สถาปัตยกรรมข้อมูลแสดงโครงร่างโครงสร้างองค์กรและส่วนประกอบแต่ละส่วนของระบบข้อมูลของบริษัท
การบริหารข้อมูล การประมวลผล และการเก็บถาวรข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญสำหรับบริษัทในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก โมเดลสถาปัตยกรรมข้อมูลแบบรวมศูนย์ในปัจจุบัน เช่น Data Fabric และ Data Mesh กำลังได้รับความนิยมอันเป็นผลมาจากความสามารถที่เหนือกว่าวิธีการแบบเดิม
ผ้าข้อมูล เน้นการรวมข้อมูล การจำลองเสมือน และการทำให้เป็นนามธรรม ในขณะที่ Data Mesh มุ่งเน้นไปที่การทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตย ความเป็นเจ้าของ และการผลิต สำหรับบริษัทที่พยายามเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การจัดการข้อมูล เพิ่มคุณภาพข้อมูล และปรับปรุงทักษะการตัดสินใจ การทำความเข้าใจโมเดลเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญ
องค์กรสามารถเลือกรูปแบบที่ตอบสนองวัตถุประสงค์ของตนได้ดีที่สุด และคำนึงถึงข้อกำหนดทางเทคโนโลยีและวัฒนธรรมของตนด้วยการทำความเข้าใจความแตกต่างและความคล้ายคลึงกันระหว่าง Data Mesh และ Data Fabric
ในโพสต์นี้ เราจะพิจารณาอย่างใกล้ชิดเกี่ยวกับ Data Mesh และ Data Fabric ตลอดจนความแตกต่างระหว่างสิ่งเหล่านี้และอีกมากมาย
Data Mesh คืออะไร?
Data Mesh คือแนวคิดสถาปัตยกรรมข้อมูลล้ำสมัยที่จัดลำดับความสำคัญของการทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตย ความเป็นเจ้าของ และการผลิตข้อมูล ข้อมูลถูกมองว่าเป็นผลิตภัณฑ์ใน Data Mesh ดังนั้นแต่ละทีมจึงรับผิดชอบความถูกต้องและประโยชน์ของข้อมูลของตนเอง
เป้าหมายคือการจัดหาแพลตฟอร์มแบบบริการตนเองที่จะช่วยให้ทีมสามารถเข้าถึงและใช้ข้อมูลที่ต้องการโดยไม่ต้องอาศัยทีมจากส่วนกลาง แพลตฟอร์มข้อมูลแบบบริการตนเองช่วยให้ทีมมีวิธีการควบคุมและจัดการทรัพยากรข้อมูล ซึ่งช่วยปรับปรุงคุณภาพข้อมูลและเพิ่มความเร็วของนวัตกรรม
เพื่อให้ทีมค้นหาและเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการจากทั่วทั้งองค์กร ตลาดข้อมูลก็เป็นส่วนสำคัญของ Data Mesh Data Mesh ช่วยให้ทีมสามารถควบคุมและ จัดการสินทรัพย์ข้อมูลของพวกเขา ในขณะที่ทำให้การเข้าถึงข้อมูลเป็นประชาธิปไตย ช่วยให้องค์กรต่างๆ ขับเคลื่อนข้อมูลได้มากขึ้นและมีความคล่องตัว
การทำงานของดาต้าเมช
การออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยโดเมนและ สถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิส เป็นรากฐานของ Data Mesh การสร้างสถาปัตยกรรมข้อมูลที่กระจายอำนาจและการรื้อไซโลข้อมูลเป็นเป้าหมายหลัก
แต่ละทีมใน Data Mesh รับผิดชอบโดเมนข้อมูลของตนเอง ดังนั้นพวกเขาจึงเป็นผู้ควบคุมข้อมูล คุณภาพข้อมูล และเอาต์พุตข้อมูล ทีมจัดการและเผยแพร่ข้อมูลผ่านแพลตฟอร์มข้อมูลแบบบริการตนเองและตลาดข้อมูล ความจริงที่ว่าผลิตภัณฑ์ข้อมูลถูกสร้างขึ้นเป็น API ทำให้ทีมอื่นเข้าถึงและใช้งานได้ง่าย
เพื่อรักษาความสม่ำเสมอและการควบคุมทั่วทั้งบริษัท API จะได้รับการจัดการโดยทีมผู้บริหาร API ทีมเดียว เฟรมเวิร์กการกำกับดูแลข้อมูลยังเป็นส่วนหนึ่งของ Data Mesh และกำหนดกฎและแนวทางสำหรับการเป็นเจ้าของข้อมูล คุณภาพของข้อมูล และความปลอดภัยของข้อมูล
ข้อดี
- Data Mesh สนับสนุนให้มีการทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตยโดยทำให้ทีมสามารถควบคุมและจัดการสินทรัพย์ข้อมูลของตนได้
- ทำให้แต่ละทีมสามารถดูแลโดเมนข้อมูลของตนเองได้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความสามารถของข้อมูล
- โดยไม่ขึ้นอยู่กับทีมจากส่วนกลาง มีแพลตฟอร์มข้อมูลแบบบริการตนเองที่ช่วยให้ทีมเข้าถึงและใช้ข้อมูลที่ต้องการได้
- ช่วยให้ทีมสามารถทดลองและทำซ้ำกับผลิตภัณฑ์ข้อมูลของพวกเขา ซึ่งช่วยเร่งความเร็วของนวัตกรรม
- มันกำจัดไซโลข้อมูลและสร้างสถาปัตยกรรมข้อมูลแบบกระจายศูนย์ เพิ่มความยืดหยุ่นและความคล่องตัว
- ประกอบด้วยตลาดข้อมูลที่ให้ทีมค้นหาและเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการจากทั่วทั้งบริษัท
- สามารถรองรับความต้องการข้อมูลที่เพิ่มขึ้นขององค์กรและสามารถปรับขนาดได้
- ทีมข้อมูลได้รับอำนาจจาก Data Mesh ในการควบคุมข้อมูลและตัดสินใจเลือก
- ทีมสามารถเข้าถึงและใช้ข้อมูลที่ต้องการได้ง่ายขึ้นด้วยวิธีการที่ใช้ API ของ Data Mesh กับผลิตภัณฑ์ข้อมูล
ข้อเสีย
- องค์กรต้องผ่านการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีและวัฒนธรรมครั้งใหญ่ก่อนที่จะนำ Data Mesh ไปใช้
- หากไม่ได้รับการดูแลอย่างเหมาะสม ลักษณะการกระจายอำนาจของ Data Mesh อาจส่งผลให้เกิดข้อมูลซ้ำซ้อน
- หากทีมไม่ได้จัดตำแหน่งอย่างถูกต้อง Data Mesh อาจส่งผลให้เกิดการนิยามข้อมูลที่ขัดแย้งกัน
- อาจเป็นเรื่องยากที่จะจัดการการกำกับดูแลข้อมูลและความปลอดภัยทั่วทั้งองค์กร เนื่องจากโครงสร้างแบบกระจายอำนาจของ Data Mesh
- เมื่อเทียบกับแบบรวมศูนย์ทั่วไป โครงสร้างข้อมูลตาข่ายข้อมูลอาจซับซ้อนกว่า
- หากจัดทีมไม่ถูกต้อง Data Mesh อาจแยกส่วน
- การใช้ Data Mesh อาจมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าระบบข้อมูลแบบรวมศูนย์ทั่วไป
ตอนนี้ คุณต้องมีภาพที่ชัดเจนของ Data Mesh ได้เวลาดู Data Fabric แล้วตามด้วยความเหมือนและความแตกต่างระหว่างกัน เอาล่ะ.
แล้ว Data Fabric คืออะไร?
Data Fabric เป็นสถาปัตยกรรมข้อมูลที่ให้มุมมองเดียวของสินทรัพย์ข้อมูลทั้งหมดภายในองค์กร โดยไม่คำนึงว่าข้อมูลเหล่านั้นจะอยู่ที่ใด การพัฒนาระบบนี้ได้รับแรงจูงใจจากสภาพแวดล้อมข้อมูลสมัยใหม่ ซึ่งกำหนดโดยการเพิ่มขึ้นของจำนวน ความเร็ว และความหลากหลายของข้อมูล
องค์กรต่างๆ สามารถเชื่อมต่อข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย รวมถึงแอประบบคลาวด์ ฐานข้อมูลภายในองค์กร และ Data Lake ด้วย Data Fabric ซึ่งนำเสนอโซลูชันที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้สำหรับการรวมข้อมูล
ยิ่งกว่านั้น ยังมีระดับของนามธรรมที่ทำให้ข้อมูลในระดับสากลสามารถเข้าถึงได้โดยไม่ขึ้นกับเทคโนโลยีพื้นฐาน
สถาปัตยกรรมแบบกระจายของ Data Fabric ช่วยให้สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ทำให้องค์กรสามารถเข้าถึงข้อมูลเพิ่มเติมและความสามารถในการตัดสินใจ ความเป็นส่วนตัว ความถูกต้อง และการปฏิบัติตามข้อกำหนดของข้อมูลจะได้รับการรับรองเพิ่มเติมผ่านการกำกับดูแลข้อมูลและส่วนประกอบด้านความปลอดภัย
Data Fabric เป็นเทคโนโลยีใหม่ที่ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในหมู่องค์กรที่พยายามปรับปรุงแนวทางปฏิบัติในการจัดการข้อมูลและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน
การทำงานของ Data Fabric
Data Fabric ทำงานโดยนำเสนอมุมมองเดียวของสินทรัพย์ข้อมูลทั้งหมดขององค์กร โดยไม่คำนึงว่าข้อมูลเหล่านั้นจะอยู่ที่ใด การรวมข้อมูล การแยกข้อมูล และ คอมพิวเตอร์แบบกระจาย ถูกนำมาใช้ควบคู่กันเพื่อบรรลุเป้าหมายนี้
การรวมข้อมูลทำให้เกิดการหลอมรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง รวมถึงฐานข้อมูลภายในองค์กร แอปบนระบบคลาวด์ และ Data Lake และทำให้สามารถเข้าถึงได้ในลักษณะเดียวกัน
การจัดการและการเข้าถึงข้อมูลเกิดขึ้นได้โดยกระบวนการสร้างชั้นนามธรรมที่บดบังความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมข้อมูลพื้นฐาน การประมวลผลแบบกระจายมีวัตถุประสงค์เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ผ่านเครือข่ายทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่กระจัดกระจาย
ธุรกิจสามารถรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลของตนได้อย่างรวดเร็วและดำเนินการได้ด้วยสิ่งนี้ Data Fabric รวมถึงการกำกับดูแลข้อมูลและส่วนประกอบด้านความปลอดภัยเพื่อให้มั่นใจถึงความเป็นส่วนตัว การปฏิบัติตามข้อกำหนด และคุณภาพข้อมูล
Data Fabric เป็นวิธีการจัดการข้อมูลที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้ และได้รับการพัฒนาเพื่อรองรับสภาพแวดล้อมข้อมูลปัจจุบัน
ข้อดี
- ธุรกิจต่างๆ สามารถเลือกได้อย่างรวดเร็วและมีข้อมูลมากขึ้นตามข้อมูลเรียลไทม์โดยใช้โครงสร้างข้อมูล ซึ่งสามารถเพิ่มความพร้อมใช้งานของข้อมูลและการเข้าถึงได้
- เพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล โครงสร้างข้อมูลช่วยให้สามารถรวมข้อมูลจากหลายแหล่งได้อย่างราบรื่น รวมถึงข้อมูลในองค์กรและข้อมูลบนคลาวด์
- ธุรกิจสามารถใช้โครงสร้างข้อมูลเพื่อสร้างแพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลแบบรวมศูนย์ที่อำนวยความสะดวกในการแลกเปลี่ยนข้อมูลแบบเรียลไทม์และการทำงานร่วมกันระหว่างทีมและแผนกต่างๆ
- ความสามารถในการกำกับดูแลข้อมูลและการรักษาความปลอดภัยที่นำเสนอโดยโครงสร้างข้อมูลช่วยบริษัทในการรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
- โครงสร้างข้อมูลสามารถช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายและการทำงานซ้ำซ้อนได้มากขึ้นโดยการลบไซโลข้อมูล ซึ่งจะช่วยเพิ่มการผลิตและประสิทธิภาพ
- ธุรกิจสามารถสร้างแหล่งข้อมูลความจริงแหล่งเดียวโดยใช้โครงสร้างข้อมูล ลดความคลาดเคลื่อนของข้อมูลและความไม่ถูกต้องที่อาจเป็นผลมาจากแหล่งข้อมูลหลายแห่ง
- ธุรกิจสามารถขยายสถาปัตยกรรมข้อมูลของตนได้ตามความจำเป็นด้วยความช่วยเหลือของโครงสร้างข้อมูล ทำให้สามารถเติบโตและขยายตัวได้โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพหรือความเสถียร
- ธุรกิจสามารถปรับปรุงความถูกต้องของข้อมูลและลดความจำเป็นในการแทรกแซงด้วยตนเองได้ เวิร์กโฟลว์ข้อมูลอัตโนมัติ และประมวลผลด้วยการใช้ดาต้าแฟบริค
- ธุรกิจสามารถใช้เครื่องมือและแพลตฟอร์มที่หลากหลายสำหรับการจัดการข้อมูลและข้อกำหนดในการวิเคราะห์ เนื่องจากโครงสร้างข้อมูลมีความยืดหยุ่นในแง่ของการรวมข้อมูลและการวิเคราะห์
ข้อเสีย
- ขั้นตอนการใส่ data fabric เข้าที่อาจจะยากและใช้เวลานาน ต้องใช้ความมุ่งมั่นอย่างมากทั้งในด้านทรัพยากรและความรู้
- ต้นทุนเริ่มต้นของการติดตั้งโครงสร้างข้อมูลอาจมีนัยสำคัญ โดยพิจารณาจากราคาของพนักงาน ซอฟต์แวร์ และฮาร์ดแวร์ที่จำเป็นในการติดตั้งและบำรุงรักษาระบบ
- ขั้นตอนการจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่อาจต้องมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมากเพื่อรองรับโครงสร้างข้อมูล ซึ่งอาจขัดขวางการดำเนินงานขององค์กรและก่อให้เกิดการต่อต้านการเปลี่ยนแปลง
- ธุรกิจต่างๆ อาจต้องใช้จ่ายเพื่อช่วยเหลือผู้ใช้และการศึกษาอันเป็นผลมาจากความซับซ้อนของโครงสร้างข้อมูล ซึ่งอาจทำให้ผู้ใช้ยอมรับและรับการฝึกอบรมได้ยาก
- ธุรกิจที่มีแหล่งข้อมูลและรูปแบบข้อมูลจำนวนมากอาจต้องสร้างมาตรฐานโครงสร้างข้อมูลของตนเพื่อใช้โครงสร้างข้อมูล ซึ่งอาจเป็นเรื่องยาก
- แฟบริคข้อมูลอาจไม่เชื่อมต่อกับระบบเดิมอย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้องค์กรต้องลงทุนพัฒนาระบบใหม่หรืออัปเกรดระบบของระบบปัจจุบัน
- แฟบริคข้อมูลมีแนวโน้มที่จะเกิดการละเมิดความปลอดภัยและข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ทำให้องค์กรจำเป็นต้องดำเนินมาตรการรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวดเพื่อปกป้องข้อมูลของตน
- แฟบริคข้อมูลอาจไม่เหมาะสมกับทุกรูปแบบของข้อมูลหรือกรณีการใช้งานการวิเคราะห์ เนื่องจากอาจไม่รองรับรูปแบบข้อมูลทั้งหมดหรือการวิเคราะห์ข้อมูลทุกประเภท
Data Mesh กับ Data Fabric
การออกแบบสถาปัตยกรรมใหม่สองแบบสำหรับการจัดการข้อมูลร่วมสมัย ได้แก่ data mesh และ data fabric พวกเขามีความแตกต่างกันอย่างมากในแนวทางของพวกเขา แม้ว่าทั้งสองจะพยายามอำนวยความสะดวกในการแลกเปลี่ยนข้อมูลและการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพภายในองค์กร
ความคล้ายคลึงกัน
