Data Fabric چیست؟

این مقاله در تاریخ 6 فروردین 1402 نوشته و در تاریخ 7 اسفند 1404 مورد بازبینی قرار گرفته است.

 همانطور که می دانید دیتا به عنوان عنصر حیاتی یک کسب و کار به حساب می آید و روزانه حجم قابل توجهی داده و اطلاعات، ایجاد، مبادله و منتقل می شود. اما تنها تعداد کمی از این دیتاهایی که در حال ایجاد و مبادله هستند، مورد استفاده قرار می گیرند و سایر دیتاها بدون استفاده بوده و بلاتکلیف باقی می مانند.

حال تصور کنید که اگر دیتاها به درستی جمع آوری شده و در کنار هم قرار گیرند می تواند با کاهش خطا، شرکت و یا سازمان را به سمت موفقیت هدایت کند. ما در این مقاله سعی داریم تا شمارو با” مفهوم تکنولوژی Data Fabric ” آشنا نماییم، پس در ادامه همراه ما باشید.

 

Data Fabric چیست؟

Data Fabric یا بافت داده جدیدترین نوع طراحی دیتا است و یا به بیان دیگر پیاده سازی اصول کلی مجازی سازی داده‌هاست که با ارائه قابلیت های مختلف مدیریت و یکپارچه سازی دیتا، امکانات زیادی را برای مدیران کسب و کار فراهم می کند. همچنین در این روش کاربران نیز می توانند داده ها را تجزیه تحلیل و مدل سازی کنند.

به بیانی ساده تر این تکنولوژی دارایی سازمان شما که همان دیتاست را زیر ذره بین قرار داده و به جای متمرکز کردن دیتا ها در یک نقطه آن ها را به صورت پراکنده اما پیوسته به صورتی که قابل دسترسی باشد، نگهداری می کند.

هدف دیتا فابریک، یکپارچه سازی دیتا برای ساده‌تر کردن فرآیند دسترسی برنامه به اطلاعات و همچنین، ایجاد ارتباط میان پایگاه داده و ساختار داده است. همچنین می توان از هوش مصنوعی یا AI و ماشین لرنینگ یا ML جهت فرآیند ساده سازی تحلیل استفاده کرد. در واقع این تکنولوژی در حال تبدیل شدن به یک ابزار اصلی تغییر داده های خام به هوش تجاری است.

یکی دیگر از قابلیت های دیتا فابریک، توسعه برنامه ها با ایجاد یک مدل مشترک جهت دستری آسان به اطلاعات است. که ضمن بهبود کارایی عملیاتی، امکان دسترسی راحت تر و سریع تر به اطلاعات را نیز فراهم می کند. اگر این تکنولوژی را در سطح سازمانی ببینیم، می تواند دسترسی بهتری به اطلاعات را ارائه کند. 

 

بافت داده یا Data Fabric، به عنوان یک نوآوری جدید در مدیریت داده های سازمانی و تحول دیجیتال است که دسترسی به پایگاه داده را ساده می کند.

 

روش عملکرد دیتافابریک چگونه است؟

اکنون می‌دانیم Data Fabric چیست و چه اهداف و ویژگی‌هایی دارد. اما پیاده سازی معماری بافت داده، مستلزم آشنایی کامل با داده‌های در دسترس و پیمودن یک مسیر عملیاتی نسبتا پیچیده است. در این بخش راجع به شیوه عملکرد Data Fabric صحبت می‌کنیم. ابتدا باید برای اتوماسیون، ایجاد هماهنگی و مدیریت کلیه منابع با اتصال دهنده‌ها و اجزای مشترک، طرحی تهیه کنید و نیاز به کدنویسی اختصاصی را حذف کنید.

کدها، اجزا، رابط‌های اختصاصی و کاربردهای خاصی دارند، در صورتی که هدفتان ایجاد اتصال میان منابع داده‌های مختلف است، باید یک وجه اشتراک ایجاد کنید. اکنون به فریم ورک داده‌ای نیاز دارید که امکان مدیریت داده‌ها را به صورت منسجم، از طریق یک منبع واحد فراهم کند و با استفاده از آن بتوانید به صورت سریع و بی وقفه به داده‌ها دسترسی پیدا کرده و آنها را بررسی و پردازش کنید.

برای ساختن این فریم ورک، لازم است اصول زیر را در نظر بگیرید:

• باید نسبت به داده‌های در دسترس با قابلیت مشاهده و روش دسترسی به آنها، آگاهی کامل و درستی پیدا کنید.
• مجموعه‌ای از قوانین، دستورالعمل‌ها و راهنماهای عملکردی مشترک، طراحی و ایجاد کنید، به صورتی که همه کاربران بتوانند بر اساس اصول یکسان و واحد عمل کنند.
• مسیرهای ورودی، خطوط و مسیرهای خروجی را به صورت دقیق تعریف و مدیریت کنید. همچنین، علائم و نشانه‌هایی جهت راهنمایی افراد در نظر بگیرید.
• برای کاهش خطرات و حوادث، می‌توانید از ابزارهای جدید مانند یادگیری ماشین کمک بگیرید.

 

---

 

بیشتر بخوانید: سرور مجازی یا VPS چیست؟ کاربرد و مزایای آن

 

---

 

هدف Data Fabric:

هدف اصلی بافت داده ایجاد یک نمای یکپارچه از داده‌های مرتبط است تا فرآیند دسترسی برنامه‌ها به اطلاعات ساده‌تر شود و ارتباط میان پایگاه‌های داده و ساختارهای داده به‌صورت هماهنگ برقرار گردد. علاوه بر این، برای تسهیل تحلیل‌های پیچیده، اغلب از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بهره گرفته می‌شود، به‌طوری که Data Fabric به ابزاری کلیدی در تبدیل داده‌های خام به هوش تجاری تبدیل شده است. این معماری همچنین توسعه برنامه‌ها را با ارائه یک مدل مشترک برای دسترسی به اطلاعات آسان‌تر می‌کند. هماهنگی حاصل، ضمن ارتقای کارایی عملیاتی، امکان دسترسی سریع‌تر و راحت‌تر به داده‌ها را نیز فراهم می‌آورد.

در سطح فناوری اطلاعات، Data Fabric  با ایجاد یک لایه یکپارچه که در آن دسترسی به داده‌ها در تمامی منابع مدیریت می‌شود، کارایی سیستم را بهبود می‌بخشد. این قابلیت باعث می‌شود سازمان‌ها ضمن حفظ کنترل بر منابع داده‌ای، از دسترسی بهتر و یکپارچه به اطلاعات بهره‌مند شوند.

در نهایت، بافت داده یک نوآوری بنیادین در مدیریت داده‌های سازمانی و تسریع تحول دیجیتال محسوب می‌شود. رایج‌ترین کاربرد آن ساده‌سازی دسترسی به پایگاه‌های داده است، به‌ویژه در محیط‌هایی که با تنوع گسترده‌ای از برنامه‌ها، مدل‌های داده، قالب‌ها و دارایی‌های اطلاعاتی روبرو هستند.

 

 

پیاده سازی Data Fabric:

در حال حاضر یک ابزار یا پلتفرم مجزا وجود ندارد که بتوانید از آن برای ایجاد کامل معماری دیتا فابریک استفاده کنید. شما باید ترکیبی از راه حل ها را به کار بگیرید، مانند استفاده از یک ابزار مدیریت داده برتر برای اکثر نیازهای خود و سپس تکمیل معماری خود با ابزارهای دیگر و یا راه حل های کدگذاری شده سفارشی. با این حال چهار رکن وجود دارد که باید در هنگام اجرا در نظر گرفت:

1. جمع آوری و تجزیه و تحلیل انواع متادیتا
2. تبدیل فراداده غیرفعال به ابرداده فعال
3. نمودارهای دانش را ایجاد و مدیریت کنید که داده ها را با معناشناسی غنی می کند.
4. از یکپارچه سازی داده های قوی اطمینان حاصل کنید
5. علاوه بر این، باید عناصر معمولی راه‌حل قوی یکپارچه‌سازی داده‌ها را نیز داشته باشید. این شامل مکانیسم هایی برای جمع آوری، مدیریت، ذخیره سازی و دسترسی به داده های شما می شود. به علاوه، داشتن یک چارچوب حاکمیت داده مناسب که شامل مدیریت ابرداده، اصل و نسب داده ها و بهترین شیوه های یکپارچگی داده است.

 

مزایای Data Fabric چیست؟

در این بخش مزایای طراحی به روش بافت داده را بررسی خواهیم کرد. این مزایا عبارت است از:

• مدیریت فرا داده:

مدیریت فرا داده‌ها کمی دشوار است، اما استفاده از Data Fabric، انجام این کار را ساده‌تر و راحت‌تر می‌کند. علاوه بر این، بافت داده امکان ایجاد ارتباط بین داده و سازمان را نیز فراهم می‌کند.

• بهبود کیفیت داده‌ها و اطلاعات:

همانطور که گفته شد عنصر اصلی و حیاتی شرکت ها و سازمان دیتا است و این دیتا باید به روز، کامل و درست باشد و همچنین بهترین عملکرد را به همراه داشته باشد. Data Fabric به کاربران امکان می‌دهد تا ضمن مشخص کردن کیفیت داده‌ها، بررسی کنند که منابع مورد استفاده برای استخراج داده‌ها تا چه اندازه مناسب‌اند.

• مدل‌سازی داده‌ها:

بافت داده، قابلیت مدل‌سازی داده‌ها را نیز فراهم می‌کند. این قابلیت به کاربران امکان می‌دهد تا لایه‌ها را ترکیب کرده و برای درک بهتر داده‌ها مدلی کارآمد و موثر بسازند.

• نگهداری بهتر داده‌ها:

با استفاده از Data Fabric، خیالتان بابت حفظ و امنیت داده‌ها کاملا راحت خواهد بود. همچنین، می‌توانید داده‌ها را به صورتی نگهداری کنید که کاربران مختلف از آنها بهره‌برداری کنند.

• بدون نیاز به جابجایی داده ها:

مجازی سازی هوشمند داده ها یک نمایش واحد از داده ها از منابع متعدد و متفاوت را بدون نیاز به کپی یا جابجایی داده ها ایجاد می کند.

• مجموعه سازی داده‌ها:

اگر می‌خواهید بدانید یکی دیگر از مزایای Data Fabric چیست، باید بگوئیم به وسیله این استراتژی، می‌توانید مجموعه‌ای از داده‌ها را بسازید که امکان دسترسی بهتر به آنها را برای شما فراهم کند. مجموعه سازی، ضمن تفکیک داده‌ها از یکدیگر، دسترسی کاربران به اطلاعات را نیز آسان‌تر می‌کند.

• هماهنگی و یکپارچه سازی خودکار داده‌ها:

از آنجا که در سیستم طراحی بافت داده، فرآیند مدیریت و تنظیم داده‌ها به صورت خودکار انجام می‌شود، مدیریت حجم بالای داده‌ها آسان‌تر شده و هزینه و زمان تنظیم آنها نیز کاهش پیدا می‌کند.

• تجزیه سیلوی داده‌ها:

پایگاه داده‌های مدرن، معمولا با گروهی از برنامه‌ها مرتبط هستند. با اضافه شدن برنامه‌های کاربردی به اطلاعات موجود در سازمان، پایگاه‌های داده نیز تمایل به رشد پیدا می‌کنند. این موضوع، اغلب منجر به شکل گیری silo های داده با ساختارها و فرمت‌های مختلف می‌شود. اینجاست که Data Fabric یا بافت داده، با توانایی توجه به طیف گسترده‌ای از اطلاعات سازمان و استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده برای بهبود کارایی عملیاتی و توانمندسازی کارکنان، مطرح می‌شود.

• متحد کردن پایگاه داده‌ها:

استفاده از بافت داده، به شما اطمینان می‌دهد که تفاوت در موقعیت، مانعی برای دسترسی به اطلاعات ایجاد نمی‌کند. همچنین، توسعه برنامه را با هماهنگ کردن API های مختلف دسترسی به داده ساده‌تر می‌کند. آنها همچنین می‌توانند برای بهینه سازی استفاده از داده‌ها و یا برای یکسان سازی داده‌هایی که قبلا سیلو شده‌اند، مورد استفاده قرار گیرند.

 

چالش‌های پیاده‌سازی Data Fabric

بزرگ‌ترین مانع در پیاده‌سازی راهکارهای بافت داده، عوامل متنوعی همچون پراکندگی گسترده پایگاه‌های داده، سیاست‌های متفاوت مدیریت داده و محل‌های متعدد ذخیره‌سازی است که در بسیاری از سازمان‌ها مشاهده می‌شود. برای آنکه یک Data Fabric موثر و کارآمد باشد، باید بتواند تمامی این تفاوت‌ها را هماهنگ کند. در غیر این صورت، سیلوهای داده و سیلوهای کاربردی باقی مانده و ظرفیت واقعی اطلاعات موجود محدود به بخشی از بافت داده خواهد بود.

پرداختن به این چالش نیازمند راه‌اندازی یک پلتفرم یکپارچه به‌عنوان پایه و ستون اصلی Data Fabric است. استفاده از چند پلتفرم مختلف، علاوه بر افزایش پیچیدگی سیلوها، بهره‌وری عملیاتی را نیز به شکل قابل توجهی کاهش می‌دهد. به همین دلیل، پیاده‌سازی فناوری بافت داده معمولا باید ابتدا بر مجموعه‌ای از داده‌های تخصصی یا یک واحد عملیاتی محدود اعمال شود و سپس به‌ صورت هدفمند در سراسر سازمان گسترش یابد.

چالش دیگر مربوط به تنوع مکانیسم‌های دسترسی در پایگاه‌های داده مختلف و تفاوت در APIها و زبان‌های پرس‌وجو است. یک استراتژی Data Fabric باید قادر باشد از تمامی این مکانیزم‌های دسترسی و جستجو پشتیبانی کرده و بتواند با APIهای تخصصی و زبان‌های متفاوت تعامل داشته باشد. بنابراین، تعریف بافت داده باید شامل هماهنگی فناوری‌ها، دسترسی، جستجو، یکپارچه‌سازی و اصلاح برنامه‌ها به‌عنوان اهداف اصلی باشد.

به طور کلی، اجرای رویکرد Data Fabric با مشکلات ذاتی خود همراه است. به عنوان نمونه، مدیریت ناکارآمد می‌تواند منجر به شکست آبشاری شود. همچنین، معماری نامناسب یا اجرای مبهم اقدامات امنیتی که با مغایرت‌ها و ناهماهنگی همراه باشد، می‌تواند کارایی و اثربخشی کل استراتژی را کاهش دهد.

 

 

چه زمانی بافت داده نتیجه معکوس می‌دهد:

استفاده از بافت داده زمانی می‌تواند نتیجه‌ای معکوس به همراه داشته باشد که بدون طراحی دقیق، حاکمیت روشن و سازوکارهای امنیتی هماهنگ پیاده‌سازی شود. تمرکزگرایی ذاتا شمشیری دولبه است. همانقدر که می‌تواند انسجام ایجاد کند، در صورت سوءمدیریت به نقطه شکست واحد تبدیل می‌شود. اگر معماری بافت داده با ابهام، ناهماهنگی میان اجزا یا تناقض‌های ساختاری چه عمدی و چه ناخواسته همراه باشد، نه ‌تنها بهره‌ وری افزایش نمی ‌یابد بلکه ریسک عملیاتی هم بیشتر می‌شود.

برای نمونه، در برخی پیاده‌سازی‌ها بافت داده ممکن است باعث فیلتر شدن، تجمیع بیش از حد یا حتی حذف بخشی از سوابق تاریخچه‌ای تراکنش‌ها شود. در سازمان‌هایی که مدل کسب ‌وکارشان بر پردازش تراکنش‌های مستمر و دقیق استوار است، چنین تصمیمی می‌تواند پرریسک باشد. حال سناریویی را در نظر بگیرید که سامانه هدف حمله باج‌افزاری یا بدافزاری قرار می‌گیرد و نسخه‌های پشتیبان کامل و قابل اتکا از داده‌های تاریخچه‌ای در دسترس نیست. در این وضعیت، تمرکز داده‌ها نه‌تنها مزیت محسوب نمی‌شود، بلکه توان بازیابی پس از حادثه را کاهش داده و فرایند تداوم کسب‌وکار را با اختلال جدی مواجه می‌کند.

بنابراین، بافت داده زمانی کارآمد است که با راهبرد مشخص پشتیبان‌ گیری، کنترل دسترسی دقیق، معماری شفاف و مدیریت یکپارچه چرخه عمر داده همراه باشد.  در غیر این صورت، همان ساختاری که برای یکپارچگی طراحی شده، می‌تواند به منبع آسیب‌پذیری تبدیل شود.

 

 

اجزای پیشرفته و الگوهای معماری در بافت داده:

1-پردازش توزیع‌شده و معماری رویدادمحور:
در بافت داده از زیرساخت‌های توزیع‌شده‌ای مانند Kafka، Pulsar و Event Hubs بهره گرفته می‌شود تا داده‌ها به شکل جریانی (Streaming) و بلادرنگ پردازش شوند. الگوی Event-Driven این امکان را فراهم می‌کند که سامانه‌ها بلافاصله پس از وقوع یک تغییر داده واکنش نشان دهند و هماهنگی میان اجزا به صورت لحظه‌ای حفظ شود. نتیجه، کاهش تاخیر و افزایش چابکی عملیاتی است.

2-مدیریت پیشرفته فراداده و ردیابی منشا داده:
این معماری از ابزارهای مدیریت Metadata نظیر Apache Atlas، Collibra و Informatica استفاده می‌کند تا منشا، تحولات و مسیر حرکت داده‌ها (Data Lineage) در سراسر اکوسیستم قابل ردیابی باشد. چنین قابلیتی ستون فقرات حاکمیت داده محسوب می‌شود و در مدیریت ریسک، شفافیت عملیاتی و انطباق با مقررات نقشی کلیدی دارد.

3-خودکارسازی هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی:
در بافت داده، الگوریتم‌های AI و ML برای کشف خودکار منابع داده، پاکسازی، دسته‌بندی، تطبیق و غنی‌سازی اطلاعات به کار گرفته می‌شوند. این سطح از خودکارسازی، وابستگی به مداخله انسانی را کاهش داده و همزمان کیفیت، دقت و یکپارچگی داده‌ها را ارتقا می‌دهد. در عمل، سیستم به‌تدریج یاد می‌گیرد چگونه با داده‌ها رفتار بهینه‌تری داشته باشد.

4-لایه انتزاع و مجازی‌سازی داده:
با استفاده از فناوری Data Virtualization، بافت داده بدون انتقال فیزیکی اطلاعات، نمایی منطقی و یکپارچه از منابع متنوع ارائه می‌دهد. این لایه انتزاعی امکان دسترسی سریع‌تر به داده‌ها برای تحلیل و گزارش‌گیری را فراهم می‌کند و پیچیدگی زیرساخت‌های پراکنده را از دید کاربر نهایی پنهان می‌سازد.

