा हुन्। तिनीहरूको दृष्टिकोणमा केही महत्त्वपूर्ण भिन्नताहरू छन्, यद्यपि दुवैले संगठन भित्र प्रभावकारी डेटा आदानप्रदान र विश्लेषणलाई सहज बनाउन प्रयास गर्छन्।
समानताहरू
धेरै प्रणालीहरू र टोलीहरूमा स्केलेबल र प्रभावकारी रूपमा डेटाको ठूलो मात्रा व्यवस्थापन गर्न, दुई दृष्टिकोणहरू विकसित गरिएका छन्: डाटा मेस र डाटा फेब्रिक। दुबैले डेटा गोपनीयता र अनुपालनको संरक्षणमा डाटा प्रशासन र सुरक्षाको मूल्यलाई जोड दिन्छ। यसबाहेक, दुबै डिजाइनहरू SOA मा निर्भर हुन्छन्, जहाँ डाटा API मार्फत ग्राहकहरूलाई आपूर्ति गरिन्छ र उत्पादनको रूपमा मानिन्छ।
भिन्नताहरू
डाटा स्वामित्व र व्यवस्थापनमा तिनीहरूको दृष्टिकोणहरू डाटा मेस र डाटा कपडा बीचको मुख्य भिन्नता हो।
व्यक्तिगत डोमेन टोलीहरू डेटा मेसमा तिनीहरूको सम्बन्धित डोमेनहरूमा डेटाको प्रभारी हुन्छन्, जसले डेटाको स्वामित्व र प्रशासनलाई विकेन्द्रीकृत गर्दछ। यद्यपि डेटा व्यवस्थापन र सुरक्षाको लागि नियमहरूको साझा सेटको पालना गर्दै, प्रत्येक टोली आफ्नो डेटा व्यवस्थापन गर्न आफ्नै उपकरण र प्रविधिहरू चयन गर्न स्वतन्त्र छ।
एक केन्द्रीकृत डाटा व्यवस्थापन प्रणाली, जस्तै Data Fabric ले सबै डाटा एकै ठाउँमा भण्डारण गर्छ र यसलाई व्यवस्थापन गर्न एकल टोली नियुक्त गर्दछ। यद्यपि यो विधिले डेटा व्यवस्थापन र विश्लेषणलाई अझ सुसंगत बनाउँछ, यसले विभिन्न टोलीहरूको आफ्नै छनौट गरिएका उपकरणहरू प्रयोग गर्ने क्षमतालाई सीमित गर्न सक्छ।
डाटा एकीकरणको लागि तिनीहरूको दृष्टिकोण डाटा मेष र डाटा फेब्रिक बीचको अर्को भिन्नता हो। डोमेनहरू बीच डाटा कसरी स्थानान्तरण गरिनुपर्छ भनेर निर्दिष्ट गर्ने API अनुबंधहरूको सङ्कलनले डाटा मेसमा डाटा एकीकरण सक्षम गर्दछ। यस रणनीतिले डोमेनहरू बीच अन्तरसञ्चालन सुनिश्चित गर्दछ जबकि टोलीहरूलाई तिनीहरूको आफ्नै डेटा पाइपलाइनहरू र विश्लेषण विधिहरू डिजाइन गर्न अनुमति दिन्छ।
यसको विपरित, डाटा फेब्रिकले डाटा एकीकरणको लागि थप केन्द्रीकृत दृष्टिकोण लिन्छ, डाटालाई पहिले नै एकीकृत गर्ने र यसलाई एकल इन्टरफेस मार्फत पहुँचयोग्य बनाउने।
यद्यपि यो रणनीति अझ प्रभावकारी हुन सक्छ, यसले टोलीहरूको आफ्नै अद्वितीय डेटा पाइपलाइनहरू डिजाइन गर्ने क्षमतालाई प्रतिबन्ध लगाउन सक्छ।
डाटा मेस र डाटा फेब्रिकले डाटा प्रोसेसिङका लागि फरक प्रविधिहरू प्रयोग गर्दछ। डाटा प्रशोधनलाई डाटा मेसमा डोमेन टोलीहरूद्वारा ह्यान्डल गरिन्छ, र तिनीहरूले चाहेको जुनसुकै उपकरण र प्रविधिहरू प्रयोग गर्न स्वतन्त्र छन्।
डाटा प्रशोधन अब एक समर्पित टोली द्वारा ह्यान्डल गरिएको छ, तथापि, डाटा फेब्रिकले थप केन्द्रीकृत विधि प्रदान गर्दछ। यद्यपि यो दृष्टिकोण अझ सफल हुन सक्छ, यसले टोलीहरूलाई आफ्नै विशिष्ट मूल्याङ्कनहरू गर्न गाह्रो बनाउन सक्छ।
निष्कर्ष
निष्कर्षमा, डाटा फेब्रिक र डाटा मेष दुबैले समकालीन डाटा व्यवस्थापनका लागि नयाँ विधिहरू प्रदान गर्दछ, प्रत्येकका विशिष्ट फाइदा र बेफाइदाहरू छन्।
डेटा मेषले डेटाको विकेन्द्रीकृत स्वामित्व र प्रशासनमा बलियो जोड दिन्छ, प्रत्येक टोलीलाई मापदण्डहरूको साझा सेट पछ्याउँदै तिनीहरूको आफ्नै डेटा ह्यान्डल गर्ने स्वतन्त्रता दिन्छ।
डाटा फेब्रिक, तुलनामा, डाटा प्रशासन र विश्लेषणको प्रभारी विशेष कर्मचारीहरु संग एक केन्द्रीकृत डाटा व्यवस्थापन समाधान प्रदान गर्दछ। यी ढाँचाहरू बीचको निर्णय प्रत्येक फर्मको अद्वितीय आवश्यकताहरू र उद्देश्यहरूमा आधारित हुनेछ, डाटा भोल्युम, टोली संरचना, र व्यापार मागहरू जस्ता खाता तत्वहरू लिएर।
कुनै पनि योजनाको प्रभावकारिता अन्ततः यसलाई कत्तिको राम्रोसँग अभ्यासमा राखिएको छ र कम्पनीको फराकिलो डेटा व्यवस्थापन रणनीतिमा समावेश गरिएको छ भन्ने कुरामा भर पर्छ।
जवाफ छाड्नुस्