O arhitectură de date conturează structura organizațională și componentele individuale ale sistemelor de date ale unei companii.
Administrarea, procesarea și arhivarea eficientă a datelor sunt cruciale pentru ca firmele să ia decizii bazate pe date. Cele mai actuale modele de arhitectură de date centralizate, cum ar fi Data Fabric și Data Mesh, câștigă popularitate ca urmare a capacității lor de a depăși metodele tradiționale.
Fabric Fabric accentuează integrarea datelor, virtualizarea și abstractizarea, în timp ce Data Mesh se concentrează pe democratizarea datelor, proprietatea și producția. Pentru companiile care încearcă să-și optimizeze strategiile de gestionare a datelor, să îmbunătățească calitatea datelor și să îmbunătățească abilitățile de luare a deciziilor, înțelegerea acestor modele este crucială.
Organizațiile pot selecta modelul care servește cel mai bine obiectivelor lor și ia în considerare cerințele lor tehnologice și culturale prin înțelegerea diferențelor și asemănărilor dintre Data Mesh și Data Fabric.
În această postare, ne vom uita îndeaproape la Data Mesh și Data Fabric, precum și la diferențele dintre ele și multe altele.
Ce este Data Mesh?
Data Mesh este un concept de arhitectură de date de ultimă oră care acordă prioritate democratizării, proprietății și producției datelor. Datele sunt văzute ca un produs în Data Mesh, prin urmare fiecare echipă este responsabilă de acuratețea și utilitatea propriilor date.
Scopul este de a oferi o platformă de autoservire care va permite echipelor să acceseze și să utilizeze datele de care au nevoie, fără a se baza pe echipe centralizate. Platformele de date cu autoservire oferă echipelor o metodă de a-și controla și gestiona resursele de date, ceea ce îmbunătățește calitatea datelor și accelerează inovația.
Pentru ca echipele să găsească și să acceseze datele pe care le doresc din întreaga întreprindere, piețele de date sunt, de asemenea, o parte vitală a Data Mesh. Data Mesh permite echipelor să controleze și gestionează activele lor de date în timp ce democratizează accesul la date, asistând întreprinderile să devină mai agile și bazate pe date.
Funcționarea rețelei de date
Design bazat pe domenii și arhitectura microserviciilor sunt bazele Data Mesh. Construirea unei arhitecturi de date descentralizate și demontarea silozurilor de date sunt obiectivele principale.
Fiecare echipă din Data Mesh este responsabilă de propriul domeniu de date, prin urmare ei sunt cei care controlează datele, calitatea datelor și ieșirile datelor. Echipele își gestionează și distribuie datele prin platforme de date cu autoservire și piețe de date. Faptul că produsele de date sunt generate ca API-uri face simplu pentru alte echipe să le acceseze și să le utilizeze.
Pentru a menține uniformitatea și controlul în întreaga companie, API-urile sunt gestionate de o singură echipă de management API. Un cadru de guvernare a datelor face, de asemenea, parte din Data Mesh și prezintă regulile și liniile directoare pentru proprietatea datelor, calitatea datelor și securitatea datelor.
Avantaje
- Data Mesh încurajează democratizarea datelor, permițând echipelor să-și controleze și să-și gestioneze activele de date.
- Face posibil ca fiecare echipă să preia controlul propriului domeniu de date, ceea ce ridică calibrul datelor.
- Fără a depinde de echipele centralizate, oferă platforme de date cu autoservire care permit echipelor să acceseze și să utilizeze datele de care au nevoie.
- Permite echipelor să experimenteze și să repete cu produsele lor de date, ceea ce accelerează inovația.
- Elimină silozurile de date și stabilește o arhitectură de date descentralizată, sporind flexibilitatea și agilitatea.
- Este alcătuit din piețe de date care oferă echipelor o metodă de a găsi și accesa datele de care au nevoie din jurul companiei.
- Poate susține cererile de date în creștere ale unei organizații și este scalabil.
- Echipele de date sunt împuternicite de Data Mesh să preia controlul asupra datelor lor și să facă alegeri cu ajutorul acestora.
- Echipele pot accesa și utiliza mai ușor datele de care au nevoie datorită abordării Data Mesh bazată pe API a produselor de date.
Dezavantaje
- O organizație trebuie să treacă prin schimbări tehnologice și culturale majore înainte de a implementa Data Mesh.
- Dacă nu este întreținută în mod corespunzător, natura descentralizată a rețelei de date ar putea duce la duplicarea datelor.
- Dacă echipele nu sunt aliniate corect, Data Mesh poate duce la definiții conflictuale ale datelor.
- Ar putea fi dificil de gestionat guvernanța și securitatea datelor în întreaga întreprindere din cauza structurii descentralizate a Data Mesh.
- Comparativ cu centralizat convențional structuri de date, rețeaua de date ar putea fi mai complicată.
