مش داده یک رویکرد جدید برای مدیریت و معماری داده است که تاکید بیشتری بر تمرکززدایی حوزه های داده دارد. این امر ناشی از این شناخت است که با رشد و پیچیده شدن سازمان‌ها و سیستم‌ها، روش‌های سنتی مدیریت داده‌ها، مانند دریاچه‌ها یا انبارهای داده یکپارچه، کمتر امکان‌پذیر و مؤثر می‌شوند.
ظهور داده مش
مش دیتا اولین بار در حدود سال 2019 با ابداع زمک دهقانی، مشاور ThoughtWorks ظاهر شد. ایده اولیه به عنوان پاسخی به پیچیدگی‌ها و چالش‌های رو به رشد مرتبط با مقیاس‌بندی معماری داده‌های سنتی ایجاد شد. همانطور که شرکت ها و سازمان ها شروع به کار با مجموعه داده های گسترده تر و متنوع تر کردند، نیاز به یک رویکرد غیرمتمرکز تر برای مدیریت داده ها به طور فزاینده ای آشکار شد. بنابراین، مفهوم مش داده متولد شد و از آن زمان در حال تکامل است.
کاوش در Data Mesh
در هسته خود، مش داده یک تغییر پارادایم از مالکیت داده متمرکز به مالکیت داده توزیع شده است. این معماری داده های مقیاس بزرگ را به گره های غیرمتمرکز کوچکتر، قابل مدیریت تر و دامنه گرا تقسیم می کند. هر یک از این گره ها یا "محصولات داده" به طور مستقل در اختیار تیم های جداگانه ای است.
هدف اصلی یک رویکرد داده مش، مقابله با پیچیدگی هایی است که با داده های بزرگ به وجود می آیند. تشخیص می‌دهد که داده‌ها، در زمینه شرکت‌های مدرن، هم گسترده و هم متنوع هستند و در حوزه‌های مختلف درون سازمان گسترده می‌شوند.
آناتومی مش داده ها
معماری شبکه داده با تمرکززدایی کنترل و مدیریت داده ها عمل می کند و به تیم های مختلف در یک شرکت اجازه می دهد تا داده های خود را به عنوان «محصولات داده» مجزا مدیریت کنند. هر محصول داده به طور مستقل، با چرخه عمر خود، از جمع آوری تا ذخیره سازی و استفاده نگهداری می شود.
این رویکرد به طور موثر معماری های سنتی، یکپارچه و متمرکز داده را به بخش های قابل مدیریت تر تقسیم می کند و زیرساخت داده قوی تر، مقیاس پذیرتر و سازگارتر را ارائه می دهد. این به تیم های دامنه اجازه می دهد تا به عنوان صاحبان محصول، مسئول کیفیت، حاکمیت و عملیات داده های خود عمل کنند.
ویژگی های کلیدی Data Mesh
ویژگی های اصلی معماری داده مش را می توان به صورت زیر خلاصه کرد:
- عدم تمرکز: به جای داشتن یک دریاچه یا انبار داده متمرکز، داده ها توسط چندین تیم مستقل مدیریت می شوند.
- دامنه گرا: هر محصول داده مختص یک حوزه تجاری خاص است و امکان مدیریت تخصصی و متمرکز داده را فراهم می کند.
- محصول محور: داده ها به عنوان یک محصول تلقی می شوند و تیم ها مالکیت کامل محصولات داده خود را در کل چرخه عمر خود در اختیار می گیرند.
- زیرساخت های سلف سرویس: زیرساخت داده به گونه ای تنظیم شده است که هر تیم بتواند داده های خود را به طور مستقل مدیریت کند و وابستگی ها را کاهش دهد.
انواع دیتا مش
در حالی که ایده مش داده خاص است، اجرای آن می تواند بر اساس اندازه، ساختار و نیازهای سازمان متفاوت باشد. هر "نوع" در درجه اول توسط حوزه های داده در سازمان تعریف می شود. اینها را می توان با توجه به جنبه های مختلف کسب و کار دسته بندی کرد، مانند:
- دامنه های عملیاتی: این نوع به عملیات روزمره تجارت اعم از فروش، بازاریابی، تدارکات و غیره اشاره دارد.
- دامنه های تحلیلی: اینها به مناطقی اشاره دارد که داده ها عمدتاً برای تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری استفاده می شوند، مانند هوش تجاری یا تیم های تجزیه و تحلیل.
