ఒక డేటా ఆర్కిటెక్చర్ సంస్థ యొక్క డేటా సిస్టమ్స్ యొక్క సంస్థాగత నిర్మాణం మరియు వ్యక్తిగత భాగాలను వివరిస్తుంది.
ప్రభావవంతమైన డేటా నిర్వహణ, ప్రాసెసింగ్ మరియు ఆర్కైవింగ్ సంస్థలు డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి కీలకమైనవి. సాంప్రదాయ పద్ధతులను అధిగమించగల సామర్థ్యం కారణంగా డేటా ఫ్యాబ్రిక్ మరియు డేటా మెష్ వంటి అత్యంత ప్రస్తుత కేంద్రీకృత డేటా ఆర్కిటెక్చర్ మోడల్లు ప్రజాదరణ పొందుతున్నాయి.
డేటా ఫ్యాబ్రిక్ డేటా ఇంటిగ్రేషన్, వర్చువలైజేషన్ మరియు నైరూప్యతను నొక్కి చెబుతుంది, అయితే డేటా మెష్ డేటా డెమోక్రటైజేషన్, యాజమాన్యం మరియు ఉత్పాదకతపై దృష్టి పెడుతుంది. తమ డేటా మేనేజ్మెంట్ వ్యూహాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, డేటా నాణ్యతను పెంచడానికి మరియు నిర్ణయం తీసుకునే నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచడానికి ప్రయత్నిస్తున్న కంపెనీలకు, ఈ మోడల్లను అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం.
డేటా మెష్ మరియు డేటా ఫ్యాబ్రిక్ మధ్య తేడాలు మరియు సారూప్యతలను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా సంస్థలు తమ లక్ష్యాలకు ఉత్తమంగా ఉపయోగపడే మోడల్ను ఎంచుకోవచ్చు మరియు వారి సాంకేతిక మరియు సాంస్కృతిక అవసరాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవచ్చు.
ఈ పోస్ట్లో, మేము డేటా మెష్ మరియు డేటా ఫ్యాబ్రిక్తో పాటు వాటి మధ్య వ్యత్యాసాలు మరియు మరిన్నింటిని నిశితంగా పరిశీలిస్తాము.
డేటా మెష్ అంటే ఏమిటి?
డేటా మెష్ అనేది అత్యాధునిక డేటా ఆర్కిటెక్చర్ కాన్సెప్ట్, ఇది డేటా డెమోక్రటైజేషన్, యాజమాన్యం మరియు ఉత్పత్తికి ప్రాధాన్యతనిస్తుంది. డేటా మెష్లో డేటా ఉత్పత్తిగా కనిపిస్తుంది, కాబట్టి ప్రతి బృందం దాని స్వంత డేటా యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు ఉపయోగానికి బాధ్యత వహిస్తుంది.
కేంద్రీకృత బృందాలపై ఆధారపడకుండా బృందాలు తమకు అవసరమైన డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు ఉపయోగించుకోవడానికి వీలు కల్పించే స్వీయ-సేవ ప్లాట్ఫారమ్ను అందించడమే లక్ష్యం. స్వీయ-సేవ డేటా ప్లాట్ఫారమ్లు బృందాలకు వారి డేటా వనరులను నియంత్రించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి ఒక పద్ధతిని అందిస్తాయి, ఇది డేటా నాణ్యతను మెరుగుపరుస్తుంది మరియు ఆవిష్కరణలను వేగవంతం చేస్తుంది.
టీమ్లు ఎంటర్ప్రైజ్ అంతటా తమకు కావలసిన డేటాను కనుగొని, యాక్సెస్ చేయడానికి, డేటా మార్కెట్ప్లేస్లు కూడా డేటా మెష్లో ముఖ్యమైన భాగం. డేటా మెష్ బృందాలను నియంత్రించడానికి మరియు వారి డేటా ఆస్తులను నిర్వహించండి డేటాకు ప్రాప్యతను ప్రజాస్వామ్యం చేస్తున్నప్పుడు, మరింత డేటా ఆధారితంగా మరియు చురుకైనదిగా మారడంలో సంస్థలకు సహాయం చేస్తుంది.
