¿Qué es Data Mesh?
Introducción
Las organizaciones en el mundo actual impulsado por datos siempre buscan formas de almacenar, gestionar y utilizar eficazmente grandes cantidades de datos. Los enfoques tradicionales de almacenamiento de datos centralizados tienen sus limitaciones, sobre todo cuando se trata de conjuntos de datos a gran escala, diversos y en rápido crecimiento. Es aquí donde entra en juego el concepto de data mesh. En este artículo, exploraremos qué es data mesh, sus ventajas sobre el almacenamiento de datos centralizado y cómo puede aplicarse en varios dominios como el Internet de las Cosas (IoT), hogares inteligentes y dispositivos de salud.
Entendiendo Data Mesh
Un mesh es una arquitectura distribuida que tiene como objetivo descentralizar la propiedad y gestión de datos. En lugar de almacenar todos los datos en un repositorio central, distribuye los datos a través de varios nodos o dominios. Cada dominio es responsable de sus propios datos, asegurando la calidad, el gobierno y la accesibilidad de los datos. Este enfoque permite a las organizaciones descomponer los silos de datos y promover la toma de decisiones basadas en datos en diferentes unidades de negocio.
Zhamak Dehghani acuñó el término “data mesh” en 2019. Antes de eso, ya existían en varios contextos conceptos como el diseño orientado al dominio y la propiedad descentralizada de datos. Dehghani ideó la idea de este complejo concepto. Esta idea nos da una forma clara de usar estos principios en la gestión de datos hoy en día.
Almacenamiento de datos centralizado vs. distribuido
Tradicionalmente, las organizaciones han confiado en sistemas de almacenamiento de datos centralizados, donde se almacena toda la información en una sola ubicación. Aunque este enfoque tiene sus méritos, como una gestión y control más sencillos, también presenta varios inconvenientes. El almacenamiento de datos centralizado puede convertirse en un cuello de botella al manejar grandes volúmenes de datos, lo que conduce a problemas de rendimiento y desafíos de escalabilidad. Además, puede crear silos de datos, dificultando que diferentes departamentos accedan y utilicen los datos de manera efectiva.
En contraste, un data mesh adopta un enfoque distribuido para el almacenamiento de datos. Los datos se almacenan en múltiples nodos o dominios, cada uno responsable de sus propios datos. Esta arquitectura descentralizada permite una mejor escalabilidad, ya que cada dominio puede manejar su propio procesamiento y almacenamiento de datos de manera independiente.
Promueve la propiedad y la responsabilidad de los datos al asignar a cada dominio la responsabilidad de mantener la calidad y el gobierno de sus datos. Cada dominio es responsable de garantizar la calidad y el gobierno de sus datos. Esto fomenta la responsabilidad y la propiedad dentro de cada dominio.
Data Mesh en la práctica
Internet de las Cosas (IoT)
El Internet de las Cosas (IoT) es un ejemplo claro de donde el almacenamiento en mesh puede ser altamente beneficioso. Los dispositivos IoT generan enormes cantidades de datos de varias fuentes, como sensores, dispositivos inteligentes y aparatos conectados. Almacenar y procesar estos datos de forma centralizada puede ser un desafío debido al gran volumen y variedad de datos involucrados.
Con un data mesh, los datos IoT pueden ser almacenados y procesados en el borde, más cerca de los propios dispositivos. Cada dispositivo IoT o grupo de dispositivos puede actuar como un nodo en el data mesh, responsable de su propio almacenamiento y procesamiento de datos. Este enfoque distribuido reduce la latencia, mejora la localidad de los datos y permite la toma de decisiones en tiempo real. Por ejemplo, una fábrica inteligente equipada con sensores IoT puede usar nodos de mesh para procesar y analizar los datos de sensores localmente, permitiendo la detección rápida de anomalías y la optimización de los procesos de producción.
Hogares Inteligentes
Los hogares inteligentes son otra área donde el almacenamiento en mesh puede resultar valioso. Un hogar inteligente consiste en múltiples dispositivos conectados, como termostatos inteligentes, sistemas de seguridad y electrodomésticos. Estos dispositivos generan una cantidad significativa de datos que deben ser almacenados, analizados y utilizados.
