Архитектура данных описывает организационную структуру и отдельные компоненты систем данных компании.
Эффективное администрирование, обработка и архивирование данных имеют решающее значение для принятия фирмами решений на основе данных. Самые современные модели централизованной архитектуры данных, такие как Data Fabric и Data Mesh, набирают популярность благодаря своей способности превосходить традиционные методы.
Фабрика данных делает упор на интеграцию данных, виртуализацию и абстракцию, тогда как Data Mesh фокусируется на демократизации данных, владении ими и продуктизации. Для компаний, пытающихся оптимизировать свои стратегии управления данными, повысить качество данных и улучшить навыки принятия решений, понимание этих моделей имеет решающее значение.
Организации могут выбрать модель, которая лучше всего отвечает их целям и учитывает их технологические и культурные требования, понимая различия и сходства между Data Mesh и Data Fabric.
В этом посте мы подробно рассмотрим Data Mesh и Data Fabric, а также различия между ними и многое другое.
Что такое сетка данных?
Data Mesh — это передовая концепция архитектуры данных, в которой приоритет отдается демократизации данных, праву собственности и продуктизации. Данные рассматриваются как продукт в Data Mesh, поэтому каждая команда отвечает за точность и полезность своих собственных данных.
Цель состоит в том, чтобы предоставить платформу самообслуживания, которая позволит командам получать доступ к необходимым им данным и использовать их, не полагаясь на централизованные команды. Платформы данных самообслуживания предоставляют командам метод контроля и управления своими ресурсами данных, что повышает качество данных и ускоряет внедрение инноваций.
Для того чтобы команды могли находить и получать доступ к нужным им данным по всему предприятию, рынки данных также являются жизненно важной частью Data Mesh. Сетка данных позволяет командам контролировать и управлять своими активами данных в то же время демократизируя доступ к данным, помогая предприятиям становиться более управляемыми данными и гибкими.
Работа с сеткой данных
Дизайн, управляемый доменом, и архитектура микросервисов являются основой Data Mesh. Основными целями являются создание децентрализованной архитектуры данных и ликвидация хранилищ данных.
Каждая команда в Data Mesh отвечает за свою область данных, поэтому именно они контролируют данные, качество данных и выходные данные. Команды управляют своими данными и распространяют их через платформы данных самообслуживания и рынки данных. Тот факт, что продукты данных генерируются в виде API, упрощает доступ к ним и их использование другими командами.
Чтобы поддерживать единообразие и контроль во всей компании, API управляются единой командой управления API. Структура управления данными также является частью Data Mesh и описывает правила и рекомендации в отношении владения данными, качества данных и безопасности данных.
Преимущества
- Сетка данных способствует демократизации данных, позволяя командам контролировать свои активы данных и управлять ими.
- Это позволяет каждой команде взять на себя ответственность за свою область данных, что повышает качество данных.
- Не завися от централизованных команд, он предлагает платформы данных самообслуживания, которые позволяют командам получать доступ к нужным им данным и использовать их.
- Это позволяет командам экспериментировать и повторять свои продукты данных, что ускоряет внедрение инноваций.
- Он устраняет хранилища данных и устанавливает децентрализованную архитектуру данных, повышая гибкость и динамичность.
- Он состоит из рынков данных, которые дают командам способ находить и получать доступ к нужным им данным по всей компании.
- Он может поддерживать растущие потребности организации в данных и является масштабируемым.
- Data Mesh позволяет командам, работающим с данными, контролировать свои данные и делать с ними выбор.
- Команды могут более легко получать доступ к данным, которые им нужны, и использовать их благодаря основанному на API-интерфейсе Data Mesh подходу к продуктам данных.
Недостатки бонуса без депозита
- Прежде чем внедрять Data Mesh, организация должна претерпеть серьезные технологические и культурные изменения.
- Если не поддерживать должным образом, децентрализованный характер Data Mesh может привести к дублированию данных.
- Если команды неправильно согласованы, сетка данных может привести к конфликту определений данных.
- Из-за децентрализованной структуры Data Mesh может быть сложно управлять управлением данными и безопасностью на предприятии.
