Архітектура даних визначає організаційну структуру та окремі компоненти систем даних компанії.
Ефективне адміністрування, обробка та архівування даних мають вирішальне значення для прийняття фірмами рішень на основі даних. Найсучасніші централізовані моделі архітектури даних, такі як Data Fabric і Data Mesh, набувають популярності завдяки своїй здатності перевершувати традиційні методи.
Data Fabric підкреслює інтеграцію даних, віртуалізацію та абстракцію, тоді як Data Mesh зосереджується на демократизації даних, власності та продуктивності. Для компаній, які намагаються оптимізувати свої стратегії керування даними, підвищити якість даних і покращити навички прийняття рішень, розуміння цих моделей є вкрай важливим.
Організації можуть вибрати модель, яка найкраще відповідає їхнім цілям і враховує їхні технологічні та культурні вимоги, розуміючи відмінності та схожість між Data Mesh і Data Fabric.
У цій публікації ми детально розглянемо Data Mesh і Data Fabric, а також відмінності між ними та багато іншого.
Що таке Data Mesh?
Data Mesh — це передова концепція архітектури даних, яка надає пріоритет демократизації даних, власності та продуктивності. Дані розглядаються як продукт у Data Mesh, тому кожна команда відповідає за точність і корисність своїх власних даних.
Мета полягає в тому, щоб забезпечити платформу самообслуговування, яка дозволить командам отримувати доступ до необхідних даних і використовувати їх, не покладаючись на централізовані команди. Платформи даних самообслуговування дають командам спосіб контролювати та керувати своїми ресурсами даних, що покращує якість даних і пришвидшує інновації.
Для того, щоб команди могли знаходити та отримувати доступ до потрібних даних у всьому підприємстві, ринки даних також є важливою частиною Data Mesh. Data Mesh дозволяє командам контролювати та керувати своїми активами даних одночасно демократизуючи доступ до даних, допомагаючи підприємствам стати більш керованими даними та гнучкими.
Робота Data Mesh
Доменно-кероване проектування та архітектура мікросервісів є основою Data Mesh. Побудова децентралізованої архітектури даних і демонтаж силосних даних є головними цілями.
Кожна команда в Data Mesh відповідає за власний домен даних, тому саме вони контролюють дані, якість даних і вихідні дані. Команди керують своїми даними та поширюють їх через платформи даних самообслуговування та ринки даних. Той факт, що продукти даних генеруються як API, полегшує іншим командам доступ до них і їх використання.
Щоб підтримувати одноманітність і контроль у всій компанії, API керує єдина команда керування API. Структура керування даними також є частиною Data Mesh і містить правила та вказівки щодо володіння даними, їх якості та безпеки.
Переваги
- Data Mesh сприяє демократизації даних, дозволяючи командам контролювати та керувати своїми даними.
- Це дає змогу кожній команді взяти на себе відповідальність за власний домен даних, що підвищує калібр даних.
- Незалежно від централізованих команд, він пропонує платформи даних самообслуговування, які дозволяють командам отримувати доступ до необхідних даних і використовувати їх.
- Це дозволяє командам експериментувати та повторювати свої дані, що пришвидшує інновації.
- Він усуває відокремлені дані та встановлює децентралізовану архітектуру даних, підвищуючи гнучкість і маневреність.
- Він складається з ринків даних, які дають командам спосіб пошуку та доступу до необхідних даних у всій компанії.
- Він може задовольнити зростаючі потреби організації в даних і є масштабованим.
- Завдяки Data Mesh команди обробки даних можуть контролювати свої дані та робити з ними вибір.
- Команди можуть легше отримувати доступ і використовувати потрібні дані завдяки підходу Data Mesh до продуктів даних на основі API.
Недоліки
- Організація повинна зазнати серйозних технологічних і культурних змін перед впровадженням Data Mesh.
- Якщо не підтримувати належним чином, децентралізована природа Data Mesh може призвести до дублювання даних.
- Якщо команди неправильно вирівняні, Data Mesh може призвести до конфліктних визначень даних.
- Через децентралізовану структуру Data Mesh може бути важко керувати керуванням даними та безпекою в усьому підприємстві.
- У порівнянні зі звичайним централізованим структури даних, сітка даних може бути складнішою.
