{"id":476672,"date":"2023-08-09T07:31:20","date_gmt":"2023-08-09T07:31:20","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:13:12","modified_gmt":"2023-09-05T11:13:12","slug":"data-mesh","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wiki\/data-mesh\/","title":{"rendered":"Malha de dados"},"content":{"rendered":"

A malha de dados \u00e9 uma abordagem inovadora para gerenciar e arquitetar dados que coloca mais \u00eanfase na descentraliza\u00e7\u00e3o dos dom\u00ednios de dados. Decorre do reconhecimento de que, \u00e0 medida que as organiza\u00e7\u00f5es e os sistemas crescem e se tornam mais complexos, os m\u00e9todos tradicionais de tratamento de dados, como data lakes ou armaz\u00e9ns monol\u00edticos, est\u00e3o a tornar-se menos vi\u00e1veis e eficazes.<\/p>\n

O surgimento da malha de dados<\/h2>\n

A malha de dados apareceu pela primeira vez por volta de 2019, cunhada por Zhamak Dehghani, consultor da ThoughtWorks. A ideia inicial foi desenvolvida como resposta \u00e0s crescentes complexidades e desafios associados ao dimensionamento da arquitetura de dados tradicional. \u00c0 medida que as empresas e organiza\u00e7\u00f5es come\u00e7aram a lidar com conjuntos de dados mais extensos e diversificados, a necessidade de uma abordagem mais descentralizada \u00e0 gest\u00e3o de dados tornou-se cada vez mais clara. Assim nasceu o conceito de malha de dados e desde ent\u00e3o vem evoluindo.<\/p>\n

Investigando a malha de dados<\/h2>\n

Em sua ess\u00eancia, a malha de dados \u00e9 uma mudan\u00e7a de paradigma da propriedade centralizada de dados para a propriedade distribu\u00edda de dados. Ele divide a arquitetura de dados de grande escala em n\u00f3s descentralizados menores, mais gerenci\u00e1veis e orientados ao dom\u00ednio. Cada um desses n\u00f3s, ou \u201cprodutos de dados\u201d, \u00e9 de propriedade aut\u00f4noma de equipes separadas.<\/p>\n

O objetivo principal de uma abordagem de malha de dados \u00e9 lidar com as complexidades que acompanham o big data. Reconhece que os dados, no contexto das empresas modernas, s\u00e3o vastos e diversos, estendendo-se por v\u00e1rios dom\u00ednios dentro da organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

A anatomia da malha de dados<\/h2>\n

Uma arquitetura de malha de dados opera descentralizando o controle e o gerenciamento de dados, permitindo que diferentes equipes dentro de uma empresa gerenciem seus pr\u00f3prios dados como \u201cprodutos de dados\u201d distintos. Cada produto de dados \u00e9 mantido de forma independente, com seu pr\u00f3prio ciclo de vida, desde a coleta at\u00e9 o armazenamento e uso.<\/p>\n

Esta abordagem divide efetivamente as arquiteturas de dados tradicionais, monol\u00edticas e centralizadas em segmentos mais gerenci\u00e1veis, fornecendo infraestrutura de dados mais robusta, escal\u00e1vel e adapt\u00e1vel. Ele capacita equipes de dom\u00ednio a atuarem como propriet\u00e1rios de produtos, respons\u00e1veis pela qualidade, governan\u00e7a e opera\u00e7\u00f5es de seus dados.<\/p>\n

Principais recursos da malha de dados<\/h2>\n

As principais caracter\u00edsticas da arquitetura de malha de dados podem ser resumidas da seguinte forma:<\/p>\n

    \n
  1. Descentraliza\u00e7\u00e3o<\/strong>: em vez de ter um data lake ou warehouse \u00fanico e centralizado, os dados s\u00e3o gerenciados por diversas equipes aut\u00f4nomas.<\/li>\n
  2. Orientado a dom\u00ednio<\/strong>: cada produto de dados \u00e9 espec\u00edfico para um dom\u00ednio de neg\u00f3cios espec\u00edfico, permitindo gerenciamento de dados especializado e focado.<\/li>\n
  3. Focado no produto<\/strong>: os dados s\u00e3o tratados como um produto, com as equipes assumindo total propriedade de seus produtos de dados durante todo o ciclo de vida.<\/li>\n
  4. Infraestrutura de autoatendimento<\/strong>: A infraestrutura de dados \u00e9 montada de forma que cada equipe possa gerenciar seus dados de forma aut\u00f4noma, reduzindo depend\u00eancias.<\/li>\n<\/ol>\n

