En dataarkitektur beskriver organisationsstrukturen och enskilda komponenter i ett företags datasystem.
Effektiv dataadministration, bearbetning och arkivering är avgörande för att företag ska kunna fatta datadrivna beslut. De senaste centraliserade dataarkitekturmodellerna, såsom Data Fabric och Data Mesh, vinner popularitet som ett resultat av deras förmåga att överträffa traditionella metoder.
Datatyg betonar dataintegration, virtualisering och abstraktion medan Data Mesh fokuserar på datademokratisering, ägande och produktisering. För företag som försöker optimera sina datahanteringsstrategier, öka datakvaliteten och förbättra beslutsförmågan är det avgörande att förstå dessa modeller.
Organisationer kan välja den modell som bäst tjänar deras mål och tar hänsyn till deras tekniska och kulturella krav genom att förstå skillnaderna och likheterna mellan Data Mesh och Data Fabric.
I det här inlägget kommer vi att titta närmare på Data Mesh och Data Fabric, samt skillnaderna mellan dem och mycket mer.
Vad är Data Mesh?
Data Mesh är ett banbrytande dataarkitekturkoncept som prioriterar datademokratisering, ägande och produktisering. Data ses som en produkt i Data Mesh, därför är varje team ansvarig för noggrannheten och användbarheten av sin egen data.
Målet är att tillhandahålla en självbetjäningsplattform som gör det möjligt för team att komma åt och använda den data de behöver utan att förlita sig på centraliserade team. Självbetjäningsdataplattformar ger team en metod att kontrollera och hantera sina dataresurser, vilket förbättrar datakvaliteten och påskyndar innovation.
För att team ska hitta och komma åt den data de vill ha från hela företaget är datamarknadsplatser också en viktig del av Data Mesh. Data Mesh gör det möjligt för team att kontrollera och hantera sina datatillgångar samtidigt som man demokratiserar tillgången till data och hjälper företag att bli mer datadrivna och agila.
Arbete med Data Mesh
Domändriven design och mikrotjänster arkitektur är grunden för Data Mesh. Att bygga en decentraliserad dataarkitektur och demontera datasilos är huvudmålen.
Varje team i Data Mesh är ansvarig för sin egen datadomän, därför är det de som kontrollerar datan, datakvaliteten och datautgångarna. Teamen hanterar och distribuerar sin data via självbetjäningsdataplattformar och datamarknader. Det faktum att dataprodukterna genereras som API:er gör det enkelt för andra team att komma åt och använda dem.
För att upprätthålla enhetlighet och kontroll i hela företaget, hanteras API:erna av ett enda API-ledningsteam. Ett ramverk för datastyrning är också en del av Data Mesh, och det beskriver reglerna och riktlinjerna för dataägande, datakvalitet och datasäkerhet.
Fördelar
- Data Mesh uppmuntrar demokratisering av data genom att göra det möjligt för team att kontrollera och hantera sina datatillgångar.
- Det gör det möjligt för varje team att ta ansvar för sin egen datadomän, vilket höjer kalibern på data.
- Utan att vara beroende av centraliserade team erbjuder den självbetjäningsdataplattformar som låter team komma åt och använda den data de behöver.
- Det låter team experimentera och iterera med sina dataprodukter, vilket påskyndar innovation.
- Det eliminerar datasilos och etablerar en decentraliserad dataarkitektur, vilket ökar flexibiliteten och smidigheten.
- Den består av datamarknader som ger team en metod att hitta och komma åt den data de behöver från hela företaget.
- Den kan stödja en organisations växande databehov och är skalbar.
- Datateam får befogenhet av Data Mesh att ta kontroll över sin data och göra val med den.
- Team kan lättare komma åt och använda den data de behöver tack vare Data Meshs API-baserade tillvägagångssätt för dataprodukter.
Nackdelar
- En organisation måste genomgå stora tekniska och kulturella förändringar innan Data Mesh implementeras.
- Om det inte underhålls på lämpligt sätt, kan Data Meshs decentraliserade karaktär resultera i dataduplicering.
- Om team inte är korrekt justerade kan Data Mesh resultera i motstridiga datadefinitioner.
- Det kan vara svårt att hantera datastyrning och säkerhet i hela företaget på grund av Data Meshs decentraliserade struktur.
- Jämfört med konventionella centraliserade data struktur, kan datanätet vara mer komplicerat.
