Data Mesh — это, говоря простыми словами, децентрализованный подход к управлению данными, при котором ответственность за качество, доступность и использование сведения передаётся бизнес-доменам, а не централизованной команде. Она решает проблему перегрузки традиционных хранилищ и медленной аналитики, позволяя организациям быстрее получать инсайты, масштабировать работу и рассматривать их как полноценный продукт.
Традиционные централизованные архитектуры, такие как lakes и warehouses, часто сталкиваются с проблемами: медленная скорость получения инсайтов из-за сложных и длительных процессов обработки, низкая гибкость при изменении бизнес-требований и перегрузка центральных команд, приводящая к задержкам в предоставлении сведений.
| По данным РБК, централизованные систем сталкиваются с задержками из-за пакетного принципа работы: события сначала собираются, сохраняются и индексируются, а затем запускается аналитика, что создаёт естественную задержку. При высокой нагрузке задержки могут достигать десятков минут, особенно при ограниченных вычислительных ресурсах или недостаточной квалификации персонала, что подтверждает проблему медленной обработки в централизованных архитектурах и необходимость перехода к децентрализованным подходам для ускорения получения инсайтов, повышения гибкости. |
Источник: РБК, «Секунды на обнаружение: как госструктурам строить эффективный SOC», 2023.
Переход на децентрализованную архитектуру включает следующие ключевые шаги:
- Децентрализация: передача ответственности за качество, доступность и использование информации бизнес-доменам, что снижает узкие места, а также ускоряет аналитику.
- Создание продуктов на основе информации: каждый домен разрабатывает и поддерживает наборы как полноценные продукты с метриками качества, SLA.
- Self-serve платформа: внедрение инструментов для самостоятельной обработки и анализа без постоянного участия центральной группы.
- Федеративное управление: установление единых стандартов, контрактов и политик безопасности при сохранении автономии доменов.
- Определение доменов бизнеса: выделение ключевых подразделений, которым передаются права и обязанности, с назначением ответственных групп.
- Анализ узких мест централизованной архитектуры: оценка ограничений, таких как перегруженные хранилища, медленный time-to-insight, для приоритизации изменений.
- Пилотные проекты: тестирование подхода на одном или нескольких доменах для проверки процессов и взаимодействия команд перед масштабированием.
- Развитие навыков: обучение новым методам работы, улучшение компетенций в анализе, управлении качеством, использовании платформ.
Что такое data mesh архитектура
Это архитектурный и организационный подход, который рассматривает данные как продукт и распределяет ответственность за их управление между бизнес-доменами. Основные принципы включают:
- Доменная ориентация: каждый бизнес-блок управляет собственными наборами информации и отвечает за качество.
- Data as a Product: информация воспринимается как самостоятельный продукт с ценностью для пользователей и метриками эффективности.
- Self-serve платформа: предоставление инструментов для самостоятельной работы без постоянного участия центральной команды.
- Федеративное управление: установление единых стандартов, политик и контрактов при сохранении автономии доменов.
- Автономность и масштабируемость: домены развивают процессы независимо друг от друга, обеспечивая гибкость организации.
«Data Mesh — это подход к архитектуре, который рассматривает данные как продукт и распределяет ответственность за их управление между доменами.» - Жамак Дехгани, один из ведущих экспертов по архитектуре data mesh, из книги “Data Mesh: Доставка ценности на основе данных в масштабах организации”.
Проблемы централизованных хранилищ и «смерть data lakes»
Традиционные хранилища сталкиваются с ограничениями, замедляющими аналитику и снижением гибкости бизнеса. Основные трудности: перегруженность инфраструктуры, медленный доступ, сложность масштабирования при росте объёмов, отсутствие прозрачной ответственности за качество. Эти факторы обусловили концепцию «смерти data lakes», когда классические подходы перестают соответствовать требованиям современных организаций.
Сравнение централизованной архитектуры и data mesh:
| Параметр | Централизованная | Децентрализованная |
| Владельцы | Единая команда или IT-отдел | Доменные команды |
| Скорость получения инсайтов | Медленно из-за узких мест | Быстрее, снижена зависимость от центральной команды |
| Масштабируемость | Сложно при росте объёмов | Легко за счёт децентрализации |
| Качество, ответственность | Часто неочевидна | Доменная ответственность, сведения как продукт |
| Упор на инфраструктуру | Да | Поддержка, процессы ведут домены |
| Использование lake | Часто ключевой элемент | Возможен, но не основной центр |
| Основные проблемы | Перегрузка, узкие места, задержки | Требует организационных изменений, новые навыки |
Как работать с распределёнными данными: переход на data mesh, data as a product
Переход предполагает распределение ответственности, где каждая команда развивает свои наборы данных как полноценные продукты. Такой подход повышает скорость получения инсайтов, снижает зависимость от центральной команды и улучшает качество аналитики, так как домены напрямую отвечают за актуальность, полноту и достоверность сведений.
В условиях data mesh роль аналитика претерпевает изменения:
- Доменная экспертиза: аналитик глубоко понимает бизнес-процессы, потребности пользователей.
- Управление продуктами: ответственность за качество, доступность, ценность наборов информации.
- Сотрудничество: взаимодействие с командами, платформой для согласованности процессов.
- Использование self-serve платформ: самостоятельная работа с инструментами для анализа, обработки информации.
- Фокус на ценность для бизнеса: оценка значимости наборов информации, применение её для принятия решений.
- Развитие навыков, адаптивность: постоянное обучение новым методам, инструментам, подходам к работе с децентрализованными ресурсами.
Примеры внедрения data mesh
Zalando:
Компания Zalando распределила ответственность за наборы информации между бизнес-блоками, что сократило время обработки запросов и повысило точность прогнозов. Команды стали быстрее получать необходимые сведения, а инфраструктура перестала быть узким местом.
Netflix:
Netflix применяет mesh для управления информацией по различным регионам и сервисам. Такой подход позволяет интегрировать новые источники без перегрузки центральной платформы.
Чек - лист: шаги внедрения децентрализованной архитеурхитектуры
- Определите блоки бизнеса, которые будут отвечать за свои данные.
- Пересмотрите централизованную архитектуру и оцените «узкие места» (lakes, долгий time-to-insight).
- Постройте пилотный проект в одном или двух доменах.
- Обеспечьте платформу self-service, позволяющую доменам работать автономно.
- Внедрите федеративное управление, стандарты, контракты на сведения.
- Измерьте результаты: скорость получения аналитики, качество данных, удовлетворённость пользователей.
- Расширьте подход на остальные домены, трансформируя архитектуру, инфраструктуру, процессы.
- Обеспечьте постоянное развитие навыков доменных команд и платформы данных.
История успеха
Игорь К., руководитель аналитической команды в крупной интернет-компании, внедрил децентрадизованную архитектуру, распределив ответственность за наборы информации между доменными командами, внедрив self-serve платформу и установив единые стандарты качества. В результате скорость получения инсайтов выросла вдвое, аналитика стала точнее, а узкие места централизованной архитектуры исчезли, что позволило компании быстрее принимать решения и развивать новые продукты.
Заключение
Data mesh открывает путь к эффективному управлению информацией: ускоряет получение инсайтов, повышает точность аналитики и устраняет узкие места централизованных хранилищ. Децентрализованная архитектура позволяет масштабировать процессы, развивать автономные команды и превращать наборы информации в полноценные продукты. Начните пересматривать структуру уже сегодня, чтобы повысить гибкость, ускорить принятие решений и извлечь реальную ценность.