డేటా మెష్ యొక్క పని
డొమైన్ ఆధారిత డిజైన్ మరియు మైక్రోసర్వీసెస్ ఆర్కిటెక్చర్ డేటా మెష్ యొక్క పునాదులు. వికేంద్రీకృత డేటా ఆర్కిటెక్చర్ను నిర్మించడం మరియు డేటా గోతులను తొలగించడం ప్రధాన లక్ష్యాలు.
డేటా మెష్లోని ప్రతి బృందం దాని స్వంత డేటా డొమైన్కు బాధ్యత వహిస్తుంది, కాబట్టి వారు డేటా, డేటా నాణ్యత మరియు డేటా అవుట్పుట్లను నియంత్రిస్తారు. బృందాలు స్వీయ-సేవ డేటా ప్లాట్ఫారమ్లు మరియు డేటా మార్కెట్ల ద్వారా తమ డేటాను నిర్వహిస్తాయి మరియు పంపిణీ చేస్తాయి. డేటా ఉత్పత్తులను APIలుగా రూపొందించడం వలన ఇతర బృందాలు వాటిని యాక్సెస్ చేయడం మరియు ఉపయోగించడం సులభం చేస్తుంది.
కంపెనీ అంతటా ఏకరూపత మరియు నియంత్రణను కొనసాగించడానికి, APIలు ఒకే API నిర్వహణ బృందంచే నిర్వహించబడతాయి. డేటా గవర్నెన్స్ ఫ్రేమ్వర్క్ కూడా డేటా మెష్లో భాగం మరియు ఇది డేటా యాజమాన్యం, డేటా నాణ్యత మరియు డేటా భద్రత కోసం నియమాలు మరియు మార్గదర్శకాలను వివరిస్తుంది.
ప్రయోజనాలు
- డేటా మెష్ వారి డేటా ఆస్తులను నియంత్రించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి బృందాలను ప్రారంభించడం ద్వారా డేటా యొక్క ప్రజాస్వామ్యీకరణను ప్రోత్సహిస్తుంది.
- ప్రతి బృందం దాని స్వంత డేటా డొమైన్కు బాధ్యత వహించడాన్ని ఇది సాధ్యం చేస్తుంది, ఇది డేటా యొక్క క్యాలిబర్ను పెంచుతుంది.
- కేంద్రీకృత బృందాలపై ఆధారపడకుండా, ఇది స్వీయ-సేవ డేటా ప్లాట్ఫారమ్లను అందిస్తుంది, ఇది జట్లకు అవసరమైన డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తుంది.
- ఇది జట్లను వారి డేటా ఉత్పత్తులతో ప్రయోగాలు చేయడానికి మరియు పునరావృతం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేస్తుంది.
- ఇది డేటా సిలోస్ను తొలగిస్తుంది మరియు వికేంద్రీకృత డేటా ఆర్కిటెక్చర్ను ఏర్పాటు చేస్తుంది, వశ్యత మరియు చురుకుదనాన్ని పెంచుతుంది.
- ఇది డేటా మార్కెట్లను కలిగి ఉంటుంది, ఇది బృందాలకు కంపెనీ చుట్టూ అవసరమైన డేటాను కనుగొనడానికి మరియు యాక్సెస్ చేయడానికి ఒక పద్ధతిని అందిస్తుంది.
- ఇది సంస్థ యొక్క విస్తరిస్తున్న డేటా డిమాండ్లకు మద్దతు ఇస్తుంది మరియు స్కేలబుల్గా ఉంటుంది.
- డేటా టీమ్లు తమ డేటాను నియంత్రించడానికి మరియు దానితో ఎంపికలు చేయడానికి డేటా మెష్ ద్వారా అధికారం పొందుతాయి.
- డేటా ఉత్పత్తులకు డేటా మెష్ యొక్క API-ఆధారిత విధానం కారణంగా బృందాలు తమకు అవసరమైన డేటాను మరింత సులభంగా యాక్సెస్ చేయగలవు మరియు ఉపయోగించగలవు.
