КонтактыКонтакты
На предыдущую страницу
#Виртуализация

Data Fabric

Data Fabric (фабрика данных) представляет собой цельную концептуальную архитектуру управления информацией с полным и гибким доступом для работы с ней.

Главная особенность современных Data Fabric заключается в интенсивном использовании подходов и инструментария Big Data и AI (искусственного интеллекта), а также Machine Learning (машинного обучения) для организации оптимальных алгоритмов управления данными.

Под Data Fabric обычно понимают замкнутую (автономную) экосистему, которая используется для максимально эффективного доступа к корпоративным данным, а не определенную площадку от конкретного производителя программного обеспечения (ПО).

Оборудование NetApp

Data Fabric в современных компаниях: особенности и преимущества

Data Fabric возникла на фоне активного применения данных крупными предприятиями в условиях стандартных ограничений, касающихся управленческих процессов.

Современные Data Fabric позволяют эффективно справляться с основными задачами в плане хранения и обработки разрозненной информации. При помощи Data Fabric такую информацию стало легче искать, обрабатывать, структурировать и интегрировать с другими системами IT-инфраструктуры.

Крайне остро в любых корпоративных средах стоят вопросы, связанные с безопасностью данных. В этом плане Data Fabric также выгодно выделяется на фоне альтернативных вариантов, так как позволяет:

  • обеспечить надежную защиту информации;
  • реализовать управление информацией стандартными открытыми интерфейсами API;
  • максимально гибко и тонко настраивать доступ к информации для отдельных категорий пользователей сети.

Архитектура Data Fabric нацелена на максимальную прозрачность в процессах анализа, обновления, интеграции, маршрутизации, а также трансформации данных в соответствии с конкретными требованиями бизнеса.

Data Fabric — цифровизация DataOps-процессов

Под фабрикой данных подразумевается следующий обязательный набор характеристик и процессов:

  • на каждом шаге обработки информации используется машинное обучение (от анализа получаемых данных до оптимизации алгоритмов их обработки);
  • все потребители и источники данных получают сквозную интеграцию (в том числе и базы/хранилища данных Data Lake) при помощи соответствующих интерфейсов API;
  • вместо монолитных программных платформ используются микро-сервисные архитектуры;
  • в корпоративной IT-среде используется наибольшее число возможных облачных решений;
  • информационные потоки оркестрируются;
  • качество информации повышается после унификации и виртуализации;
  • независимо от типа данных к ним обеспечивается быстрый доступ (из баз данных, хранилищ данных, корпоративных озер данных и т. д.);
  • обеспечение безопасного доступа внутри компании (для разных групп пользователей) для обработки информации параллельно с гибкой настройкой прав доступа к информации для каждой группы клиентов на корпоративном уровне.

Архитектура Data Fabric идеально укладывается под концепцию DataOps, при помощи которого можно организовать быстрое реагирование на любые изменения в данных, получить максимально высокий уровень прогнозирования, оптимизировать процессы хранения, обработки и обслуживания ресурсов, работающих с информацией.

Оцените данную статью
Консультация по услугам