- دامنه ها را تجربه کنید: اینها دامنه های مرتبط با تجربه مشتری هستند، مانند تیم های پشتیبانی مشتری یا طراحی رابط کاربری.
هر یک از این دامنه ها محصول داده مستقل خود را تحت معماری داده مش خواهند داشت.
کاربردها و چالش های Data Mesh
مش داده ها به ویژه در سازمان های مقیاس بزرگ که داده ها گسترده و متنوع هستند، مؤثر است. این امکان را برای کنترل دقیق تر، مدیریت بهتر داده ها و مقیاس پذیری بهبود می بخشد. با این حال، پیاده سازی داده مش بدون چالش نیست. این امر مستلزم یک تغییر فرهنگی در سازمان به سمت برخورد با داده ها به عنوان یک محصول و پذیرش مسئولیت توزیع شده است.
حل این چالش ها در درجه اول شامل آموزش و توسعه کافی، پرورش فرهنگ مالکیت داده، و اطمینان از وجود فناوری و ابزار قوی برای تسهیل گذار به معماری مش داده است.
مقایسه با اصطلاحات مشابه
در حالی که مش داده یک مفهوم نسبتاً جدید است، اما بدون همتایان خود نیست. به عنوان مثال، مفاهیمی مانند دریاچه های داده، انبارهای داده، و هاب داده، همگی با مدیریت و ذخیره حجم زیادی از داده ها سروکار دارند. با این حال، جدول زیر تفاوت های اصلی آنها را نشان می دهد:
| مفهوم | متمرکز / غیر متمرکز | مالکیت داده ها | مقیاس پذیری |
|---|---|---|---|
| داده مش | غیرمتمرکز | بین تیم ها توزیع می شود | بسیار مقیاس پذیر |
| دریاچه دیتا | متمرکز | مالکیت تک تیمی | مقیاس پذیری می تواند یک چالش باشد |
| پایگاه داده تحلیلی | متمرکز | مالکیت تک تیمی | مقیاس پذیری می تواند یک چالش باشد |
| مرکز داده | متمرکز | مالکیت تک تیمی | مقیاس پذیری متوسط |
چشم انداز آینده مش داده ها
آینده مش داده ها امیدوار کننده به نظر می رسد زیرا سازمان های بیشتری محدودیت های معماری سنتی داده را تشخیص می دهند. با ظهور کلان داده ها و اکوسیستم های پیچیده داده، رویکرد غیرمتمرکز دیتا مش راه حلی ارائه می دهد که با چشم اندازهای در حال تحول کسب و کار همسو می شود.
علاوه بر این، با پیشرفت‌های فناوری، ابزارهایی که از معماری مش داده پشتیبانی می‌کنند، رواج بیشتری پیدا می‌کنند و باعث پذیرش بیشتر آن می‌شوند. این ابزارها به ساده‌سازی فرآیند ایجاد و مدیریت محصولات داده در تیم‌های مختلف کمک می‌کنند.
سرورهای پروکسی و داده مش
در زمینه مش داده، سرورهای پروکسی می توانند نقش اساسی در تسهیل دسترسی به داده ها و ارتباط بین محصولات یا دامنه های مختلف داده ایفا کنند. از آنجایی که یک شبکه داده شامل محصولات داده توزیع شده در تیم های مختلف است، یک سرور پروکسی می تواند به عنوان یک میانجی عمل کند و تبادل امن و کارآمد داده را تضمین کند.
به عنوان مثال، اگر تیمی بخواهد به داده های دامنه دیگری دسترسی داشته باشد، می تواند این کار را از طریق یک سرور پراکسی بدون تعامل مستقیم با محصول داده انجام دهد. این می تواند امنیت و حاکمیت داده ها را افزایش دهد، زیرا سرور پروکسی می تواند دسترسی به داده ها را کنترل و ثبت کند.
لینک های مربوطه
برای درک بیشتر از مش داده، منابع زیر توصیه می شود:
- مش داده ها: به سوی پارادایم داده جدید
- مقدمه ای بر Data Mesh
- داده مش توضیح داده شده است
- یادگیری مش داده
این به پایان می رسد مروری جامع ما از مفهوم مش داده. همانطور که چشم انداز داده ها به تکامل و رشد ادامه می دهد، اهمیت معماری داده مقیاس پذیر، انعطاف پذیر و کارآمد مانند داده مش به طور فزاینده ای اهمیت می یابد. به این ترتیب، این موضوعی است که ارزش درک و بررسی برای هر کسب و کار مدرن را دارد.
