探索数据网格:数据架构的范式转变

漫谈数据网格:数据架构的范式创新

 

针对不断变化的技术、组织和业务需求,数据架构在过去的十年左右发生了演变。但是这个演变是否足够显著呢?大多数组织通常采用集中的数据架构,通过设计将数据集中在一个框架下,经常由专门的数据团队管理。

尽管集中的数据架构在确保安全性和更好的治理方面非常有效,但在可扩展性、灵活性和可访问性方面存在一些限制。

这时候就需要引入数据网格(Data Mesh),它是软件架构中微服务的概念(几乎相似)。数据网格的目标是像微服务一样去中心化数据管理,它将数据的所有权和责任分配给特定领域的团队,承认数据作为战略资产,最好在源头进行管理。

本文将探讨数据网格、其关键原则、考虑因素以及采用数据网格架构所面临的挑战。

 

什么是数据网格(Data Mesh)?

 

数据网格(Data Mesh)的概念最早由Zhamak Dehghani引入,出现在文章”How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh“中,这篇文章概述了数据网格背后的原则和概念。该文章以及随后在数据社区的讨论对推广数据网格架构起到了重要作用。

数据网格(Data Mesh)是一个现代化的数据架构和管理方法,与传统的集中式数据模型有所不同。它引入了一种分散结构,用于组织、分发和利用组织的数据资产。

在数据网格中,数据所有权和责任分布在特定领域的团队或数据产品团队之间,赋予他们在各自领域内管理数据的自治权。

这种分散的方法旨在解决集中式数据模型所面临的限制,如可扩展性挑战、数据孤岛和对变化数据需求反应迟缓。通过赋予特定领域团队独立管理数据的权力,数据网格促进了组织内数据自治、灵活性和责任感的文化。它还可以高效处理多样化的数据来源,并保持对数据质量和相关性的关注。

 

数据网格架构的关键原则

 

数据网格架构建立在一系列原则的基础上,旨在应对组织内部和跨组织的数据扩展和管理挑战。这些原则为分散和更可扩展的数据管理方法提供了基础。

 

 

领域导向的所有权

 

在数据网格中,数据所有权被分散和分配给组织内的各个领域或业务部门。每个领域对其专业领域或功能内部生成和使用的数据负责。这一原则认识到,领域专家们最适合了解和管理其领域内的数据。

领域导向的所有权提高了数据质量和准确性,因为最接近数据源的人对其背景有深入了解,并能确保其完整性。它还促进了对数据拥有权和责任的意识,鼓励领域团队保持高数据标准。

 

数据作为产品

 

在数据网格中,将数据视为一种产品,而不仅仅是业务运营的副产品。每个领域负责提供明确定义的数据产品,这些产品经过设计、打包,并可供组织内的其他领域使用。这些数据产品具有清晰的定义、访问机制和服务级别协议(SLAs)。

将数据视为产品鼓励数据生产者专注于向消费者交付高质量和有价值的数据。它还确保数据产品以用户需求为重心进行设计,使更广泛的利益相关者能够更轻松地访问和使用数据。

 

自助数据基础设施

数据网格推动自助数据基础设施的发展,赋予数据消费者(如数据分析师、数据科学家、业务用户)独立访问和处理数据的能力。这种基础设施包括数据目录、数据发现机制和数据处理管道,使消费者能够在不过分依赖集中式数据工程团队的情况下找到、理解和利用数据。

自助数据基础设施减少了瓶颈,加速了数据访问,使更广泛的用户能够与数据一起工作。它在组织内实现了数据的民主化,使数据更易访问,并实现更快速的见解和决策。

联邦计算治理

为了在分散式数据架构中维护数据质量、安全性和合规性,数据网格采用联邦计算治理。每个域定义和执行适应其特定数据需求的治理策略。虽然可能存在全球标准和准则,但各个域具有治理其数据资产的自主权。

这种做法在全球数据标准的需求与不同域的灵活性之间取得了平衡。它使各个域能够适应其独特的数据挑战,并确保数据保持安全、合规且高质量。

因此,数据网格的这四个关键原则共同旨在通过促进:

  • 分散化,
  • 数据产品思维,
  • 自助服务,和
  • 有效治理

解决大型组织扩展数据运营的挑战,使组织能够充分发挥其数据资产的潜力,改善域团队之间的协作,并使数据成为对所有利益相关者更有价值和更易访问的资源。

实施数据网格?以下是需要考虑的因素

转向数据网格通常需要组织内的重大文化转变。数据网格鼓励协作、共同拥有和数据产品思维,使数据实践与组织的不断发展的文化和价值观更加紧密地对齐。以下是组织在实施数据网格时可能考虑的一些因素。