- Dacă echipele nu sunt aliniate corespunzător, Data Mesh se poate fragmenta.
- Implementarea Data Mesh poate costa mai mult decât sistemele convenționale de date centralizate.
Acum, trebuie să aveți o imagine clară a rețelei de date. Este timpul să analizăm Data Fabric, urmat de asemănările și diferențele dintre ele. Sa incepem.
Deci, ce este Data Fabric?
Data Fabric este o arhitectură de date care oferă o vizualizare unică a tuturor activelor de date din interiorul unei organizații, indiferent de locul în care sunt găzduite. Dezvoltarea acestui sistem a fost motivată de mediul modern de date, care este definit de o creștere a cantității, vitezei și diversității datelor.
Organizațiile își pot conecta cu ușurință datele dintr-o gamă largă de surse, inclusiv aplicații cloud, baze de date on-premise și lacuri de date, datorită Data Fabric, care oferă o soluție flexibilă și scalabilă pentru integrarea datelor.
În plus, oferă un grad de abstractizare care face ca datele să fie accesibile în mod universal, independent de tehnologia subiacentă.
Arhitectura distribuită a Data Fabric permite procesarea și analiza datelor în timp real, oferind organizațiilor acces la informații suplimentare și capacitate de luare a deciziilor. Confidențialitatea, acuratețea și conformitatea datelor sunt asigurate în continuare prin componentele sale de guvernanță și securitate a datelor.
Data Fabric este o nouă tehnologie care câștigă rapid popularitate în rândul organizațiilor care încearcă să-și îmbunătățească practicile de gestionare a datelor și să obțină un avantaj competitiv.
Funcționarea fabricii de date
Data Fabric funcționează oferind o vizualizare unică a tuturor activelor de date ale unei organizații, indiferent de locul în care sunt găzduite. Integrarea datelor, abstracția datelor și calcul distribuit sunt folosite în tandem pentru a realiza acest lucru.
Integrarea datelor implică fuzionarea informațiilor din mai multe surse, inclusiv baze de date locale, aplicații cloud și lacuri de date, și să le facă accesibile într-un mod uniform.
Manipularea și accesul la date sunt posibile prin procesul de stabilire a unui strat de abstractizare care ascunde complexitatea arhitecturii de date subiacente. Calculul distribuit își propune să proceseze și să analizeze datele în timp real printr-o rețea dispersă de resurse de calcul.
Companiile pot acum obține rapid informații din datele lor și pot lua măsuri datorită acestui lucru. Data Fabric include și componente de guvernanță și securitate a datelor pentru a asigura confidențialitatea, conformitatea și calitatea datelor.
Data Fabric este o modalitate de gestionare a datelor care este flexibilă și scalabilă și a fost dezvoltată pentru a se adapta mediului de date actual.
Avantaje
- Companiile pot face alegeri mai rapide și mai informate, pe baza datelor în timp real, utilizând structura de date, ceea ce poate crește disponibilitatea și accesibilitatea datelor.
- Pentru a gestiona și analiza cantități enorme de date, structura de date permite integrarea perfectă a datelor din mai multe surse, inclusiv date on-premises și bazate pe cloud.
- Companiile pot utiliza structura de date pentru a construi o platformă centralizată de gestionare a datelor care facilitează schimbul de date în timp real și colaborarea între multe echipe și departamente.
- Capacitățile de guvernanță și securitate a datelor oferite de structura de date ajută firmele să susțină confidențialitatea datelor și respectarea reglementărilor.
- Fabrica de date poate economisi mai multe cheltuieli și dublarea eforturilor prin eliminarea silozurilor de date, ceea ce va crește producția și eficiența.
- Companiile pot stabili o singură sursă de adevăr folosind structura de date, reducând discrepanțele și inexactitățile datelor care ar putea rezulta din mai multe surse de date.
- Companiile își pot extinde arhitectura de date după cum este necesar cu ajutorul fabricii de date, permițând creșterea și extinderea fără a compromite performanța sau stabilitatea.
- Companiile pot îmbunătăți acuratețea datelor și pot reduce nevoia de intervenție manuală prin automatizarea fluxurilor de lucru de date și procese cu utilizarea fabricii de date.
- Companiile pot folosi o varietate de instrumente și platforme pentru gestionarea datelor și cerințele lor de analiză, datorită flexibilității structurii de date în ceea ce privește integrarea și analiza datelor.
Dezavantaje
- Procesul de punere în aplicare a structurii de date poate fi dificil și consumator de timp, necesitând un angajament considerabil atât în ceea ce privește resursele, cât și cunoștințele.
- Costul inițial al instalării structurii de date poate fi semnificativ, ținând cont de prețul personalului necesar, software și hardware pentru configurarea și întreținerea sistemului.
