Kiến trúc dữ liệu phác thảo cấu trúc tổ chức và các thành phần riêng lẻ của hệ thống dữ liệu của công ty.
Quản trị, xử lý và lưu trữ dữ liệu hiệu quả là rất quan trọng để các công ty đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các mô hình kiến trúc dữ liệu tập trung mới nhất, chẳng hạn như Data Fabric và Data Mesh đang trở nên phổ biến nhờ khả năng vượt qua các phương pháp truyền thống.
Vải dữ liệu nhấn mạnh đến tích hợp dữ liệu, ảo hóa và trừu tượng hóa trong khi Data Mesh tập trung vào dân chủ hóa, quyền sở hữu và sản xuất dữ liệu. Đối với các công ty đang cố gắng tối ưu hóa các chiến lược quản lý dữ liệu, nâng cao chất lượng dữ liệu và cải thiện kỹ năng ra quyết định, việc hiểu các mô hình này là rất quan trọng.
Các tổ chức có thể chọn mô hình phục vụ tốt nhất các mục tiêu của họ và xem xét các yêu cầu về công nghệ và văn hóa của họ bằng cách hiểu sự khác biệt và tương đồng giữa Lưới dữ liệu và Kết cấu dữ liệu.
Trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét kỹ lưỡng về Data Mesh và Data Fabric, cũng như sự khác biệt giữa chúng và hơn thế nữa.
Lưới dữ liệu là gì?
Data Mesh là một khái niệm kiến trúc dữ liệu tiên tiến, ưu tiên dân chủ hóa dữ liệu, quyền sở hữu và sản xuất. Dữ liệu được xem như một sản phẩm trong Data Mesh, do đó, mỗi nhóm chịu trách nhiệm về tính chính xác và hữu ích của dữ liệu của chính mình.
Mục tiêu là cung cấp một nền tảng tự phục vụ cho phép các nhóm truy cập và sử dụng dữ liệu họ yêu cầu mà không cần dựa vào các nhóm tập trung. Nền tảng dữ liệu tự phục vụ cung cấp cho các nhóm một phương pháp để kiểm soát và quản lý tài nguyên dữ liệu của họ, giúp cải thiện chất lượng dữ liệu và tăng tốc độ đổi mới.
Để các nhóm tìm và truy cập dữ liệu họ muốn từ khắp doanh nghiệp, thị trường dữ liệu cũng là một phần quan trọng của Data Mesh. Data Mesh cho phép các nhóm kiểm soát và quản lý tài sản dữ liệu của họ đồng thời dân chủ hóa quyền truy cập dữ liệu, hỗ trợ các doanh nghiệp trở nên linh hoạt và dựa trên dữ liệu hơn.
Hoạt động của lưới dữ liệu
Thiết kế hướng miền và kiến trúc microservices là nền tảng của Data Mesh. Mục tiêu chính là xây dựng một kiến trúc dữ liệu phi tập trung và tháo dỡ các silo dữ liệu.
Mỗi nhóm trong Data Mesh phụ trách miền dữ liệu của riêng mình, do đó họ là những người kiểm soát dữ liệu, chất lượng dữ liệu và kết quả đầu ra của dữ liệu. Các nhóm quản lý và phân phối dữ liệu của họ thông qua các nền tảng dữ liệu tự phục vụ và thị trường dữ liệu. Thực tế là các sản phẩm dữ liệu được tạo dưới dạng API giúp các nhóm khác dễ dàng truy cập và sử dụng chúng.
Để duy trì tính thống nhất và kiểm soát trong toàn công ty, các API được quản lý bởi một nhóm quản lý API duy nhất. Khung quản trị dữ liệu cũng là một phần của Lưới dữ liệu và khung này vạch ra các quy tắc và hướng dẫn về quyền sở hữu dữ liệu, chất lượng dữ liệu và bảo mật dữ liệu.
Ưu điểm
- Data Mesh khuyến khích dân chủ hóa dữ liệu bằng cách cho phép các nhóm kiểm soát và quản lý tài sản dữ liệu của họ.
- Nó giúp mỗi nhóm có thể chịu trách nhiệm về miền dữ liệu của riêng mình, điều này làm tăng chất lượng của dữ liệu.
- Không phụ thuộc vào các nhóm tập trung, nó cung cấp các nền tảng dữ liệu tự phục vụ cho phép các nhóm truy cập và sử dụng dữ liệu họ yêu cầu.
- Nó cho phép các nhóm thử nghiệm và lặp lại với các sản phẩm dữ liệu của họ, giúp tăng tốc độ đổi mới.
- Nó loại bỏ các silo dữ liệu và thiết lập một kiến trúc dữ liệu phi tập trung, tăng cường tính linh hoạt và nhanh nhẹn.