- Om team inte är korrekt anpassade kan Data Mesh bli fragmenterat.
- Det kan kosta mer att implementera Data Mesh än konventionella centraliserade datasystem.
Nu måste du ha en tydlig bild av Data Mesh. Det är dags att undersöka Data Fabric följt av likheterna och skillnaderna mellan dem. Låt oss börja.
Så, vad är Data Fabric?
Data Fabric är en dataarkitektur som ger en enda vy av alla datatillgångar i en organisation, oavsett var de finns. Utvecklingen av detta system motiverades av den moderna datamiljön, som definieras av en ökning av mängden, hastigheten och mångfalden av data.
Organisationer kan enkelt ansluta sina data från en rad källor, inklusive molnappar, lokala databaser och datasjöar, tack vare Data Fabric, som erbjuder en flexibel och skalbar lösning för dataintegration.
Dessutom erbjuder den en grad av abstraktion som universellt gör data tillgänglig oberoende av den underliggande teknologin.
Data Fabrics distribuerade arkitektur tillåter databearbetning och analys i realtid, vilket ger organisationer tillgång till ytterligare information och beslutsfattande kapacitet. Sekretess, noggrannhet och överensstämmelse för data säkerställs ytterligare genom dess datastyrning och säkerhetskomponenter.
Data Fabric är en ny teknik som snabbt vinner popularitet bland organisationer som försöker förbättra sina datahanteringsmetoder och få en konkurrensfördel.
Arbetet med datatyg
Data Fabric fungerar genom att erbjuda en enda vy av alla en organisations datatillgångar, oavsett var de finns. Dataintegration, dataabstraktion och distribuerad databehandling används tillsammans för att åstadkomma detta.
Dataintegration innebär att sammansmälta information från många källor, inklusive lokala databaser, molnappar och datasjöar, och göra den tillgänglig på ett enhetligt sätt.
Datamanipulation och åtkomst möjliggörs genom processen att etablera ett abstraktionsskikt som döljer komplexiteten i den underliggande dataarkitekturen. Distribuerad datoranvändning syftar till att bearbeta och analysera data i realtid över ett spritt nätverk av datorresurser.
Företag kan nu snabbt få insikter från sin data och vidta åtgärder tack vare detta. Data Fabric inkluderar datastyrning och säkerhetskomponenter för att säkerställa datasekretess, efterlevnad och kvalitet.
Data Fabric är ett sätt att hantera data som är flexibelt och skalbart och har utvecklats för att passa den nuvarande datamiljön.
Fördelar
- Företag kan göra snabbare och mer välgrundade val baserat på realtidsdata genom att använda dataväv, vilket kan öka datatillgänglighet och tillgänglighet.
- För att hantera och analysera enorma mängder data möjliggör dataväv sömlös integrering av data från många källor, inklusive lokal och molnbaserad data.
- Företag kan använda datatyg för att bygga en centraliserad datahanteringsplattform som underlättar datautbyte och samarbete i realtid mellan många team och avdelningar.
- Datastyrning och säkerhetsfunktioner som erbjuds av dataväv hjälper företag att upprätthålla datasekretess och regelefterlevnad.
- Dataväv kan spara fler kostnader och dubbelarbete genom att ta bort datasilos, vilket kommer att öka produktionen och effektiviteten.
- Företag kan etablera en enda källa till sanning med hjälp av dataväv, vilket minskar dataavvikelser och felaktigheter som kan bero på flera datakällor.
- Företag kan vid behov utöka sin dataarkitektur med hjälp av dataväv, vilket möjliggör tillväxt och expansion utan att kompromissa med prestanda eller stabilitet.
- Företag kan förbättra datanoggrannheten och minska behovet av manuellt ingripande med automatisera dataarbetsflöden och processer med användning av dataväv.
- Företag kan använda en mängd olika verktyg och plattformar för sina datahanterings- och analyskrav på grund av datavävens flexibilitet när det gäller dataintegration och analys.
Nackdelar
- Processen att sätta dataväv på plats kan vara svår och tidskrävande och kräver ett stort engagemang i både resurser och kunskap.
- Den initiala kostnaden för att installera dataväv kan vara betydande, med hänsyn till priset för nödvändig personal, mjukvara och hårdvara för att installera och underhålla systemet.