ప్రతికూలతలు
- డేటా మెష్ని అమలు చేయడానికి ముందు ఒక సంస్థ తప్పనిసరిగా ప్రధాన సాంకేతిక మరియు సాంస్కృతిక మార్పులకు లోనవుతుంది.
- సముచితంగా నిర్వహించబడకపోతే, డేటా మెష్ యొక్క వికేంద్రీకృత స్వభావం డేటా డూప్లికేషన్కు దారితీయవచ్చు.
- బృందాలు సరిగ్గా సమలేఖనం చేయకపోతే, డేటా మెష్ వైరుధ్య డేటా నిర్వచనాలకు దారితీయవచ్చు.
- డేటా మెష్ యొక్క వికేంద్రీకృత నిర్మాణం కారణంగా ఎంటర్ప్రైజ్ అంతటా డేటా గవర్నెన్స్ మరియు సెక్యూరిటీని నిర్వహించడం కష్టంగా ఉండవచ్చు.
- సంప్రదాయ కేంద్రీకృతంతో పోలిస్తే డేటా నిర్మాణాలు, డేటా మెష్ మరింత క్లిష్టంగా ఉండవచ్చు.
- బృందాలు సరిగ్గా సమలేఖనం చేయకపోతే, డేటా మెష్ విచ్ఛిన్నం కావచ్చు.
- సాంప్రదాయ కేంద్రీకృత డేటా సిస్టమ్ల కంటే డేటా మెష్ని అమలు చేయడానికి ఎక్కువ ఖర్చు అవుతుంది.
ఇప్పుడు, మీరు డేటా మెష్ యొక్క స్పష్టమైన చిత్రాన్ని కలిగి ఉండాలి. డేటా ఫ్యాబ్రిక్ను పరిశీలించి వాటి మధ్య సారూప్యతలు మరియు వ్యత్యాసాలను పరిశీలించాల్సిన సమయం ఇది. ప్రారంభిద్దాం.
కాబట్టి, డేటా ఫ్యాబ్రిక్ అంటే ఏమిటి?
డేటా ఫ్యాబ్రిక్ అనేది ఒక డేటా ఆర్కిటెక్చర్, ఇది సంస్థలోని అన్ని డేటా ఆస్తులు ఎక్కడ ఉంచబడినా వాటి యొక్క ఒకే వీక్షణను అందిస్తుంది. ఈ వ్యవస్థ యొక్క అభివృద్ధి ఆధునిక డేటా పర్యావరణం ద్వారా ప్రేరేపించబడింది, ఇది డేటా మొత్తం, వేగం మరియు వైవిధ్యం పెరుగుదల ద్వారా నిర్వచించబడింది.
డేటా ఇంటిగ్రేషన్కు అనువైన మరియు స్కేలబుల్ పరిష్కారాన్ని అందించే డేటా ఫ్యాబ్రిక్కు ధన్యవాదాలు, సంస్థలు క్లౌడ్ యాప్లు, ఆన్-ప్రాంగణ డేటాబేస్లు మరియు డేటా లేక్లతో సహా అనేక మూలాధారాల నుండి తమ డేటాను సులభంగా కనెక్ట్ చేయగలవు.
అంతేకాకుండా, ఇది అంతర్లీన సాంకేతికతతో సంబంధం లేకుండా సార్వత్రికంగా డేటాను యాక్సెస్ చేసేలా చేసే ఒక స్థాయి సంగ్రహణను అందిస్తుంది.
డేటా ఫ్యాబ్రిక్ యొక్క డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ ఆర్కిటెక్చర్ నిజ-సమయ డేటా ప్రాసెసింగ్ మరియు విశ్లేషణను అనుమతిస్తుంది, సంస్థలకు అదనపు సమాచారం మరియు నిర్ణయం తీసుకునే సామర్థ్యానికి ప్రాప్యతను అందిస్తుంది. డేటా యొక్క గోప్యత, ఖచ్చితత్వం మరియు సమ్మతి దాని డేటా గవర్నెన్స్ మరియు భద్రతా భాగాల ద్వారా మరింత నిర్ధారిస్తుంది.
