Che Cos’è il Data Mesh?

Introduzione

Le organizzazioni nel mondo di oggi guidato dai dati sono sempre alla ricerca di modi per memorizzare, gestire e utilizzare grandi quantità di dati in modo efficace. Gli approcci tradizionali alla memorizzazione centralizzata dei dati hanno i loro limiti, soprattutto quando si trattano dataset di grande scala, diversificati e in rapida crescita. Qui entra in gioco il concetto di data mesh. In questo articolo, esploreremo cos’è il data mesh, i suoi vantaggi rispetto alla memorizzazione centralizzata dei dati e come può essere applicato in vari settori come Internet of Things (IoT), case intelligenti e dispositivi sanitari.

Comprensione del Data Mesh

Un mesh è un’architettura distribuita che mira a decentralizzare la proprietà e la gestione dei dati. Invece di memorizzare tutti i dati in un repository centrale, li distribuisce attraverso più nodi o domini. Ogni dominio è responsabile dei propri dati, garantendo la qualità, la governance e l’accessibilità dei dati. Questo approccio consente alle organizzazioni di eliminare i silos di dati e promuovere decisioni basate sui dati tra le diverse unità aziendali.

Zhamak Dehghani ha coniato il termine “data mesh” nel 2019. Prima di allora, concetti come il domain-driven design e la proprietà decentralizzata dei dati esistevano già in vari contesti. Dehghani ha sviluppato l’idea di questo complesso concetto, offrendoci un modo chiaro per utilizzare questi principi nella gestione dei dati di oggi.

Memorizzazione Centralizzata vs. Distribuita dei Dati

Tradizionalmente, le organizzazioni si sono affidate a sistemi di memorizzazione centralizzata dei dati, dove tutti i dati sono conservati in un’unica posizione. Pur avendo i suoi meriti, come la gestione e il controllo semplificati, questo approccio presenta anche diversi svantaggi. La memorizzazione centralizzata dei dati può diventare un collo di bottiglia quando si trattano grandi volumi di dati, portando a problemi di prestazioni e di scalabilità. Inoltre, può creare silos di dati, rendendo difficile per i diversi dipartimenti accedere e utilizzare i dati efficacemente.

Invece, un data mesh adotta un approccio distribuito alla memorizzazione dei dati. I dati vengono memorizzati in più nodi o domini, ognuno dei quali è responsabile per i propri dati. Questa architettura decentralizzata consente una migliore scalabilità, poiché ciascun dominio può gestire autonomamente l’elaborazione e la memorizzazione dei propri dati.

Promuove la proprietà e la responsabilità dei dati, assegnando a ciascun dominio la responsabilità di mantenere la qualità e la governance dei propri dati. Ogni dominio è responsabile di garantire la qualità e la governance dei propri dati, incoraggiando così la responsabilità e la proprietà nei vari ambiti.

Data Mesh in Pratica

Internet of Things (IoT)

L’Internet of Things (IoT) è un esempio primario in cui una memorizzazione mesh può essere altamente vantaggiosa. I dispositivi IoT generano enormi quantità di dati da varie fonti, come sensori, dispositivi intelligenti e apparecchi connessi. Memorizzare ed elaborare questi dati centralmente può risultare sfidante a causa del volume e della varietà dei dati coinvolti.

Con un data mesh, i dati IoT possono essere memorizzati ed elaborati al limite, più vicino ai dispositivi stessi. Ciascun dispositivo IoT o un gruppo di dispositivi può agire come un nodo nel data mesh, responsabile della memorizzazione ed elaborazione dei propri dati. Questo approccio distribuito riduce la latenza, migliora la localizzazione dei dati e consente decisioni in tempo reale. Ad esempio, una fabbrica intelligente equipaggiata con sensori IoT può utilizzare nodi mesh per elaborare e analizzare i dati dei sensori localmente, permettendo una rapida individuazione delle anomalie e ottimizzando i processi di produzione.

Case Intelligenti

Le case intelligenti sono un’altra area in cui una memorizzazione mesh può risultare preziosa. Una casa intelligente è composta da molteplici dispositivi connessi, come termostati intelligenti, sistemi di sicurezza e elettrodomestici. Questi dispositivi generano una quantità significativa di dati che devono essere memorizzati, analizzati e utilizzati.