- Якщо команди не вирівняні належним чином, сітка даних може стати фрагментованою.
- Впровадження Data Mesh може коштувати дорожче, ніж звичайні централізовані системи даних.
Тепер у вас повинно бути чітке уявлення про Data Mesh. Настав час розглянути Data Fabric, а також подібності та відмінності між ними. Давайте почнемо.
Отже, що таке Data Fabric?
Data Fabric — це архітектура даних, яка дає єдине представлення всіх ресурсів даних всередині організації, незалежно від того, де вони розміщені. Розробка цієї системи була мотивована сучасним середовищем даних, яке визначається збільшенням кількості, швидкості та різноманітності даних.
Організації можуть легко підключати свої дані з різних джерел, включаючи хмарні програми, локальні бази даних і озера даних, завдяки Data Fabric, яка пропонує гнучке та масштабоване рішення для інтеграції даних.
Крім того, він пропонує певний ступінь абстракції, який універсально робить дані доступними незалежно від базової технології.
Розподілена архітектура Data Fabric дозволяє обробляти та аналізувати дані в режимі реального часу, надаючи організаціям доступ до додаткової інформації та можливості для прийняття рішень. Конфіденційність, точність і відповідність даних додатково забезпечуються компонентами керування даними та безпеки.
Data Fabric — це нова технологія, яка стрімко набирає популярності серед організацій, які намагаються вдосконалити свої практики керування даними та отримати конкурентну перевагу.
Робота Data Fabric
Data Fabric функціонує, пропонуючи єдиний перегляд усіх ресурсів даних організації, незалежно від того, де вони розміщені. Інтеграція даних, абстракція даних і розподілені обчислення використовуються для цього в тандемі.
Інтеграція даних передбачає об’єднання інформації з багатьох джерел, у тому числі локальних баз даних, хмарних програм і озер даних, і забезпечення єдиного доступу до неї.
Маніпулювання даними та доступ до них стають можливими завдяки процесу встановлення рівня абстракції, який приховує складність базової архітектури даних. Метою розподілених обчислень є обробка й аналіз даних у реальному часі в розпорошеній мережі обчислювальних ресурсів.
Завдяки цьому компанії тепер можуть швидко отримувати статистичні дані зі своїх даних і вживати заходів. Data Fabric також включає компоненти керування та безпеки даних, щоб забезпечити конфіденційність, відповідність і якість даних.
Data Fabric — це спосіб керування даними, який є гнучким і масштабованим і був розроблений для адаптації до поточного середовища даних.
Переваги
- Підприємства можуть робити швидший і обґрунтованіший вибір на основі даних у реальному часі, використовуючи структуру даних, що може підвищити доступність даних.
- Щоб керувати величезними обсягами даних і аналізувати їх, структура даних забезпечує безперебійну інтеграцію даних із багатьох джерел, у тому числі локальних і хмарних даних.
- Компанії можуть використовувати структуру даних для створення централізованої платформи керування даними, яка полегшує обмін даними в реальному часі та співпрацю між багатьма командами та відділами.
- Можливості управління даними та безпеки, які пропонує мережа даних, допомагають компаніям підтримувати конфіденційність даних і відповідність нормативним вимогам.
- Структура даних може заощадити більше витрат і дублювання зусиль, усунувши накопичені дані, що підвищить продуктивність і ефективність.
- Підприємства можуть створити єдине джерело правди, використовуючи структуру даних, зменшуючи розбіжності в даних і неточності, які можуть виникати з кількох джерел даних.
- Підприємства можуть за потреби розширювати свою архітектуру даних за допомогою структури даних, забезпечуючи зростання та розширення без шкоди для продуктивності чи стабільності.
- Компанії можуть підвищити точність даних і зменшити потребу в ручному втручанні автоматизація робочих процесів даних і процеси з використанням data fabric.
- Підприємства можуть використовувати різноманітні інструменти та платформи для своїх потреб у управлінні та аналітиці даних завдяки гнучкості структури даних щодо інтеграції та аналізу даних.
Недоліки
- Процес розміщення структури даних може бути складним і трудомістким, вимагаючи значних ресурсів і знань.
- Початкова вартість встановлення структури даних може бути значною, беручи до уваги вартість необхідного персоналу, програмного та апаратного забезпечення для налаштування та обслуговування системи.
