数据网格能替代数据仓库吗?

news2024/12/23 8:54:03

一、数据网格是什么?

数据网格:是一种新兴的数据管理架构和理念,主要用于解决大规模、复杂数据环境下的数据管理和利用问题。

核心概念:

1、数据即产品:将数据看作一种产品,每个数据域都要对其生产的数据负责,保证数据的质量、可用性和可访问性。这意味着数据的生产者需要像对待产品一样,关注数据的全生命周期管理,包括数据的收集、清洗、转换、存储、维护等环节,以确保数据能够满足消费者的需求。

2、去中心化管理:打破传统的数据集中管理模式,建立分布式的数据域。每个数据域负责特定业务领域的数据,具有独立的数据所有权和治理权,可以独立地管理和使用自己的数据,提高数据的响应速度和灵活性。这种去中心化的管理方式使得各业务部门或团队能够更加自主地掌控和使用数据,减少对集中式数据管理团队的依赖。

3、联邦治理:采用联邦式的数据治理模式,虽然数据域具有独立的数据所有权和治理权,但需要遵循统一的治理标准和规范,以保证数据在整个企业范围内的可信任和可共享。联邦治理确保了数据的安全性、合规性和一致性,同时也允许各数据域在一定的规则下进行自主管理和创新。

主要组成部分

1、数据域:数据网格的基本组成单位,代表特定的业务领域或数据主题。每个数据域拥有自己的数据存储、处理和治理能力,同时通过标准化的接口与其他数据域进行交互。数据域之间相互独立又相互协作,共同构成了整个数据网格生态系统。

2、数据产品:由数据域生产的数据资产,具有明确的业务价值和用户群体。数据产品可以是数据集、数据报告、数据分析模型等形式,通过自助式数据服务平台提供给数据消费者。数据产品的创建和管理是数据网格的核心任务之一,它要求数据生产者将数据转化为易于使用和理解的形式,以便数据消费者能够快速获取和利用。

3、数据平台:提供数据存储、处理、分析和共享的基础设施和技术平台。数据平台支持多种数据存储和处理技术,如分布式文件系统、数据库、数据仓库、流处理引擎等,同时提供数据治理、安全管理和数据服务等功能。数据平台是数据网格的技术支撑,为数据的存储、处理和分析提供了强大的计算和存储能力。

数据网格的优势

1、提高数据的可用性和灵活性:数据网格将数据分散到各个数据域中,使得数据可以更接近业务用户,减少了数据访问的延迟,提高了数据的可用性。同时,去中心化的管理方式使得各业务部门能够根据自己的需求灵活地使用和管理数据,提高了数据的灵活性

2、增强数据的可扩展性:数据网格采用分布式的架构,可以轻松地扩展到大规模的数据处理场景。通过增加数据域或扩展数据平台的计算和存储能力,可以满足不断增长的数据处理需求。

3、促进数据的共享和协作:数据网格通过标准化的接口和协议实现了跨域的数据共享和协作,打破了数据孤岛,促进了企业内部各业务部门之间的数据交流和合作。这有助于企业更好地利用数据资源,推动业务创新和发展。

4、降低数据管理成本:去中心化的管理方式减少了对集中式数据管理团队的依赖,降低了数据管理的人力成本。同时,数据网格的自动化管理和运维功能也可以减少数据管理的工作量,提高数据管理的效率,从而降低数据管理的成本。

二、数据网格能替代数据仓库吗?

数据网格会替代数据仓库吗?答案是不会。数据网格和数据仓库在数据管理领域各有优势和不足,它们在用途、数据模型上有不同的表现,如:

1、用途和使用场景

数据网格是一种分布式数据管理系统,它能够处理大规模的数据并提供高性能的数据访问能力。它通过将数据分散存储在多个节点上,实现了数据的并行处理和快速响应。数据网格适用于需要实时分析决策的场景,可以满足高并发低延迟的需求。

