數據架構概述了公司數據系統的組織結構和各個組件。
有效的數據管理、處理和歸檔對於公司做出數據驅動的決策至關重要。 最新的集中式數據架構模型,例如 Data Fabric 和 Data Mesh,因其超越傳統方法的能力而越來越受歡迎。
數據結構 強調數據集成、虛擬化和抽象,而 Data Mesh 側重於數據民主化、所有權和產品化。 對於試圖優化數據管理策略、提高數據質量和提高決策技能的公司而言,了解這些模型至關重要。
組織可以選擇最能滿足其目標的模型,並通過了解 Data Mesh 和 Data Fabric 之間的異同來考慮其技術和文化要求。
在本文中,我們將仔細研究 Data Mesh 和 Data Fabric,以及它們之間的區別等等。
什麼是數據網格?
Data Mesh 是一種前沿的數據架構概念,它優先考慮數據民主化、所有權和產品化。 數據在 Data Mesh 中被視為一種產品,因此每個團隊都負責自己數據的準確性和有用性。
目標是提供一個自助服務平台,使團隊能夠在不依賴集中團隊的情況下訪問和利用他們所需的數據。 自助數據平台為團隊提供了一種控制和管理其數據資源的方法,從而提高了數據質量並加速了創新。
為了讓團隊能夠從整個企業中查找和訪問他們想要的數據,數據市場也是數據網格的重要組成部分。 Data Mesh 使團隊能夠控制和 管理他們的數據資產 在使數據訪問民主化的同時,幫助企業變得更加數據驅動和敏捷。
數據網格的工作
領域驅動設計和 微服務架構 是數據網格的基礎。 構建去中心化的數據架構和拆除數據孤島是主要目標。
Data Mesh 中的每個團隊負責自己的數據域,因此他們是控制數據、數據質量和數據輸出的人。 這些團隊通過自助數據平台和數據市場管理和分發他們的數據。 事實上,數據產品是作為 API 生成的,這使得其他團隊可以輕鬆訪問和使用它們。
為了保持整個公司的統一性和控制,API 由一個 API 管理團隊管理。 數據治理框架也是數據網格的一部分,它概述了數據所有權、數據質量和數據安全的規則和指南。
優點
- Data Mesh 通過使團隊能夠控制和管理他們的數據資產來鼓勵數據民主化。
- 使得每個團隊都可以負責自己的數據域,從而提高了數據的質量。
- 它不依賴集中式團隊,而是提供自助服務數據平台,讓團隊可以訪問和使用他們需要的數據。
- 它允許團隊試驗和迭代他們的數據產品,從而加速創新。
- 它消除了數據孤島並建立了去中心化的數據架構,增強了靈活性和敏捷性。
- 它由數據市場組成,為團隊提供了一種從公司周圍查找和訪問所需數據的方法。
- 它可以支持組織不斷擴展的數據需求並且具有可擴展性。
- Data Mesh 使數據團隊能夠控制他們的數據並做出選擇。
- 得益於 Data Mesh 基於 API 的數據產品方法,團隊可以更輕鬆地訪問和使用他們需要的數據。
弊端
- 在實施數據網格之前,組織必須經歷重大的技術和文化變革。
- 如果維護不當,Data Mesh 的去中心化特性可能會導致數據重複。
- 如果團隊沒有正確對齊,數據網格可能會導致數據定義衝突。
- 由於 Data Mesh 的分散結構,可能難以管理整個企業的數據治理和安全性。
- 與傳統集中式相比 數據結構,數據網格可能更複雜。
- 如果團隊沒有正確對齊,數據網格可能會變得支離破碎。
- 與傳統的集中式數據系統相比,實施 Data Mesh 的成本可能更高。
現在,您一定對數據網格有了清晰的了解。 現在是時候研究 Data Fabric,然後了解它們之間的相似點和不同點了。 讓我們開始。
那麼,什麼是 Data Fabric?