డేటా ఫ్యాబ్రిక్ అనేది వారి డేటా మేనేజ్మెంట్ పద్ధతులను మెరుగుపరచడానికి మరియు పోటీతత్వాన్ని పొందేందుకు ప్రయత్నిస్తున్న సంస్థలలో వేగంగా జనాదరణ పొందుతున్న కొత్త సాంకేతికత.
డేటా ఫ్యాబ్రిక్ యొక్క పని
డేటా ఫ్యాబ్రిక్ సంస్థ యొక్క డేటా ఆస్తులు ఎక్కడ ఉంచబడినా వాటి యొక్క ఒకే వీక్షణను అందించడం ద్వారా పనిచేస్తుంది. డేటా ఇంటిగ్రేషన్, డేటా సంగ్రహణ మరియు పంపిణీ కంప్యూటింగ్ దీనిని సాధించడానికి సమిష్టిగా ఉపయోగించబడతాయి.
డేటా ఇంటిగ్రేషన్ అనేది ఆన్-ప్రాంగణ డేటాబేస్లు, క్లౌడ్ యాప్లు మరియు డేటా లేక్లతో సహా అనేక మూలాధారాల నుండి సమాచారాన్ని కలపడం మరియు దానిని ఏకరీతిలో అందుబాటులో ఉంచడం.
డేటా మానిప్యులేషన్ మరియు యాక్సెస్ అనేది అంతర్లీన డేటా ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క సంక్లిష్టతను అస్పష్టం చేసే సంగ్రహణ పొరను ఏర్పాటు చేయడం ద్వారా సాధ్యమవుతుంది. డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ కంప్యూటింగ్ అనేది కంప్యూటింగ్ వనరుల యొక్క చెదరగొట్టబడిన నెట్వర్క్లో నిజ సమయంలో డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం మరియు విశ్లేషించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
వ్యాపారాలు ఇప్పుడు త్వరగా వారి డేటా నుండి అంతర్దృష్టులను పొందవచ్చు మరియు దీనికి ధన్యవాదాలు. డేటా గోప్యత, సమ్మతి మరియు నాణ్యతను నిర్ధారించడానికి డేటా ఫ్యాబ్రిక్ డేటా గవర్నెన్స్ మరియు సెక్యూరిటీ భాగాలను కలిగి ఉంటుంది.
డేటా ఫ్యాబ్రిక్ అనేది ఫ్లెక్సిబుల్ మరియు స్కేలబుల్ అయిన డేటాను మేనేజ్ చేసే ఒక మార్గం మరియు ప్రస్తుత డేటా వాతావరణానికి అనుగుణంగా అభివృద్ధి చేయబడింది.
ప్రయోజనాలు
- డేటా ఫాబ్రిక్ని ఉపయోగించడం ద్వారా వ్యాపారాలు నిజ-సమయ డేటా ఆధారంగా వేగంగా మరియు మరింత సమాచారంతో కూడిన ఎంపికలను చేయవచ్చు, ఇది డేటా లభ్యత మరియు ప్రాప్యతను పెంచుతుంది.
- అపారమైన డేటాను నిర్వహించడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి, డేటా ఫాబ్రిక్ అనేక మూలాల నుండి డేటా యొక్క అతుకులు లేని ఏకీకరణను ప్రారంభిస్తుంది, వీటిలో ఆన్-ప్రాంగణంలో మరియు క్లౌడ్-ఆధారిత డేటా ఉంటుంది.
- అనేక బృందాలు మరియు విభాగాల మధ్య నిజ-సమయ డేటా మార్పిడి మరియు సహకారాన్ని సులభతరం చేసే కేంద్రీకృత డేటా నిర్వహణ ప్లాట్ఫారమ్ను రూపొందించడానికి వ్యాపారాలు డేటా ఫాబ్రిక్ను ఉపయోగించవచ్చు.
- డేటా ఫాబ్రిక్ అందించే డేటా గవర్నెన్స్ మరియు భద్రతా సామర్థ్యాలు డేటా గోప్యత మరియు నియంత్రణ సమ్మతిని సమర్థించడంలో సంస్థలకు సహాయపడతాయి.
