資料結構

沒有意大利麵的混合儲存方案

大多數組織現在混合使用本機伺服器、雲端儲存桶、SaaS 資料庫和歸檔快照。.
工程師將它們與一次性腳本、自訂 ETL 工作和許多儀表板連接在一起。.

最後，環境變成了沒有人能完全理解的意大利麵條圖。.
A 資料結構 透過作為所有儲存資源的統一層來解決這個問題，不論這些儲存資源是位於內部或多個雲端。.

在現代架構中定義資料 Fabric

資料結構是一種架構方法，而非單一產品。.
供應商以不同的方式實作，但核心思想始終如一：建立一個邏輯層，以跨混合和多雲端位置連接、保護和管理資料。.

與其把所有東西都複製到一個巨大的倉庫裡，不如自己建造：

• 發現資料資產的一致方式

• 一套共用服務 (安全、治理、轉換)

• 對大多數消費者而言，隱藏實體複雜性的虛擬視圖

由於這種抽象性，應用程式和分析工具可透過架構進行查詢，而架構可協調存取底層儲存的位置和方式。.

與資料 Fabric 結合的關鍵功能

雖然實作方式各有不同，但成功的 Fabric 通常會提供幾種功能。.

統一存取與虛擬化

結構透過共通介面（例如 SQL 端點、API 或目錄）揭露資料。.
它可以將來自多個系統的表格和物件呈現出來，彷彿它們只屬於一個邏輯空間。.
因此，分析師會專注於資料集和政策，而非每個筒倉的連線字串和憑證。.

整合治理與安全

安全性和治理通常分散在不同的工具中。.
資料結構集中化：

• 存取控制與政策

• 遮蔽和標記化規則

• 世系與使用追蹤

因此，稽核人員可以追蹤敏感欄位的移動方式，而管理員則可以套用一致的規則，無須重寫每個管道。.

智慧型移動與快取

結構會決定何時移動資料、何時讓資料留在原處，以及何時快取結果。.
有時候，它會將查詢傳送至資料已存在的地方。.
有時候，它會在使用者附近或重型處理引擎附近實現結果。.

這種彈性可減少不必要的複製，同時仍能符合效能和區域需求。.

Data Fabric 與 Data Mesh 和 ETL 的關係

因為流行詞會重疊，所以直接比較它們會有幫助。.

架構與所有權檢視

• 資料結構 專注於統一的技術層和共享服務。.

• 資料網格 強調領域所有權、產品思維和聯合治理。.

事實上，您可以在提供連線、目錄和安全性的結構之上，執行網狀的網域資料產品。.

移動與變形檢視

ETL 在 Fabric 內仍很重要。.
當您需要永久衍生資料集或效能最佳化的儲存庫時，可透過管道進行抽取、轉換和載入。.
然而，布料增加了：

• 在您建立新流程之前發現現有資料

• 隨選、虛擬化存取，複製變得可有可无

• ETL 工作必須遵守的全局政策

因此，ETL 成為更廣泛結構中的一種工具，而不是資料移動的唯一方式。.

快速比較表

當資料 Fabric 能提供最大幫助時

資料結構適合具有真正多樣性和規模的環境。.
它在以下情況下會增加價值：

• 資料分散在多個雲端和內部儲存空間中

• 團隊運行許多工具，這些工具都需要重疊的資料集

• 安全與合規規則必須一致適用

• 在平台之間複製大量資料變得昂貴

相反地，只有單一主要資料庫和幾份報表的小型組織可能無法從複雜性中獲益太多。.

對備份、復原和資料復原的影響

從資料保護的角度來看，結構會改變您對復原能力的看法。.
您不再只保護一個中央儲存庫；您保護的是由許多儲存庫、快照和副本組成的互連層。.

結構感知的保護方法：

• 追蹤關鍵資料集跨平台的位置

• 從單一檢視協調備份和保留政策

• 使用目錄和元資料在正確的地方復原正確的版本

當網路結構的某些部分失效或儲存內容損毀時，工具如 Amagicsoft 資料復原 在音量大小上仍有幫助。.
然而，結構元資料和世系可加快找出重要複本以及在何處還原這些複本的工作。.

支援 Windows 7/8/10/11 和 Windows Server。.