Исследование Data Mesh парадигмальный сдвиг в архитектуре данных

Исследование Data Mesh революционный сдвиг в архитектуре данных

В ответ на изменяющиеся технологические, организационные и бизнес-потребности, архитектура данных за последнее десятилетие претерпела изменения. Но насколько значительными были эти изменения? Большинство организаций обычно имеют централизованную архитектуру данных. Которая, по своему устройству, объединяет данные под одним зонтом, часто управляемым специализированной командой по обработке данных.

В то время как централизованная архитектура данных эффективна в обеспечении безопасности и лучшего управления, она имеет свои ограничения в терминах масштабируемости, гибкости и доступности, среди прочего.

Вступает Data Mesh, концепция, почти аналогичная микросервисам в архитектуре программного обеспечения. Data Mesh стремится децентрализовать управление данными так же, как микросервисы сосредоточены на децентрализации компонентов приложений. Она распределяет владение данными и ответственность между командами, специализирующими предметные области, признавая данные в качестве стратегического актива, лучше всего управляемого у их источника.

В этой статье мы рассмотрим Data Mesh, его ключевые принципы, факторы, которые следует учитывать, и проблемы, связанные с принятием архитектуры data mesh.

Что такое Data Mesh?

Концепция Data Mesh была впервые представлена Зхамак Дегхани в статье “Как преодолеть монолитный Дата-озеро и переключиться на распределенную архитектуру Data Mesh“, которая описывает принципы и концепции, стоящие за архитектурой data mesh. Эта статья и последующие обсуждения в сообществах по данным сыграли значительную роль в популяризации архитектуры data mesh.

Data Mesh – это современный подход к архитектуре и управлению данными, который отличается от традиционных централизованных моделей данных. Он предлагает децентрализованную структуру для организации, распределения и использования данных организации.

В data mesh владение данными и ответственность распределены между командами, специализирующимися на предметных областях или командами по продукту данных, предоставляя им автономию в управлении данными в их соответствующих областях.

Этот децентрализованный подход стремится решить ограничения, связанные с централизованными моделями данных, такие как проблемы масштабируемости, изоляция данных и медленные времена отклика на изменяющиеся потребности данных. Предоставляя командам предметных областей возможность независимо управлять своими данными, data mesh способствует формированию культуры автономии данных, гибкости и ответственности в организации. Он также обеспечивает эффективную обработку разнообразных источников данных, сохраняя фокус на качестве и актуальности данных.

Основные принципы архитектуры Data Mesh

Архитектура Data Mesh строится на ряде принципов, разработанных для решения проблем масштабирования и управления данными внутри и между организациями. Эти принципы обеспечивают основу для децентрализованного и более масштабируемого подхода к управлению данными.

Владение доменом

В data mesh владение данными децентрализовано и распределено между различными доменами или бизнес-юнитами внутри организации. Каждый домен отвечает за данные, сгенерированные и используемые в рамках его конкретной области экспертизы или функциональности. Этот принцип признает, что эксперты по домену лучше всего оснащены для понимания и управления данными в своих соответствующих областях.

Владение, ориентированное на домены, повышает качество и точность данных, потому что те, кто находится ближе к источнику данных, имеет глубокое понимание его контекста и может обеспечить его целостность. Он также способствует формированию чувства собственности и ответственности за данные, стимулируя команды доменов поддерживать высокие стандарты данных.

Данные как продукт

В data mesh данные рассматриваются как продукт, а не как побочный продукт бизнес-операций. Каждый домен отвечает за предоставление хорошо определенных данных продуктов, которые создаются, упаковываются и сделать доступными для использования другими доменами внутри организации. Эти данные продукты имеют четкие определения, механизмы доступа и уровни обслуживания (SLA).

Рассмотрение данных как продукта побуждает производителей данных сосредоточиться на предоставлении высококачественных и ценных данных потребителям. Оно также гарантирует, что данные продукты разработаны с учетом потребностей пользователей, делая данные более доступными и удобными для широкого круга заинтересованных сторон.

