معرفی Data Mesh: پارادایمی نوین برای مدیریت داده‌ها

شبکه داده (Data Mesh) یک پارادایم نوظهور در مدیریت داده‌ها است که توسط ژامک دهقانی در سال 2019 معرفی شد. این رویکرد به‌منظور رفع چالش‌های مقیاس‌پذیری، پیچیدگی و تمرکززدایی در سازمان‌های داده‌محور طراحی شده است. برخلاف معماری‌های سنتی داده مانند Data Warehouse یا Data Lake که معمولاً متمرکز هستند، Data Mesh بر توزیع مسئولیت‌ها و مالکیت داده‌ها در میان تیم‌های مختلف تأکید دارد. این مدل به‌ویژه برای سازمان‌هایی مناسب است که با حجم عظیمی از داده‌ها و نیاز به چابکی در تحلیل و بهره‌برداری از آن‌ها مواجه هستند.

اصول کلیدی Data Mesh
شبکه داده بر چهار اصل اساسی استوار است:

مالکیت داده‌ها بر اساس دامنه (Domain-Oriented Ownership): به‌جای مدیریت متمرکز داده‌ها توسط یک تیم مرکزی، مسئولیت داده‌ها به تیم‌های مرتبط با دامنه‌های کسب‌وکاری واگذار می‌شود. هر تیم دامنه‌ای، داده‌های خود را به‌عنوان یک محصول مدیریت می‌کند و مسئولیت کیفیت، دسترسی و مستندسازی آن را بر عهده دارد.

داده به‌عنوان محصول (Data as a Product): داده‌ها باید مانند یک محصول تجاری با کیفیت بالا، قابل‌اعتماد و کاربرپسند ارائه شوند. این اصل بر ارائه داده‌ها با مستندات کامل، رابط‌های استاندارد و قابلیت کشف‌پذیری تأکید دارد.

زیرساخت خودخدمت (Self-Serve Data Platform): برای پشتیبانی از تیم‌های دامنه‌ای، یک پلتفرم داده‌ای خودخدمت ارائه می‌شود که ابزارها و قابلیت‌هایی مانند پردازش داده، ذخیره‌سازی و تحلیل را در اختیار تیم‌ها قرار می‌دهد. این پلتفرم امکان استقلال تیم‌ها را فراهم می‌کند.

حاکمیت فدرال (Federated Governance): به‌جای حاکمیت متمرکز، Data Mesh از یک مدل حاکمیتی فدرال استفاده می‌کند که در آن استانداردهای مشترک (مانند فرمت داده، امنیت و انطباق) توسط تیم‌های دامنه‌ای و با همکاری یک تیم حاکمیتی مرکزی تعریف می‌شود.


مزایای Data Mesh

▫️مقیاس‌پذیری: با توزیع مسئولیت‌ها، Data Mesh به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با افزایش حجم داده‌ها و پیچیدگی‌های سازمانی کنار بیایند.
▫️چابکی: تیم‌های دامنه‌ای می‌توانند به‌سرعت داده‌ها را تولید، اصلاح و به اشتراک بگذارند، بدون وابستگی به تیم‌های مرکزی.
▫️کیفیت بالاتر داده‌ها: مالکیت داده‌ها توسط تیم‌های دامنه‌ای منجر به بهبود کیفیت و دقت داده‌ها می‌شود، زیرا این تیم‌ها به نیازهای کسب‌وکاری خود آگاه‌تر هستند.
▫️کاهش گلوگاه‌ها: حذف وابستگی به تیم‌های مرکزی داده، گلوگاه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهد و سرعت تحویل را افزایش می‌دهد.

چالش‌ها
پیاده‌سازی Data Mesh بدون چالش نیست. نیاز به تغییر فرهنگ سازمانی، هماهنگی بین تیم‌ها، و سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های خودخدمت از جمله موانع اصلی هستند. همچنین، ایجاد تعادل بین استقلال تیم‌ها و رعایت استانداردهای حاکمیتی نیازمند برنامه‌ریزی دقیق است.

نتیجه‌گیری
شبکه داده یک تحول اساسی در مدیریت داده‌ها ارائه می‌دهد که با نیازهای سازمان‌های مدرن هم‌خوانی دارد. با تمرکز بر توزیع مالکیت، محصول‌محوری داده‌ها و زیرساخت‌های خودخدمت، این پارادایم به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌های خود را به‌صورت مؤثرتر و چابک‌تر مدیریت کنند. اگرچه پیاده‌سازی آن نیازمند تلاش و هماهنگی است، اما مزایای بلندمدت آن در مقیاس‌پذیری و نوآوری داده‌محور، Data Mesh را به گزینه‌ای جذاب برای سازمان‌های داده‌محور تبدیل کرده است.

