Data Fabric vs. Data Mesh: átfogó összehasonlítás

A adatállományegy olyan architektúra, amely egy egységes, integrált réteget hoz létre az adatok eléréséhez és kezeléséhez egy szervezeten belül, a csatlakoztathatóságra és az interoperabilitásra összpontosítva.

Az adathálózat ezzel szemben egy decentralizált megközelítés, amely az adatokat termékként kezeli, hangsúlyozva az egyes csapatok szakterület-specifikus tulajdonjogát és irányítását.

Ebben a bejegyzésben mindegyik módszertan alapfogalmait, előnyeit, gyakorlati alkalmazásait és megfontolásait ismertetjük.

A végére átfogó ismeretekkel rendelkezik ezekről a paradigmákról, és tudja, hogyan hozhat megalapozott döntéseket az adatok erejének jobb kihasználása érdekében.

Az adatszövet egy olyan architektúra és adatszolgáltatások összessége, amely a hibrid és több felhőből álló környezetekben a végpontok széles skáláján konzisztens képességeket biztosít. Integrálja a különböző adatkezelési folyamatokat, beleértve az adatfeltárást, az adatkezelést és az orchestrálást, az adatokat egyetlen, elérhető rétegként kezelve.

Más szóval az adatszövet egy olyan rendszer, amely zökkenőmentesen összekapcsolja és kezeli az adatokat, függetlenül attól, hogy azok a vállalat saját számítógépein belül vagy különböző felhőszolgáltatások között vannak-e tárolva. Biztosítja, hogy bárhol is legyenek az adatai, könnyen és megbízhatóan hozzáférhessen és használhassa azokat.

Az adatszövetség alapelvei az agilitás, a rugalmasság és az adatok egységes áttekintése a vállalat egész területén.

• Agilitás: Az adatszövet lehetővé teszi a gyors alkalmazkodást az új adatforrásokhoz és a változó üzleti igényekhez.
• Rugalmasság: Az adatforrások, adattípusok és tárolási helyek széles skáláját támogatja.
• Egységes nézet: Holisztikus megközelítést biztosít az adatkezeléshez, lehetővé téve a szervezeten belüli összes adathoz való hozzáférést.

Az adatszövet-architektúra több kulcsfontosságú összetevővel támasztja alá a stratégiát.

• Adatcsővezetékek: Az automatizált csővezetékek kezelik az adatok bevitelét, átalakítását és mozgatását.
• Adatkezelés: Az irányelvek biztosítják az adatminőséget, az adatvédelmet és a megfelelőséget.
• Adat-orchestrálás: Egy összehangolt megközelítés kezeli az adatokat a különböző rendszerekben.

Vegyük egy multinacionális pénzügyi szolgáltató vállalat példáját, amelynek több globális részleg - beleértve a banki, befektetési és biztosítási szolgáltatásokat - adatait kell integrálnia, kezelnie és elérnie.

Ez a vállalat szembesül a különböző rendszerekben és platformokon - beleértve a felhőkörnyezeteket, a helyben lévő adatközpontokat és a harmadik féltől származó adatszolgáltatásokat - tárolt adatok elérésének, elemzésének és kezelésének kihívásával. E kihívások megoldására a vállalat olyan adatszövet-architektúrát valósít meg, amely lehetővé teszi:

