Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
En dataarkitektur skisserer organisasjonsstrukturen og individuelle komponenter i en bedrifts datasystemer.
Effektiv dataadministrasjon, behandling og arkivering er avgjørende for at bedrifter skal ta datadrevne beslutninger. De nyeste sentraliserte dataarkitekturmodellene, som Data Fabric og Data Mesh, blir stadig mer populære som et resultat av deres evne til å overgå tradisjonelle metoder.
Datastoff legger vekt på dataintegrasjon, virtualisering og abstraksjon mens Data Mesh fokuserer på datademokratisering, eierskap og produktisering. For bedrifter som prøver å optimalisere sine datahåndteringsstrategier, øke datakvaliteten og forbedre beslutningsferdighetene, er det avgjørende å forstå disse modellene.
Organisasjoner kan velge den modellen som best tjener deres mål og tar hensyn til deres teknologiske og kulturelle krav ved å forstå forskjellene og likhetene mellom Data Mesh og Data Fabric.
I dette innlegget skal vi se nærmere på Data Mesh og Data Fabric, samt forskjellene mellom dem og mye mer.
Hva er Data Mesh?
Data Mesh er et banebrytende dataarkitekturkonsept som prioriterer datademokratisering, eierskap og produktisering. Data blir sett på som et produkt i Data Mesh, derfor er hvert team ansvarlig for nøyaktigheten og nytten av sine egne data.
Målet er å tilby en selvbetjent plattform som vil gjøre det mulig for team å få tilgang til og bruke dataene de trenger uten å stole på sentraliserte team. Selvbetjente dataplattformer gir team en metode for å kontrollere og administrere dataressursene sine, noe som forbedrer datakvaliteten og fremskynder innovasjon.
For at team skal finne og få tilgang til dataene de ønsker fra hele bedriften, er datamarkedsplasser også en viktig del av Data Mesh. Data Mesh gjør det mulig for team å kontrollere og administrere datamidlene sine samtidig som tilgangen til data demokratiseres, bistår bedrifter med å bli mer datadrevne og smidige.
Arbeid av Data Mesh
Domenedrevet design og mikroservices arkitektur er grunnlaget for Data Mesh. Å bygge en desentralisert dataarkitektur og demontere datasiloer er hovedmålene.
Hvert team i Data Mesh har ansvaret for sitt eget datadomene, derfor er det de som kontrollerer dataene, datakvaliteten og datautdataene. Teamene administrerer og distribuerer dataene sine via selvbetjente dataplattformer og datamarkeder. Det faktum at dataproduktene genereres som APIer gjør det enkelt for andre team å få tilgang til og bruke dem.
For å opprettholde enhetlighet og kontroll i hele selskapet, administreres API-ene av et enkelt API-administrasjonsteam. Et datastyringsrammeverk er også en del av Data Mesh, og det skisserer reglene og retningslinjene for dataeierskap, datakvalitet og datasikkerhet.
Fordeler
- Data Mesh oppmuntrer til demokratisering av data ved å gjøre det mulig for team å kontrollere og administrere datamidlene sine.
- Det gjør det mulig for hvert team å ta ansvar for sitt eget datadomene, noe som hever dataenes kaliber.
- Uten å være avhengig av sentraliserte team, tilbyr den selvbetjente dataplattformer som lar team få tilgang til og bruke dataene de trenger.
- Det lar team eksperimentere og iterere med dataproduktene sine, noe som setter fart på innovasjonen.
- Det eliminerer datasiloer og etablerer en desentralisert dataarkitektur, noe som øker fleksibiliteten og smidigheten.
- Den består av datamarkeder som gir team en metode for å finne og få tilgang til dataene de trenger fra hele selskapet.
- Den kan støtte en organisasjons ekspanderende databehov og er skalerbar.
- Datateam er bemyndiget av Data Mesh til å ta kontroll over dataene deres og ta valg med dem.
- Teamene kan lettere få tilgang til og bruke dataene de trenger takket være Data Meshs API-baserte tilnærming til dataprodukter.
Ulemper
- En organisasjon må gjennomgå store teknologiske og kulturelle endringer før de implementerer Data Mesh.
- Hvis det ikke vedlikeholdes på riktig måte, kan Data Meshs desentraliserte natur føre til duplisering av data.
- Hvis teamene ikke er riktig justert, kan Data Mesh resultere i motstridende datadefinisjoner.
- Det kan være vanskelig å administrere datastyring og sikkerhet i hele bedriften på grunn av Data Meshs desentraliserte struktur.
- Sammenlignet med konvensjonell sentralisert datastrukturer, kan datanettverket være mer komplisert.
