谈一下数据网格（Data Mesh）

Source: Stephen Catanzano, What's all this talk about data mesh?, 02 Mar 2023

让我们将数据网格解读为一种数据管理方法和最大化数据价值的方法。数据网格是在大型组织中组织数据体系结构的新方法。它基于组织应将数据视为产品的想法，每个产品都有自己的专门团队负责其开发，维护和交付。

数据和分析领域的思想领袖Zhamak Dehghani介绍了数据网格的概念。根据Dehghani的文章，数据网格是对传统集中式数据架构中出现的挑战的解决方案，其中，集中数据团队管理所有与数据相关的活动。

在数据网格架构中，数据是分散的，分布在整个组织中，每个产品团队负责自己的数据。这意味着产品团队负责数据质量、安全性、合规性以及数据与其他团队的集成和共享。

数据网格方法还强调使用领域驱动的设计原则，这意味着围绕特定的业务领域或专业领域而不是技术考虑因素来组织数据。这种方法有助于确保数据与业务相关且有意义，并且可以支持广泛的场景和应用程序。

总体而言，数据网格旨在通过创建更灵活、可扩展和协作的数据架构，使数据对组织更易于访问、更有用和更有价值。

数据网格方法为导入它的组织带来如下价值：

• 可扩展性。数据网格使组织能够通过在多个团队之间分配数据责任来更轻松地扩展其数据体系结构。这有助于避免在中心团队管理所有与数据相关的活动时可能发生的瓶颈和延迟。

• 灵活性。借助数据网格，每个产品团队都可以为其特定场景选择最佳工具和技术。这有助于确保数据与业务更相关、更有意义，并且可以支持更广泛的场景和应用程序。

• 协作。数据网格促进团队之间的协作，因为每个团队负责自己的数据，并且必须协同工作才能与其他团队集成和共享数据。这有助于打破组织内的孤岛，培养更具协作性和跨职能的文化。

• 响应。数据网格使团队能够更好地响应不断变化的业务需求和要求。每个团队都可以调整其数据架构以满足特定需求，并快速迭代和试验，以找到新的、更好的方法来使用数据来支持业务。

• 数据质量。借助数据网格，每个团队都对自己的数据质量负责，这有助于确保数据在整个组织中更加准确、可靠和一致。

• 数据网格方法可以帮助组织创建更具可扩展性、灵活性和协作性的数据架构，该架构可以支持广泛的场景和应用程序，并且可以更好地响应不断变化的业务需求和要求。

  
  

虽然数据网格提供了许多好处，但组织在实施此方法时也可能面临一些挑战：

• 复杂性。数据网格可能是一个复杂的体系结构，尤其是在具有许多团队和数据源的大型组织中。它需要大量的规划、协调和沟通，以确保数据在整个组织中有效分发和集成。

• 所有权和治理。使用数据网格，每个团队都对自己的数据负责，这使得确保数据得到适当治理和保护变得具有挑战性。必须建立明确的所有权和治理结构，以有效管理数据并满足合规性要求。

• 技能和专业知识。实施数据网格需要数据工程、数据治理和领域驱动设计方面的高技术专长和专业技能。组织可能需要投资于培训和发展，以培养必要的技能和能力。

• 文化转变。数据网格需要将文化转变为更具协作性和跨职能的数据管理方法。在导入更传统、孤立的数据管理方法的组织中，这可能具有挑战性。

• 工具和基础设施。实施数据网格需要正确的工具和基础架构来支持分布式数据管理和集成。组织可能需要投资新技术解决方案和基础结构来支持此方法。
  

实施数据网格可能是一项重大任务，需要仔细规划、沟通和协作。组织需要考虑这种方法的挑战和权衡，并确保他们拥有必要的技能、资源和基础设施来支持它。但是，数据网格的优势对于任何数据驱动型公司或初创公司都是强大的，并且实施可以成为组织数字化转型的一部分。

有一长串技术供应商提供产品和服务，可帮助任何组织实施和维护数据网格策略。

下面的文字来自于 ChatGPT：

Data Mesh是一种新兴的数据架构模式，旨在解决数据治理和数据集成的挑战，使企业更加灵活和敏捷地利用数据。它强调将数据团队分散到整个组织，让每个团队都负责自己的数据域，将数据作为产品交付给其他团队，同时使用现代技术和工具来实现数据自主性、可发现性、可治理性和可重用性。