اطلاعات بیشتر:
https://youtu.be/CDWp_xyCdzw?si=ec_WmBXWTNeqSFcq
- انجمن DDD ایران
@DDD_IRAN

انجمن DDD ایران

معرفی Data Mesh: پارادایمی نوین برای مدیریت داده‌ها

شبکه داده (Data Mesh) یک پارادایم نوظهور در مدیریت داده‌ها است که توسط ژامک دهقانی در سال 2019 معرفی شد. این رویکرد به‌منظور رفع چالش‌های مقیاس‌پذیری، پیچیدگی و تمرکززدایی در سازمان‌های داده‌محور طراحی شده است. برخلاف معماری‌های سنتی داده مانند Data Warehouse یا Data Lake که معمولاً متمرکز هستند، Data Mesh بر توزیع مسئولیت‌ها و مالکیت داده‌ها در میان تیم‌های مختلف تأکید دارد. این مدل به‌ویژه برای سازمان‌هایی مناسب است که با حجم عظیمی از داده‌ها و نیاز به چابکی در تحلیل و بهره‌برداری از آن‌ها مواجه هستند.

اصول کلیدی Data Mesh
شبکه داده بر چهار اصل اساسی استوار است:

مالکیت داده‌ها بر اساس دامنه (Domain-Oriented Ownership): به‌جای مدیریت متمرکز داده‌ها توسط یک تیم مرکزی، مسئولیت داده‌ها به تیم‌های مرتبط با دامنه‌های کسب‌وکاری واگذار می‌شود. هر تیم دامنه‌ای، داده‌های خود را به‌عنوان یک محصول مدیریت می‌کند و مسئولیت کیفیت، دسترسی و مستندسازی آن را بر عهده دارد.

داده به‌عنوان محصول (Data as a Product): داده‌ها باید مانند یک محصول تجاری با کیفیت بالا، قابل‌اعتماد و کاربرپسند ارائه شوند. این اصل بر ارائه داده‌ها با مستندات کامل، رابط‌های استاندارد و قابلیت کشف‌پذیری تأکید دارد.

زیرساخت خودخدمت (Self-Serve Data Platform): برای پشتیبانی از تیم‌های دامنه‌ای، یک پلتفرم داده‌ای خودخدمت ارائه می‌شود که ابزارها و قابلیت‌هایی مانند پردازش داده، ذخیره‌سازی و تحلیل را در اختیار تیم‌ها قرار می‌دهد. این پلتفرم امکان استقلال تیم‌ها را فراهم می‌کند.

حاکمیت فدرال (Federated Governance): به‌جای حاکمیت متمرکز، Data Mesh از یک مدل حاکمیتی فدرال استفاده می‌کند که در آن استانداردهای مشترک (مانند فرمت داده، امنیت و انطباق) توسط تیم‌های دامنه‌ای و با همکاری یک تیم حاکمیتی مرکزی تعریف می‌شود.


مزایای Data Mesh

▫️مقیاس‌پذیری: با توزیع مسئولیت‌ها، Data Mesh به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با افزایش حجم داده‌ها و پیچیدگی‌های سازمانی کنار بیایند.
▫️چابکی: تیم‌های دامنه‌ای می‌توانند به‌سرعت داده‌ها را تولید، اصلاح و به اشتراک بگذارند، بدون وابستگی به تیم‌های مرکزی.
▫️کیفیت بالاتر داده‌ها: مالکیت داده‌ها توسط تیم‌های دامنه‌ای منجر به بهبود کیفیت و دقت داده‌ها می‌شود، زیرا این تیم‌ها به نیازهای کسب‌وکاری خود آگاه‌تر هستند.
▫️کاهش گلوگاه‌ها: حذف وابستگی به تیم‌های مرکزی داده، گلوگاه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهد و سرعت تحویل را افزایش می‌دهد.

چالش‌ها
پیاده‌سازی Data Mesh بدون چالش نیست. نیاز به تغییر فرهنگ سازمانی، هماهنگی بین تیم‌ها، و سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های خودخدمت از جمله موانع اصلی هستند. همچنین، ایجاد تعادل بین استقلال تیم‌ها و رعایت استانداردهای حاکمیتی نیازمند برنامه‌ریزی دقیق است.

نتیجه‌گیری
شبکه داده یک تحول اساسی در مدیریت داده‌ها ارائه می‌دهد که با نیازهای سازمان‌های مدرن هم‌خوانی دارد. با تمرکز بر توزیع مالکیت، محصول‌محوری داده‌ها و زیرساخت‌های خودخدمت، این پارادایم به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌های خود را به‌صورت مؤثرتر و چابک‌تر مدیریت کنند. اگرچه پیاده‌سازی آن نیازمند تلاش و هماهنگی است، اما مزایای بلندمدت آن در مقیاس‌پذیری و نوآوری داده‌محور، Data Mesh را به گزینه‌ای جذاب برای سازمان‌های داده‌محور تبدیل کرده است.

اطلاعات بیشتر:
https://youtu.be/CDWp_xyCdzw?si=ec_WmBXWTNeqSFcq
- انجمن DDD ایران
@DDD_IRAN

YouTube

Data Mesh: Data-Driven Value at Scale • Zhamak Dehghani & Samia Rahman • GOTO 2022

This interview was recorded for the GOTO Book Club. #GOTOcon #GOTObookclub
http://gotopia.tech/bookclub

Read the full transcription of the interview here:
https://gotopia.tech/bookclub/episodes/data-mesh-delivering-data-driven-value-at-scale

Zhamak Dehghani…

hottg.com/DDD_iran/349

905 viewsedited  Apr 24 at 09:08