Data mesh es un enfoque novedoso para gestionar y dise\u00f1ar datos que pone m\u00e1s \u00e9nfasis en la descentralizaci\u00f3n de los dominios de datos. Surge del reconocimiento de que, a medida que las organizaciones y los sistemas crecen y se vuelven m\u00e1s complejos, los m\u00e9todos tradicionales de manejo de datos, como almacenes o lagos de datos monol\u00edticos, se vuelven menos factibles y efectivos.<\/p>\n
La malla de datos apareci\u00f3 por primera vez alrededor de 2019, acu\u00f1ada por Zhamak Dehghani, consultor de ThoughtWorks. La idea inicial se desarroll\u00f3 como respuesta a las crecientes complejidades y desaf\u00edos asociados con el escalamiento de la arquitectura de datos tradicional. A medida que las empresas y organizaciones comenzaron a lidiar con conjuntos de datos m\u00e1s amplios y diversos, se hizo cada vez m\u00e1s clara la necesidad de un enfoque m\u00e1s descentralizado para la gesti\u00f3n de datos. As\u00ed naci\u00f3 el concepto de malla de datos y desde entonces ha ido evolucionando.<\/p>\n
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 m\u00e1s peque\u00f1os, m\u00e1s manejables y orientados al dominio. Cada uno de estos nodos, o \u201cproductos de datos\u201d, es propiedad aut\u00f3noma de equipos separados.<\/p>\n
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 trav\u00e9s de varios dominios dentro de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n
Una arquitectura de malla de datos opera descentralizando el control y la gesti\u00f3n 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 recopilaci\u00f3n hasta el almacenamiento y el uso.<\/p>\n
Este enfoque divide efectivamente las arquitecturas de datos tradicionales, monol\u00edticas y centralizadas en segmentos m\u00e1s manejables, proporcionando una infraestructura de datos m\u00e1s s\u00f3lida, 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.<\/p>\n
Las principales caracter\u00edsticas de la arquitectura de malla de datos se pueden resumir de la siguiente manera:<\/p>\n
Si bien la idea de malla de datos es espec\u00edfica, su implementaci\u00f3n puede variar seg\u00fan el tama\u00f1o, la estructura y las necesidades de la organizaci\u00f3n. Cada "tipo" est\u00e1 definido principalmente por los dominios de datos dentro de la organizaci\u00f3n. Estos se pueden categorizar seg\u00fan diferentes aspectos del negocio, tales como:<\/p>\n
Cada uno de estos dominios tendr\u00eda su propio producto de datos independiente bajo la arquitectura de malla de datos.<\/p>\n
La malla de datos es particularmente eficaz en organizaciones de gran escala donde los datos son vastos y variados. Permite un control m\u00e1s preciso, una mejor gobernanza de los datos y una escalabilidad mejorada. Sin embargo, la implementaci\u00f3n de la malla de datos no est\u00e1 exenta de desaf\u00edos. Requiere un cambio cultural en la organizaci\u00f3n hacia el tratamiento de los datos como un producto y la adopci\u00f3n de una responsabilidad distribuida.<\/p>\n
Resolver estos desaf\u00edos implica principalmente capacitaci\u00f3n y desarrollo adecuados, fomentar una cultura de propiedad de los datos y garantizar que existan tecnolog\u00edas y herramientas s\u00f3lidas para facilitar la transici\u00f3n a una arquitectura de malla de datos.<\/p>\n
Si bien la malla de datos es un concepto relativamente nuevo, no est\u00e1 exento de contrapartes. Por ejemplo, conceptos como lagos de datos, almacenes de datos y centros de datos se ocupan de la gesti\u00f3n y el almacenamiento de grandes vol\u00famenes de datos. Sin embargo, la siguiente tabla ilustra sus diferencias clave:<\/p>\n