Инфраструктура самообслуживания данных

 

Данные Mesh способствует развитию инфраструктуры самообслуживания данных, которая обеспечивает доступ и обработку данных независимо для потребителей данных, таких как аналитики данных, ученые-исследователи данных и бизнес-пользователи. Эта инфраструктура включает в себя каталоги данных, механизмы поиска данных и конвейеры обработки данных, позволяющие пользователям находить, понимать и использовать данные без тяжелой зависимости от централизованных команд по инжинирингу данных.

Инфраструктура самообслуживания данных устраняет узкие места и ускоряет доступ к данным, давая возможность более широкому кругу пользователей работать с данными. Она демократизирует данные в организации, делая их более доступными и обеспечивая более быстрые понимание и принятие решений.

 

Федеративное вычислительное управление

 

Для поддержания качества, безопасности и соответствия данных в децентрализованной архитектуре данных, данных Mesh использует федеративное вычислительное управление. Каждая сфера определяет и обеспечивает свои собственные политики управления, соответствующие специфическим потребностям своих данных. Несмотря на возможные глобальные стандарты и рекомендации, отдельные сферы имеют автономию для управления своими активами данных.

Это соотносит необходимость глобальных стандартов данных с гибкостью, требуемой от отдельных сфер. Это позволяет сферам адаптировать практики управления под свои уникальные вызовы данных, одновременно обеспечивая безопасность, соответствие и высокое качество данных.

Эти четыре ключевых принципа данных Mesh целиком и полностью направлены на решение проблем масштабирования операций с данными в крупных организациях, путем поддержки:

  • децентрализации,
  • мышления о продуктах данных,
  • самообслуживания и
  • эффективного управления.

Реализуя эти принципы, организации могут разблокировать полный потенциал своих данных, улучшить сотрудничество между сферами и сделать данные более ценным и доступным ресурсом для всех заинтересованных сторон.

 

Внедрение данных Mesh? Вот факторы, которые стоит учесть

 

Переход к Mesh-данным часто включает значительную культурную трансформацию внутри организации. Mesh-данные способствуют сотрудничеству, совместной собственности и мышлению о продуктах данных, обеспечивая более тесную связь практик данных с развивающейся культурой и ценностями организации. Вот некоторые факторы, которые организации могут учесть при внедрении данных Mesh.

 

Бизнес-цели и стратегия

 

Любое серьезное изменение в архитектуре данных должно быть согласовано с более общими бизнес-целями и стратегическими задачами организации.

Внедрение данных Mesh следует рассматривать как стратегический фактор, улучшающий возможности организации эффективно использовать данные для достижения общих целей и задач.

 

Существующая инфраструктура

 

Организации должны оценить и учесть свою существующую инфраструктуру данных и инвестиции при оценке возможности использования длительного Mesh-данных.

Переход к данных Mesh может потребовать корректировок в существующем наборе технологий и инфраструктуре, поэтому важно соотнести эти аспекты с новым подходом.

 

Сложность и масштабность данных

 

Когда организации сталкиваются с растущей сложностью и масштабом данных, им необходимо рассмотреть альтернативные подходы к управлению данными. Данные Mesh предлагает масштабируемость и адаптивность, особенно при работе с все более сложными и крупномасштабными средами данных.

Таким образом, данные Mesh являются хорошим выбором, когда объем, разнообразие или скорость данных затрудняют их централизованное управление, или когда требования к данным разнообразны в различных бизнес-подразделениях или сферах.

 

Управление данными и соответствие правилам

 

Поддержание качества данных, в том числе конфиденциальности, безопасности и соответствия требованиям, является сложной задачей управления данными, особенно в децентрализованных средах.

Стратегия данных Mesh должна эффективно решать эти сложности, обеспечивая соблюдение практик управления данными и требований регулирования.

 

Доступность данных и владение

 

В организациях с распределенными источниками данных и разнообразными сферами, традиционное централизованное управление данными может оказаться недостаточным. Внедрение данных Mesh согласует владение данными с командами, специфичными для определенной сферы, позволяя им нести ответственность за свои данные, что особенно ценно в таких средах.