    Tipos de malha de dados<\/h2>\n

    Embora a ideia de malha de dados seja espec\u00edfica, sua implementa\u00e7\u00e3o pode variar de acordo com o tamanho, estrutura e necessidades da organiza\u00e7\u00e3o. Cada \u201ctipo\u201d \u00e9 definido principalmente pelos dom\u00ednios de dados dentro da organiza\u00e7\u00e3o. Eles podem ser categorizados de acordo com diferentes aspectos do neg\u00f3cio, como:<\/p>\n

      \n
    1. Dom\u00ednios Operacionais<\/strong>: Este tipo refere-se \u00e0s opera\u00e7\u00f5es di\u00e1rias do neg\u00f3cio, incluindo vendas, marketing, log\u00edstica, etc.<\/li>\n
    2. Dom\u00ednios Anal\u00edticos<\/strong>: referem-se a \u00e1reas onde os dados s\u00e3o usados principalmente para an\u00e1lise e tomada de decis\u00f5es, como intelig\u00eancia de neg\u00f3cios ou equipes de an\u00e1lise.<\/li>\n
    3. Dom\u00ednios de Experi\u00eancia<\/strong>: s\u00e3o dom\u00ednios relacionados \u00e0 experi\u00eancia do cliente, como suporte ao cliente ou equipes de design de interface do usu\u00e1rio.<\/li>\n<\/ol>\n

      Cada um desses dom\u00ednios teria seu pr\u00f3prio produto de dados independente na arquitetura de malha de dados.<\/p>\n

      Aplica\u00e7\u00f5es e desafios da malha de dados<\/h2>\n

      A malha de dados \u00e9 particularmente eficaz em organiza\u00e7\u00f5es de grande escala onde os dados s\u00e3o vastos e variados. Permite um controle mais preciso, melhor governan\u00e7a de dados e maior escalabilidade. No entanto, a implementa\u00e7\u00e3o da malha de dados apresenta desafios. Requer uma mudan\u00e7a cultural na organiza\u00e7\u00e3o no sentido de tratar os dados como um produto e adotar a responsabilidade distribu\u00edda.<\/p>\n

      A resolu\u00e7\u00e3o destes desafios envolve principalmente forma\u00e7\u00e3o e desenvolvimento adequados, promovendo uma cultura de propriedade de dados e garantindo a exist\u00eancia de tecnologia e ferramentas robustas para facilitar a transi\u00e7\u00e3o para uma arquitectura de malha de dados.<\/p>\n

      Compara\u00e7\u00e3o com termos semelhantes<\/h2>\n

      Embora a malha de dados seja um conceito relativamente novo, n\u00e3o deixa de ter suas contrapartes. Por exemplo, conceitos como data lakes, data warehouses e data hubs tratam do gerenciamento e do armazenamento de grandes volumes de dados. No entanto, a tabela a seguir ilustra suas principais diferen\u00e7as:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
      Conceito<\/th>\nCentralizado\/Descentralizado<\/th>\nPropriedade de dados<\/th>\nEscalabilidade<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
      Malha de dados<\/td>\nDescentralizado<\/td>\nDistribu\u00eddo entre equipes<\/td>\nAltamente escal\u00e1vel<\/td>\n<\/tr>\n
      Lago de dados<\/td>\nCentralizado<\/td>\nPropriedade de equipe \u00fanica<\/td>\nA escalabilidade pode ser um desafio<\/td>\n<\/tr>\n
      Armaz\u00e9m de dados<\/td>\nCentralizado<\/td>\nPropriedade de equipe \u00fanica<\/td>\nA escalabilidade pode ser um desafio<\/td>\n<\/tr>\n
      Centro de dados<\/td>\nCentralizado<\/td>\nPropriedade de equipe \u00fanica<\/td>\nEscalabilidade moderada<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

      Perspectivas futuras da malha de dados<\/h2>\n

      O futuro da malha de dados parece promissor \u00e0 medida que mais organiza\u00e7\u00f5es reconhecem as limita\u00e7\u00f5es da arquitetura de dados tradicional. Com a ascens\u00e3o do big data e dos ecossistemas de dados complexos, a abordagem descentralizada da malha de dados oferece uma solu\u00e7\u00e3o que se alinha aos cen\u00e1rios de neg\u00f3cios em evolu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

      Al\u00e9m disso, com os avan\u00e7os na tecnologia, as ferramentas que suportam a arquitetura de malha de dados est\u00e3o se tornando mais predominantes, impulsionando ainda mais a sua ado\u00e7\u00e3o. Essas ferramentas ajudam a agilizar o processo de cria\u00e7\u00e3o e gerenciamento de produtos de dados em diversas equipes.<\/p>\n