Data Mesh的核心思想是将数据资产分解为小而自治的单元，每个单元被称为数据域（Data Domain），每个数据域都有自己的所有权、责任和控制权。每个数据域都有其自己的数据团队，包括数据工程师、数据科学家和数据产品经理。这些团队通过标准化的接口和合同向其他团队提供数据产品。这种自治的设计意味着每个数据域都可以根据自己的需要进行演化，而不会影响其他数据域的功能。

Data Mesh提供了多种价值。首先，它允许企业更好地管理其数据资产，避免数据孤岛、重复劳动和数据冗余。其次，它提高了企业对数据的可信度和可靠性，通过数据域的所有权和责任来推动数据质量的提升。第三，它提高了数据产品的可发现性和可重用性，使企业能够更快地开发新的数据应用程序，从而更加灵活和敏捷地响应业务需求。

然而，Data Mesh的实施也面临一些挑战。首先，Data Mesh需要组织进行大规模的文化转变，这需要领导者积极支持，并建立文化和价值观，以便团队能够更好地合作和互相信任。其次，它需要企业重新审视其技术架构，重新评估现有技术是否足以支持自治的数据域，以及如何实现标准化的接口和合同。最后，实施Data Mesh还需要一定的技术和组织投资，包括数据平台、工具和培训。

Data Mesh的演进可以分为四个阶段，这些阶段从数据管理的集中模式，到自治的分散模式。下面我们逐一解释：

• 集中模式：这是数据管理的传统模式，数据团队集中管理企业所有的数据。数据团队负责收集、存储和处理所有数据，并向其他团队提供数据。这种集中模式存在很多问题，例如数据孤岛、重复工作和数据质量问题。

• 分散模式：为了解决集中模式的问题，企业开始将数据团队分散到不同的部门，每个部门都有自己的数据团队，负责自己的数据管理和使用。这种分散模式可以解决数据孤岛和重复工作的问题，但也会出现新的问题，例如数据一致性和数据质量问题。

• 数据服务模式：数据服务模式是将数据团队变成一个服务提供者，为其他团队提供数据服务。数据服务模式通过标准化接口和合同，使数据团队更加自治，并减少了对其他团队的依赖。这种模式可以提高数据的可重用性和可发现性，同时也有助于解决数据一致性和数据质量问题。

• 数据自治模式：数据自治模式是Data Mesh的最终目标。在这种模式下，数据团队变成了自治的数据域，每个数据域都有自己的所有权、责任和控制权。数据域之间通过标准化接口和合同来交换数据，使每个数据域都可以根据自己的需求进行演化，而不会影响其他数据域的功能。这种自治的设计可以提高数据的灵活性、可靠性和可信度，使企业更加适应快速变化的市场需求。
  
  

总之，Data Mesh的演进是一个从集中到分散再到自治的过程，这种过程涉及到数据团队、数据架构和文化的变化。企业需要逐步实现数据自治的目标，同时也需要适应不同阶段的挑战和问题。

Data Mesh的概念最早是由Zhamak Dehghani在ThoughtWorks公司提出的。在2018年的一次技术峰会上，她首次提出了Data Mesh的概念，并通过一系列博客文章和演讲来介绍这个新的数据管理范式。

随着Data Mesh的逐渐流行，越来越多的厂商和组织开始提供支持Data Mesh的技术方案。以下是一些提供Data Mesh相关技术方案的供应商和组织：

• ThoughtWorks：作为Data Mesh的提出者和推广者，ThoughtWorks提供了一套完整的Data Mesh解决方案，包括Data Mesh原则、架构、组织和工具。他们还提供了一些开源工具，例如Data Mesh Gateway和Data Mesh Canvas，来帮助企业实现Data Mesh。

• Confluent：Confluent是一家提供Apache Kafka的企业级服务和支持的供应商。他们提供了一套与Data Mesh相兼容的解决方案，通过Kafka作为数据服务的中间件来实现数据自治和标准化接口。

• LakeFS：LakeFS是一个开源的分布式数据湖管理系统，可以提供数据自治的支持。它可以管理数据的版本、权限和元数据，并提供了与Data Mesh相兼容的标准化接口。

• Upsolver：Upsolver是一个无代码数据处理平台，可以帮助企业构建和管理数据湖。他们提供了一些自动化工具和可视化界面，来简化Data Mesh的实现。
  
  

总之，目前有很多企业和组织提供了与Data Mesh相兼容的技术方案，但是由于Data Mesh的概念还比较新，技术方案的完善程度和成熟度也有所不同。因此，在选择技术方案时，企业需要根据自己的需求和实际情况进行评估和比较。