1. Zökkenőmentes adatintegráció: Az adatszövet integrálja a különböző forrásokból származó adatokat, beleértve a tranzakciós adatbázisokat, a CRM-rendszereket, a piaci adatfolyamokat és a felhőalapú tárolási szolgáltatásokat. Ezt az integrációt az adatvirtualizáció és az ETL (Extract, Transform, Load) technológiák segítik elő, lehetővé téve az adatok valós idejű elérését és manipulálását, és bizonyos esetekben anélkül, hogy az adatokat fizikailag mozgatni vagy replikálni kellene a rendszerek vagy adatcsapatok között.
2. Egységes adatkezelés és adatminőség: Az adatszövetségi megközelítés olyan központosított adatarchitektúrát foglal magában, amely minden adatforrásra egységes adatminőségi, adatvédelmi és biztonsági irányelveket alkalmaz. Ez magában foglalhatja az adatok osztályozására, az adatok származásának nyomon követésére és a megfelelőség ellenőrzésére szolgáló mechanizmusokat.
3. Önkiszolgáló adathozzáférés: Az architektúra önkiszolgáló adatplatformot és felfedezőeszközöket biztosít az üzleti felhasználók számára, csökkentve az informatikai szűk keresztmetszeteket és gyorsabb döntéshozatalt lehetővé téve. A felhasználók egységes felületen keresztül lekérdezhetik és megjeleníthetik az adatokat az egész vállalaton belül, függetlenül attól, hogy az adatok fizikailag hol találhatók.

Az adatszövet megvalósításával a pénzügyi szolgáltató vállalat holisztikus képet kaphat adatvagyonáról, javíthatja a működési hatékonyságot és fokozhatja a döntéshozatali képességeket.

Az architektúra lehetővé teszi a vállalat számára, hogy hatékonyabban kezelje a kockázatokat, személyre szabott szolgáltatásokat nyújtson az ügyfeleknek, és ösztönözze az innovációt, miközben magas szintű adatkezelési és megfelelőségi normákat tart fenn.

Az adathálós megközelítés egyre nagyobb teret nyer, mint decentralizált társadalmi-technikai keretrendszer az analitikus adatok méretarányos kezelésére. Az adatháló az adatokat termékként ismeri el, hangsúlyozva a terület-orientált decentralizált adattulajdonlás és -architektúra fontosságát.

Ebben a keretrendszerben a szervezeten belül minden egyes terület felelős az adatok termékként való rendelkezésre bocsátásáért és karbantartásáért, így a területi csapatok felelősek az adatok minőségéért és hozzáférhetőségéért.

• Tartományközpontú adattulajdonlás és -architektúra: Az adatháló olyan kialakítás mellett érvel, ahol az adatokat a tartományspecifikus csapatok kezelik, elősegítve az adatok kontextusának és használatának világosabb megértését.
• Önkiszolgáló adatinfrastruktúra mint platform: A cél egy olyan önkiszolgáló adatplatform létrehozása, amely lehetővé teszi a domain-csapatok számára, hogy könnyen létrehozzák saját adattermékeiket, és megkönnyítsék az adatok felfedezését az elosztott adatrendszerekben való mélyreható technikai szakértelem nélkül.
• Interoperabilitás és szabványos kommunikáció: Az adatháló általában szabványosított protokollokat alkalmaz, hogy a különböző adattermékek zökkenőmentesen kommunikálhassanak és integrálódhassanak egymással.
• Kormányzás a megfigyelhetőségen keresztül: Az adathálózat általában decentralizált adatkezeléssel rendelkezik, amely az összes tartomány globális áttekintését alkalmazza a megfelelés, a szabványosítás és a minőség biztosítása érdekében.

Az adatháló megvalósítása megköveteli, hogy a szervezet kulturális változást fogadjon el az adatok demokratizálása és a hagyományos szerepek és felelősségi körök újragondolása felé.

• Domain szakértelem felhatalmazása: A csapatoknak rendelkezniük kell azokkal a készségekkel és ismeretekkel, amelyekkel önállóan kezelhetik adattermékeiket.
• Technikai befektetés: Az önkiszolgálási képességeket támogató infrastruktúra alapvető fontosságú az adathálózat megvalósításához.
• Változáskezelés: A szervezeteknek fel kell készülniük az irányítási és folyamatváltozásokra, amelyek az adathálós megközelítésre való áttérést kísérik.

Vegyünk egy példát egy nagy e-kereskedelmi vállalatról, amely globálisan működik, és több termékcsaláddal rendelkezik, beleértve az elektronikai cikkeket, a háztartási cikkeket, a ruházati cikkeket és az élelmiszereket. Ez a vállalat a különböző részlegek közötti adatsilókkal küzd, ami nem hatékony működéshez, következetlen adatelemzéshez és az ügyfelek igényeinek megfelelő gyors innováció kihívásaihoz vezet.