- డేటా ఫాబ్రిక్ డేటా గోతులను తొలగించడం ద్వారా ఎక్కువ ఖర్చులు మరియు ప్రయత్నాల నకిలీని ఆదా చేస్తుంది, ఇది ఉత్పత్తి మరియు సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది.
- వ్యాపారాలు డేటా ఫాబ్రిక్ని ఉపయోగించి సత్యం యొక్క ఒకే మూలాన్ని ఏర్పాటు చేయగలవు, అనేక డేటా మూలాధారాల నుండి సంభవించే డేటా వ్యత్యాసాలు మరియు దోషాలను తగ్గించవచ్చు.
- వ్యాపారాలు తమ డేటా ఆర్కిటెక్చర్ను డేటా ఫాబ్రిక్ సహాయంతో అవసరమైన విధంగా విస్తరించవచ్చు, పనితీరు లేదా స్థిరత్వాన్ని రాజీ పడకుండా వృద్ధి మరియు విస్తరణను అనుమతిస్తుంది.
- వ్యాపారాలు డేటా ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచగలవు మరియు మాన్యువల్ జోక్యం అవసరాన్ని తగ్గించగలవు డేటా వర్క్ఫ్లోలను ఆటోమేట్ చేయడం మరియు డేటా ఫాబ్రిక్ వాడకంతో ప్రక్రియలు.
- డేటా ఇంటిగ్రేషన్ మరియు విశ్లేషణ పరంగా డేటా ఫాబ్రిక్ యొక్క సౌలభ్యం కారణంగా వ్యాపారాలు తమ డేటా మేనేజ్మెంట్ మరియు అనలిటిక్స్ అవసరాల కోసం వివిధ రకాల సాధనాలు మరియు ప్లాట్ఫారమ్లను ఉపయోగించుకోవచ్చు.
ప్రతికూలతలు
- డేటా ఫాబ్రిక్ను ఉంచే ప్రక్రియ కష్టం మరియు సమయం తీసుకుంటుంది, వనరులు మరియు జ్ఞానం రెండింటిలోనూ గణనీయమైన నిబద్ధత అవసరం.
- సిస్టమ్ను సెటప్ చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి అవసరమైన సిబ్బంది, సాఫ్ట్వేర్ మరియు హార్డ్వేర్ ధరలను పరిగణనలోకి తీసుకుని, డేటా ఫాబ్రిక్ను ఇన్స్టాల్ చేయడానికి ప్రారంభ ఖర్చు గణనీయంగా ఉండవచ్చు.
- కార్పొరేట్ కార్యకలాపాలకు అంతరాయం కలిగించే మరియు మార్పుకు ప్రతిఘటనను సృష్టించే డేటా ఫాబ్రిక్కు అనుగుణంగా ప్రస్తుత డేటా మేనేజ్మెంట్ మరియు విశ్లేషణ విధానాలను గణనీయంగా మార్చవలసి ఉంటుంది.
- డేటా ఫాబ్రిక్ యొక్క సంక్లిష్టత కారణంగా వ్యాపారాలు వినియోగదారు సహాయం మరియు విద్య కోసం ఖర్చు చేయాల్సి రావచ్చు, దీని వలన వినియోగదారులు దానిని స్వీకరించడం మరియు శిక్షణ పొందడం కష్టమవుతుంది.
- అనేక డేటా సోర్స్లు మరియు ఫార్మాట్లు ఉన్న వ్యాపారాలు డేటా ఫాబ్రిక్ని ఉపయోగించడానికి వారి డేటా స్ట్రక్చర్లను ప్రామాణీకరించవలసి ఉంటుంది, ఇది కష్టంగా ఉంటుంది.
- డేటా ఫాబ్రిక్ లెగసీ సిస్టమ్లతో సమర్థవంతంగా ఇంటర్ఫేస్ కాకపోవచ్చు, కొత్త సిస్టమ్ డెవలప్మెంట్లో కార్పొరేట్ పెట్టుబడి లేదా ప్రస్తుత సిస్టమ్ల సిస్టమ్ అప్గ్రేడ్ అవసరం.
