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データ・ファブリック

2025年11月27日 エディ Data Fabric はコメントを受け付けていません
データ・ファブリック

目次

スパゲッティを使わないハイブリッド・ストレージ

現在ほとんどの組織では、ローカルサーバー、クラウドバケット、SaaSデータベース、アーカイブスナップショットが混在している。.
エンジニアは、単発のスクリプト、カスタムのETLジョブ、多くのダッシュボードを使って、それらを配線する。.

結局、環境は誰も完全に理解できないスパゲッティ図になってしまう。.
A データファブリック オンプレミスであれ、複数のクラウドであれ、すべてのストレージ・リソースを統合するレイヤーとして機能することで、この問題に対処する。.

モダンアーキテクチャにおけるデータファブリックの定義

データファブリックはアーキテクチャのアプローチであり、単一の製品ではない。.
ハイブリッドクラウドやマルチクラウドにまたがるデータを接続し、保護し、管理する論理レイヤーを構築するのだ。.

すべてを1つの巨大な倉庫にコピーするのではなく、構築するのだ:

  • データ資産を発見する一貫した方法

  • 一連の共有サービス(セキュリティ、ガバナンス、トランスフォーメーション)

  • 多くの消費者から物理的な複雑さを隠すバーチャルな視点

この抽象化により、アプリケーションと分析ツールはファブリックを通じてクエリを実行し、ファブリックは基礎となるストレージにアクセスする場所と方法を編成する。.

データファブリックに織り込まれた主要機能

実装はさまざまだが、成功したファブリックは通常、いくつかの機能を提供する。.

ユニファイド・アクセスと仮想化

ファブリックは、SQLエンドポイント、API、カタログなどの一般的なインターフェイスを通じてデータを公開する。.
多くのシステムのテーブルやオブジェクトを、あたかも1つの論理空間に属しているかのように見せることができる。.
その結果、アナリストは各サイロの接続文字列や認証情報ではなく、データセットとポリシーに集中することになる。.

統合されたガバナンスとセキュリティ

セキュリティとガバナンスは、しばしばツール間に散在する。.
データファブリックは一元化する:

  • アクセス制御とポリシー

  • マスキングとトークン化のルール

  • リネージと使用状況のトラッキング

その結果、監査人は機密性の高いフィールドがどのように移動したかを追跡することができ、管理者はすべてのパイプラインを書き換えることなく、一貫したルールを適用することができる。.

インテリジェントな移動とキャッシング

ファブリックは、データを移動するタイミング、そのままにしておくタイミング、結果をキャッシュするタイミングを決定する。.
すでにデータがある場所にクエリーを送ることもある。.
ユーザーの近くや重い処理エンジンの近くで結果を出すこともある。.

この柔軟性により、パフォーマンスとローカリティの要件を満たしつつ、不必要なコピーを減らすことができる。.

データファブリックとは

データメッシュとETLに関連するデータファブリック

流行語は重なり合うので、直接比較するのに役立つ。.

建築と所有権

  • データファブリック は、統一された技術レイヤーと共有サービスに焦点を当てている。.

  • データ・メッシュ は、ドメイン・オーナーシップ、プロダクト・シンキング、フェデレーション・ガバナンスを重視している。.

実際、接続性、カタログ、セキュリティを提供するファブリックの上で、ドメイン・データ製品のメッシュを実行することができる。.

ムーブメントとトランスフォーメーション

ETLはファブリック内でも重要だ。.
パイプラインは、永続的な派生データセットやパフォーマンスに最適化されたストアが必要な場合に、抽出、変換、ロードを行います。.
しかし、生地はこう付け加えた:

  • 新しいフローを構築する前に、既存のデータを発見する。

  • コピーがオプションになるオンデマンドの仮想化アクセス

  • ETLジョブが尊重すべきグローバルポリシー

したがって、ETLはデータを移動させる唯一の方法ではなく、より広範なファブリックの中の1つのツールとなる。.

クイック比較表

アスペクトデータ・ファブリックデータ・メッシュクラシックETL
主な焦点統一されたデータレイヤーとサービスドメイン所有権とデータ製品ムーブメント&トランスフォーメーション
スコープハイブリッド/マルチクラウド接続組織構造と責任特定のパイプライン
データロケーション定置と移動のミックスドメインの決定によるほとんどがターゲットに移動
ガバナンスセントラル・プラットフォーム機能ドメイン間の統合多くの場合、パイプラインごとに

データファブリックが最も役立つとき

データファブリックは、実際の多様性とスケールを持つ環境に適合する。.
それが付加価値を生む:

  • データは複数のクラウドとオンプレミスに分散

  • チームは、重複するデータセットを必要とする多くのツールを実行している。

  • セキュリティとコンプライアンスのルールは一貫して適用されなければならない

  • プラットフォーム間で大容量をコピーするのは高くつく

逆に、プライマリ・データベースが1つで、レポートがいくつかあるような小規模な組織では、複雑さの恩恵はあまりないかもしれない。.

バックアップ、リカバリ、データ回復力への影響

データ保護の観点から見ると、ファブリックはレジリエンスに対する考え方を変える。.
もはや1つのセントラルストアだけを保護するのではなく、多数のストア、スナップショット、レプリカが相互に接続されたレイヤーを保護するのです。.

ファブリックを意識した保護アプローチ:

  • 重要なデータセットがプラットフォーム間でどこにあるかを追跡

  • バックアップと保持ポリシーを一元管理

  • カタログとメタデータを使用して、正しい場所に正しいバージョンを復元します。

ファブリックの一部が故障したり、ストアが破損したりすると、次のようなツールが使用される。 Amagicsoftデータ復旧 それでも音量レベルでは役に立つ。.
しかし、ファブリックのメタデータとリネージは、どのコピーが重要で、どこに復元すべきかを突き止める作業をスピードアップする。.