- Існуючі процедури керування даними та аналітики можуть знадобитися суттєво змінити, щоб адаптувати структуру даних, що може порушити корпоративні операції та створити опір змінам.
- Підприємствам може знадобитися витратити на допомогу та освіту користувачів через складність структури даних, через що користувачам може бути важко сприйняти її та пройти навчання.
- Підприємствам із багатьма джерелами даних і форматами може знадобитися стандартизувати свої структури даних, щоб використовувати структуру даних, що може бути складно.
- Структура даних може не взаємодіяти ефективно із застарілими системами, що потребує корпоративних інвестицій у розробку нової системи або оновлення поточної системи.
- Структура даних може бути схильна до порушень безпеки та конфіденційності даних, що вимагає від підприємств впровадження суворих заходів безпеки для захисту своїх даних.
- Структура даних може не підходити для всіх форм використання даних або аналітики, оскільки вона може не підтримувати всі формати даних або всі типи аналізу даних.
Data Mesh проти Data Fabric
Дві нові архітектурні конструкції для сучасного керування даними — сітка даних і мережа даних. Вони мають деякі значні відмінності у своїх підходах, хоча обидва прагнуть полегшити ефективний обмін даними та аналіз всередині організації.
Подібності
Щоб масштабовано й ефективно керувати величезними обсягами даних у багатьох системах і командах, було розроблено два підходи: Data Mesh і Data Fabric. Обидва підкреслюють цінність управління та безпеки даних у збереженні конфіденційності даних і відповідності. Крім того, обидва дизайни залежать від SOA, де дані надаються клієнтам через API і розглядаються як продукт.
Відмінності
Їхні підходи до володіння та управління даними є основною відмінністю між Data Mesh і Data Fabric.
Окремі команди домену відповідають за дані у своїх відповідних доменах у Data Mesh, що децентралізує право власності та адміністрування даних. Незважаючи на те, що кожна команда дотримується спільного набору правил керування та безпеки даних, вона може вільно вибирати власні інструменти та технології для керування даними.
Централізована система керування даними, наприклад Data Fabric, зберігає всі дані в одному місці та призначає одну команду для їх адміністрування. Незважаючи на те, що цей метод робить адміністрування та аналіз даних більш послідовним, він може обмежити можливості різних команд використовувати вибрані ними інструменти.
Їхні підходи до інтеграції даних є ще однією відмінністю між Data Mesh і Data Fabric. Колекція контрактів API, які визначають, як дані мають передаватись між доменами, дозволяють інтегрувати дані в Data Mesh. Ця стратегія забезпечує взаємодію між доменами, дозволяючи командам розробляти власні конвеєри даних і методи аналітики.
Навпаки, Data Fabric використовує більш централізований підхід до інтеграції даних, інтегруючи дані заздалегідь і роблячи їх доступними через єдиний інтерфейс.
Хоча ця стратегія може бути більш ефективною, вона може обмежити здатність команд розробляти власні унікальні канали даних.
Data Mesh і Data Fabric використовують різні методи обробки даних. Обробкою даних займаються команди домену в Data Mesh, і вони можуть вільно використовувати будь-які інструменти та технології, які вони бажають.
Тепер обробкою даних займається спеціальна команда, однак Data Fabric пропонує більш централізований метод. Хоча цей підхід може бути більш успішним, він також може ускладнити для команд проведення власних відмінних оцінок.
Висновок
Підсумовуючи, Data Fabric і Data Mesh надають нові методи сучасного керування даними, кожен з яких має певні переваги та недоліки.
Data Mesh робить сильний акцент на децентралізованому володінні та адмініструванні даних, надаючи кожній команді свободу обробляти власні дані, дотримуючись спільного набору стандартів.
Для порівняння Data Fabric надає централізоване рішення для керування даними зі спеціалізованим персоналом, відповідальним за адміністрування та аналіз даних. Рішення між цими шаблонами базуватиметься на унікальних вимогах і цілях кожної фірми, беручи до уваги такі елементи, як обсяг даних, структура команди та бізнес-вимоги.
Ефективність будь-якого плану зрештою залежатиме від того, наскільки добре він реалізований на практиці та включений у ширшу стратегію управління даними компанії.
залишити коментар