数据仓库则是一种集中式的数据存储和管理系统,它主要用于数据的长期存储批处理分析。数据仓库适用于需求较为稳定的场景,可以提供强大的数据整合查询能力

2、 数据模型和架构

数据网格和数据仓库在数据模型架构上存在差异。

数据网格通常采用键值对存储模式,数据之间的关系比较简单。这使得数据网格在处理大规模结构化非结构化数据时更加灵活和高效。

数据仓库则采用了星型雪花型的数据模型,能够更好地支持多维度的数据分析和查询。数据仓库通过预先进行数据清洗转换,提供了更加规范一致数据视图

3、 应用场景和使用方式

数据网格和数据仓库的应用场景使用方式也有所区别。

数据网格更适用于实时数据处理分析场景,如互联网广告投放和智能推荐系统。数据网格能够快速响应用户的查询请求,并根据实时数据进行实时决策。

数据仓库更适用于企业级的数据分析决策支持。数据仓库提供了更加全面和深入的数据分析能力,支持复杂的数据挖掘报表功能

综上所述,数据网格和数据仓库在分布式架构数据模型应用场景上存在明显的差异。企业在选择数据管理和分析工具时,需要根据自身的需求和实际情况进行综合考虑。无论是数据网格还是数据仓库,都可以帮助企业更好地管理和分析数据,提升决策效率和竞争力。

了解更多数据仓库与数据集成关干货内容请关注>>>FineDataLink官网

免费试用、获取更多信息,点击了解更多>>>体验FDL功能

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2240721.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

力扣经典面试26题删除有序数组中的重复项1

给你一个非严格递增排列的数组nums,请你原地删除重复出现的元素, 使每个元素 只出现一次,返回删除后数组的新长度。元素的相对顺序 应该保持 一致。然后返回 nums 中唯一元素的个数。 考虑 nums 的唯一元素的数量为 k, 你需要做以…

LLM: AI Mathematical Olympiad (上)

文章目录 一、项目简介二、first place 攻略三、必备知识1、COT思维链技术2、ToRA 四、first place 训练功略五、数据集构建1、COT数据集2、TIR数据集 六、数据集详细技术报告总结 本文较长分成两个部分分析 | ू•ૅω•́)ᵎᵎᵎ 第一部分:预备知识介绍和数据准备…

GA/T1400视图库平台EasyCVR视频融合平台HLS视频协议是什么?

在数字化时代,视频监控系统已成为保障安全、提升效率的关键技术。EasyCVR视频融合云平台,作为TSINGSEE青犀视频在“云边端”架构体系中的重要一环,专为大中型项目设计,提供了一个跨区域、网络化的视频监控综合管理系统平台。它不仅…

给阿里云OSS绑定域名并启用SSL

为什么要这么做? 问题描述: 当用户通过 OSS 域名访问文件时,OSS 会在响应头中增加 Content-Disposition: attachment 和 x-oss-force-download: true,导致文件被强制下载而不是预览。这个问题特别影响在 2022/10/09 之后新开通 OS…

`node-gyp` 无法找到版本为 `10.0.19041.0` 的 Windows SDK

从你提供的错误信息来看,问题出在 node-gyp 无法找到版本为 10.0.19041.0 的 Windows SDK。我们可以尝试以下几种方法来解决这个问题: 完整示例 方法 1:安装指定版本的 Windows SDK 下载并安装 Windows SDK: 访问 Windows SDK 下…

【Hive】【HiveQL】【大数据技术基础】 实验四 HBase shell命令实验

实验四:熟悉常用的HBase操作 实验概览 在本次实验中,我们将深入探索HBase在Hadoop生态系统中的角色,并熟练掌握常用的HBase Shell命令和Java API操作。通过这些实践,我们能够更好地理解HBase的工作原理以及如何在实际项目中应用。…

3D意识(3D Awareness)浅析

一、简介 3D意识(3D Awareness)主要是指视觉基础模型(visual foundation models)对于3D结构的意识或感知能力,即这些模型在处理2D图像时是否能够理解和表示出图像中物体或场景的3D结构,其具体体现在编码场景…

快递面单批量导入打印软件小程序下载 佳易王网店快递面单批量打印管理系统操作教程

一、概述 【软件文件资源在文章最后】 快递面单批量导入打印软件小程序下载 快递面单批量打印管理系统操作教程 直接使用快递空白单打印,可以扫描条码并可以查询快递信息,面单内容可以自定义。 可以批量导入批量打印,从而提高效率节省时间…

