Strategie per creare una soluzione aziendale basata su data mesh su AWS

Dhrubajyoti Mukherjee, Adjoa Taylor e Siva Venkat, Amazon Web Services ()AWS

Aprile 2024 (cronologia dei documenti)

I clienti di Amazon Web Services (AWS) di tutte le dimensioni generano enormi quantità e tipi di dati. Per gestire questi dati, molte organizzazioni hanno creato data lake centrali per raccogliere, archiviare, elaborare e agire per offrire valore ai propri clienti e gestire la propria attività in modo più efficace. Spesso, un data team centrale crea le pipeline di dati per importare i dati nel data lake e gestisce l'accesso ai dati. Tuttavia, con l'aumentare del volume di dati, l'approccio basato sul data lake non è scalabile di pari passo. Inoltre, con l'aumento del numero di creatori e utenti di dati, il team addetto ai dati non è in grado di elaborare tutte le richieste in tempo, il che diventa un ostacolo.

Per risolvere questo problema, l'organizzazione può fornire autonomia ai team che generano e utilizzano i dati. I team di creazione e utente dei dati possono quindi gestire e accedere alle risorse di dati senza fare affidamento su un team di dati centrale. Questo passaggio a un approccio decentralizzato alla proprietà dei dati richiede un'architettura di soluzioni di dati decentralizzata.

Una soluzione di dati decentralizzata che utilizza un approccio architettonico e organizzativo come la data mesh aiuta le aziende ad accelerare l'innovazione e promuovere il valore aziendale. La data mesh si basa su quattro principi fondamentali:

Per ulteriori informazioni sui concetti e sulla terminologia della rete dati, consulta la sezione Risorse.

Questo documento si concentra sulle strategie per creare una soluzione basata su data mesh su. Cloud AWSÈ destinato a CTO, CIO, CDO, dirigenti IT e aziendali, program manager e architetti. Il documento discute quanto segue: