Was ist eine Data Fabric?
Eine Data Fabric ist eine einheitliche Architektur, die die durchgängige Integration und Verwaltung aller Daten innerhalb eines Systems erfasst, einschließlich Quellen, Storage, Pipelines, Analysen und Anwendungen.
Das metaphorische „Fabric“ in einer „Data Fabric“ bezieht sich auf die Idee, die Daten Ihres Unternehmens als eine einzige integrierte Netzwerkebene im Vergleich zu einer isolierten Sammlung von Punkt-zu-Punkt-Verbindungen zu betrachten. Wenn Sie Ihre Daten als Fabric angehen, können Sie die Performance besser optimieren, die Datenmobilität verbessern und den Datenbetrieb optimieren.
In der Praxis wird eine Data Fabric erstellt, indem ein datenzentrierter Ansatz für die IT-Architektur verfolgt und Datenintegrations- und Managementsoftware verwendet wird, um neue Architekturen zu definieren.
Warum ist Data Fabric jetzt wichtig?
Etwa ein Jahrzehnt nachdem Big Data zum nächsten großen Thema ernannt wurde, erkennen Unternehmen, dass das Erfassen und Speichern von Daten nur der Anfang der Vorteile von Daten ist. Um das Versprechen von Big Data – spielverändernde Erkenntnisse, bahnbrechende Erfahrungen, neue Geschäftsmodelle und künstliche Intelligenz überall – zu erfüllen, ist ein neuer Ansatz beim Datenmanagement erforderlich. Dieser Ansatz integriert Informationen aus allen Quellen und stellt Daten zur Verfügung, wann und wo sie benötigt werden, unabhängig vom Benutzer oder Endpunkt – und schützt gleichzeitig die Daten, unabhängig davon, wo sie sich befinden oder wann sie übertragen werden.
Gartner gab an, dass Data Fabrics eine der wichtigsten Technologietrends für 2022 darstellen und die Datenintegrationsinfrastruktur eines Unternehmens vereinfachen und eine skalierbare Architektur schaffen können, die die Integrationsherausforderungen reduziert. Eine Data-Fabric kann auch den Datenmanagementaufwand um bis zu 70 % reduzieren und somit die Amortisierungszeit verkürzen.
Warum sollte eine Data Fabric verwendet werden?
Eine Data-Fabric kann das verborgene Potenzial von Big Data in Ihrer Hybrid-Cloud-Umgebung freisetzen, indem sie Daten in Ihren lokalen, Public-Cloud-, Private-Cloud- und Edge-Umgebungen zugänglich macht.
Hier sind einige häufige Herausforderungen beim Datenmanagement, die eine Data Fabric bewältigen kann:
- Die Notwendigkeit, Daten auf effiziente Weise zu speichern und gleichzeitig für die Benutzer, Kunden und Automatisierungen zugänglich zu machen, die sie benötigen
- Geografisch verteilte Datenströme, Storage-Lösungen und Endbenutzer
- Inkompatible Daten: strukturiert und unstrukturiert, Daten für bestimmte Anwendungen, isolierte und veraltete Daten
- Bereitstellung einer neuen Generation datenintensiver Anwendungen, die auf künstliche Intelligenz und maschinellem Lernen, Echtzeitanalysen und kontextabhängigen Kundenerfahrungen angewiesen sind
- Optimieren von Datenflüssen zu und von IoT-Geräten und Edge-Computing-Implementierungen
- Datensicherheit und Compliance
Wie funktioniert eine Data Fabric?
Datenmanagementsoftware integriert Datenflüsse, Benutzer, Endpunkte, Storage und Netzwerkarchitektur in eine Datenmanagementebene, die Transparenz und eine Schnittstelle für Kontrolle und Management bietet. Die Software lernt den gesamten Datenbestand eines Unternehmens, weist auf Engpässe hin und gibt Empfehlungen zur Verbesserung von Performance und Zugriff.
Mit der Software können Dateningenieure eine übergeordnete Ansicht sehen oder tiefer graben, um die Performance für einzelne Anwendungsfälle zu verbessern. Die Software erstellt auch eine gemeinsame Datenlandschaft und eine Reihe von APIs, die in Anwendungen, Datenströme und Anwendungsfälle integriert werden können.
Was sind die Elemente einer Data Fabric?
Eine Data Fabric umfasst in der Regel die folgenden Schichten:
- Datenmanagement: Hilft bei der Überwachung des Systemzustands, der Datensicherheit und der Netzwerkoptimierung.
- Datenaufnahme: Etabliert Pfade und Prozesse für neu eingeführte Daten.
- Datenverarbeitung: Bereinigt, verfeinert und transformiert Daten und macht sie für bestimmte Zwecke nutzbar.
- Datenorchestrierung: Hilft dem System, effizienter zu arbeiten, indem sichergestellt wird, dass nur relevante Daten an die Benutzer geliefert werden.
- Datenerkennung: Hilft dabei, neue Verbindungen zwischen verschiedenen Datenquellen aufzudecken, Mehrwert zu erschließen und auf neue Erkenntnisse hinzuweisen.
- Datenzugriff: Ermöglicht einer Vielzahl von Benutzern – Anwendungen, Automatisierungen, Teams innerhalb des Unternehmens oder Geräte – einen unterbrechungsfreien Zugriff auf Daten, sodass sie problemlos verwendet werden können.