- По сравнению с обычным централизованным структуры данных, сетка данных может быть более сложной.
- Если команды не выровнены должным образом, сетка данных может стать фрагментированной.
- Внедрение Data Mesh может стоить дороже, чем обычные централизованные системы данных.
Теперь у вас должно быть четкое представление о сетке данных. Пришло время изучить Data Fabric, а затем выявить сходства и различия между ними. Давай начнем.
Итак, что такое Data Fabric?
Data Fabric — это архитектура данных, которая дает единое представление обо всех ресурсах данных внутри организации, независимо от того, где они размещены. Разработка этой системы была мотивирована современной средой данных, которая определяется увеличением количества, скорости и разнообразия данных.
Организации могут легко подключать свои данные из различных источников, включая облачные приложения, локальные базы данных и озера данных, благодаря Data Fabric, которая предлагает гибкое и масштабируемое решение для интеграции данных.
Более того, он предлагает определенную степень абстракции, которая делает данные доступными для всех, независимо от базовой технологии.
Распределенная архитектура Data Fabric позволяет обрабатывать и анализировать данные в режиме реального времени, предоставляя организациям доступ к дополнительной информации и возможности для принятия решений. Конфиденциальность, точность и соответствие данных дополнительно обеспечиваются компонентами управления данными и безопасности.
Data Fabric — это новая технология, которая быстро набирает популярность среди организаций, пытающихся улучшить свои методы управления данными и получить конкурентное преимущество.
Работа Data Fabric
Функция Data Fabric предлагает единое представление всех активов данных организации, независимо от того, где они размещены. Интеграция данных, абстракция данных и распределенных вычислений используются в тандеме для достижения этой цели.
Интеграция данных предполагает объединение информации из многих источников, включая локальные базы данных, облачные приложения и озера данных, и обеспечение ее унифицированного доступа.
Манипулирование данными и доступ к ним становятся возможными благодаря процессу создания уровня абстракции, который скрывает сложность лежащей в основе архитектуры данных. Распределенные вычисления предназначены для обработки и анализа данных в режиме реального времени в распределенной сети вычислительных ресурсов.
Благодаря этому предприятия теперь могут быстро получать ценную информацию из своих данных и принимать меры. Data Fabric также включает компоненты управления данными и безопасности для обеспечения конфиденциальности данных, соответствия требованиям и качества.
Data Fabric — это гибкий и масштабируемый способ управления данными, разработанный с учетом существующей среды данных.
Преимущества
- Компании могут делать более быстрый и осознанный выбор на основе данных в режиме реального времени, используя структуру данных, которая может повысить доступность и доступность данных.
- Для управления огромными объемами данных и их анализа фабрика данных обеспечивает бесшовную интеграцию данных из многих источников, включая локальные и облачные данные.
- Предприятия могут использовать фабрику данных для создания централизованной платформы управления данными, которая облегчает обмен данными в режиме реального времени и совместную работу между многими группами и отделами.
- Возможности управления данными и безопасности, предлагаемые фабрикой данных, помогают компаниям обеспечивать конфиденциальность данных и соответствие нормативным требованиям.
- Структура данных может сократить расходы и сократить дублирование усилий за счет устранения разрозненных хранилищ данных, что повысит производительность и эффективность.
- Предприятия могут создать единый источник достоверной информации, используя структуру данных, уменьшая несоответствия и неточности данных, которые могут быть результатом нескольких источников данных.
- Компании могут расширять свою архитектуру данных по мере необходимости с помощью структуры данных, обеспечивая рост и расширение без ущерба для производительности или стабильности.
- Предприятия могут повысить точность данных и сократить потребность в ручном вмешательстве, автоматизация рабочих процессов данных и процессы с использованием фабрики данных.
- Компании могут использовать различные инструменты и платформы для удовлетворения своих требований к управлению данными и аналитике благодаря гибкости структуры данных с точки зрения интеграции и анализа данных.
Недостатки бонуса без депозита
- Процесс развертывания структуры данных может быть трудным и трудоемким, требующим значительных усилий как в отношении ресурсов, так и знаний.