In una casa intelligente, un data mesh consente a ciascun dispositivo o gruppo di dispositivi di memorizzare ed elaborare i propri dati. Questo approccio distribuito assicura che i dati vengano elaborati localmente, riducendo la latenza e migliorando la reattività. Un termostato intelligente può regolare le impostazioni basate sulle informazioni sulla temperatura circostante e le preferenze dell’utente, considerando anche fattori esterni senza richiedere una posizione centrale di memorizzazione dei dati.

Dispositivi Sanitari

Nel settore sanitario, i dispositivi medici generano una vasta quantità di dati dei pazienti, tra cui segni vitali, immagini mediche e informazioni sui trattamenti. Memorizzare e gestire questi dati sensibili in maniera centralizzata può essere complesso a causa delle preoccupazioni per la privacy e dei requisiti regolamentari.

Una memorizzazione mesh può aiutare i dispositivi sanitari a memorizzare ed elaborare i dati sul dispositivo o su un nodo specifico, risolvendo così vari problemi. Questo metodo assicura la sicurezza dei dati dei pazienti memorizzandoli all’interno della rete della struttura sanitaria.

Riduce il rischio di violazioni dei dati e accessi non autorizzati e consente agli operatori sanitari di accedere e analizzare i dati dei pazienti in tempo reale, facilitando decisioni rapide e piani di trattamento personalizzati.

Implementazione di un Data Mesh

Implementare un data mesh richiede una pianificazione attenta e gli strumenti giusti. Ecco alcune soluzioni software che possono aiutare nell’implementazione di una memorizzazione mesh:

• Apache Kafka: Una piattaforma di streaming distribuita che consente l’elaborazione in tempo reale e le architetture basate su eventi.
• Apache Cassandra: Un database NoSQL distribuito, altamente scalabile, che fornisce alta disponibilità e tolleranza ai guasti.
• Apache Spark: Un sistema di calcolo a cluster rapido e generico per l’elaborazione e l’analisi dei dati su larga scala.
• Kubernetes: Una piattaforma open-source per l’orchestrazione di container che consente il deployment e la gestione delle applicazioni distribuite.

Questi strumenti facilitano l’impostazione di una memorizzazione mesh, fornendo l’infrastruttura, la potenza di elaborazione e la scalabilità necessaria per memorizzare e gestire i dati in diverse posizioni.

Sicurezza in un Data Mesh

La sicurezza è una preoccupazione critica in qualsiasi architettura dei dati, e un data mesh non fa eccezione. In un data mesh, i dati sono distribuiti attraverso più domini o nodi, ognuno dei quali è responsabile per i propri dati. Questo approccio decentralizzato può presentare sfide di sicurezza, poiché i dati non vengono più memorizzati in un unico repository controllato centralmente.

Per garantire la sicurezza in un data mesh, è necessario mettere in atto diverse misure:

Controllo degli Accessi

Ogni dominio o nodo nel data mesh dovrebbe avere meccanismi di controllo degli accessi rigidi. Ciò include processi di autenticazione e autorizzazione per garantire che solo utenti o sistemi autorizzati possano accedere ai dati. Implementare il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) per concedere permessi specifici basati sui ruoli e le responsabilità degli utenti.

Crittografia dei Dati

La soluzione dovrebbe crittografare i dati sia a riposo che in transito. La crittografia garantisce che anche in caso di accesso non autorizzato, i dati rimangano sicuri. Le chiavi di crittografia dovrebbero essere gestite in modo sicuro e ruotate regolarmente.

Governance dei Dati

Un robusto framework di governance dei dati è essenziale in un data mesh. Questo include la definizione della proprietà dei dati, degli standard di qualità dei dati e della lineage dei dati. Ogni dominio dovrebbe avere politiche e procedure chiare per la gestione dei dati, inclusi classificazione, conservazione e eliminazione dei dati.

Auditing e Monitoraggio

Dovrebbe essere implementata una regolare attività di auditing e monitoraggio dell’accesso ai dati e delle attività. Questo aiuta a rilevare e rispondere tempestivamente a qualsiasi attività sospetta o non autorizzata. I log di audit dovrebbero essere mantenuti per scopi di responsabilità e conformità.