En un hogar inteligente, un data mesh permite que cada dispositivo o grupo de dispositivos almacene y procese sus propios datos. Este enfoque distribuido asegura que los datos se procesen localmente, reduciendo la latencia y mejorando la capacidad de respuesta. Un termostato inteligente puede ajustar la configuración basada en la información de temperatura cercana y las preferencias del usuario. También puede considerar factores externos sin requerir una ubicación central de almacenamiento de datos.
Dispositivos de salud
En la industria de la salud, los dispositivos médicos generan una gran cantidad de datos de pacientes, incluidos signos vitales, imágenes médicas e información de tratamiento. Almacenar y gestionar estos datos sensibles de forma centralizada puede ser un desafío debido a las preocupaciones de privacidad y requisitos regulatorios.
Un almacenamiento en mesh puede ayudar a los dispositivos de salud a almacenar y procesar datos en el dispositivo o en un nodo específico. Esto puede ayudar a resolver varios problemas. Este método asegura la seguridad de los datos de los pacientes al almacenarlos dentro de la red de la instalación de salud.
Esto reduce el riesgo de violaciones y acceso no autorizado a los datos. También permite a los proveedores de salud acceder y analizar los datos de los pacientes en tiempo real, facilitando la toma de decisiones rápidas y planes de tratamiento personalizados.
Implementación de un Data Mesh
Implementar un data mesh requiere una planificación cuidadosa y las herramientas adecuadas. Aquí hay algunas soluciones de software que pueden ayudar en la implementación de un almacenamiento en mesh:
- Apache Kafka: Una plataforma de streaming distribuida que habilita el procesamiento de datos en tiempo real y arquitecturas impulsadas por eventos.
- Apache Cassandra: Una base de datos NoSQL altamente escalable y distribuida que ofrece alta disponibilidad y tolerancia a fallos.
- Apache Spark: Un sistema de computación en clúster rápido y de propósito general para el procesamiento y análisis de datos a gran escala.
- Kubernetes: Una plataforma de orquestación de contenedores de código abierto que permite el despliegue y la gestión de aplicaciones distribuidas.
Estas herramientas facilitan el establecimiento de un almacenamiento en mesh. Proporcionan la infraestructura, la potencia de procesamiento y la escalabilidad necesarias para almacenar y gestionar datos en diferentes ubicaciones.
Seguridad en un Data Mesh
La seguridad es una preocupación crítica en cualquier arquitectura de datos, y un concept de mesh no es una excepción. En un data mesh, los datos se distribuyen a través de múltiples dominios o nodos, cada uno responsable de sus propios datos. Este enfoque descentralizado puede plantear desafíos de seguridad, ya que los datos ya no se almacenan en un solo repositorio controlado centralmente.
Para asegurar la seguridad en un data mesh, es necesario implementar varias medidas:
Control de acceso
Cada dominio o nodo en el data mesh debe contar con mecanismos estrictos de control de acceso. Esto incluye procesos de autenticación y autorización para asegurar que solo usuarios o sistemas autorizados puedan acceder a los datos. Implementa el control de acceso basado en roles (RBAC) para otorgar permisos específicos basados en roles y responsabilidades de los usuarios.
Encriptación de datos
Debería encriptarse los datos tanto en reposo como en tránsito. La encriptación asegura que incluso si ocurre un acceso no autorizado, los datos permanezcan seguros. Las claves de encriptación deben gestionarse de manera segura y rotarse regularmente.
Gobernanza de datos
Un marco de gobernanza de datos robusto es esencial en un data mesh. Esto incluye definir la propiedad de los datos, estándares de calidad y linaje de los datos. Cada dominio debe tener políticas y procedimientos claros para el manejo de datos, incluidas la clasificación, retención y eliminación de datos.
Auditoría y monitoreo
Se debe implementar la auditoría y monitoreo regular del acceso y actividades de los datos. Esto ayuda a detectar y responder de manera oportuna a cualquier actividad sospechosa o no autorizada. Los registros de auditoría deben mantenerse para fines de responsabilidad y cumplimiento.
