Il data mesh è un nuovo approccio alla gestione e all’architettura dei dati che pone maggiore enfasi sulla decentralizzazione dei domini di dati. Deriva dal riconoscimento che, man mano che le organizzazioni e i sistemi crescono e diventano più complessi, i metodi tradizionali di gestione dei dati, come data lake o warehouse monolitici, stanno diventando meno fattibili ed efficaci.
L'emergere della rete di dati
La mesh di dati ha fatto la sua comparsa per la prima volta intorno al 2019, coniata da Zhamak Dehghani, consulente di ThoughtWorks. L'idea iniziale è stata sviluppata come risposta alle crescenti complessità e sfide associate alla scalabilità dell'architettura dati tradizionale. Man mano che le aziende e le organizzazioni hanno iniziato a gestire set di dati sempre più estesi e diversificati, la necessità di un approccio più decentralizzato alla gestione dei dati è diventata sempre più chiara. Così è nato il concetto di data mesh, che da allora si è evoluto.
Approfondimento sulla mesh di dati
Fondamentalmente, il data mesh è un cambiamento di paradigma dalla proprietà centralizzata dei dati alla proprietà distribuita dei dati. Suddivide l’architettura dei dati su larga scala in nodi decentralizzati più piccoli, più gestibili e orientati al dominio. Ciascuno di questi nodi, o “prodotti dati”, è di proprietà autonoma di team separati.
L’obiettivo principale di un approccio data mesh è affrontare le complessità legate ai big data. Riconosce che i dati, nel contesto delle imprese moderne, sono vasti e diversificati e si estendono in vari domini all’interno dell’organizzazione.
L'anatomia della mesh di dati
Un’architettura a mesh di dati opera decentralizzando il controllo e la gestione dei dati, consentendo a diversi team all’interno di un’azienda di gestire i propri dati come “prodotti dati” discreti. Ogni prodotto dati viene gestito in modo indipendente, con il proprio ciclo di vita, dalla raccolta all'archiviazione e all'utilizzo.
Questo approccio scompone efficacemente le architetture dati tradizionali, monolitiche e centralizzate in segmenti più gestibili, fornendo un'infrastruttura dati più solida, scalabile e adattabile. Consente ai team di dominio di agire come proprietari di prodotto, responsabili della qualità, della governance e delle operazioni dei propri dati.
Caratteristiche principali della mesh di dati
Le caratteristiche principali dell’architettura data mesh possono essere riassunte come segue:
- Decentramento: invece di avere un unico data lake o warehouse centralizzato, i dati vengono gestiti da diversi team autonomi.
- Orientato al dominio: Ogni prodotto dati è specifico per un particolare dominio aziendale, consentendo una gestione dei dati specializzata e mirata.
- Focalizzato sul prodotto: i dati vengono trattati come un prodotto e i team assumono la piena proprietà dei propri prodotti dati durante l'intero ciclo di vita.
- Infrastruttura self-service: L'infrastruttura dei dati è impostata in modo tale che ogni team possa gestire i propri dati in modo autonomo, riducendo le dipendenze.
Tipi di mesh di dati
Sebbene l'idea di data mesh sia specifica, la sua implementazione può variare in base alle dimensioni, alla struttura e alle esigenze dell'organizzazione. Ogni "tipo" è definito principalmente dai domini di dati all'interno dell'organizzazione. Questi possono essere classificati in base a diversi aspetti dell’attività, come ad esempio:
- Domini operativi: questa tipologia si riferisce alle operazioni quotidiane dell'azienda, comprese vendite, marketing, logistica, ecc.
- Domini analitici: si riferiscono ad aree in cui i dati vengono utilizzati principalmente per l'analisi e il processo decisionale, come i team di business intelligence o di analisi.
- Domini di esperienza: si tratta di domini relativi all'esperienza del cliente, come l'assistenza clienti o i team di progettazione dell'interfaccia utente.
Ciascuno di questi domini avrebbe il proprio prodotto dati indipendente nell'ambito dell'architettura data mesh.
Applicazioni e sfide del Data Mesh
Il data mesh è particolarmente efficace nelle organizzazioni su larga scala in cui i dati sono vasti e vari. Consente un controllo più preciso, una migliore governance dei dati e una migliore scalabilità. Tuttavia, l’implementazione della mesh di dati non è priva di sfide. Richiede un cambiamento culturale nell’organizzazione verso il trattamento dei dati come un prodotto e l’adozione di una responsabilità distribuita.
La risoluzione di queste sfide implica principalmente formazione e sviluppo adeguati, la promozione di una cultura della proprietà dei dati e la garanzia che siano disponibili tecnologie e strumenti robusti per facilitare la transizione verso un’architettura a maglie di dati.
Confronto con termini simili
Sebbene il data mesh sia un concetto relativamente nuovo, non è privo di controparti. Ad esempio, concetti come data lake, data warehouse e data hub si occupano tutti della gestione e dell'archiviazione di grandi volumi di dati. Tuttavia, la tabella seguente illustra le differenze principali:
| Concetto | Centralizzato/Decentralizzato | Proprietà dei dati | Scalabilità |
|---|---|---|---|
| Maglia di dati | Decentralizzato | Distribuito tra i team | Altamente scalabile |
| Lago dati | Centralizzato | Proprietà di un unico team | La scalabilità può essere una sfida |
| Magazzino dati | Centralizzato | Proprietà di un unico team | La scalabilità può essere una sfida |
| Hub dati | Centralizzato | Proprietà di un unico team | Scalabilità moderata |
Prospettive future della mesh di dati
Il futuro del data mesh sembra promettente poiché sempre più organizzazioni riconoscono i limiti dell’architettura dei dati tradizionale. Con l'avvento dei big data e degli ecosistemi di dati complessi, l'approccio decentralizzato del data mesh offre una soluzione in linea con i panorami aziendali in evoluzione.
Inoltre, con i progressi tecnologici, gli strumenti che supportano l’architettura data mesh stanno diventando sempre più diffusi, spingendone ulteriormente l’adozione. Questi strumenti aiutano a semplificare il processo di creazione e gestione dei prodotti dati tra vari team.
Server proxy e mesh di dati
Nel contesto del data mesh, i server proxy possono svolgere un ruolo essenziale nel facilitare l'accesso ai dati e la comunicazione tra diversi prodotti o domini di dati. Poiché una rete di dati implica prodotti di dati distribuiti tra vari team, un server proxy può fungere da mediatore, garantendo uno scambio di dati sicuro ed efficiente.
Ad esempio, se un team desidera accedere ai dati da un altro dominio, può farlo tramite un server proxy senza interagire direttamente con il prodotto dati. Ciò può migliorare la sicurezza e la governance dei dati, poiché il server proxy può controllare e registrare l'accesso ai dati.
Link correlati
Per una maggiore comprensione della mesh di dati, si consigliano le seguenti risorse:
- Data Mesh: verso un nuovo paradigma dei dati
- Introduzione alla mesh di dati
- Spiegazione della mesh di dati
- Apprendimento della mesh di dati
Con questo si conclude la nostra panoramica completa del concetto di mesh di dati. Poiché il panorama dei dati continua ad evolversi e a crescere, l’importanza di un’architettura dei dati scalabile, flessibile ed efficiente come il data mesh sta diventando sempre più importante. In quanto tale, è un argomento che vale la pena comprendere e considerare per qualsiasi azienda moderna.