E kihívások leküzdése érdekében a vállalat adathálós architektúrát alkalmaz, hangsúlyozva a decentralizált adattulajdonlást és a területorientált adatarchitektúrát.

Minden termékcsaládot különálló területként kezelnek, saját adattermékekkel, amelyeket az IT, az adattudomány, az üzemeltetés és az üzleti egységek tagjaiból álló, többfunkciós csapatok birtokolnak és kezelnek.

1. Tartományközpontú adattulajdonlás: Az elektronikai, háztartási cikkek, ruházati és élelmiszeripari részlegek mindegyike felelősséget vállal az adataiért, beleértve azok minőségét, irányítását és életciklus-kezelését. Ez a váltás lehetővé teszi a csapatok számára, hogy gyors, megalapozott döntéseket hozzanak az adatok alapján.
2. Önkiszolgáló adatinfrastruktúra: A vállalat olyan önkiszolgáló adatplatform kiépítésébe fektet be, amely lehetővé teszi az egyes területi csapatok számára az adatok elérését, feldolgozását és elemzését anélkül, hogy erősen támaszkodna a központi informatikai erőforrásokra. Ez a platform az egyes területek igényeihez igazított eszközöket tartalmaz az adatbevitelhez, -feldolgozáshoz, -tároláshoz és -elemzéshez.
3. Interoperabilitás és szabványosított kommunikáció: A decentralizáció ellenére a vállalat közös szabványokat hoz létre az adatformátumok, API-k és protokollok tekintetében, hogy biztosítsa a különböző tartományok adattermékei közötti átjárhatóságot. Ez lehetővé teszi az adatok zökkenőmentes megosztását és integrációját, megkönnyítve a területközi elemzést és betekintést.
4. Az adatok mint termék: Minden terület termékként kezeli az adatokat, a felhasználói igényekre, a használhatóságra és az értékre összpontosítva. Ez magában foglalja az egyértelmű adattermék-specifikációk meghatározását, a dokumentáció karbantartását, valamint annak biztosítását, hogy az adattermékek felfedezhetőek és elérhetőek legyenek a vállalaton belüli más területek és érdekelt felek számára.
5. Kormányzás a megfigyelhetőségen keresztül: A vállalat olyan szövetségi irányítási modellt alkalmaz, amely egyensúlyt teremt az autonómia és az elszámoltathatóság között. Az egyes területek felelősek az egész vállalatra kiterjedő adatkezelési szabványok betartásáért, míg egy központosított megfigyelhetőségi keretrendszer felügyeli a megfelelőséget, az adatminőséget és a felhasználást az összes adattermékre vonatkozóan.

Az adatháló bevezetése lehetővé teszi az e-kereskedelmi vállalat számára, hogy lebontsa az adatsilókat, javítva az együttműködést és az innovációt a különböző termékcsaládok között. Azáltal, hogy a vállalat lehetővé teszi a szakterület-specifikus csapatok számára, hogy önállóan kezeljék adataikat, gyorsabb piacra jutási időt ér el az új funkciók és szolgáltatások esetében, jobb ügyfél-személyre szabást és rugalmasabb reagálást a piaci változásokra.

Ugyanakkor az interoperabilitási szabványok és a szövetségi irányítási modell biztosítja, hogy az adatok egységes, stratégiai érték maradjanak a vállalaton belül.

Hasonlóságok:

• Mindkettő célja az adatok hozzáférhetőségének és használhatóságának javítása az egész vállalaton belül.
• Az adatkezelés architekturális megközelítését ösztönzik.
• Ezek nem kötődnek konkrét technológiához, hanem koncepcionális kereteket alkotnak.