Comunicación segura
La comunicación entre nodos en un data mesh debe ser segura utilizando protocolos de encriptación como SSL/TLS. Esto asegura que los datos transmitidos entre nodos permanezcan confidenciales y se mantenga la integridad.
Fiabilidad en un Data Mesh
La fiabilidad es otro aspecto crucial de un data mesh. En una arquitectura de mesh, asegurar la disponibilidad y consistencia de los datos entre los nodos es esencial. Aquí hay algunas consideraciones para la fiabilidad en un data mesh:
Replicación de datos
Para asegurar alta disponibilidad y tolerancia a fallos, debe replicarse los datos entre múltiples nodos. Esto permite el acceso a los datos incluso si uno o más nodos fallan. Podemos emplear estrategias de replicación, como la replicación sincrónica o asincrónica.
Consistencia de los datos
Mantener la consistencia de los datos entre los nodos es fundamental en un data mesh. La consistencia asegura que todos los nodos tengan la misma visión de los datos en cualquier momento dado. Puedes utilizar algoritmos de consenso distribuido, como Paxos o Raft, para lograr una fuerte consistencia entre los nodos.
Tolerancia a fallos
Diseñas la arquitectura del data mesh para que maneje los fallos en los nodos de manera eficiente. Esto incluye mecanismos para la conmutación por error y recuperación automáticas. Si un nodo falla, el sistema debería ser capaz de detectar la falla y redirigir las solicitudes a nodos disponibles sin problemas.
Respaldo y recuperación de datos
Se deben realizar respaldos regulares de los datos para proteger contra la pérdida de datos debido a fallos de hardware o desastres. Las estrategias de respaldo deben definirse y probarse regularmente. En caso de pérdida de datos, debe existir un proceso de recuperación bien definido para restaurar los datos desde los respaldos.
Monitoreo y alertas
El monitoreo continuo de la infraestructura del data mesh es esencial para asegurar la fiabilidad. El monitoreo debe cubrir varios aspectos, como la salud del nodo, integridad de los datos y métricas de rendimiento. Se deben configurar alertas para notificar a los administradores sobre cualquier problema o anomalía de manera oportuna.
Para mejorar aún más la seguridad y fiabilidad de un data mesh, se pueden utilizar herramientas y plataformas especializadas. Por ejemplo, DataSunrise proporciona varias herramientas para proteger datos, verificarlos, enmascararlos y seguir reglas. Estas herramientas pueden trabajar conjuntamente con un sistema de data mesh.
Estas herramientas ofrecen características de seguridad adicionales como monitoreo en tiempo real, enmascaramiento de datos y controles de acceso detallados. Estas características están diseñadas para ayudar a las organizaciones a cumplir con sus requisitos de seguridad y cumplimiento.
Conclusión
Un data mesh es un enfoque moderno para almacenar y gestionar datos. Cambia de los métodos centralizados a una arquitectura distribuida. Un data mesh ofrece beneficios como una mejor escalabilidad, localidad de datos y procesamiento en tiempo real. Logra esto descentralizando la propiedad de los datos y permitiendo la gestión de datos orientada al dominio.
Las organizaciones están enfrentando desafíos en la gestión y utilización de grandes conjuntos de datos, y el almacenamiento en mesh ofrece una solución prometedora. Un data mesh puede ayudar a las organizaciones en diferentes industrias como IoT, hogares inteligentes y el sector de la salud. Las ayuda a desbloquear todo el potencial de sus datos y a tomar decisiones adecuadas.
DataSunrise ofrece herramientas versátiles para la seguridad de los datos, auditoría de reglas, enmascaramiento y cumplimiento para salvaguardar la integridad de sus datos. Estas herramientas son excepcionales y flexibles. Ayudan a proteger y mantener la integridad de sus datos.
Sus soluciones integrales pueden integrarse perfectamente con su implementación de data mesh, proporcionando una capa adicional de seguridad y control. Lo invitamos a visitar el sitio web de DataSunrise y solicitar una demostración en línea y explorar cómo nuestras soluciones de vanguardia pueden mejorar su arquitectura de data mesh.