- Este posibil ca procedurile existente de gestionare a datelor și de analiză să fie modificate semnificativ pentru a se potrivi cu structura de date, care ar putea perturba operațiunile corporative și ar putea crea rezistență la schimbare.
- Este posibil ca întreprinderile să fie nevoite să cheltuiască pentru asistența și educația utilizatorilor, ca urmare a complexității structurii de date, ceea ce poate îngreuna utilizatorilor să o accepte și să se instruiască.
- Întreprinderile cu multe surse și formate de date ar putea avea nevoie să-și standardizeze structurile de date pentru a utiliza structura de date, ceea ce poate fi dificil.
- Fabrica de date poate să nu interacționeze eficient cu sistemele vechi, necesitând investiții corporative în dezvoltarea de noi sisteme sau modernizarea sistemelor actuale.
- Fabrica de date poate fi predispusă la încălcări de securitate și la probleme legate de confidențialitatea datelor, necesitând implementarea unor măsuri de securitate puternice de către întreprinderi pentru a-și proteja datele.
- Fabrica de date ar putea să nu fie adecvată pentru toate formele de date sau cazuri de utilizare a analizei, deoarece ar putea să nu accepte toate formatele de date sau toate tipurile de analiză a datelor.
Data Mesh vs Data Fabric
Două noi modele arhitecturale pentru gestionarea contemporană a datelor sunt data mesh și data fabric. Au unele variații semnificative în abordările lor, chiar dacă ambele se străduiesc să faciliteze schimbul și analiza eficientă a datelor în cadrul unei organizații.
Asemănările
Pentru a gestiona cantități enorme de date în multe sisteme și echipe într-o manieră scalabilă și eficientă, au fost dezvoltate două abordări: Data Mesh și Data Fabric. Ambele subliniază valoarea guvernanței și securității datelor în păstrarea confidențialității și a conformității datelor. În plus, ambele modele depind de un SOA, unde datele sunt furnizate clienților prin intermediul API-urilor și sunt considerate ca un produs.
Diferențele
Abordările lor cu privire la proprietatea și gestionarea datelor reprezintă principala distincție între Data Mesh și Data Fabric.
Echipele de domeniu individuale sunt responsabile de datele din domeniile lor respective în Data Mesh, care descentralizează proprietatea și administrarea datelor. Deși aderă la un set comun de reguli pentru guvernarea și securitatea datelor, fiecare echipă este liberă să își aleagă propriile instrumente și tehnologii pentru gestionarea datelor.
Un sistem centralizat de gestionare a datelor, cum ar fi Data Fabric, stochează toate datele într-un singur loc și desemnează o singură echipă care să le administreze. Deși această metodă face administrarea și analiza datelor mai consistente, poate limita capacitatea diferitelor echipe de a utiliza propriile instrumente alese.
Abordările lor privind integrarea datelor reprezintă o altă distincție între Data Mesh și Data Fabric. O colecție de contracte API care specifică modul în care datele ar trebui să fie transferate între domenii permit integrarea datelor în Data Mesh. Această strategie asigură interoperabilitatea între domenii, permițând în același timp echipelor să își proiecteze propriile conducte de date și metode de analiză.
În schimb, Data Fabric adoptă o abordare mai centralizată a integrării datelor, integrând datele în prealabil și făcându-le accesibile printr-o singură interfață.
Deși această strategie ar putea fi mai eficientă, ar putea limita capacitatea echipelor de a-și proiecta propriile conducte unice de date.
Data Mesh și Data Fabric utilizează tehnici distincte pentru procesarea datelor. Procesarea datelor este gestionată de echipe de domeniu în Data Mesh și sunt libere să utilizeze instrumentele și tehnologiile pe care le doresc.
Procesarea datelor este acum gestionată de o echipă dedicată, cu toate acestea, Data Fabric oferă o metodă mai centralizată. Deși această abordare ar putea avea mai mult succes, ar putea, de asemenea, să îngreuneze echipele să își realizeze propriile evaluări distinctive.
Concluzie
În concluzie, Data Fabric și Data Mesh oferă ambele metode noi pentru gestionarea contemporană a datelor, fiecare cu avantaje și dezavantaje specifice.
Data Mesh pune un accent puternic pe proprietatea și administrarea descentralizată a datelor, oferind fiecărei echipe libertatea de a-și gestiona propriile date, respectând în același timp un set comun de standarde.
Data Fabric, în comparație, oferă o soluție centralizată de gestionare a datelor cu personal specializat responsabil cu administrarea și analiza datelor. Decizia între aceste modele se va baza pe cerințele și obiectivele unice ale fiecărei firme, luând în considerare elemente precum volumul de date, structura echipei și cerințele afacerii.
Eficacitatea oricărui plan se va baza în cele din urmă pe cât de bine este pus în practică și încorporat în strategia mai largă de gestionare a datelor a companiei.
Lasă un comentariu