Data Fabric 是一種數據架構,可提供組織內所有數據資產的單一視圖,無論它們位於何處。 該系統的開發受到現代數據環境的推動,現代數據環境的定義是數據量、速度和多樣性的增加。
借助 Data Fabric,組織可以輕鬆地連接來自各種來源的數據,包括雲應用程序、本地數據庫和數據湖,它為數據集成提供了靈活且可擴展的解決方案。
此外,它提供了一定程度的抽象,使數據可以獨立於底層技術普遍訪問。
Data Fabric 的分佈式架構允許實時數據處理和分析,使組織能夠訪問更多信息和決策能力。 通過其數據治理和安全組件進一步確保數據的隱私性、準確性和合規性。
Data Fabric 是一項新技術,在試圖改善其數據管理實踐並獲得競爭優勢的組織中迅速流行起來。
Data Fabric 的工作原理
Data Fabric 通過提供一個組織的所有數據資產的單一視圖來發揮作用,無論它們位於何處。 數據集成、數據抽象和 分佈式計算 串聯使用以實現此目的。
數據集成需要融合來自許多來源的信息,包括本地數據庫、雲應用程序和數據湖,並使其能夠以統一的方式訪問。
建立一個抽象層的過程使數據操作和訪問成為可能,該抽象層掩蓋了底層數據體系結構的複雜性。 分佈式計算旨在跨分散的計算資源網絡實時處理和分析數據。
企業現在可以快速從他們的數據中獲得洞察力並因此採取行動。 Data Fabric 還包括數據治理和安全組件,以確保數據隱私、合規性和質量。
Data Fabric 是一種靈活且可擴展的數據管理方式,旨在適應當前的數據環境。
優點
- 通過使用 Data Fabric,企業可以根據實時數據做出更快、更明智的選擇,這可以提高數據的可用性和可訪問性。
- 為了管理和分析大量數據,Data Fabric 支持無縫集成來自許多來源的數據,包括本地數據和基於雲的數據。
- 企業可以使用 Data Fabric 構建集中式數據管理平台,促進多個團隊和部門之間的實時數據交換和協作。
- Data Fabric 提供的數據治理和安全功能可幫助公司維護數據隱私和法規遵從性。
- Data Fabric 可以通過消除數據孤島來節省更多費用和重複工作,從而提高生產和效率。
- 企業可以使用 Data Fabric 建立單一的事實來源,減少多個數據源可能導致的數據差異和不准確。
- 企業可以在 Data Fabric 的幫助下根據需要擴展其數據架構,從而在不影響性能或穩定性的情況下實現增長和擴展。
- 企業可以通過以下方式提高數據準確性並減少人工干預的需要 自動化數據工作流程 並使用數據結構進行處理。
- 由於數據結構在數據集成和分析方面的靈活性,企業可以使用各種工具和平台來滿足其數據管理和分析需求。
弊端
- 將 Data Fabric 部署到位的過程可能既困難又耗時,需要在資源和知識方面做出相當大的承諾。
- 考慮到設置和維護系統所需的員工、軟件和硬件的價格,安裝 Data Fabric 的初始成本可能很高。
- 現有的數據管理和分析程序可能需要進行重大更改以適應數據結構,這可能會擾亂公司運營並產生變革阻力。
- 由於數據結構的複雜性,企業可能需要在用戶幫助和教育方面投入資金,這可能會使用戶難以接受它並接受培訓。
- 具有許多數據源和格式的企業可能需要標準化其數據結構才能使用 Data Fabric,這可能很困難。
- Data Fabric 可能無法與遺留系統有效對接,需要企業投資於新系統開發或當前系統的系統升級。
- Data Fabric 可能容易出現安全漏洞和數據隱私問題,因此企業需要實施強大的安全措施來保護其數據。
- Data Fabric 可能不適合所有形式的數據或分析用例,因為它可能不支持所有數據格式或所有類型的數據分析。
數據網格與數據結構
當代數據管理的兩種新架構設計是數據網格和數據結構。 他們的方法有一些顯著差異,儘管兩者都致力於促進組織內的有效數據交換和分析。
相似
為了以可擴展且有效的方式跨多個系統和團隊管理大量數據,已經開發了兩種方法:Data Mesh 和 Data Fabric。 兩者都強調數據治理和安全性在保護數據隱私和合規性方面的價值。 此外,這兩種設計都依賴於 SOA,其中數據通過 API 提供給客戶並被視為產品。
差異
他們的數據所有權和管理方法是 Data Mesh 和 Data Fabric 之間的主要區別。
各個域團隊負責數據網格中各自域中的數據,這分散了數據的所有權和管理。 儘管遵守一套共享的數據治理和安全規則,但每個團隊都可以自由選擇自己的工具和技術來管理其數據。
集中式數據管理系統(例如 Data Fabric)將所有數據存儲在一個地方並分配一個團隊來管理它。 雖然這種方法使數據管理和分析更加一致,但它可能會限制不同團隊利用他們自己選擇的工具的能力。
他們的數據集成方法是 Data Mesh 和 Data Fabric 之間的另一個區別。 指定數據應如何在域之間傳輸的 API 合同集合支持數據網格中的數據集成。 該策略確保域之間的互操作性,同時允許團隊設計自己的數據管道和分析方法。
相比之下,Data Fabric 採用更加集中的數據集成方法,預先集成數據並通過單一界面訪問數據。
儘管這種策略可能更有效,但它可能會限制團隊設計自己獨特的數據管道的能力。
Data Mesh 和 Data Fabric 採用不同的數據處理技術。 數據處理由數據網格中的領域團隊處理,他們可以自由使用他們想要的任何工具和技術。
數據處理現在由專門的團隊處理,但是,Data Fabric 提供了一種更加集中的方法。 儘管這種方法可能更成功,但它也可能使團隊更難進行自己獨特的評估。
結論
總之,Data Fabric 和 Data Mesh 都為當代數據管理提供了新穎的方法,各有優缺點。
Data Mesh 非常強調數據的分散所有權和管理,讓每個團隊都可以在遵循一組共享標準的同時自由地處理自己的數據。
相比之下,Data Fabric 提供了一個集中的數據管理解決方案,由專門的人員負責數據管理和分析。 這些模式之間的決定將基於每個公司的獨特要求和目標,同時考慮數據量、團隊結構和業務需求等因素。
任何計劃的有效性最終將取決於它在實踐中的實施情況以及與公司更廣泛的數據管理戰略的結合情況。
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