商业目标和战略

任何数据架构上的重大变革都应与组织更广泛的业务目标和战略目标相一致。

实施数据网格应被视为一种战略推动者,提高组织利用数据有效实现总体目标的能力。

现有基础设施

组织必须评估和考虑当前的数据基础设施和投资,以评估实施数据网格的可行性。

转向数据网格可能需要对现有技术栈和基础设施进行调整,因此将这些方面与新的方法对齐至关重要。

数据复杂性和规模

当组织面临不断增长的数据复杂性和规模时,必须考虑替代的数据管理方法。数据网格在处理日益复杂和大规模的数据环境时提供了可伸缩性和适应性。

因此,当数据量、种类或速度使得集中管理变得困难,或者不同业务单元或领域的数据需求多样化时,数据网格是一个不错的选择。

数据治理和合规性

在分散式环境中,维护数据质量、隐私、安全和合规性是数据管理中的一大挑战。

数据网格策略必须有效解决这些复杂性,确保满足数据治理实践和法规要求。

数据可访问性和所有权

在拥有分布式数据源和多样化领域的组织中,传统的集中式数据管理可能不足够。实施数据网格将数据所有权与特定领域团队对齐,赋予他们对数据负责的能力,这在此类环境中尤为有价值。

此外,为了促进整个组织的数据驱动决策,让数据更易访问至关重要。数据网格民主化数据访问,使更广泛的用户能够访问和利用数据,从而提高各个部门或团队的决策能力。

 

采用数据网格架构的挑战

 

从集中式数据架构迁移至数据网格并非没有挑战。本节中,我们将深入探讨一些挑战——从治理到监控。

 

数据治理

 

在数据网格中,由于数据分布在多个领域和团队之间,数据治理变得更为复杂。确保这些领域内跨多个团队的数据质量、隐私、安全和合规标准的一致性可能具有挑战性:

  • 在涉及多个团队的情况下,确立清晰的数据所有权和数据治理任务责任,例如定义数据模式和访问控制,可能是一个挑战。
  • 制定并执行与数据网格分散性质相一致的数据治理政策和实践需要仔细规划。

 

数据可发现性

 

在分散式数据网格中,发现和访问数据可能具有挑战性。确保数据得到适当地编目、标记和记录对于实现数据可发现性至关重要。以下是一些策略:

  • 实施有效的元数据管理实践,为数据集提供上下文和描述,使用户更容易理解可用的数据资源。
  • 开发并维护一个数据目录或元数据库,允许用户高效搜索和找到相关数据集。

 

数据所有权

 

在数据网格中,为每个数据领域和数据产品明确和一致地定义数据所有权和责任至关重要。确定谁负责维护、更新和维护数据可能具有挑战性,特别是当涉及多个利益相关者时。组织可以通过以下方式应对这一挑战:

  • 确保数据所有者具备管理其数据领域所需的权限和资源。
  • 建立解决与数据所有权和责任相关的冲突或争议的机制。

 

监控和可观察性

 

在数据网格中,监控数据管道和数据产品的健康状况、性能和可靠性可能很复杂。一些策略包括:

  • 实施强大的监控和可观察工具和实践,跟踪不同领域的数据质量、延迟和使用情况。
  • 开发警报和报告机制,快速识别和解决可能影响数据可用性或可靠性的问题。

我们已经强调了数据网格实施中的一些挑战。这些问题更像是组织在迁移到分散式数据网格架构时应意识到的检查点。

 

结论

 

因此,数据网格是数据架构的一种范 paradigm-shift,为集中式模型的挑战提供了解决方案。我们讨论了分散数据所有权、推广数据产品思维以及实现自助访问的好处。然而,成功实施需要对文化和技术因素进行仔细考虑,并采取主动的数据治理方法。  Bala Priya C是一位来自印度的开发者和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉领域工作。她感兴趣的领域和专业知识包括DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和喝咖啡!目前,她正在通过创作教程、指南、观点文章等,学习和与开发者社区分享她的知识。

[Bala Priya C](https://twitter.com/balawc27)是一位来自印度的开发者和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉领域工作。她感兴趣的领域和专业知识包括DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和喝咖啡!目前,她正在通过创作教程、指南、观点文章等,学习和与开发者社区分享她的知识。