缓冲区溢出,数据被踩的案例学习

继续在ubuntu上学习GDB,今天要学习的是缓冲区溢出。 程序的地址: GitHub - gedulab/gebypass: bypass password by heap buffer overflow 编译的方法: gcc -g -O2 -o gebypass gebypass.c 照例设置一下科学shangwang代理: e…

数据库SQL——连接表达式(JOIN)图解

目录 一、基本概念 二、常见类型 内连接(INNER JOIN): 左连接(LEFT JOIN 或 LEFT OUTER JOIN): 右连接(RIGHT JOIN 或 RIGHT OUTER JOIN): 全连接(FULL…

sql注入之二次注入(sqlilabs-less24)

二阶注入(Second-Order Injection)是一种特殊的 SQL 注入攻击,通常发生在用户输入的数据首先被存储在数据库中,然后在后续的操作中被使用时,触发了注入漏洞。与传统的 SQL 注入(直接注入)不同&a…

查询DBA_FREE_SPACE缓慢问题

这个是一个常见的问题,理论上应该也算是一个bug,在oracle10g,到19c,我都曾经遇到过;今天在给两套新建的19C RAC添加监控脚本时,又发现了这个问题,在这里记录一下。 Symptoms 环境:…

实验6记录网络与故障排除

实验6记录网络与故障排除 实验目的及要求: 通过实验,掌握如何利用文档记录网络设备相关信息并完成网络拓扑结构的绘制。能够使用各种技术和工具来找出连通性问题,使用文档来指导故障排除工作,确定具体的网络问题,实施…

「QT」文件类 之 QTextStream 文本流类

✨博客主页何曾参静谧的博客📌文章专栏「QT」QT5程序设计📚全部专栏「Win」Windows程序设计「IDE」集成开发环境「UG/NX」BlockUI集合「C/C」C/C程序设计「DSA」数据结构与算法「UG/NX」NX二次开发「QT」QT5程序设计「File」数据文件格式「UG/NX」NX定制…

【go从零单排】JSON序列化和反序列化

🌈Don’t worry , just coding! 内耗与overthinking只会削弱你的精力,虚度你的光阴,每天迈出一小步,回头时发现已经走了很远。 📗概念 在 Go 语言中,处理 JSON 数据主要依赖于 encoding/json 包。这个包提…

网络学习第四篇

引言: 我们在第三篇的时候出现了错误,我们要就行排错,那么我们要知道一下怎么配置静态路由实现ping通,这样子我们才知道下一跳到底是什么,为什么这样子做。 实验目的 理解和掌握静态路由的基本概念和配置方法。 实…

蓝桥杯竞赛单片机组备赛【经验帖】

本人获奖情况说明 笔者本人曾参加过两次蓝桥杯电子赛,在第十二届蓝桥杯大赛单片机设计与开发组获得省级一等奖和国家级二等奖,在第十五届嵌入式设计开发组获得省级二等奖。如果跟着本帖的流程备赛,只要认真勤奋,拿个省二绝对没问…

yolo标签自动标注(使用python和yolo方法)

yolo代码自动标注 1.引言1.初阶“自动标注”,给每个图像都生成一个固定的标注文件,进而在labglimg中对矩形框进行微调,减少标注的工作量2.高阶自动标注,利用我们训练好的(但是没有特别精准的)yolo文件先对每…

Git在版本控制中的应用

💓 博客主页:瑕疵的CSDN主页 📝 Gitee主页:瑕疵的gitee主页 ⏩ 文章专栏:《热点资讯》 Git在版本控制中的应用 Git在版本控制中的应用 Git在版本控制中的应用 引言 Git 概述 定义与原理 发展历程 Git 的关键技术 分布…

vue2.7.14 + vant + vue cli脚手架转vite启动运行问题记录

文章目录 前言方案一(借用插件转换)启动命令,转换方案一转换遇到的问题 方案二(手动调整)方案两者对比小结 前言 vue cli 脚手架转成vite启动 简单说说这个项目的一些底层基本结构哈,以及写这篇博客的目的…