- Datensicherheit: Überwacht und sichert Ihre Daten in Ihrem gesamten Unternehmen und stellt gleichzeitig die Einhaltung der Sicherheitsvorschriften sicher.
Vorteile einer Data Fabric
Zusätzlich zur Lösung vieler Herausforderungen im Bereich der Datenentwicklung trägt eine Data Fabric dazu bei, die folgenden unternehmensweiten Vorteile zu bieten:
- Mehr Mehrwert aus Daten: Eine Data Fabric wurde entwickelt, um einem Unternehmen dabei zu helfen, seine Daten besser zu nutzen, beispielsweise um Kunden bessere Erfahrungen zu bieten, betriebliche Effizienz zu finden und neue Geschäftsmodelle zu ermöglichen.
- Bessere Nutzung von Ressourcen: Durch die Bereitstellung eines umfassenden Überblicks über Daten in einem Unternehmen und den Einsatz von AI zur Abgabe von Empfehlungen kann eine Data Fabric die IT-Entscheidungsfindung unterstützen, indem sie zeigt, wie Kosten und Ressourcenbelastungen für verschiedene Anwendungsfälle anfallen.
- Verbesserte Agilität und Resilienz: Eine Data Fabric kann einem Unternehmen dabei helfen, entsprechend sich ändernden Bedingungen oder neuen Realitäten zu skalieren oder zu schwenken, indem sie Änderungen im Voraus modelliert und eine konsistente Grundlage für den Aufbau von Datenarchitekturen bietet.
Ist eine Data Fabric einem Data Lake ähnlich?
Viele Unternehmen entscheiden sich für Data Lakes, um Probleme mit dem Datenzugriff zu lösen, aber ein Data Lake ist ein Top-down-Ansatz und definiert sich als ein Master-Repository mit Daten. Data Lakes können zusätzliche Arbeit in Bezug auf Streaming und Uploads schaffen und den Zugriff auf und die Verwaltung von Daten erschweren. Darüber hinaus können einige Daten weit genug vom Data Lake entfernt benötigt werden, um eine hohe Latenz einzuführen. In der Praxis kann eine Data Fabric Unternehmen dabei helfen, mehr aus einem Data Lake herauszuholen.
Ist eine Data Fabric der Datenvirtualisierung ähnlich?
Diese beiden Konzepte sind komplementärer als oppositionell. Datenvirtualisierung schafft eine Schnittstelle zum Verwalten, Verschieben und Arbeiten mit Daten. Eine Data Fabric hingegen ist eine umfassende Methode zur Optimierung aller Teile des Datenbetriebs: Performance, Kosten, Ressourceneffizienz, Sicherheit, Wachstum und Änderungsmanagement.
Anwendungsfälle für Data Fabric
Hier sind einige Beispiele dafür, wie Unternehmen eine Data Fabric nutzen könnten, um die Datenverfügbarkeit zu verbessern:
- Große Einzelhändler können komplexe Bestands- und Lieferkettendaten integrieren, um fundierte Entscheidungen über Produktion und Planung zu treffen.
- IT-Beratungsunternehmen können Daten aus Kundensupportanfragen konsolidieren und Verkaufsstrategien basierend auf Erkenntnissen über Lücken in verfügbaren Lösungen umrüsten.
- Landwirte können unterschiedliche Datenströme wie Wettervorhersagen, Marktbedingungen und Bodenzustand in wichtige Entscheidungen integrieren.
Vereinfachen Sie Ihre Data Fabric mit Pure Storage
Das Einrichten einer Data Fabric, die Ihre gesamte Hybrid-Cloud-Umgebung vollständig abdeckt, ist kein Kinderspiel. Sie müssen Daten über verschiedene Quellen hinweg in Ihre lokalen, Public Cloud-, Private Cloud- und Edge-Umgebungen integrieren und gleichzeitig die Daten-Governance und -Sicherheit beibehalten.
Haben Sie Lücken in Ihrer Data Fabric oder möchten Sie eine eigene einrichten? Pure Storage bietet die Lösungen, die Sie benötigen, um eine moderne Data Fabric zu erstellen und zu unterstützen:
- Pure1®: Eine AIgestützte Daten-Storage-Management- und Überwachungslösung, die selbstfahrenden Storage für Ihren gesamten Technologie-Stack bereitstellt.
- Purity-Betriebsumgebung: Eine einheitliche Plattform, die Ihre Daten auf Pure Storage ® FlashArray ™ intelligent verwaltet – in Rechenzentren, in der Peripherie oder in der Cloud – und es Ihnen ermöglicht, das Datenmanagement zu vereinfachen und Storage-Silos zu eliminieren.
- Pure Fusion ™: Eine Storage-as-Code ™-Plattform, die das Cloud-Betriebsmodell lokal bereitstellt. Bereitstellung, Verwaltung und Nutzung von Unternehmens-Storage mit Leichtigkeit.
- Portworx®: Eine vollständige Kubernetes-Datenservicelösung für die Unterstützung Ihrer nativen Cloud-Anwendungen.
- Cloud-Block-Store™ von Pure: Eine Multi-Cloud-Lösung, die nahtlose Datenmobilität, Resilienz und eine konsistente Benutzererfahrung in Ihren Cloud-Umgebungen bietet.
Durch die Vereinfachung der Art und Weise, wie Menschen Daten konsumieren und mit ihnen interagieren, ermöglicht Pure es Innovatoren, das verborgene Potenzial ihrer Unternehmensdaten auszuschöpfen.