Különbségek

Aspect	Data Fabric	Adatháló
Fókusz	Zökkenőmentesen integrálja a különböző adatforrásokat	Az adatforrás-függetlenségre összpontosít
Vezérlés	Központosított hangszerelés és irányítás	Decentralizált irányítás a domain-csapatokkal
Technológia	Többféle technológiát használhat	Gyakran használ modern elosztott rendszereket
Adatkezelés	Automatizált adatfeltárás és -előkészítés	Kézi, szakterületre összpontosító adatelőkészítés
Művelet	Alatta lévő rétegként működik	A csapatok közötti kötőszövetként működik

Az adatszövet és az adatháló közötti döntés az Ön szervezetének egyedi igényeitől, kihívásaitól és meglévő adatkezelési képességeitől függ.

Íme néhány megfontolás annak meghatározásához, hogy melyik megközelítés lehet megfelelőbb.

• Összetett, elosztott adattérrel rendelkezik, és az adatokhoz különböző forrásokból, környezetekben (felhő, helyben lévő, szélsőséges) és platformokon keresztül zökkenőmentesen kell hozzáférnie és integrálnia az adatokat.
• Prioritásként kezeli az adatok egységes áttekintését a szervezeten belül, hogy támogassa az elemzési, adattudományi és üzleti intelligencia-erőfeszítéseket anélkül, hogy a meglévő infrastruktúrát fel akarná újítani.
• Kihívásokkal szembesül a különböző rendszerek közötti adatirányítás és adatminőség terén, és központi mechanizmusra van szüksége a következetesség, a megfelelés és az ellenőrzés biztosítására.
• Az adatok kezelésében a skálázhatóságot és rugalmasságot keresi, miközben minimalizálja a végfelhasználók, köztük a nem műszaki érdeklődők számára a bonyolultságot.

• Olyan szakterület-alapú környezetben működik, ahol a különböző üzleti egységeknek vagy csapatoknak eltérő adatigényeik vannak, és előnyös lenne, ha saját adattermékeik tulajdonosa és kezelője lehetnének.
• A központosított adatkezelési gyakorlatok miatt szűk keresztmetszetekkel találkozik az adathozzáférésben és -felhasználásban, ami lassítja az innovációt és a döntéshozatalt.
• Célja, hogy elősegítse az adatok demokratizálásának és elszámoltathatóságának kultúráját, felhatalmazva a csapatokat arra, hogy a helyi adatok alapján újítsanak és hozzanak döntéseket.
• Fejlődött digitális és adatkezelési képességei terén, és olyan csapatokkal rendelkezik, amelyek képesek kezelni a decentralizált adattulajdonlással járó technológiai és üzemeltetési feladatokat.

• Szervezeti méret és összetettség: A nagyobb, összetettebb szervezetek különböző adatforrásokkal és szigorú irányítási követelményekkel rendelkező nagyobb, összetettebb szervezetek az adatszövet felé hajolhatnak az integratív és központosított kezelési funkciók miatt. Ezzel szemben az autonómia és az agilitás erős kultúrájával rendelkező szervezetek, ahol az üzleti egységek függetlenebbül működnek, vonzóbbnak találhatják az adathálót.
• Érettség az adatkezelésben: Ha a szervezet még mindig fejleszti adatkezelési gyakorlatát, az adatszövettel való kezdés biztosíthatja a szükséges integrációs és irányítási alapréteget. Az érettség növekedésével az adathálós elvek beépítése tovább fokozhatja az autonómiát és az innovációt.

Igazítsa a választást a stratégiai céljaihoz. Ha a cél a hatékonyság javítása, a működési silók csökkentése és az adatkezelés nagyszabású javítása, akkor valószínűleg az adatszövet a legjobb választás. Ha a cél az innováció növelése, a döntéshozatal felgyorsítása és a csapatok adatautonómiával való felruházása, fontolja meg az adathálót.

Az adatszövetet úgy tervezték, hogy egységes és konzisztens adathozzáférési és -kezelési réteget biztosítson a különböző adatforrásokban, beleértve a helyben található adatbázisokat, a felhőalapú tárolást és még a szélső eszközöket is.

