Architektura danych określa strukturę organizacyjną i poszczególne komponenty systemów danych firmy.
Skuteczne administrowanie, przetwarzanie i archiwizacja danych mają kluczowe znaczenie dla podejmowania przez firmy decyzji opartych na danych. Najnowsze modele scentralizowanej architektury danych, takie jak Data Fabric i Data Mesh, zyskują na popularności ze względu na ich zdolność do przewyższania tradycyjnych metod.
Tkanina danych kładzie nacisk na integrację danych, wirtualizację i abstrakcję, podczas gdy Data Mesh koncentruje się na demokratyzacji danych, własności i produktywności. Dla firm próbujących zoptymalizować swoje strategie zarządzania danymi, poprawić jakość danych i poprawić umiejętności podejmowania decyzji, zrozumienie tych modeli ma kluczowe znaczenie.
Organizacje mogą wybrać model, który najlepiej służy ich celom i uwzględnia wymagania technologiczne i kulturowe, rozumiejąc różnice i podobieństwa między Data Mesh a Data Fabric.
W tym poście przyjrzymy się bliżej Data Mesh i Data Fabric, a także różnicom między nimi i wielu innym.
Co to jest siatka danych?
Data Mesh to najnowocześniejsza koncepcja architektury danych, w której priorytetem jest demokratyzacja danych, własność i produktywność. Dane są postrzegane jako produkt w Data Mesh, dlatego każdy zespół odpowiada za dokładność i użyteczność własnych danych.
Celem jest zapewnienie samoobsługowej platformy, która umożliwi zespołom dostęp do potrzebnych im danych i ich wykorzystanie bez polegania na scentralizowanych zespołach. Samoobsługowe platformy danych dają zespołom metodę kontroli i zarządzania zasobami danych, co poprawia jakość danych i przyspiesza innowacje.
Aby zespoły mogły znajdować i uzyskiwać dostęp do potrzebnych danych w całym przedsiębiorstwie, rynki danych są również istotną częścią Data Mesh. Data Mesh umożliwia zespołom kontrolę i zarządzać swoimi zasobami danych jednocześnie demokratyzując dostęp do danych, pomagając przedsiębiorstwom w stawaniu się bardziej zorientowanymi na dane i elastycznymi.
Działanie siatki danych
Projekt oparty na domenie i architektura mikroserwisów to fundamenty Data Mesh. Głównym celem jest zbudowanie zdecentralizowanej architektury danych i demontaż silosów danych.
Każdy zespół w Data Mesh jest odpowiedzialny za własną domenę danych, dlatego to oni kontrolują dane, jakość danych i dane wyjściowe. Zespoły zarządzają swoimi danymi i rozpowszechniają je za pośrednictwem samoobsługowych platform danych i rynków danych. Fakt, że produkty danych są generowane jako interfejsy API, ułatwia innym zespołom dostęp do nich i korzystanie z nich.
Aby zachować jednolitość i kontrolę w całej firmie, interfejsy API są zarządzane przez jeden zespół zarządzający interfejsami API. Ramy zarządzania danymi są również częścią Data Mesh i określają zasady i wytyczne dotyczące własności danych, jakości danych i bezpieczeństwa danych.
Zalety
- Data Mesh zachęca do demokratyzacji danych, umożliwiając zespołom kontrolę i zarządzanie zasobami danych.
- Umożliwia każdemu zespołowi przejęcie kontroli nad własną domeną danych, co podnosi kaliber danych.
- Nie polegając na scentralizowanych zespołach, oferuje samoobsługowe platformy danych, które umożliwiają zespołom dostęp do wymaganych danych i korzystanie z nich.
- Pozwala zespołom eksperymentować i iterować z produktami danych, co przyspiesza innowacje.
- Eliminuje silosy danych i ustanawia zdecentralizowaną architekturę danych, zwiększając elastyczność i sprawność.
- Składa się z rynków danych, które zapewniają zespołom metodę znajdowania i uzyskiwania dostępu do potrzebnych im danych z całej firmy.
- Może obsługiwać rosnące wymagania organizacji w zakresie danych i jest skalowalny.
- Zespoły ds. danych są upoważnione przez Data Mesh do przejęcia kontroli nad swoimi danymi i dokonywania na ich podstawie wyborów.
- Zespoły mogą łatwiej uzyskiwać dostęp do potrzebnych danych i korzystać z nich dzięki opartemu na interfejsie API podejściu Data Mesh do produktów danych.
Niedogodności
- Przed wdrożeniem Data Mesh organizacja musi przejść poważne zmiany technologiczne i kulturowe.
- Jeśli nie jest odpowiednio konserwowany, zdecentralizowany charakter Data Mesh może spowodować powielanie danych.
- Jeśli zespoły nie są prawidłowo wyrównane, Data Mesh może skutkować sprzecznymi definicjami danych.
- Zarządzanie danymi i bezpieczeństwem w całym przedsiębiorstwie może być trudne ze względu na zdecentralizowaną strukturę Data Mesh.
- W porównaniu do konwencjonalnych scentralizowanych struktury danych, siatka danych może być bardziej skomplikowana.
