原文：
www.kdnuggets.com/exploring-data-mesh-a-paradigm-shift-in-data-architecture
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随着技术、组织和业务需求的变化，数据架构在过去十年左右发生了演变。但这种演变是否足够显著？大多数组织通常采用集中式数据架构。这种架构设计上将数据整合在一个单一的框架下，通常由专门的数据团队进行管理。
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虽然集中式数据架构在确保安全性和更好治理方面有效，但在可扩展性、灵活性和可访问性等方面存在局限性。
引入数据网格，这一概念（几乎）类似于软件架构中的微服务。数据网格旨在去中心化数据管理，正如微服务专注于去中心化应用组件一样。它将数据所有权和责任分配给特定领域的团队，承认数据是一个战略资产，最好在源头进行管理。
在本文中，我们将探讨数据网格、其关键原则、需要考虑的因素以及与数据网格架构采用相关的挑战。
数据网格的概念最早由扎马克·德赫加尼提出，见于文章《"如何从单体数据湖过渡到分布式数据网格"》，该文章概述了数据网格背后的原则和概念。这篇文章以及数据社区中的后续讨论在普及数据网格架构方面发挥了重要作用。
数据网格是一种现代的数据架构和管理方法，与传统的集中式数据模型不同。它引入了一种去中心化的结构来组织、分配和利用组织的数据资产。
在数据网格中，数据所有权和责任在特定领域的团队或数据产品团队之间分配，使他们能够在各自的领域内自主管理数据。
这种去中心化的方法旨在解决集中式数据模型相关的局限性，例如可扩展性挑战、数据孤岛和响应变化数据需求的速度缓慢。通过赋予领域特定团队独立管理数据的权力，数据网格在组织内推广了数据自主性、灵活性和责任感的文化。它还提高了对各种数据源的高效处理，同时保持对数据质量和相关性的关注。
数据网格架构建立在一系列旨在解决数据在组织内及跨组织扩展和管理挑战的原则上。这些原则为去中心化和更具可扩展性的数据管理方法提供了基础。
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在数据网格中，数据所有权是去中心化并分布在组织内的各个领域或业务单元之间。每个领域对其特定专业或功能领域内生成和使用的数据负责。这一原则承认领域专家最适合理解和管理其各自领域内的数据。
面向领域的所有权改善了数据质量和准确性，因为那些离数据源最近的人对其背景有深刻理解，并能确保其完整性。这也促进了对数据的所有权和责任感，鼓励领域团队维持高水平的数据标准。
数据在数据网格中被视为一种产品，而非业务操作的副产品。每个领域负责交付定义明确的数据产品，这些产品经过设计、打包，并提供给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（SLA）。
将数据视为产品鼓励数据生产者专注于向消费者提供高质量和有价值的数据。它还确保数据产品的设计考虑到用户需求，使数据对更广泛的利益相关者更加可访问和可用。
数据网格促进了自助数据基础设施的发展，使数据消费者（如数据分析师、数据科学家、业务用户）能够独立访问和处理数据。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，使消费者能够找到、理解和利用数据，而无需过多依赖集中式数据工程团队。
自助数据基础设施减少了瓶颈并加快了数据访问，赋予更多用户操作数据的能力。它在组织内实现了数据民主化，使数据更加可访问，并加速了洞察和决策的过程。
为了在去中心化的数据架构中维护数据质量、安全性和合规性，数据网格采用了联邦计算治理。每个领域定义并执行其自身的治理政策，针对其数据的具体需求进行调整。虽然可能存在全球标准和指南，但各个领域有自主权来管理其数据资产。
这平衡了全球数据标准的需求与各个领域所需的灵活性。它允许各领域根据其独特的数据挑战调整治理实践，同时确保数据保持安全、合规和高质量。
因此，这四个关键数据网格原则共同旨在通过促进以下方面来解决大组织在数据操作扩展中的挑战：
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去中心化，
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数据产品思维，
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自助服务，和
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有效的治理。
通过实施这些原则，组织可以释放数据资产的全部潜力，改善领域团队之间的协作，使数据成为所有利益相关者更有价值且更可获取的资源。