- Nó bao gồm các thị trường dữ liệu cung cấp cho các nhóm phương pháp tìm và truy cập dữ liệu họ yêu cầu từ khắp nơi trong công ty.
- Nó có thể hỗ trợ nhu cầu mở rộng dữ liệu của một tổ chức và có khả năng mở rộng.
- Các nhóm dữ liệu được Data Mesh trao quyền để kiểm soát dữ liệu của họ và đưa ra lựa chọn với dữ liệu đó.
- Các nhóm có thể dễ dàng truy cập và sử dụng dữ liệu họ yêu cầu hơn nhờ cách tiếp cận dựa trên API của Data Mesh đối với các sản phẩm dữ liệu.
Điểm yếus
- Một tổ chức phải trải qua những thay đổi lớn về công nghệ và văn hóa trước khi triển khai Data Mesh.
- Nếu không được duy trì một cách thích hợp, bản chất phi tập trung của Data Mesh có thể dẫn đến trùng lặp dữ liệu.
- Nếu các nhóm không được căn chỉnh chính xác, Lưới dữ liệu có thể dẫn đến các định nghĩa dữ liệu xung đột.
- Có thể khó quản lý việc quản trị và bảo mật dữ liệu trong toàn doanh nghiệp do cấu trúc phi tập trung của Data Mesh.
- So với tập trung truyền thống cấu trúc dữ liệu, lưới dữ liệu có thể phức tạp hơn.
- Nếu các nhóm không được căn chỉnh phù hợp, Data Mesh có thể bị phân mảnh.
- Việc triển khai Data Mesh có thể tốn nhiều chi phí hơn so với các hệ thống dữ liệu tập trung thông thường.
Bây giờ, bạn phải có một bức tranh rõ ràng về Data Mesh. Đã đến lúc xem xét Data Fabric, sau đó là những điểm tương đồng và khác biệt giữa chúng. Hãy bắt đầu nào.
Vậy, Data Fabric là gì?
Cấu trúc dữ liệu là một kiến trúc dữ liệu cung cấp một chế độ xem duy nhất về tất cả nội dung dữ liệu bên trong một tổ chức, bất kể chúng được lưu trữ ở đâu. Sự phát triển của hệ thống này được thúc đẩy bởi môi trường dữ liệu hiện đại, được xác định bởi sự gia tăng về số lượng, tốc độ và tính đa dạng của dữ liệu.
Các tổ chức có thể dễ dàng kết nối dữ liệu của họ từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm ứng dụng đám mây, cơ sở dữ liệu tại chỗ và hồ dữ liệu, nhờ Data Fabric, cung cấp giải pháp linh hoạt và có thể mở rộng để tích hợp dữ liệu.
Hơn nữa, nó cung cấp một mức độ trừu tượng làm cho dữ liệu có thể truy cập được một cách phổ biến mà không phụ thuộc vào công nghệ cơ bản.
Kiến trúc phân tán của Data Fabric cho phép xử lý và phân tích dữ liệu theo thời gian thực, cung cấp cho các tổ chức quyền truy cập vào thông tin bổ sung và khả năng ra quyết định. Tính riêng tư, độ chính xác và tính tuân thủ của dữ liệu được đảm bảo hơn nữa thông qua các thành phần bảo mật và quản trị dữ liệu.
Data Fabric là một công nghệ mới đang nhanh chóng trở nên phổ biến trong các tổ chức đang cố gắng cải thiện các hoạt động quản lý dữ liệu của họ và đạt được lợi thế cạnh tranh.
Hoạt động của kết cấu dữ liệu
Data Fabric hoạt động bằng cách cung cấp một chế độ xem duy nhất về tất cả các tài sản dữ liệu của một tổ chức, bất kể chúng được lưu trữ ở đâu. Tích hợp dữ liệu, trừu tượng hóa dữ liệu và phân phối máy tính được sử dụng song song để thực hiện điều này.
Tích hợp dữ liệu đòi hỏi phải kết hợp thông tin từ nhiều nguồn, bao gồm cơ sở dữ liệu tại chỗ, ứng dụng đám mây và kho dữ liệu, đồng thời làm cho thông tin có thể truy cập được theo cách thống nhất.
Thao tác và truy cập dữ liệu có thể thực hiện được nhờ quá trình thiết lập một lớp trừu tượng che khuất sự phức tạp của kiến trúc dữ liệu bên dưới. Điện toán phân tán nhằm mục đích xử lý và phân tích dữ liệu trong thời gian thực trên một mạng tài nguyên máy tính phân tán.
