Bir veri mimarisi, bir şirketin veri sistemlerinin organizasyon yapısını ve bireysel bileşenlerini ana hatlarıyla belirtir.
Etkili veri yönetimi, işleme ve arşivleme, firmaların veri odaklı kararlar almaları için çok önemlidir. Data Fabric ve Data Mesh gibi en güncel merkezi veri mimarisi modelleri, geleneksel yöntemleri geride bırakma yeteneklerinin bir sonucu olarak popülerlik kazanıyor.
Veri Dokusu veri entegrasyonu, sanallaştırma ve soyutlamayı vurgularken Data Mesh, verilerin demokratikleştirilmesi, mülkiyeti ve ürünleştirilmesine odaklanır. Veri yönetimi stratejilerini optimize etmeye, veri kalitesini artırmaya ve karar verme becerilerini geliştirmeye çalışan şirketler için bu modelleri anlamak çok önemlidir.
Kuruluşlar, Data Mesh ve Data Fabric arasındaki farkları ve benzerlikleri anlayarak, hedeflerine en iyi hizmet eden ve teknolojik ve kültürel gereksinimlerini dikkate alan modeli seçebilirler.
Bu gönderide, Data Mesh ve Data Fabric'in yanı sıra aralarındaki farklara ve çok daha fazlasına yakından bakacağız.
Veri Ağı nedir?
Data Mesh, verilerin demokratikleştirilmesine, sahiplenilmesine ve ürünleştirilmesine öncelik veren son teknoloji bir veri mimarisi konseptidir. Veri, Data Mesh'te bir ürün olarak görülür, bu nedenle her ekip kendi verilerinin doğruluğundan ve kullanışlılığından sorumludur.
Amaç, ekiplerin ihtiyaç duydukları verilere merkezi ekiplere güvenmeden erişmelerini ve kullanmalarını sağlayacak bir self servis platform sağlamaktır. Self servis veri platformları, ekiplere veri kaynaklarını kontrol etmeleri ve yönetmeleri için veri kalitesini iyileştiren ve yeniliği hızlandıran bir yöntem sunar.
Ekiplerin kuruluş genelinde istedikleri verileri bulmaları ve bunlara erişmeleri için veri pazaryerleri de Data Mesh'in hayati bir parçasıdır. Data Mesh, ekiplerin kontrol etmesini ve veri varlıklarını yönetme verilere erişimi demokratikleştirirken, işletmelerin daha veri odaklı ve çevik olmalarına yardımcı olur.
Data Mesh'in Çalışması
Etki alanına dayalı tasarım ve mikro hizmet mimarisi Data Mesh'in temelleridir. Merkezi olmayan bir veri mimarisi oluşturmak ve veri silolarını ortadan kaldırmak ana hedeflerdir.
Data Mesh'teki her ekip kendi veri alanından sorumludur, dolayısıyla verileri, veri kalitesini ve veri çıktılarını kontrol edenler onlardır. Ekipler, self servis veri platformları ve veri pazarları aracılığıyla verilerini yönetir ve dağıtır. Veri ürünlerinin API'ler olarak oluşturulmuş olması, diğer ekiplerin bunlara erişmesini ve bunları kullanmasını kolaylaştırır.
Şirket genelinde tekdüzeliği ve kontrolü korumak için API'ler tek bir API yönetim ekibi tarafından yönetilir. Bir veri yönetişim çerçevesi de Data Mesh'in bir parçasıdır ve veri sahipliği, veri kalitesi ve veri güvenliği için kuralları ve yönergeleri ana hatlarıyla belirtir.
Avantajlar
- Data Mesh, ekiplerin veri varlıklarını kontrol etmelerini ve yönetmelerini sağlayarak verilerin demokratikleşmesini teşvik eder.
- Her ekibin kendi veri alanının sorumluluğunu üstlenmesini mümkün kılar ve bu da verilerin kalitesini yükseltir.
- Merkezi ekiplere bağlı olmadan, ekiplerin ihtiyaç duydukları verilere erişmesine ve bunları kullanmasına izin veren self servis veri platformları sunar.
- Ekiplerin veri ürünlerini denemelerine ve yinelemelerine olanak tanıyarak yeniliği hızlandırır.
- Veri silolarını ortadan kaldırır ve merkezi olmayan bir veri mimarisi kurarak esnekliği ve çevikliği artırır.
- Ekiplere şirket genelinde ihtiyaç duydukları verileri bulmaları ve bunlara erişmeleri için bir yöntem sunan veri pazarlarından oluşur.
- Bir kuruluşun genişleyen veri taleplerini destekleyebilir ve ölçeklenebilir.
- Veri ekipleri, verilerinin kontrolünü ele geçirmek ve bunlarla seçimler yapmak için Data Mesh tarafından güçlendirilir.
- Data Mesh'in veri ürünlerine yönelik API tabanlı yaklaşımı sayesinde ekipler ihtiyaç duydukları verilere daha kolay erişebilir ve bunları kullanabilir.
Dezavantajlar
- Bir kuruluş, Data Mesh'i uygulamadan önce büyük teknolojik ve kültürel değişikliklerden geçmelidir.
- Uygun şekilde sürdürülmezse, Data Mesh'in merkezi olmayan yapısı, verilerin tekrarlanmasına neden olabilir.
- Ekipler doğru şekilde hizalanmazsa, Veri Ağı çelişkili veri tanımlarına neden olabilir.
- Data Mesh'in merkezi olmayan yapısı nedeniyle kuruluş genelinde veri yönetişimini ve güvenliğini yönetmek zor olabilir.
- Geleneksel merkezi ile karşılaştırıldığında veri yapıları, veri ağı daha karmaşık olabilir.
- Ekipler düzgün bir şekilde hizalanmazsa Data Mesh parçalanabilir.
- Data Mesh'i uygulamak, geleneksel merkezi veri sistemlerinden daha maliyetli olabilir.
Şimdi, Data Mesh'in net bir resmini görüyor olmalısınız. Data Fabric'e ve ardından aralarındaki benzerliklere ve farklılıklara bakmanın zamanı geldi. Hadi başlayalım.
Peki, Data Fabric nedir?
Data Fabric, nerede barındırıldıklarına bakılmaksızın bir kuruluş içindeki tüm veri varlıklarının tek bir görünümünü veren bir veri mimarisidir. Bu sistemin gelişimi, veri miktarındaki, hızındaki ve çeşitliliğindeki artışla tanımlanan modern veri ortamı tarafından motive edilmiştir.
Veri entegrasyonuna esnek ve ölçeklenebilir bir çözüm sunan Data Fabric sayesinde kuruluşlar, bulut uygulamaları, şirket içi veritabanları ve veri gölleri dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan verilerini kolayca birbirine bağlayabilir.
Ayrıca, verileri evrensel olarak altta yatan teknolojiden bağımsız olarak erişilebilir kılan bir soyutlama derecesi sunar.
Data Fabric'in dağıtık mimarisi, gerçek zamanlı veri işleme ve analizine izin vererek kuruluşların ek bilgilere ve karar verme kapasitesine erişmesini sağlar. Verilerin gizliliği, doğruluğu ve uyumluluğu, veri yönetişimi ve güvenlik bileşenleri aracılığıyla daha da sağlanır.
Data Fabric, veri yönetimi uygulamalarını iyileştirmeye ve rekabet avantajı elde etmeye çalışan kuruluşlar arasında hızla popülerlik kazanan yeni bir teknolojidir.
Data Fabric'in Çalışması
Data Fabric, nerede barındırıldıklarına bakılmaksızın bir kuruluşun tüm veri varlıklarının tek bir görünümünü sunarak çalışır. Veri entegrasyonu, veri soyutlama ve Dağıtılmış bilgi işlem gerçekleştirmek için birlikte kullanılır.
Veri entegrasyonu, şirket içi veritabanları, bulut uygulamaları ve veri gölleri dahil olmak üzere birçok kaynaktan gelen bilgilerin birleştirilmesini ve tek tip bir şekilde erişilebilir olmasını gerektirir.
Altta yatan veri mimarisinin karmaşıklığını gizleyen bir soyutlama katmanı oluşturma süreciyle veri manipülasyonu ve erişimi mümkün hale gelir. Dağıtılmış bilgi işlem, dağınık bir bilgi işlem kaynakları ağı genelinde verileri gerçek zamanlı olarak işlemeyi ve analiz etmeyi amaçlar.
İşletmeler artık bu sayede verilerinden hızlı bir şekilde içgörüler elde edebiliyor ve aksiyon alabiliyor. Data Fabric, veri gizliliğini, uyumluluğunu ve kalitesini sağlamak için veri yönetişimi ve güvenlik bileşenlerini de içerir.
Data Fabric, esnek ve ölçeklenebilir bir veri yönetimi yöntemidir ve mevcut veri ortamına uyum sağlamak için geliştirilmiştir.
Avantajlar
- İşletmeler, veri kullanılabilirliğini ve erişilebilirliğini artırabilecek veri yapısını kullanarak gerçek zamanlı verilere dayalı olarak daha hızlı ve daha bilinçli seçimler yapabilir.
- Veri yapısı, muazzam miktarda veriyi yönetmek ve analiz etmek için şirket içi ve bulut tabanlı veriler de dahil olmak üzere birçok kaynaktan gelen verilerin sorunsuz entegrasyonunu sağlar.
- İşletmeler, birçok ekip ve departman arasında gerçek zamanlı veri alışverişini ve işbirliğini kolaylaştıran merkezi bir veri yönetimi platformu oluşturmak için veri yapısını kullanabilir.
- Veri yapısı tarafından sunulan veri yönetişimi ve güvenlik yetenekleri, firmaların veri gizliliğini ve mevzuat uyumluluğunu sürdürmelerine yardımcı olur.
- Veri yapısı, üretimi ve verimliliği artıracak veri silolarını ortadan kaldırarak daha fazla masraftan ve tekrarlanan çabadan tasarruf sağlayabilir.
- İşletmeler, veri yapısını kullanarak tek bir doğruluk kaynağı oluşturarak çeşitli veri kaynaklarından kaynaklanabilecek veri tutarsızlıklarını ve yanlışlıkları azaltabilir.
- İşletmeler, performans veya istikrardan ödün vermeden büyümeyi ve genişlemeyi sağlayan veri yapısının yardımıyla veri mimarilerini gerektiği gibi genişletebilir.
- İşletmeler veri doğruluğunu artırabilir ve manuel müdahale ihtiyacını azaltabilir. veri iş akışlarını otomatikleştirme ve veri dokusunun kullanımı ile süreçler.
- İşletmeler, veri yapısının veri entegrasyonu ve analizi açısından esnekliği nedeniyle, veri yönetimi ve analitik gereksinimleri için çeşitli araçlar ve platformlar kullanabilir.
Dezavantajlar
- Veri yapısını devreye sokma süreci zor ve zaman alıcı olabilir ve hem kaynaklar hem de bilgi açısından oldukça büyük bir taahhüt gerektirir.
- Sistemi kurmak ve sürdürmek için gerekli personel, yazılım ve donanımın fiyatı dikkate alındığında, veri yapısını kurmanın ilk maliyeti önemli olabilir.
- Mevcut veri yönetimi ve analitik prosedürlerinin, kurumsal operasyonları kesintiye uğratabilecek ve değişime karşı direnç oluşturabilecek veri yapısına uyum sağlamak için önemli ölçüde değiştirilmesi gerekebilir.
- Veri yapısının karmaşıklığının bir sonucu olarak, işletmelerin kullanıcı yardımı ve eğitimi için harcama yapması gerekebilir, bu da kullanıcıların onu benimsemesini ve eğitilmesini zorlaştırabilir.
- Çok sayıda veri kaynağına ve biçimine sahip işletmelerin veri yapısını kullanmak için veri yapılarını standartlaştırması gerekebilir ki bu zor olabilir.
- Veri yapısı, eski sistemlerle etkili bir şekilde arayüz oluşturmayabilir, bu da yeni sistem geliştirmeye veya mevcut sistemlerin sistem yükseltmesine kurumsal yatırım yapılmasını gerektirir.
- Veri yapısı, güvenlik ihlallerine ve veri gizliliği endişelerine eğilimli olabilir ve bu da kuruluşların verilerini korumak için güçlü güvenlik önlemleri almasını gerektirir.
- Data Fabric, tüm veri biçimlerini veya tüm veri analizi türlerini desteklemeyebileceğinden, tüm veri biçimleri veya analitik kullanım durumları için uygun olmayabilir.
Data Mesh ve Data Fabric
Çağdaş veri yönetimi için iki yeni mimari tasarım, veri ağı ve veri yapısıdır. Her ikisi de bir kuruluş içinde etkili veri alışverişini ve analizini kolaylaştırmaya çalışsa da, yaklaşımlarında bazı önemli farklılıklar vardır.
Benzerlikler
Birçok sistem ve ekipte muazzam miktarda veriyi ölçeklenebilir ve etkili bir şekilde yönetmek için iki yaklaşım geliştirilmiştir: Data Mesh ve Data Fabric. Her ikisi de veri gizliliğini ve uyumluluğunu korumada veri yönetiminin ve güvenliğinin değerini vurgular. Ayrıca, her iki tasarım da verilerin müşterilere API'ler aracılığıyla sağlandığı ve bir ürün olarak kabul edildiği bir SOA'ya bağlıdır.
Farklar
Veri sahipliği ve yönetimine yönelik yaklaşımları, Data Mesh ile Data Fabric arasındaki temel farktır.
Bireysel etki alanı ekipleri, verilerin sahipliğini ve yönetimini merkezden uzaklaştıran Data Mesh'teki ilgili etki alanlarındaki verilerden sorumludur. Veri yönetişimi ve güvenliği için paylaşılan bir dizi kurala bağlı kalsa da, her ekip verilerini yönetmek için kendi araçlarını ve teknolojilerini seçmekte özgürdür.
Data Fabric gibi merkezi bir veri yönetim sistemi, tüm verileri tek bir yerde depolar ve bunları yönetmek için tek bir ekip atar. Bu yöntem, veri yönetimini ve analizini daha tutarlı hale getirse de, farklı ekiplerin kendi seçtikleri araçları kullanma becerilerini sınırlayabilir.
Veri entegrasyonuna yönelik yaklaşımları, Data Mesh ve Data Fabric arasındaki diğer bir farktır. Verilerin etki alanları arasında nasıl aktarılması gerektiğini belirten bir API sözleşmeleri koleksiyonu, Data Mesh'te veri entegrasyonunu etkinleştirir. Bu strateji, ekiplerin kendi veri ardışık düzenlerini ve analitik yöntemlerini tasarlamasına izin verirken etki alanları arasında birlikte çalışabilirliği sağlar.
Buna karşılık Data Fabric, veri entegrasyonuna daha merkezi bir yaklaşım benimsiyor, verileri önceden entegre ediyor ve tek bir arayüz üzerinden erişilebilir kılıyor.
Bu strateji daha etkili olabilse de, ekiplerin kendi benzersiz veri hatlarını tasarlama yeteneklerini kısıtlayabilir.
Data Mesh ve Data Fabric, veri işleme için farklı teknikler kullanır. Veri işleme, Data Mesh'teki etki alanı ekipleri tarafından gerçekleştirilir ve diledikleri araç ve teknolojileri kullanmakta serbesttirler.
Veri işleme artık özel bir ekip tarafından gerçekleştiriliyor, ancak Data Fabric daha merkezi bir yöntem sunuyor. Bu yaklaşım daha başarılı olabilse de, ekiplerin kendi ayırt edici değerlendirmelerini üstlenmelerini de zorlaştırabilir.
Sonuç
Sonuç olarak, Data Fabric ve Data Mesh, çağdaş veri yönetimi için her biri belirli avantajlara ve dezavantajlara sahip yeni yöntemler sunar.
Data Mesh, merkezi olmayan veri sahipliğine ve veri yönetimine güçlü bir vurgu yaparak, her ekibe paylaşılan bir dizi standardı takip ederken kendi verilerini işleme özgürlüğü verir.
Buna karşılık Data Fabric, veri yönetimi ve analizinden sorumlu uzman personel ile merkezi bir veri yönetimi çözümü sunar. Bu modeller arasındaki karar, veri hacmi, ekip yapısı ve iş talepleri gibi unsurları dikkate alarak her firmanın benzersiz gereksinimlerine ve hedeflerine dayalı olacaktır.
Herhangi bir planın etkinliği, nihai olarak, ne kadar iyi uygulamaya konulduğuna ve şirketin daha geniş veri yönetimi stratejisine dahil edildiğine bağlı olacaktır.
Yorum bırak