- Hvis teamene ikke er riktig justert, kan Data Mesh bli fragmentert.
- Det kan koste mer å implementere Data Mesh enn konvensjonelle sentraliserte datasystemer.
Nå må du ha et klart bilde av Data Mesh. Det er på tide å se nærmere på Data Fabric etterfulgt av likhetene og forskjellene mellom dem. La oss begynne.
Så, hva er Data Fabric?
Data Fabric er en dataarkitektur som gir en enkelt visning av alle dataressurser i en organisasjon, uavhengig av hvor de er plassert. Utviklingen av dette systemet ble motivert av det moderne datamiljøet, som er definert av en økning i mengden, hastigheten og mangfoldet av data.
Organisasjoner kan enkelt koble dataene sine fra en rekke kilder, inkludert skyapper, lokale databaser og datainnsjøer, takket være Data Fabric, som tilbyr en fleksibel og skalerbar løsning for dataintegrasjon.
Dessuten tilbyr den en grad av abstraksjon som universelt gjør data tilgjengelig uavhengig av den underliggende teknologien.
Den distribuerte arkitekturen til Data Fabric tillater databehandling og analyse i sanntid, og gir organisasjoner tilgang til tilleggsinformasjon og beslutningskapasitet. Personvernet, nøyaktigheten og samsvaret til data er videre sikret gjennom datastyringen og sikkerhetskomponentene.
Data Fabric er en ny teknologi som raskt øker i popularitet blant organisasjoner som prøver å forbedre sine databehandlingspraksis og oppnå et konkurransefortrinn.
Arbeidet med datastoff
Data Fabric fungerer ved å tilby en enkelt visning av alle en organisasjons dataressurser, uavhengig av hvor de er plassert. Dataintegrasjon, dataabstraksjon og distribuert databehandling brukes sammen for å oppnå dette.
Dataintegrasjon innebærer å smelte sammen informasjon fra mange kilder, inkludert lokale databaser, skyapper og datainnsjøer, og gjøre den tilgjengelig på en enhetlig måte.
Datamanipulasjon og tilgang er gjort mulig ved prosessen med å etablere et abstraksjonslag som skjuler kompleksiteten til den underliggende dataarkitekturen. Distribuert databehandling har som mål å behandle og analysere data i sanntid på tvers av et spredt nettverk av dataressurser.
Bedrifter kan nå raskt få innsikt fra dataene sine og iverksette tiltak takket være dette. Data Fabric inkluderer datastyring og sikkerhetskomponenter i tillegg for å sikre datavern, samsvar og kvalitet.
Data Fabric er en måte å administrere data på som er fleksibel og skalerbar og ble utviklet for å imøtekomme dagens datamiljø.
Fordeler
- Bedrifter kan ta raskere og mer informerte valg basert på sanntidsdata ved å bruke datastruktur, som kan øke datatilgjengeligheten og tilgjengeligheten.
- For å administrere og analysere enorme mengder data, muliggjør datastruktur sømløs integrering av data fra mange kilder, inkludert lokale og skybaserte data.
- Bedrifter kan bruke datastoff til å bygge en sentralisert dataadministrasjonsplattform som muliggjør sanntids datautveksling og samarbeid mellom mange team og avdelinger.
- Datastyrings- og sikkerhetsfunksjoner som tilbys av datastoffet hjelper bedrifter med å opprettholde datavern og overholdelse av regelverk.
- Datastoff kan spare flere utgifter og duplisering av innsats ved å fjerne datasiloer, noe som vil øke produksjonen og effektiviteten.
- Bedrifter kan etablere en enkelt kilde til sannhet ved å bruke datastruktur, noe som reduserer dataavvik og unøyaktigheter som kan skyldes flere datakilder.
- Bedrifter kan utvide sin dataarkitektur etter behov ved hjelp av datastruktur, noe som muliggjør vekst og ekspansjon uten at det går på bekostning av ytelse eller stabilitet.
- Bedrifter kan forbedre datanøyaktigheten og redusere behovet for manuell intervensjon med automatisere dataarbeidsflyter og prosesser med bruk av datastoff.
- Bedrifter kan bruke en rekke verktøy og plattformer for sine dataadministrasjons- og analysekrav på grunn av datastrukturens fleksibilitet når det gjelder dataintegrasjon og -analyse.
Ulemper
- Prosessen med å få på plass datastoff kan være vanskelig og tidkrevende, og krever et betydelig engasjement i både ressurser og kunnskap.
- Startkostnaden for å installere datastruktur kan være betydelig, tatt i betraktning prisen på nødvendige ansatte, programvare og maskinvare for å sette opp og vedlikeholde systemet.