Кроме того, для обеспечения принятия решений на основе данных во всей организации крайне важно сделать данные более доступными. Данные Mesh демократизируют доступ к данным, позволяя более широкому кругу пользователей использовать данные, что ведет к улучшению принятия решений в различных отделах или командах.

 

Испытания при внедрении архитектуры Data Mesh

 

Переход от централизованной архитектуры данных к архитектуре Data Mesh не проходит без проблем. В этом разделе мы рассмотрим некоторые из них — от управления до мониторинга.

 

Управление данными

 

В архитектуре Data Mesh управление данными становится более сложным, поскольку данные распределяются по нескольким доменам и командам. Обеспечение согласованного качества данных, конфиденциальности, безопасности и соответствия стандартам в этих доменах может быть вызовом:

  • Установление четкой собственности на данные и ответственности за задачи управления данными, такие как определение схем данных и контроль доступа, может быть сложным, когда в работу вовлечены несколько команд.
  • Разработка и соблюдение политик и практик управления данными, соответствующих децентрализованной структуре Data Mesh, требует тщательного планирования.

 

Обнаружение данных

 

В децентрализованной архитектуре Data Mesh обнаружение и доступ к данным могут быть сложными. Обеспечение правильной каталогизации, маркировки и документации данных является важным условием для обеспечения их доступности. Вот некоторые стратегии:

  • Внедрение эффективных практик управления метаданными для предоставления контекста и описаний наборов данных, что облегчает пользователям понимание доступных ресурсов данных.
  • Разработка и поддержка каталога данных или репозитория метаданных, позволяющих пользователям эффективно искать и находить соответствующие наборы данных.

 

Собственность на данные

 

Четкое и последовательное определение собственности на данные и ответственности за каждый домен данных и продукт данных является ключевым в архитектуре Data Mesh. Определение того, кто отвечает за поддержку, обновление и курирование данных, может быть сложным, особенно когда имеется несколько заинтересованных сторон. Организации могут справиться с этим вызовом, обеспечивая:

  • Уверенность в том, что владельцы данных обладают необходимой властью и ресурсами для эффективного управления своими областями данных.
  • Установление механизмов разрешения конфликтов или споров, связанных с владением и ответственностью за данные.

 

Мониторинг и наблюдаемость

 

В архитектуре Data Mesh мониторинг состояния, производительности и надежности конвейеров данных и продуктов данных может быть сложным. Некоторые стратегии включают:

  • Внедрение надежных инструментов мониторинга и наблюдения, чтобы отслеживать качество, задержку и использование данных в различных доменах.
  • Разработка механизмов оповещения и отчетности для быстрого обнаружения и устранения проблем, которые могут повлиять на доступность или надежность данных.

Мы выделили некоторые вызовы, связанные с внедрением архитектуры Data Mesh. Это скорее рекомендации, о которых организации должны знать, переходя к децентрализованной архитектуре Data Mesh.

 

Заключение

 

Data Mesh является, таким образом, парадигмальным сдвигом в архитектуре данных, предлагающим решения для проблем централизованных моделей. Мы обсудили, как распределение владения данными, продвижение мышления о продуктах данных и обеспечение самообслуживания доступа приносят пользу. Однако успешная реализация требует тщательного рассмотрения культурных и технологических факторов и проактивного подхода к управлению данными.  Bala Priya C — разработчица и технический писатель из Индии. Ей нравится работать на пересечении математики, программирования, науки о данных и создания контента. Ее интересы и экспертиза включают DevOps, науку о данных и обработку естественного языка. Она любит чтение, письмо, кодирование и кофе! В настоящее время она работает над изучением и передачей своих знаний сообществу разработчиков, создавая образовательные материалы, руководства и мнения.

[Bala Priya C](https://twitter.com/balawc27) — разработчица и технический писатель из Индии. Ей нравится работать на пересечении математики, программирования, науки о данных и создания контента. Ее интересы и экспертиза включают DevOps, науку о данных и обработку естественного языка. Она любит чтение, письмо, кодирование и кофе! В настоящее время она работает над изучением и передачей своих знаний сообществу разработчиков, создавая образовательные материалы, руководства и мнения.