เพื่อจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลในระบบและทีมจำนวนมากในลักษณะที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพ จึงมีการพัฒนาแนวทางสองวิธี ได้แก่ Data Mesh และ Data Fabric ทั้งคู่เน้นถึงคุณค่าของการกำกับดูแลข้อมูลและความปลอดภัยในการรักษาความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามข้อกำหนดของข้อมูล ยิ่งไปกว่านั้น การออกแบบทั้งสองขึ้นอยู่กับ SOA ซึ่งข้อมูลจะถูกส่งให้กับลูกค้าผ่าน API และถือเป็นผลิตภัณฑ์
ความแตกต่าง
แนวทางของพวกเขาในการเป็นเจ้าของและการจัดการข้อมูลคือความแตกต่างหลักระหว่าง Data Mesh และ Data Fabric
ทีมโดเมนแต่ละคนมีหน้าที่ดูแลข้อมูลในโดเมนของตนใน Data Mesh ซึ่งกระจายอำนาจความเป็นเจ้าของและการจัดการข้อมูล แม้ว่าจะปฏิบัติตามชุดกฎที่ใช้ร่วมกันสำหรับการกำกับดูแลข้อมูลและความปลอดภัย แต่แต่ละทีมก็มีอิสระที่จะเลือกเครื่องมือและเทคโนโลยีของตนเองสำหรับการจัดการข้อมูล
ระบบการจัดการข้อมูลแบบรวมศูนย์ เช่น Data Fabric จัดเก็บข้อมูลทั้งหมดไว้ในที่เดียวและมอบหมายให้ทีมเดียวจัดการ แม้ว่าวิธีนี้จะทำให้การบริหารและการวิเคราะห์ข้อมูลสอดคล้องกันมากขึ้น แต่ก็อาจจำกัดความสามารถของทีมต่างๆ ในการใช้เครื่องมือที่ตนเองเลือก
วิธีการรวมข้อมูลเป็นอีกความแตกต่างระหว่าง Data Mesh และ Data Fabric ชุดของสัญญา API ที่ระบุวิธีการถ่ายโอนข้อมูลระหว่างโดเมน ทำให้สามารถรวมข้อมูลใน Data Mesh ได้ กลยุทธ์นี้รับประกันความสามารถในการทำงานร่วมกันระหว่างโดเมน ในขณะที่อนุญาตให้ทีมออกแบบไปป์ไลน์ข้อมูลและวิธีการวิเคราะห์ของตนเอง
ในทางตรงกันข้าม Data Fabric ใช้วิธีการแบบรวมศูนย์มากขึ้นในการรวมข้อมูล โดยรวมข้อมูลไว้ล่วงหน้า และทำให้เข้าถึงได้ผ่านอินเทอร์เฟซเดียว
แม้ว่ากลยุทธ์นี้จะมีประสิทธิภาพมากกว่า แต่ก็อาจจำกัดความสามารถของทีมในการออกแบบไปป์ไลน์ข้อมูลเฉพาะของตนเอง
Data Mesh และ Data Fabric ใช้เทคนิคที่แตกต่างกันในการประมวลผลข้อมูล การประมวลผลข้อมูลได้รับการจัดการโดยทีมโดเมนใน Data Mesh และพวกเขาสามารถใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีใดก็ได้ตามต้องการ
ขณะนี้การประมวลผลข้อมูลได้รับการจัดการโดยทีมงานเฉพาะ อย่างไรก็ตาม Data Fabric ให้วิธีการแบบรวมศูนย์มากขึ้น แม้ว่าวิธีนี้จะประสบความสำเร็จมากกว่า แต่ก็อาจทำให้ทีมทำการประเมินเฉพาะของตนเองได้ยากขึ้น
สรุป
โดยสรุป Data Fabric และ Data Mesh ต่างมอบวิธีการใหม่สำหรับการจัดการข้อมูลร่วมสมัย โดยแต่ละวิธีมีข้อดีและข้อเสียเฉพาะ
Data Mesh ให้ความสำคัญกับการกระจายความเป็นเจ้าของและการจัดการข้อมูล ทำให้แต่ละทีมมีอิสระในการจัดการข้อมูลของตนเองในขณะที่ปฏิบัติตามชุดมาตรฐานที่ใช้ร่วมกัน
การเปรียบเทียบ Data Fabric เป็นโซลูชันการจัดการข้อมูลแบบรวมศูนย์โดยมีเจ้าหน้าที่ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านดูแลและวิเคราะห์ข้อมูล การตัดสินใจระหว่างรูปแบบเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับข้อกำหนดและวัตถุประสงค์เฉพาะของแต่ละบริษัท โดยคำนึงถึงองค์ประกอบต่างๆ เช่น ปริมาณข้อมูล โครงสร้างทีม และความต้องการทางธุรกิจ
ประสิทธิผลของแผนใด ๆ ในท้ายที่สุดจะขึ้นอยู่กับว่านำไปปฏิบัติได้ดีเพียงใดและรวมอยู่ในกลยุทธ์การจัดการข้อมูลที่กว้างขึ้นของบริษัท
เขียนความเห็น