Giờ đây, các doanh nghiệp có thể nhanh chóng nhận được thông tin chi tiết từ dữ liệu của họ và thực hiện hành động nhờ điều này. Cấu trúc dữ liệu cũng bao gồm các thành phần quản trị và bảo mật dữ liệu để đảm bảo quyền riêng tư, tuân thủ và chất lượng dữ liệu.
Data Fabric là một cách quản lý dữ liệu linh hoạt và có thể mở rộng và được phát triển để phù hợp với môi trường dữ liệu hiện tại.
Ưu điểm
- Các doanh nghiệp có thể đưa ra các lựa chọn nhanh hơn và sáng suốt hơn dựa trên dữ liệu thời gian thực bằng cách sử dụng kết cấu dữ liệu, điều này có thể làm tăng tính khả dụng và khả năng truy cập của dữ liệu.
- Để quản lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, kết cấu dữ liệu cho phép tích hợp liền mạch dữ liệu từ nhiều nguồn, bao gồm cả dữ liệu tại chỗ và trên nền tảng đám mây.
- Các doanh nghiệp có thể sử dụng cấu trúc dữ liệu để xây dựng một nền tảng quản lý dữ liệu tập trung, tạo điều kiện trao đổi và cộng tác dữ liệu theo thời gian thực giữa nhiều nhóm và phòng ban.
- Khả năng quản trị và bảo mật dữ liệu được cung cấp bởi cấu trúc dữ liệu hỗ trợ các công ty duy trì quyền riêng tư dữ liệu và tuân thủ quy định.
- Kết cấu dữ liệu có thể tiết kiệm nhiều chi phí hơn và nhân đôi nỗ lực bằng cách loại bỏ các silo dữ liệu, điều này sẽ thúc đẩy sản xuất và hiệu quả.
- Các doanh nghiệp có thể thiết lập một nguồn sự thật duy nhất bằng cách sử dụng kết cấu dữ liệu, giảm sự khác biệt và không chính xác của dữ liệu có thể xuất phát từ một số nguồn dữ liệu.
- Các doanh nghiệp có thể mở rộng kiến trúc dữ liệu của họ khi cần thiết với sự trợ giúp của kết cấu dữ liệu, cho phép tăng trưởng và mở rộng mà không ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc tính ổn định.
- Các doanh nghiệp có thể cải thiện độ chính xác của dữ liệu và giảm nhu cầu can thiệp thủ công bằng cách tự động hóa quy trình công việc dữ liệu và các quy trình với việc sử dụng kết cấu dữ liệu.
- Các doanh nghiệp có thể sử dụng nhiều công cụ và nền tảng khác nhau cho các yêu cầu phân tích và quản lý dữ liệu của họ do cấu trúc dữ liệu linh hoạt về mặt tích hợp và phân tích dữ liệu.
Điểm yếus
- Quá trình đưa kết cấu dữ liệu vào vị trí có thể khó khăn và tốn thời gian, đòi hỏi cam kết đáng kể về cả tài nguyên và kiến thức.
- Chi phí ban đầu để cài đặt cấu trúc dữ liệu có thể là đáng kể, có tính đến giá của các nhân viên, phần mềm và phần cứng cần thiết để thiết lập và bảo trì hệ thống.
- Các quy trình phân tích và quản lý dữ liệu hiện tại có thể cần phải được thay đổi đáng kể để phù hợp với cấu trúc dữ liệu, điều này có thể làm gián đoạn hoạt động của công ty và tạo ra khả năng chống lại sự thay đổi.
- Các doanh nghiệp có thể cần phải chi tiêu cho việc hỗ trợ và giáo dục người dùng do sự phức tạp của kết cấu dữ liệu, điều này có thể khiến người dùng khó nắm bắt và được đào tạo.
- Các doanh nghiệp có nhiều nguồn và định dạng dữ liệu có thể cần chuẩn hóa cấu trúc dữ liệu của họ để sử dụng cấu trúc dữ liệu, điều này có thể khó khăn.
- Cấu trúc dữ liệu có thể không giao tiếp hiệu quả với các hệ thống cũ, đòi hỏi doanh nghiệp phải đầu tư vào việc phát triển hệ thống mới hoặc nâng cấp hệ thống của các hệ thống hiện tại.
- Kết cấu dữ liệu có thể dễ bị vi phạm bảo mật và lo ngại về quyền riêng tư của dữ liệu, đòi hỏi các doanh nghiệp phải thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu của họ.
- Kết cấu dữ liệu có thể không phù hợp với tất cả các dạng dữ liệu hoặc trường hợp sử dụng phân tích vì nó có thể không hỗ trợ tất cả các định dạng dữ liệu hoặc tất cả các loại phân tích dữ liệu.