      Servidores proxy e malha de dados<\/h2>\n

      No contexto da malha de dados, os servidores proxy podem desempenhar um papel essencial na facilita\u00e7\u00e3o do acesso a dados e da comunica\u00e7\u00e3o entre diferentes produtos ou dom\u00ednios de dados. Como uma malha de dados envolve produtos de dados distribu\u00eddos entre v\u00e1rias equipes, um servidor proxy pode servir como mediador, garantindo uma troca de dados segura e eficiente.<\/p>\n

      Por exemplo, se uma equipe quiser acessar dados de outro dom\u00ednio, poder\u00e1 faz\u00ea-lo por meio de um servidor proxy sem interagir diretamente com o produto de dados. Isto pode melhorar a seguran\u00e7a e a governa\u00e7\u00e3o dos dados, uma vez que o servidor proxy pode controlar e registar o acesso aos dados.<\/p>\n

      Links Relacionados<\/h2>\n

      Para uma melhor compreens\u00e3o da malha de dados, s\u00e3o recomendados os seguintes recursos:<\/p>\n

        \n
      1. Malha de dados: em dire\u00e7\u00e3o a um novo paradigma de dados<\/a><\/li>\n
      2. Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 malha de dados<\/a><\/li>\n
      3. Malha de dados explicada<\/a><\/li>\n
      4. Aprendizado de malha de dados<\/a><\/li>\n<\/ol>\n

        Isso conclui nossa vis\u00e3o abrangente do conceito de malha de dados. \u00c0 medida que o panorama dos dados continua a evoluir e a crescer, a import\u00e2ncia de uma arquitetura de dados escal\u00e1vel, flex\u00edvel e eficiente, como a malha de dados, torna-se cada vez mais importante. Como tal, \u00e9 um tema que vale a pena compreender e considerar para qualquer empresa moderna.<\/p>","protected":false},"featured_media":468121,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-476672","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about Data Mesh: A Comprehensive Insight<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is a Data Mesh?","answer":"

        A data mesh is a new approach to data architecture that decentralizes data management across various teams within an organization. Instead of using a centralized data lake or warehouse, the data mesh approach treats each data domain as an independent \"data product\" managed by a specific team.<\/p>"},{"question":"Who first mentioned the concept of Data Mesh?","answer":"

        The concept of Data Mesh was first mentioned by Zhamak Dehghani, a consultant at ThoughtWorks, in 2019. It was developed in response to the growing complexities and challenges associated with scaling traditional data architecture.<\/p>"},{"question":"How does a Data Mesh work?","answer":"

        A data mesh works by breaking down monolithic, centralized data architectures into smaller, more manageable, domain-oriented decentralized nodes or \"data products.\" Each of these data products is autonomously owned and maintained by separate teams within an organization. These teams are responsible for the lifecycle of their data, from collection and storage to its use.<\/p>"},{"question":"What are the key features of a Data Mesh?","answer":"

        The key features of a data mesh include decentralization, where data is managed by several autonomous teams rather than in a centralized location; domain-orientation, where each data product is specific to a particular business domain; a product-focused approach, where data is treated as a product with teams taking full ownership; and self-serve infrastructure, which reduces dependencies by allowing teams to manage their data autonomously.<\/p>"},{"question":"Are there different types of Data Mesh?","answer":"

        Data mesh implementation can vary based on an organization's size, structure, and needs. The \"types\" are primarily defined by the data domains within the organization. These can be operational domains (related to daily business operations), analytical domains (areas where data is primarily used for analysis and decision-making), and experience domains (related to customer experience).<\/p>"},{"question":"What are the challenges and solutions associated with Data Mesh?","answer":"

        The main challenges associated with implementing a data mesh include the need for a cultural shift within an organization, the requirement for adequate training and development, and the necessity of robust technology and tools. Resolving these challenges involves fostering a culture of data ownership and ensuring teams have the resources they need to manage their data autonomously.<\/p>"},{"question":"How does a Data Mesh compare to similar concepts like Data Lakes and Data Warehouses?","answer":"

        While data mesh, data lakes, and data warehouses all deal with managing and storing large volumes of data, their approaches are different. Data mesh is decentralized and highly scalable, with distributed data ownership. On the other hand, data lakes and data warehouses are centralized with single team ownership, and they can face challenges with scalability.<\/p>"},{"question":"How do Proxy Servers relate to Data Mesh?","answer":"

        Proxy servers can play a significant role in a data mesh framework. They can facilitate data access and communication between different data products or domains. A proxy server serves as a mediator, ensuring secure and efficient data exchange, thereby enhancing data security and governance within a data mesh.<\/p>"},{"question":"What are the future prospects of Data Mesh?","answer":"

        The future of data mesh looks promising with more organizations recognizing the limitations of traditional data architecture. With advancements in technology, tools that support data mesh architecture are becoming more prevalent, driving its adoption. These tools help streamline the creation and management of data products across various teams.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476672","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476672\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/468121"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=476672"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}