Comunicazione Sicura

La comunicazione tra i nodi nel data mesh dovrebbe essere sicura utilizzando protocolli crittografici come SSL/TLS. Questo assicura che i dati trasmessi tra i nodi rimangano confidenziali e l’integrità sia mantenuta.

Affidabilità in un Data Mesh

L’affidabilità è un altro aspetto cruciale di un data mesh. In un’architettura mesh, garantire la disponibilità e la coerenza dei dati tra i nodi è essenziale. Ecco alcune considerazioni per l’affidabilità in un data mesh:

Replica dei Dati

Per garantire alta disponibilità e tolleranza ai guasti, dovresti replicare i dati tra più nodi. Questo consente l’accesso ai dati anche se uno o più nodi falliscono. Possiamo adottare strategie di replica come la replica sincrona o asincrona.

Coerenza dei Dati

Mantenere la coerenza dei dati tra i nodi è critico in un data mesh. La coerenza garantisce che tutti i nodi abbiano la stessa visione dei dati in qualsiasi momento. Puoi utilizzare algoritmi di consenso distribuiti, come Paxos o Raft per ottenere una forte coerenza tra i nodi.

Tolleranza ai Guasti

Hai progettato l’architettura del data mesh in modo che gestisca i fallimenti dei nodi in modo elegante. Questo include meccanismi per il failover e il recupero automatici. Se un nodo fallisce, il sistema dovrebbe essere in grado di rilevare il fallimento e reindirizzare le richieste ai nodi disponibili senza problemi.

Backup e Ripristino dei Dati

Dovresti eseguire regolarmente backup dei dati per proteggerti dalla perdita di dati dovuta a guasti hardware o disastri. Le strategie di backup dovrebbero essere definite e testate regolarmente. In caso di perdita di dati, deve essere presente un processo di ripristino ben definito per ristabilire i dati dai backup.

Monitoraggio e Allerta

Il monitoraggio continuo dell’infrastruttura del data mesh è essenziale per garantire l’affidabilità. Il monitoraggio dovrebbe coprire vari aspetti, come la salute dei nodi, l’integrità dei dati e le metriche delle prestazioni. Dovrebbero essere configurati avvisi per notificare tempestivamente agli amministratori eventuali problemi o anomalie.

Per migliorare ulteriormente la sicurezza e l’affidabilità di un data mesh, possono essere utilizzati strumenti e piattaforme specializzati. Ad esempio, DataSunrise fornisce vari strumenti per la protezione dei dati, la verifica, il mascheramento e il rispetto delle normative. Questi strumenti possono lavorare insieme con un sistema di data mesh.

Questi strumenti forniscono funzionalità di sicurezza aggiuntive come monitoraggio in tempo reale, mascheramento dei dati e controlli di accesso dettagliati. Queste funzionalità sono progettate per aiutare le organizzazioni a soddisfare i loro requisiti di sicurezza e di conformità.

Conclusione

Un data mesh è un approccio moderno alla memorizzazione e gestione dei dati. Si allontana dai metodi centralizzati e adotta un’architettura distribuita. Un data mesh offre benefici come una migliorata scalabilità, localizzazione dei dati ed elaborazione in tempo reale. Questo viene raggiunto decentralizzando la proprietà dei dati e abilitando una gestione dei dati orientata ai domini.

Le organizzazioni affrontano sfide nella gestione e nell’utilizzo di grandi dataset, e una memorizzazione mesh offre una soluzione promettente. Un data mesh può assistere le organizzazioni in diversi settori come l’IoT, le case intelligenti e la sanità. Li aiuta a sbloccare il pieno potenziale dei loro dati e a prendere decisioni adeguate.

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Le loro soluzioni complete possono integrarsi senza problemi con l’implementazione di un data mesh, fornendo un ulteriore strato di sicurezza e controllo. La invitiamo a visitare il sito web di DataSunrise e a richiedere una demo online per esplorare come le nostre soluzioni all’avanguardia possono migliorare la tua architettura di data mesh.