Data Mesh 跟 Data Fabric 差在哪裡?
2023/02/03

Data Fabric 和 Data Mesh 都是當前在資料管理領域中非常流行的架構模型,兩者有一些共同點,但也有很多不同之處。

Data Fabric 通常是指一個統一的資料架構,它可以整合不同的資料來源,並為用戶提供統一的資料訪問接口。它旨在實現資料的統一管理和統一存取,提供一個整體的資料架構,使得企業可以更容易地管理和控制資料,同時也可以更輕鬆地進行資料分析和應用開發。

相比之下,Data Mesh 更強調資料的分散化和去中心化。Data Mesh 的理念是將資料分成小型的資料區域,每個資料區域都是由一個獨立的小團隊負責管理和開發。這樣可以實現資料的本地化,讓資料與相關的業務邏輯更加貼近,同時也可以降低系統的複雜性和提高系統的可維護性。

簡單來說,Data Fabric 更注重資料的整合和統一,而 Data Mesh 則更加強調資料的分散和去中心化。這兩種架構模型可以根據企業的需求和情況來選擇應用,它們都可以提供更好的資料管理和應用開發效率,同時也可以幫助企業更好地應對日益複雜的資料管理挑戰。

Data Fabric

Data Fabric 是一個用於管理和整合資料的框架,它提供了一個統一的資料訪問層,使得資料可以在不同的系統和平台之間自由地流動。Data Fabric還提供了可擴展性和彈性,以應對資料量的增加和不斷變化的業務需求。簡單來說,Data Fabric 旨在簡化資料管理和資料整合的複雜性。

Data Mesh

與 Data Fabric 不同,Data Mesh 強調的是資料治理的分散化,並且將資料作為產品來管理。Data Mesh 旨在實現一種分散式的資料架構,其中每個資料團隊擁有自己的資料產品,並且可以獨立地開發、部署和管理這些產品。這種分散式的資料治理模型可以減少資料中心化帶來的風險,同時也可以提高資料的可靠性和有效性。

差異

1. 資料的擁有權和管理:

在 Data Mesh 中,每個領域或產品團隊都管理其自己的資料。例如,負責客戶資料的團隊會管理其自己的客戶資料庫,負責產品資料的團隊會管理其自己的產品資料庫。另一方面,在Data Fabric 中,資料是集中管理和治理的,Data Mesh 提供了對組織中所有資料的統一視圖,無論資料存儲在哪裡。

2. 資料互通性和標準化:

在 Data Mesh 中,資料互通性和標準化是通過使用 Data Contract 和 API 實現的,Data Contract 和 API 定義了不同領域之間如何交換和訪問資料。每個領域或產品團隊負責定義自己的 Data Contract 和API。相比之下,Data Fabric 通常使用資料虛擬化層,提供組織中所有資料的統一視圖,使得整合來自不同來源的資料更容易。

3. 資料治理和安全性:

在 Data Mesh 中,資料治理和安全性是分散的,每個領域或產品團隊負責管理自己的資料安全性和治理政策。在Data Fabric 中,資料治理和安全性是集中管理和強制執行的。

4. 可擴展性和靈活性:

Data Mesh 設計靈活且可擴展,可以更容易地添加新的領域或產品團隊隨著組織的增長。每個領域或產品團隊可以管理自己的資料基礎架構,使其可以選擇最適合其需求的工具和技術。相比之下,Data Fabric 旨在提供組織中所有資料的統一視圖,使得整合和分析資料更容易。然而,隨著組織的增長,這可能不夠靈活且更具挑戰性。

總體來說, Data Fabric 強調的是資料整合和資料流動的統一性,而 Data Mesh 則強調分散式的資料治理模型。Data Fabric 提供了一個統一的資料訪問層,使得資料可以在不同的系統和平台之間自由地流動;而 Data Mesh 則鼓勵每個資料團隊擁有自己的資料產品,並且可以獨立地開發、部署和管理這些產品。因此,Data Fabric 更適合處理資料整合的問題,而 Data Mesh 更適合處理資料治理的問題。

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Data Mesh 和 Data Fabric 都是現代企業在資料整合中重要的架構概念,但它們在各方面都有所不同。企業可以根據自己的業務需求和資料管理情況,選擇適合自己的架構。Canner Enterprise 提供高度可擴展和支持性的資料虛擬化技術,以協助企業實現 Data Mesh 和 Data Fabric 架構。

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