Data Mesh 是最近随着微服务开始流行起来的数据架构，以一种分布式、可扩展、用户友好的方式管理数据，提供更好的数据洞察能力和更灵活的数据治理能力。原文：Data Mesh: The Four Principles of a Distributed Architecture^[1]

数据网格（Data Mesh）是一个相对较新的术语，其本质上是最近数十年来关于数据架构^[2]的思考、研究和实验的演进结果，下面我们会进一步介绍这一概念。

数据网格是由 Zhamak Dehghani 设计的分布式架构，他是 Next Tech 孵化器的董事、Thoughtworks 首席顾问和技术咨询委员会成员。

根据 Thoughtworks^[3]的定义，数据网格旨在“解决传统集中式数据湖或数据平台架构的常见故障模式”，依赖于现代分布式架构和“自服务数据基础设施”。

数据网格的关键用例

数据网格的主要目的是帮助我们分析数据并从历史事实中获得价值^[4]，它可以灵活应对数据场景的频繁变化、数据源激增以及各种数据的转换和处理，可以根据对变化的反应速度灵活调整。

数据网格有很多用例：

• 从分散的数据源构建虚拟数据目录

• 帮助研发和 DevOps 团队直接运行不同来源的数据查询

• 得益于数据网格的自服务平台基础设施，数据团队可以引入一种通用的、领域无关的、自动化的数据标准化方法。

接下来我们详细看一下支撑数据网格分布式架构的四个关键原则。

分布式架构的四个核心原则

这些原则本身并不新鲜，它们已经以这样或那样的形式存在了很长一段时间。然而，当我们把它们放在一起之后，得到的是（正如 Datameer 描述的那样^[5]）“一个连接分布式数据集以实现大规模数据分析的新架构范例”，允许不同的业务领域以用户友好的方式托管、共享和访问数据集。

1. 面向领域的去中心化数据所有权和体系架构

去中心化体系架构的趋势始于几十年前——由面向服务体系架构所驱动，然后出现了微服务。它能提供更大的灵活性，更好的可伸缩性，更容易并行工作，并允许功能的复用。与老式的单体数据湖和数据仓库(DWH，data warehouses)相比，数据网格提供了一种灵活得多的方法来管理数据。

在历史上，有多种不同的方式实现数据的去中心化，包括去中心化 DWH、联邦 DWHs^[6]，甚至 Kimball 的数据集市(DWH 的核心)，这些方法都是面向域的^[7]，由独立的部门支持和实现。我们将这种方法应用于多个软件工程团队协同工作的情况，总体复杂度很高。

在一个财务咨询项目中，我们客户的分析部门根据所覆盖的财务领域被分成几个小组，这意味着大多数决策和分析数据集的创建可以在团队内部完成，而团队成员仍然可以读取全局数据集，使用通用工具集，遵循相同的数据质量、演示和发布的最佳实践。

2. 数据即产品

这意味着将广泛使用的产品思维应用到数据中，并在此过程中使数据成为一等公民，数据所有者将和开发团队一起支持运营。

创建数据集并保证其质量并不足以生产出数据产品，还需要便于用户查询、读取和理解，并且也应该遵循版本控制、监控、安全等全局性规则。

3. 自助式数据基础设施即平台

数据平台实际上是企业用于运行、维护和监控其服务的平台的扩展，但使用的技术栈截然不同。创建自助基础架构的原则是提供工具和用户友好的界面，以便有能力的开发人员能够开发数据分析产品。在没有这个平台之前，由于运维平台所涉及的范围非常广泛，使得开发数据分析产品非常困难。

4. 联邦计算治理

这是第一原则造成的必然结果。无论在何处部署分布式服务(例如微服务)，都必须引入总体规划和规则来管理它们的操作，正如 Dehghani 所言，“在中央集权和地方分权之间保持平衡”至关重要。

本质上，这意味着整个平台有一个“共同点”，即所有数据产品都遵循一套共享的规则，在必要时为自主决策留下足够的空间，这最后一点是去中心化和集中化方法的关键区别。

数据网格的挑战

虽然数据网格提供了更好的可伸缩性，但和其他范式一样，不应被视为适用于所有场景的完美解决方案。与所有去中心化数据架构一样，它也面临着一些常见的挑战：

• 确保跨团队的工具集和方法（在适用的地方）是一致的。

• 尽量减少不同团队之间的重复工作和数据，而集中化的数据管理通常难以在公司范围内实现。

• 协调数据和统一展示，跨多个数据产品读取互连数据的用户应该能够确保正确映射数据。

• 通过全面的文档，使数据产品易于查找和理解。

• 建立一致的监测、告警和日志记录。

• 保护数据访问控制，特别是在数据产品之间存在多对多关系的地方。

总结

随着数据分析越来越多的成为社会日常运作的工具，组织必须超越单体数据架构，采用真正的数据驱动方法^[8]的原则。而数据湖和数据仓库不够灵活，难以满足现代需求。

数据网格使数据对那些需要它的人来说更可用、更容易发现，同时又能够确保安全和可互操作。

Reference:

[1] https://medium.datadriveninvestor.com/data-mesh-the-four-principles-of-a-distributed-architecture-59514eba1e52

[2] https://eleks.com/services/data-science-services/?utm_source=medium&utm_medium=refferal&utm_campaign=Republ-BlockchainBusiness-Blog

[3] https://www.thoughtworks.com/radar/techniques/data-mesh

[4] https://labs.eleks.com/2021/02/data-science-project-life-cycle.html

[5] https://www.datameer.com/blog/data-mesh/

[6] https://www.zentut.com/data-warehouse/federated-data-warehouse-architecture/

[7] https://www.kimballgroup.com/1999/12/the-matrix/

[8] https://eleks.com/blog/dataops-efficient-data-ecosystem/

你好，我是俞凡，在 Motorola 做过研发，现在在 Mavenir 做技术工作，对通信、网络、后端架构、云原生、DevOps、CICD、区块链、AI 等技术始终保持着浓厚的兴趣，平时喜欢阅读、思考，相信持续学习、终身成长，欢迎一起交流学习。微信公众号：DeepNoMind