Електронні книги Zarządzanie projektami ITДеталі електронної книги: Siatka danych. Nowoczesna koncepcja samoobsługowej infrastruktury...

Деталі електронної книги

Увійти якщо вас цікавить зміст видання.

Siatka danych. Nowoczesna koncepcja samoobsługowej infrastruktury danych

Zhamak Dehghani

EЛЕКТРОННА КНИГА

Купуйте видання на ebookpoint.pl

Dostęp do danych jest warunkiem rozwoju niejednej organizacji. Aby w pełni skorzystać z ich potencjału i uzyskać dzięki nim konkretną wartość, konieczne jest odpowiednie zarządzanie danymi. Obecnie stosowane rozwiązania w tym zakresie nie nadążają już za złożonością dzisiejszych organizacji, rozprzestrzenianiem się źródeł danych i rosnącymi aspiracjami inżynierów, którzy rozwijają techniki sztucznej inteligencji i analizy danych. Odpowiedzią na te potrzeby może być siatka danych (Data Mesh), jednak praktyczna implementacja tej koncepcji wymaga istotnej zmiany myślenia.

Ta książka szczegółowo wyjaśnia paradygmat siatki danych, a przy tym koncentruje się na jego praktycznym zastosowaniu. Zgodnie z tym nowatorskim podejściem dane należy traktować jako produkt, a dziedziny - jako główne zagadnienie. Poza wyjaśnieniem paradygmatu opisano tu zasady projektowania wysokopoziomowej architektury komponentów siatki danych, a także przedstawiono wskazówki i porady dotyczące ewolucyjnej realizacji siatki danych w organizacji. Tematyka ta została potraktowana wszechstronnie: omówiono kwestie technologiczne, organizacyjne, jak również socjologiczne i kulturowe. Dzięki temu jest to cenna lektura zarówno dla architektów i inżynierów, jak i dla badaczy, analityków danych, wreszcie dla liderów i kierowników zespołów.

W książce:

wyczerpujące wprowadzenie do paradygmatu siatki danych
siatka danych i jej komponenty
projektowanie architektury siatki danych
opracowywanie i realizacja strategii siatki danych
zdecentralizowany model własności danych
przejście z hurtowni i jezior danych do rozproszonej siatki danych

Siatka danych: kolejny etap rozwoju technologii big data!

Przedmowa

Wstęp

Prolog. Wyobraź sobie siatkę danych

Część I. Czym jest siatka danych?

