Data mesh es un enfoque novedoso para gestionar y diseñar datos que pone más énfasis en la descentralización de los dominios de datos. Surge del reconocimiento de que, a medida que las organizaciones y los sistemas crecen y se vuelven más complejos, los métodos tradicionales de manejo de datos, como almacenes o lagos de datos monolíticos, se vuelven menos factibles y efectivos.
El surgimiento de la malla de datos
La malla de datos apareció por primera vez alrededor de 2019, acuñada por Zhamak Dehghani, consultor de ThoughtWorks. La idea inicial se desarrolló como respuesta a las crecientes complejidades y desafíos asociados con el escalamiento de la arquitectura de datos tradicional. A medida que las empresas y organizaciones comenzaron a lidiar con conjuntos de datos más amplios y diversos, se hizo cada vez más clara la necesidad de un enfoque más descentralizado para la gestión de datos. Así nació el concepto de malla de datos y desde entonces ha ido evolucionando.
Profundizando en la malla de datos
En esencia, la malla de datos es un cambio de paradigma de la propiedad de datos centralizada a la propiedad de datos distribuidos. Divide la arquitectura de datos a gran escala en nodos descentralizados más pequeños, más manejables y orientados al dominio. Cada uno de estos nodos, o “productos de datos”, es propiedad autónoma de equipos separados.
El objetivo principal de un enfoque de malla de datos es abordar las complejidades que conllevan los big data. Reconoce que los datos, en el contexto de las empresas modernas, son vastos y diversos y se extienden a través de varios dominios dentro de la organización.
La anatomía de la malla de datos
Una arquitectura de malla de datos opera descentralizando el control y la gestión de datos, lo que permite a diferentes equipos dentro de una empresa gestionar sus propios datos como "productos de datos" discretos. Cada producto de datos se mantiene de forma independiente, con su propio ciclo de vida, desde la recopilación hasta el almacenamiento y el uso.
Este enfoque divide efectivamente las arquitecturas de datos tradicionales, monolíticas y centralizadas en segmentos más manejables, proporcionando una infraestructura de datos más sólida, escalable y adaptable. Permite a los equipos de dominio actuar como propietarios de productos, responsables de la calidad, la gobernanza y las operaciones de sus datos.
Características clave de la malla de datos
Las principales características de la arquitectura de malla de datos se pueden resumir de la siguiente manera:
- Descentralización: En lugar de tener un único lago o almacén de datos centralizado, los datos son gestionados por varios equipos autónomos.
- Orientado al dominio: Cada producto de datos es específico de un dominio empresarial particular, lo que permite una gestión de datos especializada y enfocada.
- Centrado en el producto: Los datos se tratan como un producto y los equipos asumen la propiedad total de sus productos de datos durante todo el ciclo de vida.
- Infraestructura de autoservicio: La infraestructura de datos está configurada de tal manera que cada equipo puede gestionar sus datos de forma autónoma, reduciendo las dependencias.
Tipos de malla de datos
Si bien la idea de malla de datos es específica, su implementación puede variar según el tamaño, la estructura y las necesidades de la organización. Cada "tipo" está definido principalmente por los dominios de datos dentro de la organización. Estos se pueden categorizar según diferentes aspectos del negocio, tales como:
- Dominios operativos: Este tipo se refiere a las operaciones diarias del negocio, incluidas ventas, marketing, logística, etc.
- Dominios analíticos: Se refieren a áreas donde los datos se utilizan principalmente para el análisis y la toma de decisiones, como inteligencia empresarial o equipos de análisis.
- Dominios de experiencia: Son dominios relacionados con la experiencia del cliente, como la atención al cliente o los equipos de diseño de interfaces de usuario.
Cada uno de estos dominios tendría su propio producto de datos independiente bajo la arquitectura de malla de datos.
Aplicaciones y desafíos de la malla de datos
La malla de datos es particularmente eficaz en organizaciones de gran escala donde los datos son vastos y variados. Permite un control más preciso, una mejor gobernanza de los datos y una escalabilidad mejorada. Sin embargo, la implementación de la malla de datos no está exenta de desafíos. Requiere un cambio cultural en la organización hacia el tratamiento de los datos como un producto y la adopción de una responsabilidad distribuida.
Resolver estos desafíos implica principalmente capacitación y desarrollo adecuados, fomentar una cultura de propiedad de los datos y garantizar que existan tecnologías y herramientas sólidas para facilitar la transición a una arquitectura de malla de datos.
Comparación con términos similares
Si bien la malla de datos es un concepto relativamente nuevo, no está exento de contrapartes. Por ejemplo, conceptos como lagos de datos, almacenes de datos y centros de datos se ocupan de la gestión y el almacenamiento de grandes volúmenes de datos. Sin embargo, la siguiente tabla ilustra sus diferencias clave:
| Concepto | Centralizado/Descentralizado | Propiedad de los datos | Escalabilidad |
|---|---|---|---|
| Malla de datos | Descentralizado | Distribuido entre equipos | Altamente escalable |
| Lago de datos | Centralizado | Propiedad de un solo equipo | La escalabilidad puede ser un desafío |
| Almacén de datos | Centralizado | Propiedad de un solo equipo | La escalabilidad puede ser un desafío |
| Centro de datos | Centralizado | Propiedad de un solo equipo | Escalabilidad moderada |
Perspectivas futuras de la malla de datos
El futuro de la malla de datos parece prometedor a medida que más organizaciones reconocen las limitaciones de la arquitectura de datos tradicional. Con el auge del big data y los ecosistemas de datos complejos, el enfoque descentralizado de la malla de datos ofrece una solución que se alinea con los panoramas empresariales en evolución.
Además, con los avances tecnológicos, las herramientas que respaldan la arquitectura de malla de datos son cada vez más frecuentes, lo que impulsa aún más su adopción. Estas herramientas ayudan a agilizar el proceso de creación y gestión de productos de datos en varios equipos.
Servidores proxy y malla de datos
En el contexto de la malla de datos, los servidores proxy pueden desempeñar un papel esencial a la hora de facilitar el acceso a los datos y la comunicación entre diferentes productos o dominios de datos. Dado que una malla de datos implica productos de datos distribuidos entre varios equipos, un servidor proxy puede servir como mediador, garantizando un intercambio de datos seguro y eficiente.
Por ejemplo, si un equipo desea acceder a datos de otro dominio, puede hacerlo a través de un servidor proxy sin interactuar directamente con el producto de datos. Esto puede mejorar la seguridad y la gobernanza de los datos, ya que el servidor proxy puede controlar y registrar el acceso a los datos.
enlaces relacionados
Para una mayor comprensión de la malla de datos, se recomiendan los siguientes recursos:
- Malla de datos: hacia un nuevo paradigma de datos
- Introducción a la malla de datos
- Malla de datos explicada
- Aprendizaje de malla de datos
Con esto concluye nuestra descripción general completa del concepto de malla de datos. A medida que el panorama de los datos continúa evolucionando y creciendo, la importancia de una arquitectura de datos escalable, flexible y eficiente, como la malla de datos, se vuelve cada vez más importante. Como tal, es un tema que vale la pena comprender y considerar para cualquier empresa moderna.