Lưới dữ liệu Vs Vải dữ liệu
Hai thiết kế kiến trúc mới để quản lý dữ liệu hiện đại là lưới dữ liệu và kết cấu dữ liệu. Họ có một số biến thể đáng kể trong cách tiếp cận của mình, mặc dù cả hai đều cố gắng tạo điều kiện thuận lợi cho việc trao đổi và phân tích dữ liệu hiệu quả trong một tổ chức.
Điểm tương đồng
Để quản lý lượng dữ liệu khổng lồ trên nhiều hệ thống và nhóm theo cách có thể mở rộng và hiệu quả, hai phương pháp đã được phát triển: Lưới dữ liệu và Kết cấu dữ liệu. Cả hai đều nhấn mạnh giá trị của quản trị và bảo mật dữ liệu trong việc bảo vệ quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu. Hơn nữa, cả hai thiết kế đều phụ thuộc vào SOA, nơi dữ liệu được cung cấp cho khách hàng thông qua API và được coi là một sản phẩm.
Sự khác biệt
Cách tiếp cận của họ đối với quyền sở hữu và quản lý dữ liệu là điểm khác biệt chính giữa Lưới dữ liệu và Kết cấu dữ liệu.
Các nhóm miền riêng lẻ chịu trách nhiệm về dữ liệu trong các miền tương ứng của họ trong Lưới dữ liệu, phân cấp quyền sở hữu và quản trị dữ liệu. Mặc dù tuân thủ một bộ quy tắc chung về quản trị và bảo mật dữ liệu, nhưng mỗi nhóm được tự do lựa chọn các công cụ và công nghệ riêng để quản lý dữ liệu của mình.
Một hệ thống quản lý dữ liệu tập trung, chẳng hạn như Data Fabric, lưu trữ tất cả dữ liệu ở một nơi và chỉ định một nhóm duy nhất quản lý dữ liệu đó. Mặc dù phương pháp này làm cho việc quản lý và phân tích dữ liệu trở nên nhất quán hơn, nhưng nó có thể hạn chế khả năng sử dụng các công cụ do chính họ lựa chọn của các nhóm khác nhau.
Cách tiếp cận tích hợp dữ liệu của họ là một sự khác biệt khác giữa Lưới dữ liệu và Kết cấu dữ liệu. Một tập hợp các hợp đồng API chỉ định cách truyền dữ liệu giữa các miền cho phép tích hợp dữ liệu trong Lưới dữ liệu. Chiến lược này đảm bảo khả năng tương tác giữa các miền đồng thời cho phép các nhóm thiết kế các phương pháp phân tích và đường dẫn dữ liệu của riêng họ.
Ngược lại, Data Fabric áp dụng cách tiếp cận tập trung hơn để tích hợp dữ liệu, tích hợp dữ liệu trước và làm cho dữ liệu có thể truy cập được thông qua một giao diện duy nhất.
Mặc dù chiến lược này có thể hiệu quả hơn, nhưng nó có thể hạn chế khả năng của các nhóm trong việc thiết kế các đường dẫn dữ liệu duy nhất của riêng họ.
Data Mesh và Data Fabric sử dụng các kỹ thuật riêng biệt để xử lý dữ liệu. Quá trình xử lý dữ liệu được xử lý bởi các nhóm miền trong Data Mesh và họ có thể tự do sử dụng bất kỳ công cụ và công nghệ nào họ muốn.
Việc xử lý dữ liệu hiện được xử lý bởi một nhóm chuyên dụng, tuy nhiên, Data Fabric cung cấp một phương pháp tập trung hơn. Mặc dù cách tiếp cận này có thể thành công hơn, nhưng nó cũng có thể khiến các nhóm khó thực hiện các đánh giá đặc biệt của riêng họ hơn.
Kết luận
Tóm lại, Data Fabric và Data Mesh đều cung cấp các phương pháp mới để quản lý dữ liệu hiện đại, mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và nhược điểm cụ thể.
Data Mesh nhấn mạnh vào quyền sở hữu và quản trị dữ liệu phi tập trung, cho phép mỗi nhóm tự do xử lý dữ liệu của riêng họ trong khi tuân theo một bộ tiêu chuẩn chung.
Trong khi đó, Data Fabric cung cấp giải pháp quản lý dữ liệu tập trung với đội ngũ chuyên trách quản trị và phân tích dữ liệu. Quyết định giữa các mẫu này sẽ dựa trên các yêu cầu và mục tiêu riêng của từng công ty, có tính đến các yếu tố như khối lượng dữ liệu, cấu trúc nhóm và nhu cầu kinh doanh.
Hiệu quả của bất kỳ kế hoạch nào cuối cùng sẽ phụ thuộc vào mức độ nó được đưa vào thực tế và được kết hợp vào chiến lược quản lý dữ liệu rộng lớn hơn của công ty.
Bình luận