数据架构概述了公司数据系统的组织结构和各个组件。
有效的数据管理、处理和归档对于公司做出数据驱动的决策至关重要。 最新的集中式数据架构模型,例如 Data Fabric 和 Data Mesh,因其超越传统方法的能力而越来越受欢迎。
数据结构 强调数据集成、虚拟化和抽象,而 Data Mesh 侧重于数据民主化、所有权和产品化。 对于试图优化数据管理策略、提高数据质量和提高决策技能的公司而言,了解这些模型至关重要。
组织可以选择最能满足其目标的模型,并通过了解 Data Mesh 和 Data Fabric 之间的异同来考虑其技术和文化要求。
在本文中,我们将仔细研究 Data Mesh 和 Data Fabric,以及它们之间的区别等等。
什么是数据网格?
Data Mesh 是一种前沿的数据架构概念,它优先考虑数据民主化、所有权和产品化。 数据在 Data Mesh 中被视为一种产品,因此每个团队都负责自己数据的准确性和有用性。
目标是提供一个自助服务平台,使团队能够在不依赖集中团队的情况下访问和利用他们所需的数据。 自助数据平台为团队提供了一种控制和管理其数据资源的方法,从而提高了数据质量并加速了创新。
为了让团队能够从整个企业中查找和访问他们想要的数据,数据市场也是数据网格的重要组成部分。 Data Mesh 使团队能够控制和 管理他们的数据资产 在使数据访问民主化的同时,帮助企业变得更加数据驱动和敏捷。
数据网格的工作
领域驱动设计和 微服务架构 是数据网格的基础。 构建去中心化的数据架构和拆除数据孤岛是主要目标。
Data Mesh 中的每个团队负责自己的数据域,因此他们是控制数据、数据质量和数据输出的人。 这些团队通过自助数据平台和数据市场管理和分发他们的数据。 事实上,数据产品是作为 API 生成的,这使得其他团队可以轻松访问和使用它们。
为了保持整个公司的统一性和控制,API 由一个 API 管理团队管理。 数据治理框架也是数据网格的一部分,它概述了数据所有权、数据质量和数据安全的规则和指南。
优势
- Data Mesh 通过使团队能够控制和管理他们的数据资产来鼓励数据民主化。
- 使得每个团队都可以负责自己的数据域,从而提高了数据的质量。
- 它不依赖集中式团队,而是提供自助服务数据平台,让团队可以访问和使用他们需要的数据。
- 它允许团队试验和迭代他们的数据产品,从而加速创新。
- 它消除了数据孤岛并建立了去中心化的数据架构,增强了灵活性和敏捷性。
- 它由数据市场组成,这些市场为团队提供了一种从公司周围查找和访问所需数据的方法。
- 它可以支持组织不断扩展的数据需求并且具有可扩展性。
- Data Mesh 使数据团队能够控制他们的数据并做出选择。
- 得益于 Data Mesh 基于 API 的数据产品方法,团队可以更轻松地访问和使用他们需要的数据。
缺点
- 在实施数据网格之前,组织必须经历重大的技术和文化变革。
- 如果维护不当,Data Mesh 的去中心化特性可能会导致数据重复。
- 如果团队没有正确对齐,数据网格可能会导致数据定义冲突。
- 由于 Data Mesh 的分散结构,可能难以管理整个企业的数据治理和安全性。
- 与传统集中式相比 数据结构,数据网格可能更复杂。
- 如果团队没有正确对齐,数据网格可能会变得支离破碎。
- 与传统的集中式数据系统相比,实施 Data Mesh 的成本可能更高。
现在,您一定对数据网格有了清晰的了解。 现在是时候研究 Data Fabric,然后了解它们之间的相似点和不同点了。 让我们开始。
那么,什么是 Data Fabric?