Olyan technológiákat használ, mint az adatvirtualizáció és a föderált lekérdezés-feldolgozás, hogy lehetővé tegye az adatok valós idejű elérését és integrálását ezekből a különböző forrásokból anélkül, hogy az adatokat egy központi helyre kellene replikálni.

Az adatszövet megoldások gyakran alkalmaznak fejlett metaadat-kezelési technikákat és intelligens keresési képességeket, hogy megkönnyítsék az adatok könnyebb felkutatását és irányítását a szervezeten belül.

Az adatháló ezzel szemben decentralizálja az adatkezelést azáltal, hogy az adatokat termékként kezeli, és a terület-specifikus csapatok birtokolják és kezelik az adataikat.

Minden csapat felelős az adatai életciklusáért, beleértve a tárolást, a minőséget és a hozzáférhetőséget, a saját területéhez legjobban illeszkedő technológiák használatával.

Az adathálós architektúrák gyakran alkalmaznak adattavat, több adattárházat és többfelhős tárolási megoldásokat, amelyeket egy egységes adatrétegen keresztül integrálnak.

Ez a beállítás támogatja mind a kötegelt, mind a valós idejű adatfeldolgozást, az elemzési és a gépi tanulási munkafolyamatokat, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy az adatokból betekintést nyerjenek, függetlenül attól, hogy azok hol találhatók.

Az adathálós megközelítés jellemzően nem ír elő konkrét tárolási vagy feldolgozási technológiákat.

Ehelyett arra összpontosítanak, hogy minden egyes tartomány számára lehetővé tegyék az igényeinek leginkább megfelelő eszközök és infrastruktúra kiválasztását, legyen az hagyományos relációs adatbázis, NoSQL adatbázis strukturálatlan adatokhoz, vagy olyan valós idejű feldolgozómotorok, mint az Apache Kafka vagy az Apache Spark.

A hangsúly a tartományi csapatok felhatalmazásán van, hogy függetlenül építsék és kezeljék adattermékeiket, a tartomány-specifikus követelményekre koncentrálva, és nem egy mindenre megfelelő megoldásra.

Az interoperabilitás kritikus szempont mind az adatszövet, mind az adatháló rendszerek számára, bár különböző nézőpontokból közelítik meg.

Az adatszövetek az interoperabilitást szabványosított API-k, adatmodellek és protokollok bevezetésével kezelik az integrált adatkezelési rétegben.

Ez jelentős előzetes tervezést és folyamatos kezelést igényel annak biztosítása érdekében, hogy az új és meglévő adatforrások zökkenőmentesen integrálhatók és elérhetők legyenek a szöveten keresztül.

Az adatháló az interoperabilitást a területvezérelt tervezési elvek elfogadásával kezeli, ösztönözve a közös adatformátumok, API-k és protokollok használatát az adattermékek számára.

Ez a decentralizált adatarchitektúra erős szervezeti elkötelezettséget igényel a szabványosítás és az irányítás iránt, hogy elkerüljék az adatsilókat és biztosítsák, hogy az adattermékek könnyen megoszthatók és integrálhatók legyenek a területhatárokon keresztül.

Mindkét architektúra f

Az InterSystems IRIS és a Data Fabric Studio olyan átfogó megoldásokat jelent, amelyek célja, hogy felszabadítsák az adatokban rejlő valódi lehetőségeket az adatállományuk növekvő mennyiségével, változatosságával és összetettségével küzdő vállalkozások számára.

Az adat- és alkalmazásszilók általánosan elterjedt problémáinak kezelésével ezek a megoldások elősegítik az adatok integráltabb, hatékonyabb és cselekvőképesebb megközelítését a szervezetekben.

