データ メッシュは、データ ドメインの分散化に重点を置いた、データの管理と構築に対する新しいアプローチです。これは、組織やシステムが成長し、より複雑になるにつれて、モノリシックなデータレイクやウェアハウスなどの従来のデータ処理方法が実現可能性や効率性が低下しているという認識から生じています。
データメッシュの出現
データ メッシュは、ThoughtWorks のコンサルタントである Zhamak Dehghani 氏が考案した造語で、2019 年頃に初めて登場しました。当初のアイデアは、従来のデータ アーキテクチャのスケーリングに関連して増大する複雑さと課題への対応として開発されました。企業や組織がより広範囲で多様なデータセットを扱い始めるにつれて、データ管理に対するより分散型のアプローチの必要性がますます明らかになりました。このようにして、データ メッシュの概念が生まれ、それ以来進化してきました。
データメッシュを詳しく調べる
データ メッシュの核心は、集中型データ所有権から分散型データ所有権へのパラダイム シフトです。大規模なデータ アーキテクチャを、より小さく、より管理しやすいドメイン指向の分散ノードに分割します。これらの各ノード、つまり「データ製品」は、別個のチームによって自律的に所有されます。
データ メッシュ アプローチの主な目的は、ビッグデータに伴う複雑さに対処することです。現代の企業の文脈では、データは膨大かつ多様であり、組織内のさまざまなドメインに広がっていることを認識しています。
データメッシュの構造
データ メッシュ アーキテクチャは、データの制御と管理を分散化することで動作し、企業内のさまざまなチームが独自のデータを個別の「データ製品」として管理できるようにします。各データ製品は、収集から保管、使用まで、独自のライフサイクルで独立して維持されます。
このアプローチは、従来のモノリシックで集中化されたデータ アーキテクチャをより管理しやすいセグメントに効果的に分割し、より堅牢でスケーラブルで適応性のあるデータ インフラストラクチャを提供します。これにより、ドメイン チームはデータの品質、ガバナンス、運用に責任を負うプロダクト所有者として行動できるようになります。
データメッシュの主な機能
データ メッシュ アーキテクチャの主な特徴は次のように要約できます。
- 分散化: 単一の集中化されたデータレイクやウェアハウスを設ける代わりに、データは複数の自律的なチームによって管理されます。
- ドメイン指向: 各データ製品は特定のビジネス ドメインに固有であるため、特化した集中的なデータ管理が可能になります。
- 製品中心: データは製品として扱われ、チームはライフサイクル全体にわたってデータ製品の完全な所有権を取得します。
- セルフサービスのインフラストラクチャ: データ インフラストラクチャは、各チームが自律的にデータを管理できるように設定されており、依存関係が軽減されます。
データメッシュの種類
データ メッシュの概念は具体的ですが、その実装は組織の規模、構造、ニーズに応じて異なります。各「タイプ」は主に組織内のデータ ドメインによって定義されます。これらは、ビジネスのさまざまな側面に応じて次のように分類できます。
- 運用ドメイン: このタイプは、販売、マーケティング、物流などのビジネスの日常業務を指します。
- 分析ドメイン: これらは、ビジネス インテリジェンス チームや分析チームなど、データが主に分析と意思決定に使用される領域を指します。
- エクスペリエンスドメイン: これらは、カスタマー サポートやユーザー インターフェイス デザイン チームなど、カスタマー エクスペリエンスに関連するドメインです。
これらの各ドメインは、データ メッシュ アーキテクチャの下で独自の独立したデータ製品を持ちます。
データメッシュの応用と課題
データ メッシュは、データが膨大で多様である大規模組織で特に効果的です。これにより、より正確な制御、より優れたデータ ガバナンス、および向上したスケーラビリティが可能になります。ただし、データ メッシュの実装には課題がないわけではありません。それには、データを製品として扱い、責任の分散を採用するという組織の文化的な変化が必要です。
これらの課題を解決するには、主に適切なトレーニングと開発、データ所有の文化の育成、データ メッシュ アーキテクチャへの移行を促進するための堅牢なテクノロジーとツールの導入が必要です。
類似用語との比較
データ メッシュは比較的新しい概念ですが、それに相当する概念がないわけではありません。たとえば、データ レイク、データ ウェアハウス、データ ハブなどの概念はすべて、大量のデータの管理と保存を扱います。ただし、次の表はそれらの主な違いを示しています。
| コンセプト | 集中型/分散型 | データの所有権 | スケーラビリティ |
|---|---|---|---|
| データメッシュ | 分散型 | チーム全体に分散 | 拡張性が高い |
| データレイク | 集中化 | 単一チームの所有権 | スケーラビリティが課題になる可能性がある |
| データウェアハウス | 集中化 | 単一チームの所有権 | スケーラビリティが課題になる可能性がある |
| データハブ | 集中化 | 単一チームの所有権 | 適度なスケーラビリティ |
データメッシュの将来展望
従来のデータ アーキテクチャの限界を認識する組織が増えるにつれ、データ メッシュの将来は有望に見えます。ビッグ データと複雑なデータ エコシステムの台頭により、データ メッシュの分散型アプローチは、進化するビジネス環境に合わせたソリューションを提供します。
さらに、テクノロジーの進歩に伴い、データ メッシュ アーキテクチャをサポートするツールが普及し、その導入がさらに促進されています。これらのツールは、さまざまなチームにわたるデータ製品の作成と管理のプロセスを合理化するのに役立ちます。
プロキシサーバーとデータメッシュ
データ メッシュのコンテキストでは、プロキシ サーバーは、異なるデータ製品またはドメイン間のデータ アクセスと通信を容易にする上で重要な役割を果たします。データ メッシュにはさまざまなチームにまたがる分散データ製品が含まれるため、プロキシ サーバーが仲介者として機能し、安全かつ効率的なデータ交換が保証されます。
たとえば、チームが別のドメインのデータにアクセスしたい場合、データ製品と直接やり取りすることなく、プロキシ サーバー経由でアクセスできます。これにより、プロキシ サーバーがデータ アクセスを制御してログに記録できるため、データのセキュリティとガバナンスが強化されます。
関連リンク
データ メッシュをさらに理解するには、次のリソースをお勧めします。
これで、データ メッシュの概念の包括的な概要が終わりました。データの状況が進化し、成長し続けるにつれて、データ メッシュのようなスケーラブルで柔軟かつ効率的なデータ アーキテクチャの重要性がますます高まっています。したがって、これは現代のビジネスにとって理解し、検討する価値のあるトピックです。