1. Siatka danych w pigułce
- Rezultaty
- Transformacje
- Zasady
  - Zasada własności dziedziny
  - Zasada danych jako produktu
  - Zasada samoobsługowej platformy danych
  - Zasada sfederowanego zarządzania obliczeniowego
- Wzajemne oddziaływanie zasad
- Spojrzenie na model siatki danych
- Dane
  - Dane operacyjne
  - Dane analityczne
- Pochodzenie
2. Zasada własności dziedziny
- Krótkie wprowadzenie do projektowania dziedzinowego
- Zastosowanie projektowania strategicznego DDD do danych
- Archetypy danych dziedzinowych
  - Dane dziedzinowe dostosowane do źródła
  - Zagregowane dane dziedzinowe
  - Dane dziedzinowe dostosowane do konsumenta
- Przechodzenie w kierunku własności dziedzinowej
  - Przekazuj własność danych upstreamowo
  - Definiuj wiele połączonych modeli
  - Polisemie
  - Wykorzystaj dane najbardziej odpowiedniej dziedziny: nie oczekuj jednego źródła prawdy
  - Ukrywaj potoki danych jako wewnętrzną implementację dziedzin
- Podsumowanie
3. Zasada danych jako produktu
- Zastosowanie do danych myślenia w kategoriach produktu
  - Podstawowe atrybuty użyteczności produktu danych
- Przechodzenie do zasady danych jako produktu
  - Uwzględnij własność produktu danych w dziedzinach
  - Przeformułuj nomenklaturę, aby zainicjować zmiany
  - Traktuj dane jako produkt, a nie zwykły zasób
  - Kształtuj kulturę danych opartą na zasadzie "ufaj, ale sprawdzaj"
  - Łącz dane i obliczaj je jako pojedynczą jednostkę logiczną
- Podsumowanie
4. Zasada samoobsługowej platformy danych
- Porównanie platformy siatki danych z innymi rozwiązaniami
  - Dostosowanie do autonomicznych zespołów opartych na dziedzinach
  - Zarządzanie autonomicznymi i interoperacyjnymi produktami danych
  - Zintegrowana platforma dla funkcjonalności operacyjnych i analitycznych
  - Dostosowanie do generalistów
  - Faworyzowanie technologii zdecentralizowanych
  - Niezależność dziedzinowa
- Myślenie w kategoriach platformy siatki danych
  - Umożliwienie autonomicznym zespołom uzyskiwania wartości z danych
  - Wymiana wartości za pomocą autonomicznych i interoperacyjnych produktów danych
  - Przyspieszenie wymiany wartości przez zmniejszenie obciążenia poznawczego
  - Poziome skalowanie udostępniania danych
  - Wspieranie kultury wbudowanych innowacji
- Przechodzenie na samoobsługową platformę siatki danych
  - Najpierw zaprojektuj interfejsy API i protokoły
  - Przygotuj się na dostosowanie do generalistów
  - Przeprowadź inwentaryzację i dokonaj uproszczenia
  - Utwórz wysokopoziomowe interfejsy API do zarządzania produktami danych
  - Buduj doświadczenia, a nie mechanizmy
  - Zacznij od najprostszych fundamentów, a potem zbieraj plony, aby ewoluować
- Podsumowanie
5. Zasada sfederowanego zarządzania obliczeniowego
- Zastosowanie myślenia systemowego do zarządzania siatką danych
  - Utrzymywanie dynamicznej równowagi między autonomią dziedzinową a globalną interoperacyjnością
  - Przyjęcie topologii dynamicznej jako stanu domyślnego
  - Wykorzystanie automatyzacji i architektury rozproszonej
- Zastosowanie federacji do modelu zarządzania
  - Zespół sfederowany
  - Wartości przewodnie
  - Reguły
  - Zachęty
- Zastosowanie obliczeń do modelu zarządzania
  - Standardy jako kod
  - Reguły jako kod
  - Zautomatyzowane testy
  - Zautomatyzowane monitorowanie
- Przechodzenie na sfederowane zarządzanie obliczeniowe
  - Delegowanie odpowiedzialności do dziedzin
  - Osadzanie wykonywania reguł w poszczególnych produktach danych
  - Automatyzacja zapewniania możliwości oraz monitorowania zamiast interweniowania
  - Modelowanie luk
  - Pomiar efektu sieciowego
  - Przyjęcie zmian w miejsce stałości
- Podsumowanie

Część II. Dlaczego siatka danych?

6. Punkt przegięcia
- Wielkie oczekiwania wobec danych
- Wielki podział danych
- Skala - bliskie spotkania z nowym gatunkiem
- Nie tylko porządek
- Zbliżanie się do punktu zwrotu
- Podsumowanie
7. Po punkcie przegięcia
- Płynne reagowanie na zmiany w złożonym biznesie
  - Wzajemne dostosowanie biznesu, technologii i danych analitycznych
  - Wypełnienie luki między danymi analitycznymi i operacyjnymi
  - Lokalizowanie zmian danych w dziedzinach biznesowych
  - Zmniejszenie przypadkowej złożoności potoków i kopiowania danych
- Utrzymanie zwinności w obliczu wzrostu
  - Usunięcie scentralizowanych i monolitycznych wąskich gardeł
  - Zmniejszenie koordynacji potoków danych
  - Zmniejszenie koordynacji zarządzania danymi
  - Zapewnienie autonomii
- Zwiększenie współczynnika wartości z danych w stosunku do inwestycji
  - Tworzenie warstwy abstrakcji dla złożoności technicznej za pomocą platformy danych
  - Wszechobecne stosowanie myślenia w kategoriach produktowych
  - Przekraczanie granic
- Podsumowanie
8. Przed punktem przegięcia
- Ewolucja architektur danych analitycznych
  - Pierwsza generacja - architektura hurtowni danych
  - Druga generacja - architektura jeziora danych
  - Trzecia generacja - multimodalna architektura chmury
- Charakterystyka architektury danych analitycznych
  - Monolityzm
  - Scentralizowana własność danych
  - Wykorzystanie technologii
- Podsumowanie

Część III. Jak zaprojektować architekturę siatki danych?