- Eksisterende databehandlings- og analyseprosedyrer må kanskje endres betydelig for å imøtekomme datastrukturen, noe som kan forstyrre bedriftens drift og skape motstand mot endringer.
- Bedrifter kan trenge å bruke på brukerassistanse og utdanning som følge av kompleksiteten til datastrukturen, noe som kan gjøre det vanskelig for brukere å omfavne det og få opplæring.
- Bedrifter med mange datakilder og formater må kanskje standardisere datastrukturene sine for å kunne bruke datastruktur, noe som kan være vanskelig.
- Datastoffet kan ikke ha et effektivt grensesnitt med eldre systemer, noe som krever bedriftsinvesteringer i ny systemutvikling eller systemoppgradering av nåværende systemer.
- Datastrukturen kan være utsatt for sikkerhetsbrudd og bekymringer om personvern, noe som gjør det nødvendig å implementere sterke sikkerhetstiltak fra bedrifter for å beskytte dataene deres.
- Datastoff er kanskje ikke egnet for alle former for data- eller analysebruk, siden det kanskje ikke støtter alle dataformater eller alle typer dataanalyse.
Data Mesh vs Data Fabric
To nye arkitektoniske design for moderne datahåndtering er datanett og datastoff. De har noen betydelige variasjoner i deres tilnærminger, selv om begge streber etter å legge til rette for effektiv datautveksling og analyse i en organisasjon.
Likheter
For å administrere enorme mengder data på tvers av mange systemer og team på en skalerbar og effektiv måte, er det utviklet to tilnærminger: Data Mesh og Data Fabric. Begge understreker verdien av datastyring og sikkerhet for å bevare datavern og samsvar. Dessuten er begge designene avhengig av en SOA, der data leveres til kunder via APIer og betraktes som et produkt.
Forskjeller
Deres tilnærminger til dataeierskap og -administrasjon er hovedskillet mellom Data Mesh og Data Fabric.
Individuelle domeneteam har ansvaret for dataene i sine respektive domener i Data Mesh, som desentraliserer eierskap og administrasjon av data. Selv om de følger et delt sett med regler for datastyring og sikkerhet, står hvert team fritt til å velge sine egne verktøy og teknologier for å administrere dataene sine.
Et sentralisert databehandlingssystem, for eksempel Data Fabric, lagrer alle data på ett sted og tildeler et enkelt team til å administrere dem. Selv om denne metoden gjør dataadministrasjon og analyse mer konsistent, kan den begrense mulighetene for ulike team til å bruke sine egne valgte verktøy.
Deres tilnærminger til dataintegrasjon er et annet skille mellom Data Mesh og Data Fabric. En samling av API-kontrakter som spesifiserer hvordan data skal overføres mellom domener muliggjør dataintegrasjon i Data Mesh. Denne strategien sikrer interoperabilitet mellom domener samtidig som teamene kan designe sine egne datapipelines og analysemetoder.
I motsetning til dette tar Data Fabric en mer sentralisert tilnærming til dataintegrasjon, og integrerer data på forhånd og gjør dem tilgjengelige gjennom ett enkelt grensesnitt.
Selv om denne strategien kan være mer effektiv, kan den begrense teamenes evne til å designe sine egne unike datapipelines.
Data Mesh og Data Fabric bruker distinkte teknikker for databehandling. Databehandling håndteres av domeneteam i Data Mesh, og de står fritt til å bruke hvilke verktøy og teknologier de måtte ønske.
Databehandling håndteres nå av et dedikert team, men Data Fabric gir en mer sentralisert metode. Selv om denne tilnærmingen kan være mer vellykket, kan den også gjøre det vanskeligere for team å gjennomføre sine egne karakteristiske vurderinger.
konklusjonen
Som konklusjon gir Data Fabric og Data Mesh begge nye metoder for moderne databehandling, hver med spesifikke fordeler og ulemper.
Data Mesh legger stor vekt på desentralisert eierskap og administrasjon av data, og gir hvert team frihet til å håndtere sine egne data samtidig som de følger et delt sett med standarder.
Data Fabric, til sammenligning, tilbyr en sentralisert dataadministrasjonsløsning med spesialisert personale som er ansvarlig for dataadministrasjon og -analyse. Avgjørelsen mellom disse mønstrene vil være basert på de unike kravene og målene til hvert firma, og tar hensyn til elementer som datavolum, teamstruktur og forretningskrav.
Effektiviteten til enhver plan vil til syvende og sist avhenge av hvor godt den blir satt ut i livet og innlemmet i selskapets bredere datahåndteringsstrategi.
Legg igjen en kommentar