- డేటా ఫాబ్రిక్ భద్రతా ఉల్లంఘనలకు మరియు డేటా గోప్యతా సమస్యలకు గురవుతుంది, ఎంటర్ప్రైజెస్ వారి డేటాను భద్రపరచడానికి బలమైన భద్రతా చర్యలను అమలు చేయడం అవసరం.
- డేటా ఫాబ్రిక్ అన్ని రకాల డేటా లేదా అనలిటిక్స్ వినియోగ కేసులకు సముచితంగా ఉండకపోవచ్చు ఎందుకంటే ఇది అన్ని డేటా ఫార్మాట్లు లేదా అన్ని రకాల డేటా విశ్లేషణలకు మద్దతు ఇవ్వకపోవచ్చు.
డేటా మెష్ Vs డేటా ఫ్యాబ్రిక్
సమకాలీన డేటా నిర్వహణ కోసం రెండు కొత్త ఆర్కిటెక్చరల్ డిజైన్లు డేటా మెష్ మరియు డేటా ఫాబ్రిక్. ఒక సంస్థలో సమర్థవంతమైన డేటా మార్పిడి మరియు విశ్లేషణను సులభతరం చేయడానికి ఇద్దరూ ప్రయత్నిస్తున్నప్పటికీ, వారి విధానాలలో కొన్ని ముఖ్యమైన వైవిధ్యాలు ఉన్నాయి.
సారూప్యతలు
స్కేలబుల్ మరియు సమర్థవంతమైన పద్ధతిలో అనేక సిస్టమ్లు మరియు బృందాలలో అపారమైన డేటాను నిర్వహించడానికి, రెండు విధానాలు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి: డేటా మెష్ మరియు డేటా ఫ్యాబ్రిక్. డేటా గోప్యత మరియు సమ్మతిని సంరక్షించడంలో డేటా గవర్నెన్స్ మరియు భద్రత యొక్క విలువను రెండూ నొక్కిచెప్పాయి. అంతేకాకుండా, రెండు డిజైన్లు SOAపై ఆధారపడి ఉంటాయి, ఇక్కడ డేటా APIల ద్వారా వినియోగదారులకు సరఫరా చేయబడుతుంది మరియు ఉత్పత్తిగా పరిగణించబడుతుంది.
తేడాలు
డేటా యాజమాన్యం మరియు నిర్వహణకు వారి విధానాలు డేటా మెష్ మరియు డేటా ఫ్యాబ్రిక్ మధ్య ప్రధాన వ్యత్యాసం.
వ్యక్తిగత డొమైన్ బృందాలు డేటా మెష్లోని వారి సంబంధిత డొమైన్లలోని డేటాకు బాధ్యత వహిస్తాయి, ఇది డేటా యాజమాన్యం మరియు నిర్వహణను వికేంద్రీకరిస్తుంది. డేటా గవర్నెన్స్ మరియు సెక్యూరిటీ కోసం భాగస్వామ్య నియమాలకు కట్టుబడి ఉన్నప్పటికీ, ప్రతి బృందం దాని డేటాను నిర్వహించడానికి దాని స్వంత సాధనాలు మరియు సాంకేతికతలను ఎంచుకోవచ్చు.
డేటా ఫ్యాబ్రిక్ వంటి కేంద్రీకృత డేటా మేనేజ్మెంట్ సిస్టమ్, మొత్తం డేటాను ఒకే చోట నిల్వ చేస్తుంది మరియు దానిని నిర్వహించడానికి ఒకే బృందాన్ని కేటాయిస్తుంది. ఈ పద్ధతి డేటా అడ్మినిస్ట్రేషన్ మరియు విశ్లేషణను మరింత స్థిరంగా చేసినప్పటికీ, వివిధ బృందాలు వారి స్వంత ఎంపిక సాధనాలను ఉపయోగించుకునే సామర్థ్యాన్ని పరిమితం చేయవచ్చు.
