Библиографическое описание:EXPLORING THE DATA MESH CONCEPT: PRINCIPLES, NECESSITY, AND IMPLEMENTATION : доклад, тезисы доклада / S. V. Rogkustov, K. O. Soroka. - [S. l. : s. n.], 2024. - Текст : непосредственный // = Инновационные тенденции развития Российской науки : Материалы XVII Международной научно-практической конференции молодых ученых / Инновационные тенденции развития российской науки (2024 ; 04.03 - 06.03 ; Красноярск). - Красноярск. - P. 353-355.
Аннотация:This article examines the Data Mesh concept, an innovative approach to data architecture designed to address the complexities and scalability challenges of modern data management. The focus is on analyzing the four fundamental principles of Data Mesh: domain-oriented decentralized data ownership and architecture; viewing data as a product; federated computational governance; and self-serve data infrastructure as a platform. The article highlights the primary reasons the data world requires decentralization through Data Mesh, including organizational and technological bottlenecks, as well as the ambiguous assignment of data quality and ownership responsibilities. Additionally, the article critically evaluates alternative data management models and dispels common misconceptions about the incompatibility of Data Mesh with centralized data repositories, such as data lakes and warehouses
В данной статье рассматривается концепция DataMesh - новаторский подход к архитектуре данных, предложенный для решения проблем сложности и масштабируемости современного управления данными. Основное внимание уделяется анализу четырех ключевых принципов DataMesh: децентрализованное владение данными и архитектура, ориентированные на домен; рассмотрение данных как продукта; федеративное вычислительное управление; и платформа для самостоятельного построения инфраструктуры данных. Освещаются основные причины, по которым мир данных нуждается в децентрализации в форме DataMesh, включая организационные и технологические узкие места, а также нечеткое распределение ответственности за качество и владение данными. Статья также критически оценивает альтернативные модели управления данными и развеивает распространенные заблуждения о несовместимости DataMesh с централизованными хранилищами данных, такими как озера и склады данных.
