數(shù)據(jù)架構(gòu)總是在更新迭代的路上，以使其快速適應(yīng)變化的數(shù)據(jù)環(huán)境，更為敏捷和規(guī)模化地給業(yè)務(wù)部門交付數(shù)據(jù)。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)架構(gòu)中，存在數(shù)據(jù)復(fù)雜度高、缺乏敏捷性、不便于協(xié)作、數(shù)據(jù)和一致性可解釋性低下等問題。這些挑戰(zhàn)阻礙了企業(yè)邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)的道路，也難以實現(xiàn)快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求。

在尋求最佳數(shù)據(jù)架構(gòu)的過程中，Data Fabric 和 Data Mesh 常常被關(guān)注到，這兩者乍一看很相似，但是這兩種方法存在著根本差異。

Data Fabric 是一種設(shè)計概念和架構(gòu)方法，旨在解決數(shù)據(jù)管理的復(fù)雜性，最大限度地減少對數(shù)據(jù)使用者的干擾，確保任何位置、任何平臺上的任何數(shù)據(jù)都可以被有效觸達使用。Data Fabric 本質(zhì)上是一種元數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，兼有 AL/ML 驅(qū)動的增強，和包含云原生、微服務(wù)、API 驅(qū)動等在內(nèi)的強大的基礎(chǔ)設(shè)施，用于鏈接不同的數(shù)據(jù)工具集。在日益異構(gòu)化的環(huán)境中，Data Fabric 的出現(xiàn)顯得至關(guān)重要。因為此時此刻，數(shù)據(jù)多樣性的問題在變得更加嚴(yán)重。

Data Mesh 在解決的問題和 Data Fabric 十分相似，也就是在異構(gòu)數(shù)據(jù)環(huán)境中管理數(shù)據(jù)的難題。但二者的不同之處在于，Data Mesh 允許分布式團隊在遵守共同的治理規(guī)定的前提下按照自己的方式管理數(shù)據(jù)，而 Data Fabric 是在分布式數(shù)據(jù)之上構(gòu)建單個的虛擬管理層。Data Mesh 希望能糾正數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫之間的不一致性。

再往上一層總結(jié)，Data Mesh 則側(cè)重于組織變革，它關(guān)注人員和流程，而不是架構(gòu)，而 Data Fabric 以技術(shù)為中心，它是一種架構(gòu)方法，它以一種智能的方式處理數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，并且可以很好地協(xié)同工作。二者并不沖突，甚至可以有效協(xié)作，你可以將它們當(dāng)作框架而不是架構(gòu)。

前面提到數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫，其實在目前，如何為數(shù)據(jù)分析需求提供最佳數(shù)據(jù)存儲一直是一個火熱的話題，相關(guān)產(chǎn)品競爭激烈。數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖一直是使用最廣泛的大數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)，近幾年橫空出世的湖倉一體，號稱結(jié)合了數(shù)據(jù)湖的靈活性和數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)管理便捷性，但截至目前，行業(yè)內(nèi)的最佳實踐偏少，營銷眾多。

數(shù)據(jù)湖 vs 數(shù)據(jù)倉庫 ?vs 湖倉一體的討論在很長一段時間內(nèi)都會持續(xù)下去，選擇哪一種架構(gòu)，取決于你正在處理的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)源以及數(shù)據(jù)使用方式。

我們希望找到最佳實踐，供您參考。因此將于 7 月 31 日 -8 月 1 日舉辦的 QCon 全球軟件開發(fā)大會（廣州站）特別策劃了「現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)選型」專題，將湖倉一體、Flink 最新更新、Data Fabric、Data Mesh 的相關(guān)實踐集結(jié)于此，希望對你的選型有幫助。