డేటా ఇంటిగ్రేషన్కు వారి విధానాలు డేటా మెష్ మరియు డేటా ఫ్యాబ్రిక్ మధ్య మరొక వ్యత్యాసం. డొమైన్ల మధ్య డేటా ఎలా బదిలీ చేయబడాలో పేర్కొనే API ఒప్పందాల సమాహారం డేటా మెష్లో డేటా ఇంటిగ్రేషన్ని ప్రారంభిస్తుంది. ఈ వ్యూహం డొమైన్ల మధ్య ఇంటర్ఆపరేబిలిటీని నిర్ధారిస్తుంది, అయితే బృందాలు వారి స్వంత డేటా పైప్లైన్లు మరియు విశ్లేషణ పద్ధతులను రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది.
దీనికి విరుద్ధంగా, డేటా ఫ్యాబ్రిక్ డేటా ఇంటిగ్రేషన్కు మరింత కేంద్రీకృత విధానాన్ని తీసుకుంటుంది, ముందుగా డేటాను సమగ్రపరచడం మరియు దానిని ఒకే ఇంటర్ఫేస్ ద్వారా యాక్సెస్ చేయగలదు.
ఈ వ్యూహం మరింత ప్రభావవంతంగా ఉన్నప్పటికీ, వారి స్వంత ప్రత్యేక డేటా పైప్లైన్లను రూపొందించుకునే బృందాల సామర్థ్యాన్ని ఇది పరిమితం చేస్తుంది.
డేటా మెష్ మరియు డేటా ఫ్యాబ్రిక్ డేటా ప్రాసెసింగ్ కోసం విభిన్న సాంకేతికతలను ఉపయోగిస్తాయి. డేటా ప్రాసెసింగ్ అనేది డేటా మెష్లోని డొమైన్ బృందాలచే నిర్వహించబడుతుంది మరియు వారు కోరుకునే సాధనాలు మరియు సాంకేతికతలను ఉచితంగా ఉపయోగించుకోవచ్చు.
డేటా ప్రాసెసింగ్ ఇప్పుడు ప్రత్యేక బృందంచే నిర్వహించబడుతుంది, అయితే, డేటా ఫ్యాబ్రిక్ మరింత కేంద్రీకృత పద్ధతిని అందిస్తుంది. ఈ విధానం మరింత విజయవంతమైనప్పటికీ, జట్లకు వారి స్వంత విలక్షణమైన అంచనాలను చేపట్టడం కష్టతరం కావచ్చు.
ముగింపు
ముగింపులో, డేటా ఫ్యాబ్రిక్ మరియు డేటా మెష్ రెండూ సమకాలీన డేటా నిర్వహణ కోసం కొత్త పద్ధతులను అందిస్తాయి, ప్రతి ఒక్కటి నిర్దిష్ట ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు ఉన్నాయి.
డేటా మెష్ డేటా యొక్క వికేంద్రీకృత యాజమాన్యం మరియు నిర్వహణపై బలమైన ప్రాధాన్యతనిస్తుంది, భాగస్వామ్య ప్రమాణాల సెట్ను అనుసరించేటప్పుడు ప్రతి బృందానికి వారి స్వంత డేటాను నిర్వహించడానికి స్వేచ్ఛను ఇస్తుంది.
డేటా ఫ్యాబ్రిక్, పోల్చి చూస్తే, డేటా నిర్వహణ మరియు విశ్లేషణకు బాధ్యత వహించే ప్రత్యేక సిబ్బందితో కేంద్రీకృత డేటా నిర్వహణ పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది. ఈ నమూనాల మధ్య నిర్ణయం ప్రతి సంస్థ యొక్క ప్రత్యేక అవసరాలు మరియు లక్ష్యాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది, డేటా వాల్యూమ్, జట్టు నిర్మాణం మరియు వ్యాపార డిమాండ్ల వంటి అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది.
ఏదైనా ప్రణాళిక యొక్క ప్రభావం అంతిమంగా అది ఎంతవరకు ఆచరణలో పెట్టబడింది మరియు కంపెనీ యొక్క విస్తృత డేటా నిర్వహణ వ్యూహంలో చేర్చబడింది అనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
సమాధానం ఇవ్వూ