- Befintliga datahanterings- och analysprocedurer kan behöva ändras avsevärt för att tillgodose dataväven, vilket kan störa företagets verksamhet och skapa motstånd mot förändringar.
- Företag kan behöva spendera på användarhjälp och utbildning som ett resultat av datastrukturens komplexitet, vilket kan göra det svårt för användarna att ta till sig det och få utbildning.
- Företag med många datakällor och format kan behöva standardisera sina datastrukturer för att kunna använda dataväv, vilket kan vara svårt.
- Datastrukturen kanske inte samverkar effektivt med äldre system, vilket kräver företagsinvesteringar i ny systemutveckling eller systemuppgradering av nuvarande system.
- Datastrukturen kan vara utsatt för säkerhetsintrång och dataintegritetsproblem, vilket kräver att företag implementerar kraftfulla säkerhetsåtgärder för att skydda sina data.
- Dataväv kanske inte är lämplig för alla former av data eller analysanvändning eftersom den kanske inte stöder alla dataformat eller alla typer av dataanalys.
Data Mesh vs Data Fabric
Två nya arkitektoniska konstruktioner för modern datahantering är datanät och dataväv. De har några betydande variationer i sina tillvägagångssätt, även om båda strävar efter att underlätta effektivt datautbyte och analys inom en organisation.
Likheter
För att hantera enorma mängder data över många system och team på ett skalbart och effektivt sätt har två tillvägagångssätt utvecklats: Data Mesh och Data Fabric. Båda betonar värdet av datastyrning och säkerhet för att bevara datasekretess och efterlevnad. Dessutom är båda designerna beroende av en SOA, där data levereras till kunder via API:er och betraktas som en produkt.
Skillnader
Deras tillvägagångssätt för dataägande och hantering är den huvudsakliga skillnaden mellan Data Mesh och Data Fabric.
Enskilda domänteam ansvarar för data på sina respektive domäner i Data Mesh, som decentraliserar ägande och administration av data. Även om de följer en delad uppsättning regler för datastyrning och säkerhet, är varje team fritt att välja sina egna verktyg och teknologier för att hantera sina data.
Ett centraliserat datahanteringssystem, som Data Fabric, lagrar all data på ett ställe och tilldelar ett enda team att administrera den. Även om denna metod gör dataadministration och analys mer konsekvent, kan den begränsa möjligheten för olika team att använda sina egna valda verktyg.
Deras tillvägagångssätt för dataintegration är en annan skillnad mellan Data Mesh och Data Fabric. En samling API-kontrakt som anger hur data ska överföras mellan domäner möjliggör dataintegration i Data Mesh. Denna strategi säkerställer interoperabilitet mellan domäner samtidigt som teamen kan designa sina egna datapipelines och analysmetoder.
Däremot tar Data Fabric ett mer centraliserat tillvägagångssätt för dataintegration, integrerar data i förväg och gör det tillgängligt via ett enda gränssnitt.
Även om denna strategi skulle kunna vara mer effektiv, kan den begränsa teamens förmåga att designa sina egna unika datapipelines.
Data Mesh och Data Fabric använder distinkta tekniker för databehandling. Databehandling hanteras av domänteam i Data Mesh, och de är fria att använda vilka verktyg och tekniker de vill.
Databehandling hanteras nu av ett dedikerat team, men Data Fabric tillhandahåller en mer centraliserad metod. Även om detta tillvägagångssätt kan vara mer framgångsrikt, kan det också göra det svårare för team att göra sina egna distinkta bedömningar.
Slutsats
Sammanfattningsvis ger Data Fabric och Data Mesh båda nya metoder för modern datahantering, var och en med specifika fördelar och nackdelar.
Data Mesh lägger stor vikt vid decentraliserat ägande och administration av data, vilket ger varje team friheten att hantera sin egen data samtidigt som de följer en delad uppsättning standarder.
Data Fabric, i jämförelse, tillhandahåller en centraliserad datahanteringslösning med specialiserad personal som ansvarar för dataadministration och analys. Beslutet mellan dessa mönster kommer att baseras på de unika kraven och målen för varje företag, med hänsyn till element som datavolym, teamstruktur och affärskrav.
Effektiviteten av varje plan kommer i slutändan att bero på hur väl den omsätts i praktiken och införlivas i företagets bredare datahanteringsstrategi.
Kommentera uppropet