SuaraSekitar Terkini Kumpulan Berita dan Informasi dari berbagai sumber yang terpercaya
Data fabric adalah arsitektur dan solusi manajemen baru yang menjanjikan untuk membantu organisasi mengelola dan menggunakan data dengan lebih baik. Namun, struktur data adalah arsitektur yang kompleks dan ada beberapa tantangan yang perlu dipertimbangkan sebelum implementasi. Terus membaca untuk belajar dengan jelas penjelasan struktur data dan beberapa tantangan dalam mengimplementasikan arsitektur ini.
Daftar Isi
Menyiapkan dan mengonfigurasi layanan
Istilah “pabrik data” digunakan untuk menggambarkan platform yang memungkinkan pengguna untuk mengelola dan memproses data dalam lingkungan terdistribusi. Jaringan data dapat memberi pengguna kemampuan untuk memindahkan data dengan cepat dan mudah, yang dapat membantu untuk analitik dan pelaporan.
Salah satu tantangan untuk penyiapan ini adalah menyiapkan dan mengonfigurasi layanan. Layanan mungkin perlu digunakan di beberapa server untuk mengoptimalkan kinerja. Selain itu, layanan mungkin perlu dikonfigurasi dengan cara khusus agar dapat bekerja sama dengan baik.
Manajemen ketergantungan layanan
Tantangan lain adalah mengelola saling ketergantungan antar layanan. Layanan mungkin bergantung pada layanan lain untuk berfungsi dengan baik. Jika satu layanan gagal, itu dapat memengaruhi layanan lain yang mengandalkannya. Mengintegrasikan struktur data ke dalam infrastruktur yang ada bisa jadi sulit.
Organisasi sering kali memiliki sistem dan proses yang ada untuk dipertimbangkan saat mengimplementasikan platform baru.
Membuat model data dan navigasi dalam pengelolaan data
Tantangan lainnya termasuk merancang dan membuat model data, menentukan bagaimana data disimpan dan dikelola, dan membangun arsitektur yang dapat diskalakan. Bagian penting dari menyiapkan infrastruktur data adalah membuat model data. Model data mendefinisikan bagaimana data akan terstruktur dan terorganisir. Penting untuk merancang model data yang memenuhi kebutuhan organisasi dan mudah dikelola.
Tantangan lain dalam menyiapkan struktur data adalah mengelola dan menyimpan data. Data bisa datang dalam berbagai format, jadi penting untuk memiliki sistem yang dapat menangani semua jenis data. Selain itu, sistem harus dapat menskalakan sesuai kebutuhan untuk mengakomodasi peningkatan jumlah data. Terakhir, membangun arsitektur yang dapat mendukung struktur data juga menantang. Arsitektur harus mampu menahan lalu lintas dalam jumlah besar dan memastikan ketersediaan sistem yang tinggi.
Integrasi dengan sistem eksternal
Saat menerapkan struktur data, salah satu tantangan yang mungkin muncul adalah integrasi dengan sistem eksternal. Ada banyak cara berbeda untuk berintegrasi dengan sistem eksternal, dan cara terbaik untuk melakukannya akan bervariasi tergantung pada sistem spesifik yang terlibat.
Salah satu cara umum untuk berintegrasi dengan sistem eksternal adalah dengan menggunakan konektor yang memungkinkan penenun data membaca dan menulis data ke dan dari sistem eksternal. Pilihan lainnya adalah menggunakan produk middleware yang terletak di antara struktur data dan sistem eksternal dan mengelola komunikasi di antara mereka.
Integrasi dengan sistem eksternal dapat menjadi sulit karena beberapa alasan. Pertama, kedua sistem mungkin memiliki arsitektur yang berbeda, yang mungkin menyulitkan untuk mengembangkan konektor atau produk middleware yang dapat secara efektif mengelola komunikasi di antara keduanya. Kedua, kedua sistem mungkin menggunakan protokol atau format yang berbeda untuk pertukaran data, yang pada gilirannya dapat mempersulit penerjemahan konektor atau produk middleware di antara keduanya. Akhirnya, bahkan jika kedua sistem menggunakan protokol atau format yang sama untuk pertukaran data, mungkin masih ada perbedaan dalam cara mereka menafsirkan protokol atau format tersebut, yang pada gilirannya dapat menyebabkan masalah bagi konektor atau produk perantara yang mencoba menjembatani kesenjangan di antara keduanya. .
Memantau dan memecahkan masalah Data Fabric
Tanpa yang tepat pemantauan komputer, mungkin sulit untuk mengidentifikasi masalah dengan data weave atau node individu dalam weave. Hal ini dapat menyebabkan penurunan kinerja atau bahkan kegagalan total dari struktur data. Pemantauan yang tepat dari struktur data memerlukan pemahaman tentang cara kerja jaringan dan apa yang perlu dipantau.
Langkah pertama adalah memahami bagaimana simpul pada kain saling berhubungan. Kemudian tentukan komponen mana yang akan dipantau dan buat metrik yang sesuai untuk komponen tersebut. Terakhir, konfigurasikan alat pelacakan untuk mengumpulkan dan menganalisis metrik. Setelah semuanya diatur, penting untuk terus memantau kesehatan struktur data. Memeriksa hal-hal secara berkala tidak cukup; Anda perlu diperingatkan ketika terjadi kesalahan sehingga Anda dapat mengambil tindakan sebelum hal-hal menjadi tidak terkendali.
Tantangan penerapan struktur data tercantum di atas, tetapi kepentingan keseluruhannya jelas. Dengan memungkinkan perusahaan untuk mengelola dan mengakses data secara lebih efisien, ini dapat memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan, mendorong inovasi, dan meningkatkan kinerja. Dengan implementasi yang tepat, struktur data dapat menjadi alat yang ampuh untuk bisnis dari semua ukuran.