9. Architektura logiczna
- Dziedzinowe interfejsy udostępniania danych analitycznych
  - Projekt interfejsu operacyjnego
  - Projekt interfejsu danych analitycznych
  - Międzydziedzinowe zależności danych analitycznych
- Produkt danych jako kwant architektury
  - Komponenty strukturalne produktu danych
  - Interakcje współdzielenia danych przez produkty danych
  - Interfejsy API wykrywania i obserwowalności danych
- Wielopłaszczyznowa platforma danych
  - Płaszczyzna platformy
  - (Narzędziowa) płaszczyzna infrastruktury danych
  - Płaszczyzna doświadczenia produktu danych
  - Płaszczyzna doświadczenia siatki
  - Przykład
- Osadzone reguły obliczeniowe
  - Przyczepa produktu danych
  - Kontener obliczeniowy produktu danych
  - Port sterowania
- Podsumowanie
10. Architektura wielopłaszczyznowej platformy danych
- Projekt platformy oparty na podróżach użytkowników
- Podróż twórcy produktu danych
  - Rozpoczęcie projektowania, eksplorowanie, wstępne uruchamianie i określanie źródeł
  - Budowanie, testowanie, wdrażanie i uruchamianie
  - Utrzymywanie, ewoluowanie i wycofywanie
- Podróż konsumenta produktu danych
  - Rozpoczęcie projektowania, eksplorowanie, wstępne uruchamianie i określanie źródeł
  - Budowanie, testowanie, wdrażanie i uruchamianie
  - Monitorowanie, ewoluowanie i wycofywanie
- Podsumowanie

Część IV. Jak zaprojektować architekturę produktu danych?

11. Projektowanie produktu danych według afordancji
- Afordancje produktu danych
- Charakterystyka architektury produktu danych
- Projektowanie inspirowane prostotą złożonych systemów adaptacyjnych
  - Zachowanie wynikające z prostych reguł lokalnych
  - Brak centralnej orkiestracji
- Podsumowanie
12. Projektowanie konsumowania, przekształcania i serwowania danych
- Serwowanie danych
  - Potrzeby użytkowników danych
  - Właściwości projektowania serwowania danych
  - Projektowanie serwowania danych
- Konsumowanie danych
  - Archetypy źródeł danych
  - Lokalizacja konsumpcji danych
  - Projektowanie konsumowania danych
- Przekształcanie danych
  - Przekształcanie programowe i nieprogramowe
  - Transformacja oparta na przepływie danych
  - Uczenie maszynowe jako transformacja
  - Transformacja niestacjonarna
  - Projekt transformacji
- Podsumowanie
13. Projektowanie wykrywania, rozumienia i komponowania danych
- Wykrywanie, rozumienie, obdarzanie zaufaniem i eksplorowanie
  - Rozpocznij wykrywanie od samorejestracji
  - Wykrywanie globalnego identyfikatora URI
  - Zrozumienie modeli semantycznych i składniowych
  - Ustanowienie zaufania za pomocą gwarancji danych
  - Eksplorowanie kształtu danych
  - Nauka na podstawie dokumentacji
  - Wykrywanie, eksplorowanie i rozumienie projektu
- Komponowanie danych
  - Właściwości projektu konsumowania danych
  - Tradycyjne podejście do kompozycyjności danych
  - Projekt komponowania danych
- Podsumowanie
14. Projektowanie organizowania i obserwowania danych oraz zarządzania nimi
- Zarządzanie cyklem życia
  - Projektowanie zarządzania cyklem życia
  - Komponenty manifestu produktu danych
- Zarządzanie danymi
  - Projektowanie zarządzania danymi
  - Normalizacja reguł
  - Integracja danych i reguł
  - Linkowanie reguł
- Obserwowanie, debugowanie i audytowanie
  - Projektowanie obserwowalności
- Podsumowanie

Część V. Od czego zacząć?

15. Strategia i wykonywanie
- Czy należy przyjąć siatkę danych już dziś?
- Siatka danych jako element strategii danych
- Framework wykonywania siatki danych
  - Wykonywanie oparte na biznesie
  - Wykonywanie kompleksowe i iteracyjne
  - Wykonywanie ewolucyjne
- Podsumowanie
16. Organizacja i kultura
- Zmiana
- Kultura
  - Wartości
- Nagroda
  - Motywacje wewnętrzne
  - Motywacje zewnętrzne
- Struktura
  - Założenia struktury organizacyjnej
  - Wykrywanie granic produktów danych
- Ludzie
  - Role
  - Rozwój zestawów umiejętności
- Proces
  - Zmiany kluczowych procesów
- Podsumowanie

Назва:Siatka danych. Nowoczesna koncepcja samoobsługowej infrastruktury danych
Автор:Zhamak Dehghani
Оригінальна назва:Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale
Переклад:Lech Lachowski
ISBN:978-83-8322-038-3, 9788383220383
Дата видання:2023-04-11
Формат:Eлектронна книга
Ідентифікатор видання: siadan
Видавець: Helion