5-معماری میکروسرویس و رویکرد API-First:
اجزای بافت داده غالبا در قالب میکروسرویس‌های مستقل طراحی می‌شوند که از طریق APIهای استاندارد مانند RESTful، GraphQL و gRPC با یکدیگر تعامل دارند. این الگو انعطاف‌پذیری بالا، مقیاس‌پذیری تدریجی و نگهداری ساده‌تر سامانه را تضمین می‌کند و امکان توسعه مرحله‌ای و بدون اختلال گسترده را فراهم می‌آورد.

6-امنیت پیشرفته و پایش مداوم تهدیدات:
برای حفاظت از داده‌ها، مکانیزم‌هایی مانند رمزنگاری سرتاسری (End-to-End Encryption)، توکن‌سازی (Tokenization)، احراز هویت چندعاملی (MFA) و مدیریت کلیدهای رمزنگاری به کار گرفته می‌شود. علاوه بر این، سامانه به صورت پیوسته تهدیدات امنیتی را رصد کرده و از طریق پاسخ‌ دهی خودکار به رخدادها (Automated Threat Response) سطح تاب‌آوری را افزایش می‌دهد.

 

فناوری‌های زیربنایی و اکوسیستم Data Fabric:

در لایه زیرساخت، پلتفرم‌های کلان‌داده مانند Apache Hadoop، Apache Spark و Apache Flink ستون پردازش داده‌های حجیم و جریان‌های بلادرنگ را شکل می‌دهند. این ابزارها امکان تحلیل همزمان داده‌های تاریخی و جریانی را فراهم می‌کنند و موتور محاسباتی مقیاس‌پذیر معماری را تامین می‌کنند.

در حوزه ذخیره و مدیریت داده، پایگاه‌های داده چندمدلی (Multi-Model) مانند Azure Cosmos DB و ArangoDB این قابلیت را دارند که داده‌های ساخت‌یافته، نیمه‌ساخت‌یافته و بدون ساختار را به‌صورت همزمان مدیریت کنند. این انعطاف‌پذیری، پیچیدگی تبدیل و جابه‌جایی بین مدل‌های مختلف داده را کاهش می‌دهد.

برای ارکستراسیون و مدیریت چرخه حیات سرویس‌ها، فناوری‌هایی مانند Kubernetes و Docker به کار گرفته می‌شوند. این ابزارها استقرار، مقیاس‌پذیری پویا و پایداری سرویس‌های Data Fabric را تضمین کرده و امکان توسعه و بروزرسانی تدریجی بدون اختلال گسترده را فراهم می‌کنند.

در لایه ذخیره‌ سازی توزیع‌شده نیز راهکارهایی نظیر Ceph، MinIO و Amazon S3 زیرساختی مقیاس‌پذیر، مقاوم و با دسترس‌پذیری بالا ایجاد می‌کنند. این سیستم‌ها تحمل خطا، توزیع جغرافیایی داده و رشد تدریجی ظرفیت ذخیره‌سازی را ممکن می‌سازند. در کنار یکدیگر، این فناوری‌های پایه‌ای اکوسیستمی می‌سازند که Data Fabric را قادر می‌کند در محیط‌های پیچیده و پراکنده، عملکردی پایدار، منعطف و قابل اتکا ارائه دهد.