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データファブリックの運用と進化

ファブリックのデザインは一回限りのプロジェクトではない。.
システム、規制、アナリティクスのニーズとともに進化する。.

実践的なステップは以下の通り:

  • 企業全体ではなく、価値の高いドメインから始める。.

  • メタデータの規約と所有権を早期に標準化する。.

  • データアクセスパターンのロギングとモニタリングの統合。.

  • どのデータセットが物理コピーと仮想アクセスのどちらを正当化できるかを定期的に見直す。.

  • ファブリックに接続するすべてのバックアップ、アーカイブ、リカバリのデータセットについて、明確なカタログエントリを保持します。.

時間をかけて、この規律は、ハイブリッド・ストレージを、孤立した島の集まりではなく、ナビゲート可能な、統治されたスペースに変える。.

 

よくある質問

データファブリックとは何か?

データ・ファブリックとは、オンプレミス・システム、クラウド、SaaSプラットフォーム間でデータを接続するアーキテクチャ・レイヤーを指す。 統一されたアクセス、ガバナンス、移動サービスを提供するため、ユーザーは多くのサイロではなく、一貫したデータ環境を見ることができる。 ファブリックは、その内部で、データがどこに存在し、ツールがどのように安全にデータにアクセスするかをオーケストレーションします。.

いつデータファブリックを使うのか?

データがすでに複数の場所に存在し、すべてを1つのウェアハウスに集中させることがもはや機能しなくなったとき、チームはデータファブリックに手を伸ばす。 ハイブリッドクラウドやマルチクラウドのセットアップ、強力な規制要件、多くのアナリティクスツールなど、すべてがファブリックの導入を後押しします。 このような場合、共有サービスと統合アクセスによって、ファブリックの複雑さが相殺されます。.

データファブリックのデメリットは?

データファブリックは、プラットフォームの複雑さ、ライセンスコスト、運用上のオーバーヘッドをもたらす。 明確なガバナンス、熟練したスタッフ、強力な変更管理が必要だ。 ファブリックの実装が不十分だと、新たなボトルネックや単一障害点となる可能性がある。 さらに、すべての小規模な環境で、投資と文化の転換を正当化できるほどの利益が得られるとは限りません。.

データファブリックとメッシュの違いとは?

データファブリックは、場所を越えてデータを接続し管理する技術的なレイヤーに焦点を当てている。 データメッシュは、組織設計、ドメインの所有権、データセットを製品として扱うことに重点を置く。 ファブリックの上にメッシュを構築し、ファブリックのカタログ、アクセス制御、接続性を、各ドメインが活用する共有インフラとして使用することができます。.

DSはCSより簡単ですか?

データサイエンス(DS)とコンピュータサイエンス(CS)は、難易度ではなく、異なるスキルを重視する。 CSはアルゴリズム、システム、理論に重点を置く。 DSは統計、モデリング、応用分析に重点を置いている。 実際には、データファブリックを扱うアーキテクトは、両分野の基礎知識、すなわち、確かなシステム思考と分析ワークロードの強い理解から恩恵を受ける。.

データファブリックは未来か?

組織がハイブリッドやマルチクラウド戦略を採用する場合、データファブリックの重要性は変わらないだろう。 データファブリックは、優れたモデリングやガバナンス、パイプラインに取って代わるものではないが、それらに共有のバックボーンを与えるものである。 多くの企業にとって、ファブリックは短期的なトレンドではなく、長期的なデータプラットフォームの一部として、データメッシュやその他のパターンと並んで位置づけられるだろう。.

データファブリックとETLの違いは何ですか?

ETLは、ソースからデータを抽出し、変換し、ターゲットにロードする特定のジョブに焦点を当てる。 対照的に、データファブリックは、多くのシステムにまたがるアクセス、ガバナンス、移動のための包括的な環境を提供する。 ETLジョブは依然としてファブリック内部で実行されますが、プラットフォーム全体のポリシーに従い、共有されたメタデータと接続性を利用します。.

データメッシュの4つの柱とは?

データメッシュに関する多くの記述は、ドメイン指向のデータ所有権、製品としてのデータ、セルフサービス型のデータプラットフォーム、そして連合型の計算ガバナンスという4つの柱を強調している。 これらのアイデアを組み合わせることで、中央のチームからドメインに責任を移し、同時に標準と管理を調整することができる。 ファブリックは、プラットフォームとガバナンスの側面の実装を支援することができる。.

メッシュとファブリック、どちらがいい?

“「より良い」とは、問題によって異なる。 データ・メッシュは主に組織のスケーリングとドメイン・オーナーシップに対応し、データ・ファブリックは技術的な統一と接続性に対応する。 大企業では、共通のサービスを提供するファブリックと、チームと責任を調整するメッシュの両方が必要になることが多い。 両者を単独で選択すると、その組み合わせの価値を見誤ることが多い。.

どのメッシュ生地がベストか?

単一の「メッシュ・ファブリック」がすべてのシナリオに適合するわけではない。 メッシュの原則をより軽くし、強力なデータファブリックを重視する組織もあれば、メッシュに傾倒し、よりシンプルなカタログと統合レイヤーを使用する組織もある。 最適な選択は、チーム構造、規制圧力、ツールチェーン、既存の投資によって異なるため、スローガンよりもパイロットプロジェクトと慎重な評価が重要である。.
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