向数据网格过渡通常涉及组织内部的重大文化转变。数据网格鼓励协作、共享所有权和数据产品思维，使数据实践与组织不断发展的文化和价值观更紧密地对齐。以下是组织在实施数据网格时可能考虑的一些因素。
任何数据架构的重大转变都应与组织的更广泛业务目标和战略目标对齐。
实施数据网格应被视为战略性推动者，提升组织有效利用数据的能力，以实现其整体目标和目标。
组织在评估数据网格的可行性时，必须评估和考虑当前的数据基础设施和投资。
向数据网格过渡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方法对齐至关重要。
当组织面临日益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。数据网格提供了可扩展性和适应性，尤其是在处理日益复杂和大规模的数据环境时。
因此，当数据的体积、种类或速度使得中心化管理变得困难，或当不同业务单位或领域的数据需求各异时，数据网格是一个不错的选择。
维护数据质量、隐私、安全性和合规性是数据管理中的一个挑战性方面，特别是在去中心化的环境中。
数据网格策略必须有效应对这些复杂性，确保数据治理实践和监管要求得到满足。
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够充分。实施数据网格将数据所有权与领域特定团队对齐，使他们能够对自己的数据负责，这在这种环境中尤其有价值。
此外，为了促进整个组织的数据驱动决策，至关重要的是使数据更易于访问。数据网格使数据访问民主化，允许更广泛的用户访问和利用数据，从而改善各部门或团队的决策。
从集中式数据架构迁移到数据网格并非没有挑战。在本节中，我们将深入探讨其中的一些挑战，从治理到监控。
在数据网格中，数据治理变得更加复杂，因为数据分布在多个领域和团队中。确保这些领域中的数据质量、隐私、安全性和合规性标准的一致性可能会面临挑战：
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确定数据所有权和数据治理任务的责任，例如定义数据模式和访问控制，当多个团队参与时可能会面临挑战。
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开发和执行与数据网格去中心化特性相符的数据治理政策和实践需要精心规划。
在去中心化的数据网格中，发现和访问数据可能会很有挑战性。确保数据得到适当的编目、标记和记录对于促进数据发现至关重要。一些策略包括：
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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。
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开发和维护数据目录或元数据仓库，允许用户高效地搜索和查找相关数据集。
在数据网格中，为每个数据领域和数据产品提供清晰一致的数据所有权和责任定义至关重要。确定谁负责维护、更新和策划数据可能会很困难，尤其是当涉及多个利益相关者时。组织可以通过以下方式解决这一挑战：
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确保数据所有者拥有必要的权力和资源，以有效管理其数据领域。
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建立解决与数据所有权和责任相关的冲突或争议的机制。
在数据网格中，监控数据管道和数据产品的健康状况、性能和可靠性可能会很复杂。一些策略包括：
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实施强大的监控和可观测性工具及实践，以跟踪不同领域的数据质量、延迟和使用情况。
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开发警报和报告机制以快速识别和解决可能影响数据可用性或可靠性的问题。
我们已经突出了数据网格实施中的一些挑战。这些更像是组织在过渡到去中心化的数据网格架构时应该注意的检查点。
数据网格（Data Mesh）因此是数据架构的范式转变，提供了对集中式模型挑战的解决方案。我们讨论了分散数据所有权、推动数据产品思维和实现自助访问的好处。然而，成功实施需要仔细考虑文化和技术因素，并采取积极的数据治理方法。
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点上工作。她的兴趣和专长领域包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编程和喝咖啡！目前，她正在通过编写教程、使用指南、观点文章等与开发者社区分享她的知识。Bala 还制作引人入胜的资源概述和编码教程。**