Az InterSystems két hatékony megoldást kínál az adatszövetségi architektúrák megvalósításához:

Az InterSystems IRIS átfogó adatkezelési képességeinek köszönhetően központi technológiaként szolgál egy adatszövet-architektúrában. A legfontosabb jellemzők:

Adatintegráció és -kezelés
Az InterSystems IRIS megbízható képességekkel rendelkezik a különböző forrásokból származó adatok integrálásához, így kiválóan alkalmas a Data Fabric központi adathozzáférési és -kezelési rétegének egységesítéséhez. Az SQL és NoSQL adatmodellek kezelésére való képessége, valamint a tranzakciók és az egyidejű elemzések támogatása jól illeszkedik az adatszövet rugalmas és skálázható igényeihez.

Valós idejű analitika és gépi tanulás
A valós idejű analitika, üzleti intelligencia és gépi tanulás beépített támogatásával az InterSystems IRIS képes a fejlett analitikai képességek közvetlen az adatszövetbe való beágyazására, ami gyorsabb betekintést és döntéshozatalt tesz lehetővé a szervezet egész területén.

Interoperabilitás és kapcsolódás

A platform erős interoperabilitási jellemzői lehetővé teszik a különböző rendszerek és adatforrások közötti egyszerű kapcsolatot, ami kritikus követelmény a zökkenőmentes adatszövet létrehozásához. Ez magában foglalja a különböző adatszabványok és protokollok támogatását, megkönnyítve a különböző környezetek és alkalmazások közötti kommunikációt.

Az InterSystems Data Fabric Studio egy speciális megoldás, amely egyszerűsíti az adatszövetségi architektúrák megvalósítását és kezelését. A következő szolgáltatásokat kínálja:

Egységes adathozzáférés
Egyetlen hozzáférési pontot biztosít az összes vállalati adathoz, függetlenül azok helyétől vagy formátumától, lehetővé téve a zökkenőmentes adatintegrációt és -kezelést az egész szervezeten belül.

Vizuális fejlesztőkörnyezet
Intuitív felületet biztosít az adatszövet megoldások tervezéséhez és megvalósításához, csökkentve a komplexitást és felgyorsítva a fejlesztési időt.

Fejlett adatszolgáltatások
Beépített képességeket biztosít az adattranszformációhoz, a minőségkezeléshez és az irányításhoz, biztosítva az egységes és megbízható adatokat az egész vállalaton belül.

Skálázható architektúra
A növekvő adatmennyiséget és a változó üzleti igényeket támogatja egy rendkívül skálázható és rugalmas architektúrával.

Valós idejű feldolgozás
Lehetővé teszi a valós idejű adatfeldolgozást és elemzést, támogatva az adatfeldolgozást és -analízist.

Míg a Data Mesh a decentralizált adattulajdonlást és a tartományvezérelt tervezést hangsúlyozza, az InterSystems megoldásai támogató szerepet játszhatnak, különösen az alábbi szempontok tekintetében:

Tartományspecifikus adatszolgáltatások
Mind az InterSystems IRIS, mind a Data Fabric Studio képességei felhasználhatók a tartományspecifikus adatszolgáltatások fejlesztésére és kezelésére, támogatva a tartományi csapatok autonómiáját az adattermékek kezelésében. Skálázhatóságuk és teljesítményük képes kiszolgálni a tartományközpontú műveletek magas igényeit.

Adatkezelés és megfigyelhetőség
Bár az adatháló a decentralizált irányítás híve, az InterSystems megoldásai támogatják ezt a modellt azáltal, hogy az egyes tartományok által felhasználható adatminőségi, biztonsági és megfelelőségi eszközöket, valamint megfigyelhetőségi funkciókat biztosítanak az adattermékek állapotának és használatának nyomon követésére a hálózaton belül.

Az InterSystems átfogó adatkezelési megoldásai az adatkezelés jövőjét testesítik meg, szorosan illeszkednek a Smart Data Fabrics elveihez, és potenciális utakat kínálnak az adathálós architektúrák megvalósításához.

Az analitikai integrációra, a régi rendszerek kompatibilitására és a nagy teljesítményű képességekre helyezett hangsúlyuk révén ezek a megoldások megnyitják az utat a szervezetek számára, hogy új szintű hatékonyságot, betekintést és értéket érjenek el adatvagyonukból.