- Jeśli zespoły nie są odpowiednio wyrównane, siatka danych może ulec fragmentacji.
- Wdrożenie Data Mesh może kosztować więcej niż konwencjonalne scentralizowane systemy danych.
Teraz musisz mieć jasny obraz Data Mesh. Nadszedł czas, aby przyjrzeć się Data Fabric, a następnie podobieństwom i różnicom między nimi. Zaczynajmy.
Czym więc jest Data Fabric?
Data Fabric to architektura danych, która zapewnia pojedynczy widok wszystkich zasobów danych w organizacji, niezależnie od tego, gdzie się znajdują. Rozwój tego systemu był motywowany nowoczesnym środowiskiem danych, które charakteryzuje się wzrostem ilości, szybkości i różnorodności danych.
Organizacje mogą łatwo łączyć swoje dane z różnych źródeł, w tym aplikacji w chmurze, lokalnych baz danych i jezior danych, dzięki Data Fabric, która oferuje elastyczne i skalowalne rozwiązanie do integracji danych.
Ponadto oferuje pewien stopień abstrakcji, który powszechnie udostępnia dane niezależnie od technologii bazowej.
Rozproszona architektura Data Fabric umożliwia przetwarzanie i analizę danych w czasie rzeczywistym, zapewniając organizacjom dostęp do dodatkowych informacji i możliwości podejmowania decyzji. Prywatność, dokładność i zgodność danych są dodatkowo zapewniane przez komponenty zarządzania danymi i bezpieczeństwa.
Data Fabric to nowa technologia, która szybko zyskuje popularność wśród organizacji próbujących udoskonalić swoje praktyki zarządzania danymi i uzyskać przewagę konkurencyjną.
Działanie Data Fabric
Data Fabric działa, oferując pojedynczy widok wszystkich zasobów danych organizacji, niezależnie od tego, gdzie się znajdują. Integracja danych, abstrakcja danych i przetwarzanie rozproszone są używane w tandemie, aby to osiągnąć.
Integracja danych obejmuje łączenie informacji z wielu źródeł, w tym lokalnych baz danych, aplikacji w chmurze i jezior danych, oraz udostępnianie ich w jednolity sposób.
Manipulowanie danymi i dostęp do nich są możliwe dzięki procesowi tworzenia warstwy abstrakcji, która przesłania złożoność podstawowej architektury danych. Przetwarzanie rozproszone ma na celu przetwarzanie i analizowanie danych w czasie rzeczywistym w rozproszonej sieci zasobów obliczeniowych.
Firmy mogą teraz szybko uzyskiwać wgląd w swoje dane i dzięki temu podejmować działania. Data Fabric obejmuje również zarządzanie danymi i komponenty bezpieczeństwa w celu zapewnienia prywatności, zgodności i jakości danych.
Data Fabric to elastyczny i skalowalny sposób zarządzania danymi, który został opracowany w celu dostosowania do obecnego środowiska danych.
Zalety
- Firmy mogą dokonywać szybszych i bardziej świadomych wyborów w oparciu o dane w czasie rzeczywistym, korzystając z sieci szkieletowej danych, co może zwiększyć dostępność i dostępność danych.
- Aby zarządzać i analizować ogromne ilości danych, struktura danych umożliwia bezproblemową integrację danych z wielu źródeł, w tym danych lokalnych i opartych na chmurze.
- Firmy mogą używać struktury danych do budowy scentralizowanej platformy zarządzania danymi, która ułatwia wymianę danych w czasie rzeczywistym i współpracę między wieloma zespołami i działami.
- Możliwości zarządzania danymi i bezpieczeństwa oferowane przez sieć szkieletową danych pomagają firmom w utrzymaniu prywatności danych i zgodności z przepisami.
- Struktura danych może zaoszczędzić więcej wydatków i powielania wysiłków poprzez usunięcie silosów danych, co zwiększy produkcję i wydajność.
- Firmy mogą ustalić jedno źródło prawdy, korzystając z sieci szkieletowej danych, zmniejszając rozbieżności i nieścisłości danych, które mogą wynikać z kilku źródeł danych.
- Firmy mogą w razie potrzeby rozszerzać swoją architekturę danych za pomocą struktury danych, umożliwiając wzrost i rozbudowę bez uszczerbku dla wydajności lub stabilności.
- Firmy mogą poprawić dokładność danych i ograniczyć potrzebę ręcznej interwencji poprzez: automatyzację przepływu danych i procesów z wykorzystaniem data fabric.
- Firmy mogą korzystać z różnych narzędzi i platform do zarządzania danymi i wymagań analitycznych ze względu na elastyczność struktury danych w zakresie integracji i analizy danych.
Niedogodności
- Proces wdrażania struktury danych może być trudny i czasochłonny oraz wymagać znacznego zaangażowania zarówno zasobów, jak i wiedzy.
- Początkowy koszt instalacji sieci szkieletowej danych może być znaczny, biorąc pod uwagę cenę niezbędnego personelu, oprogramowania i sprzętu do skonfigurowania i utrzymania systemu.
