В мире платформ данных существуют различные архитектурные подходы к управлению и организации данных. Одно из ключевых различий заключается в централизованной и децентрализованной архитектуре данных. В этой статье мы рассмотрим различия между этими двумя подходами и обсудим их плюсы и минусы.

Централизованная архитектура данных

Централизованная архитектура данных основана на концепции хранилища данных или озера данных. В этом подходе данные из различных областей или предметов, таких как заработная плата, операции и финансы, копируются в одно место, обычно в озеро данных под одним учетной записью хранения. Данные из разных областей затем объединяются для создания централизованных моделей данных и унифицированных представлений. Владение данными обычно централизовано внутри IT-отдела.

Хотя централизованная архитектура данных предлагает преимущества, такие как централизованное управление данными и унифицированные представления, она может не подходить для всех организаций. Меньшие компании с более простыми моделями данных и низким объемом данных могут считать централизованное решение достаточным для своих потребностей.

Децентрализованная архитектура данных

В отличие от этого, децентрализованная архитектура данных хранит данные в каждой области или предмете. У каждой области есть свое собственное озеро данных под одной учетной записью хранения и собственные модели данных. Владение данными распределено, каждая область имеет своего владельца.

Децентрализованная архитектура данных обычно используется крупными компаниями с сложными моделями данных, большим объемом данных и несколькими областями данных. Она позволяет обеспечить большую гибкость и автономию в каждой области, а также сокращение дублирования данных и улучшение скорости выхода на рынок.

Виртуализация/Федерация данных

Один из способов обеспечения децентрализации – это виртуализация или федерация данных. Этот подход позволяет выполнять запросы и объединять данные из отдельных удаленных хранилищ данных. Существуют проприетарные программные продукты для виртуализации данных, которые могут запрашивать различные типы хранилищ данных.

Хотя виртуализация данных предлагает преимущества, такие как сокращение дублирования данных и улучшение скорости выхода на рынок, есть некоторые компромиссы, которые следует учитывать. Среди них медленная производительность, проблемы владения данными и необходимость управления очисткой данных и управлением мастер-данными.

Альтернативы полноценным проприетарным программным продуктам для виртуализации данных

Существуют альтернативы использованию полноценных проприетарных программных продуктов для виртуализации данных. Например, пул без сервера SQL в Azure Synapse Analytics может запрашивать удаленные хранилища данных, такие как Azure Data Lake, Cosmos DB или Dataverse. Еще один вариант для запроса удаленных хранилищ данных и поддержки нескольких источников данных – это DirectQuery в Power BI.

Стоит отметить, что продукт виртуализации данных часто используется, когда данные из нескольких источников копируются в различные хранилища данных внутри современного хранилища данных или структуры данных. Однако, если вы решите оставить данные на месте, а не копировать их в централизованное место, ваша структура данных и сетка данных будут похожи, с основной разницей в наличии стандартов и фреймворков в сетке данных.

Заключение

Выбор между централизованной и децентрализованной архитектурой данных зависит от конкретных потребностей и сложностей вашей организации. В то время как децентрализованный подход предлагает преимущества, такие как гибкость и автономия, он может быть необязательным для меньших компаний. Виртуализация данных может быть полезным инструментом для обеспечения децентрализации, но она также имеет свои собственные проблемы.

В конечном счете, выбор архитектуры данных должен соответствовать целям и требованиям вашей организации. Важно тщательно оценить компромиссы и рассмотреть доступные технологические варианты, чтобы определить наилучший подход для ваших потребностей в управлении данными.

Мы надеемся, что вы найдете эту статью информативной. Пожалуйста, поделитесь своими мыслями и комментариями ниже. Следите за новыми статьями о концепциях и идеях SQL Server!