 

فناوری‌های زیربنایی و اکوسیستم Data Fabric:

• موتور پردازشی این معماری بر بستر ابزارهای کلان‌داده‌ای مانند Apache Hadoop، Apache Spark و Apache Flink شکل می‌گیرد که تحلیل داده‌های حجیم و جریان‌های لحظه‌ای را ممکن می‌سازند.
• در لایه مدیریت داده، پایگاه‌های داده چندمدلی نظیر Azure Cosmos DB و ArangoDB قابلیت نگهداری و پردازش همزمان داده‌های ساخت ‌یافته و بدون ساختار را فراهم می‌کنند.
• برای استقرار و مقیاس‌پذیری سرویس‌ها، فناوری‌هایی مانند Kubernetes و Docker مدیریت چرخه حیات و توسعه پایدار اجزا را بر عهده دارند.
• در نهایت، سامانه‌های ذخیره‌ سازی توزیع‌شده از جمله Ceph، MinIO و Amazon S3 بستر ذخیره‌ سازی مقیاس‌پذیر، پایدار و مقاوم در برابر خطا را تضمین می‌کنند.

 

مقایسه تکنولوژی Data Fabric با Data Lake:

Data Fabric	Data lake
طراحی شده برای نگهداری داده های بدون ساختار و ساخت یافته	به طور معمول داده های بدون ساختار را ذخیره کنید
طراحی شده برای عملیات پیچیده تر مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی	معمولا برای تجزیه و تحلیل و گزارش استفاده می شود.
این به کاربران این امکان را می‌دهد تا بدون پیش‌پردازش داده‌های منبع، به کار خود ادامه دهند.	یک فضای ذخیره سازی برای داده هایی که تمیز و فرمت شده اند فراهم کنید
به طور معمول در فضای ابری مستقر می شود	Data Lake را می توان در محل یا در فضای ابری مستقر کرد
برای اینکه مقیاس پذیرتر باشد	مقیاس پذیری کمتر

 

مقایسه Data Fabric با Data Mesh:

Data Mesh یک رویکرد معماری داده است که با هدف حل چالش‌های دسترسی، مقیاس‌پذیری و مالکیت داده‌ها در سازمان‌ها شکل گرفته است. در این رویکرد، داده‌ها به‌صورت غیرمتمرکز و در قالب «محصولات داده‌ای» توسط تیم‌های دامنه‌ای مدیریت می‌شوند تا دسترسی به داده در سراسر سازمان تسهیل شود.

در مقابل، Data Fabric یک چارچوب فناوری‌محور است که با استفاده از ابزارهایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و مدیریت ابرداده، یک لایه یکپارچه برای دسترسی، یکپارچه‌سازی و مدیریت داده‌ها در منابع مختلف ایجاد می‌کند.

به‌طور کلی، هر دو رویکرد به بهبود مدیریت و دسترسی به داده کمک می‌کنند، اما تفاوت اصلی آن‌ها در تمرکزشان است:

• Data Fabric بیشتر بر فناوری، خودکارسازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها تکیه دارد.
• Data Mesh بیشتر بر ساختار سازمانی، فرهنگ داده‌محور و مالکیت داده توسط تیم‌ها تمرکز می‌کند.

کلام آخر:

Data Fabric مجموعه‌ای از فناوری‌های پیشرفته را در کنار خودکارسازی هوشمند و سازوکارهای امنیتی یکپارچه قرار می‌دهد تا مدیریت داده‌ها را به‌ صورت سراسری، سریع و قابل اتکا انجام دهد. این رویکرد دیدی یکپارچه از دارایی‌های اطلاعاتی ایجاد می‌کند و پیچیدگی محیط‌های داده‌ای مدرن را مهار می‌سازد.

سازمان‌هایی که با داده‌های پراکنده، ناهمگون و چند منبعی مواجه‌اند، برای حفظ چابکی و کنترل عملیاتی ناگزیرند به چنین معماری‌ای روی آورند. استقرار صحیح Data Fabric می‌تواند بهره‌وری در استفاده از داده، سطح امنیت اطلاعات و ظرفیت تحلیل و تصمیم‌گیری سازمان را به شکل محسوسی تقویت کند.

 

خرید انواع تجهیزات شبکه از مسترشبکه بزرگترین فروشگاه اینترنتی تجهیزات شبکه در ایران با گارانتی معتبر