Data Fabric 是一种数据架构,可提供组织内所有数据资产的单一视图,无论它们位于何处。 该系统的开发受到现代数据环境的推动,现代数据环境的定义是数据量、速度和多样性的增加。
借助 Data Fabric,组织可以轻松地连接来自各种来源的数据,包括云应用程序、本地数据库和数据湖,它为数据集成提供了灵活且可扩展的解决方案。
此外,它提供了一定程度的抽象,使数据可以独立于底层技术普遍访问。
Data Fabric 的分布式架构允许实时数据处理和分析,使组织能够访问更多信息和决策能力。 通过其数据治理和安全组件进一步确保数据的隐私性、准确性和合规性。
Data Fabric 是一项新技术,在试图改善其数据管理实践并获得竞争优势的组织中迅速流行起来。
Data Fabric 的工作原理
Data Fabric 通过提供一个组织的所有数据资产的单一视图来发挥作用,无论它们位于何处。 数据集成、数据抽象和 分布式计算 串联使用以实现此目的。
数据集成需要融合来自许多来源的信息,包括本地数据库、云应用程序和数据湖,并使其能够以统一的方式访问。
建立一个抽象层的过程使数据操作和访问成为可能,该抽象层掩盖了底层数据体系结构的复杂性。 分布式计算旨在跨分散的计算资源网络实时处理和分析数据。
企业现在可以快速从他们的数据中获得洞察力并因此采取行动。 Data Fabric 还包括数据治理和安全组件,以确保数据隐私、合规性和质量。
Data Fabric 是一种灵活且可扩展的数据管理方式,旨在适应当前的数据环境。
优势
- 通过使用 Data Fabric,企业可以根据实时数据做出更快、更明智的选择,这可以提高数据的可用性和可访问性。
- 为了管理和分析大量数据,Data Fabric 支持无缝集成来自许多来源的数据,包括本地数据和基于云的数据。
- 企业可以使用 Data Fabric 构建集中式数据管理平台,促进多个团队和部门之间的实时数据交换和协作。
- Data Fabric 提供的数据治理和安全功能可帮助公司维护数据隐私和法规遵从性。
- Data Fabric 可以通过消除数据孤岛来节省更多费用和重复工作,从而提高生产和效率。
- 企业可以使用 Data Fabric 建立单一的事实来源,减少多个数据源可能导致的数据差异和不准确。
- 企业可以在 Data Fabric 的帮助下根据需要扩展其数据架构,从而在不影响性能或稳定性的情况下实现增长和扩展。
- 企业可以通过以下方式提高数据准确性并减少人工干预的需要 自动化数据工作流 并使用数据结构进行处理。
- 由于数据结构在数据集成和分析方面的灵活性,企业可以使用各种工具和平台来满足其数据管理和分析需求。
缺点
- 将 Data Fabric 部署到位的过程可能既困难又耗时,需要在资源和知识方面做出相当大的投入。
- 考虑到设置和维护系统所需的员工、软件和硬件的价格,安装 Data Fabric 的初始成本可能很高。
- 现有的数据管理和分析程序可能需要进行重大更改以适应数据结构,这可能会扰乱公司运营并产生变革阻力。
- 由于数据结构的复杂性,企业可能需要在用户帮助和教育方面投入资金,这可能会使用户难以接受它并接受培训。
- 具有许多数据源和格式的企业可能需要标准化其数据结构才能使用 Data Fabric,这可能很困难。
- Data Fabric 可能无法与遗留系统有效对接,需要企业投资于新系统开发或当前系统的系统升级。
- Data Fabric 可能容易出现安全漏洞和数据隐私问题,因此企业需要实施强大的安全措施来保护其数据。
- Data Fabric 可能不适合所有形式的数据或分析用例,因为它可能不支持所有数据格式或所有类型的数据分析。
数据网格与数据结构
当代数据管理的两种新架构设计是数据网格和数据结构。 他们的方法有一些显着差异,尽管两者都致力于促进组织内的有效数据交换和分析。
相似之处
为了以可扩展且有效的方式跨多个系统和团队管理大量数据,已经开发了两种方法:Data Mesh 和 Data Fabric。 两者都强调数据治理和安全性在保护数据隐私和合规性方面的价值。 此外,这两种设计都依赖于 SOA,其中数据通过 API 提供给客户并被视为产品。
差异
他们的数据所有权和管理方法是 Data Mesh 和 Data Fabric 之间的主要区别。
各个域团队负责数据网格中各自域中的数据,这分散了数据的所有权和管理。 尽管遵守一套共享的数据治理和安全规则,但每个团队都可以自由选择自己的工具和技术来管理其数据。
集中式数据管理系统(例如 Data Fabric)将所有数据存储在一个地方并分配一个团队来管理它。 虽然这种方法使数据管理和分析更加一致,但它可能会限制不同团队利用他们自己选择的工具的能力。
他们的数据集成方法是 Data Mesh 和 Data Fabric 之间的另一个区别。 指定数据应如何在域之间传输的 API 合同集合支持数据网格中的数据集成。 该策略确保域之间的互操作性,同时允许团队设计自己的数据管道和分析方法。
相比之下,Data Fabric 采用更加集中的数据集成方法,预先集成数据并通过单一界面访问数据。
尽管这种策略可能更有效,但它可能会限制团队设计自己独特的数据管道的能力。
Data Mesh 和 Data Fabric 采用不同的数据处理技术。 数据处理由数据网格中的领域团队处理,他们可以自由使用他们想要的任何工具和技术。
数据处理现在由专门的团队处理,但是,Data Fabric 提供了一种更加集中的方法。 尽管这种方法可能更成功,但它也可能使团队更难进行自己独特的评估。
结论
总之,Data Fabric 和 Data Mesh 都为当代数据管理提供了新颖的方法,各有优缺点。
Data Mesh 非常强调数据的分散所有权和管理,让每个团队都可以在遵循一组共享标准的同时自由地处理自己的数据。
相比之下,Data Fabric 提供了一个集中的数据管理解决方案,由专门的人员负责数据管理和分析。 这些模式之间的决定将基于每个公司的独特要求和目标,同时考虑数据量、团队结构和业务需求等因素。
任何计划的有效性最终将取决于它在实践中的实施情况以及与公司更广泛的数据管理战略的结合程度。
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