- Первоначальные затраты на установку фабрики данных могут быть значительными, учитывая стоимость необходимых сотрудников, программного и аппаратного обеспечения для настройки и обслуживания системы.
- Существующие процедуры управления данными и аналитики, возможно, потребуется существенно изменить, чтобы приспособить структуру данных, что может нарушить корпоративные операции и вызвать сопротивление изменениям.
- Предприятиям, возможно, придется потратиться на помощь пользователям и обучение из-за сложности структуры данных, что может затруднить пользователям ее использование и обучение.
- Предприятиям со многими источниками данных и форматами может потребоваться стандартизировать свои структуры данных, чтобы использовать структуру данных, что может быть сложно.
- Структура данных может неэффективно взаимодействовать с устаревшими системами, что требует корпоративных инвестиций в разработку новых систем или обновление существующих систем.
- Структура данных может быть подвержена нарушениям безопасности и проблемам конфиденциальности данных, что требует от предприятий принятия строгих мер безопасности для защиты своих данных.
- Структура данных может не подходить для всех форм использования данных или аналитики, поскольку она может не поддерживать все форматы данных или все типы анализа данных.
Сетка данных против структуры данных
Двумя новыми архитектурными решениями для современного управления данными являются сетка данных и структура данных. У них есть некоторые существенные различия в их подходах, хотя оба стремятся облегчить эффективный обмен данными и анализ внутри организации.
сходства
Для масштабируемого и эффективного управления огромными объемами данных во многих системах и командах были разработаны два подхода: Data Mesh и Data Fabric. Оба подчеркивают ценность управления данными и безопасности для сохранения конфиденциальности данных и соответствия требованиям. Более того, оба варианта зависят от SOA, где данные передаются клиентам через API и рассматриваются как продукт.
Различия
Их подходы к владению данными и управлению ими являются основным отличием Data Mesh от Data Fabric.
Отдельные доменные группы отвечают за данные в своих соответствующих доменах в Data Mesh, что децентрализует владение данными и управление ими. Придерживаясь общего набора правил управления данными и безопасности, каждая команда может выбирать собственные инструменты и технологии для управления своими данными.
Централизованная система управления данными, такая как Data Fabric, хранит все данные в одном месте и назначает одну команду для их администрирования. Хотя этот метод делает администрирование и анализ данных более согласованными, он может ограничивать возможности разных групп по использованию выбранных ими инструментов.
Их подходы к интеграции данных — еще одно различие между Data Mesh и Data Fabric. Набор контрактов API, определяющих, как данные должны передаваться между доменами, обеспечивает интеграцию данных в Data Mesh. Эта стратегия обеспечивает взаимодействие между доменами, позволяя командам разрабатывать свои собственные конвейеры данных и методы аналитики.
Напротив, Data Fabric использует более централизованный подход к интеграции данных, заранее интегрируя данные и делая их доступными через единый интерфейс.
Хотя эта стратегия может быть более эффективной, она может ограничить возможности команд по разработке собственных уникальных конвейеров данных.
Data Mesh и Data Fabric используют разные методы обработки данных. Обработкой данных занимаются доменные команды в Data Mesh, и они могут свободно использовать любые инструменты и технологии, какие пожелают.
Обработкой данных теперь занимается специальная команда, однако Data Fabric предлагает более централизованный метод. Хотя этот подход может быть более успешным, он также может затруднить для команд проведение собственных отличительных оценок.
Заключение
В заключение, Data Fabric и Data Mesh предоставляют новые методы современного управления данными, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки.
Data Mesh уделяет большое внимание децентрализованному владению и администрированию данных, предоставляя каждой команде свободу обрабатывать свои собственные данные, следуя общему набору стандартов.
Для сравнения, Data Fabric предоставляет решение для централизованного управления данными, в котором специализированный персонал отвечает за администрирование и анализ данных. Выбор между этими шаблонами будет основываться на уникальных требованиях и целях каждой фирмы с учетом таких элементов, как объем данных, структура команды и требования бизнеса.
Эффективность любого плана в конечном счете будет зависеть от того, насколько хорошо он будет реализован на практике и включен в более широкую стратегию управления данными компании.
Оставьте комментарий