- Istniejące procedury zarządzania i analizy danych mogą wymagać znacznych zmian w celu dostosowania ich do struktury danych, co może zakłócić operacje korporacyjne i wywołać opór przed zmianami.
- Ze względu na złożoność struktury danych firmy mogą być zmuszone do ponoszenia wydatków na pomoc i edukację użytkowników, co może utrudniać użytkownikom zapoznanie się z nią i przeszkolenie.
- Firmy korzystające z wielu źródeł danych i formatów mogą wymagać standaryzacji struktur danych w celu korzystania z sieci szkieletowej danych, co może być trudne.
- Sieć danych może nie współpracować skutecznie ze starszymi systemami, co wymaga inwestycji korporacyjnych w rozwój nowych systemów lub modernizację obecnych systemów.
- Tkanina danych może być podatna na naruszenia bezpieczeństwa i obawy dotyczące prywatności danych, co wymaga wdrożenia silnych środków bezpieczeństwa przez przedsiębiorstwa w celu ochrony ich danych.
- Sieć szkieletowa danych może nie być odpowiednia dla wszystkich form danych lub przypadków użycia analiz, ponieważ może nie obsługiwać wszystkich formatów danych lub wszystkich typów analiz danych.
Data Mesh vs Data Fabric
Dwa nowe projekty architektoniczne dla współczesnego zarządzania danymi to data mesh i data fabric. Mają pewne znaczące różnice w swoich podejściach, mimo że oba dążą do ułatwienia efektywnej wymiany i analizy danych w organizacji.
Podobieństwa
Aby zarządzać ogromnymi ilościami danych w wielu systemach i zespołach w skalowalny i efektywny sposób, opracowano dwa podejścia: Data Mesh i Data Fabric. Oba podkreślają znaczenie zarządzania danymi i bezpieczeństwa w zachowaniu prywatności danych i zgodności. Ponadto oba projekty opierają się na architekturze SOA, w której dane są dostarczane klientom za pośrednictwem interfejsów API i traktowane jako produkt.
Różnice
Ich podejście do własności danych i zarządzania nimi to główna różnica między Data Mesh a Data Fabric.
Poszczególne zespoły domen są odpowiedzialne za dane w swoich domenach w Data Mesh, co pozwala zdecentralizować własność i administrację danymi. Mimo przestrzegania wspólnego zestawu zasad zarządzania i bezpieczeństwa danych, każdy zespół może swobodnie wybierać własne narzędzia i technologie do zarządzania swoimi danymi.
Scentralizowany system zarządzania danymi, taki jak Data Fabric, przechowuje wszystkie dane w jednym miejscu i przydziela jeden zespół do administrowania nimi. Chociaż ta metoda sprawia, że administrowanie i analiza danych są bardziej spójne, może ograniczać możliwość korzystania przez różne zespoły z wybranych przez siebie narzędzi.
Ich podejście do integracji danych to kolejna różnica między Data Mesh a Data Fabric. Zbiór kontraktów API, które określają, w jaki sposób dane powinny być przesyłane między domenami, umożliwia integrację danych w Data Mesh. Ta strategia zapewnia interoperacyjność między domenami, jednocześnie umożliwiając zespołom projektowanie własnych potoków danych i metod analitycznych.
W przeciwieństwie do tego Data Fabric przyjmuje bardziej scentralizowane podejście do integracji danych, integrując dane z wyprzedzeniem i udostępniając je za pośrednictwem jednego interfejsu.
Chociaż ta strategia mogłaby być bardziej skuteczna, może ograniczać zdolność zespołów do projektowania własnych, unikalnych potoków danych.
Data Mesh i Data Fabric wykorzystują różne techniki przetwarzania danych. Przetwarzaniem danych zajmują się zespoły dziedzinowe w Data Mesh, które mogą swobodnie korzystać z dowolnych narzędzi i technologii.
Przetwarzaniem danych zajmuje się teraz dedykowany zespół, jednak Data Fabric zapewnia bardziej scentralizowaną metodę. Chociaż takie podejście mogłoby być bardziej skuteczne, może również utrudnić zespołom przeprowadzanie własnych, charakterystycznych ocen.
Wnioski
Podsumowując, Data Fabric i Data Mesh zapewniają nowatorskie metody współczesnego zarządzania danymi, z których każda ma określone zalety i wady.
Data Mesh kładzie duży nacisk na zdecentralizowaną własność i administrowanie danymi, dając każdemu zespołowi swobodę obsługi własnych danych przy jednoczesnym przestrzeganiu wspólnego zestawu standardów.
Dla porównania Data Fabric zapewnia scentralizowane rozwiązanie do zarządzania danymi z wyspecjalizowanym personelem odpowiedzialnym za administrację i analizę danych. Wybór między tymi wzorcami będzie oparty na unikalnych wymaganiach i celach każdej firmy, z uwzględnieniem takich elementów, jak ilość danych, struktura zespołu i wymagania biznesowe.
Skuteczność każdego planu będzie ostatecznie zależeć od tego, jak dobrze zostanie on wdrożony w życie i włączony do szerszej strategii zarządzania danymi firmy.
Dodaj komentarz