Opcions d'impressió

Mida
Compacta · 9 pt Normal · 10,5 pt Gran · 12,5 pt
Els meus apunts
No imprimir-los Incloure'ls a cada paràgraf

El navegador numera les pàgines des del seu propi quadre d'imprimir: activa-ho allà si les vols.

Els requadres grisos només surten si deixes marcada la casella «Gràfics de fons» del quadre d'imprimir.

opos

Dominis de dades en arquitectura Data Mesh

Dominis de dades en arquitectura Data Mesh

Elaboració pròpia: la font és de pagament i no es reprodueix

Enunciat oficial. Dominis de dades en arquitectura DATA MESH.


1. El problema que resol

Les arquitectures analítiques monolítiques —un data warehouse o un data lake central operat per un únic equip de dades— topen amb tres límits quan l'organització creix:

Data Mesh (Zhamak Dehghani, 2019) proposa descentralitzar l'arquitectura i la propietat analítiques cap als equips de domini, aplicant al món de les dades les lliçons del disseny orientat al domini i dels microserveis.

Data Mesh és, primer, un canvi organitzatiu i de responsabilitats, i només després una arquitectura tècnica. Aquest és el punt que més es malinterpreta.


2. Els quatre principis

2.1 Propietat de les dades orientada al domini

Les dades analítiques les posseeix i gestiona l'equip del domini de negoci que les genera i que millor les entén, no un equip central.

Domini (en Data Mesh): àrea de negoci amb límits clars i un equip responsable, que posseeix, gestiona i serveix les seves pròpies dades analítiques com un producte, amb responsabilitat completa sobre el seu cicle de vida —ingesta, model, qualitat, documentació, accés i evolució.

Aquesta és la definició que respon la pregunta d'examen. Un domini no és una carpeta del data lake, ni un esquema de base de dades, ni un data mart departamental gestionat pel centre: és una unitat organitzativa amb propietat i responsabilitat sobre les seves dades.

Tipus de domini: de font (genera dades des dels sistemes operacionals), de consum (les explota per a un cas d'ús) i agregat (combina dades de diversos dominis per crear una visió transversal).

Delimitació: els límits del domini se solen fer coincidir amb els contextos delimitats (bounded contexts) del Domain-Driven Design i amb les capacitats de negoci de l'organització.

Fronteres entre dominis: quan un domini consumeix dades d'un altre no n'hereta l'esquema intern, sinó el contracte de dades (data contract) que aquell publica —l'esquema, els objectius de qualitat i les regles d'evolució—, perquè un canvi al domini font no trenqui els consumidors sense avís. Els identificadors i les dades mestres compartides (client, ciutadà, immoble) es defineixen com a estàndard comú de la malla, no els imposa cap domini concret als altres.

2.2 Dades com a producte (data as a product)

Cada domini publica les seves dades com un producte amb un propietari (data product owner) i uns consumidors. Un producte de dades ha de complir les característiques DATSIS (Discoverable, Addressable, Trustworthy, Self-describing, Interoperable, Secure):

S'hi afegeixen sovint valuós per si sol i natiu multientorn.

El producte de dades inclou codi, dades i metadades, i la infraestructura que el serveix: no és només un fitxer.

2.3 Plataforma de dades d'autoservei

Una plataforma comuna proporciona als dominis les capacitats tècniques —emmagatzematge, processament, orquestració, catàleg, control d'accés, observabilitat, CI/CD— de manera autoservei, perquè cada domini pugui publicar productes de dades sense dependre d'un equip central i sense haver de ser expert en infraestructura.

Objectiu: reduir el cost cognitiu del domini. Si publicar un producte de dades exigeix conèixer Kubernetes, la descentralització no funciona.

Plans de la plataforma: infraestructura d'utilitat (emmagatzematge, còmput), experiència del producte de dades (crear, publicar, versionar, monitorar) i malla (mesh) supervisora (catàleg global, llinatge, polítiques).

2.4 Govern federat computacional

Un model de govern federat: un comitè amb representació de tots els dominis i de la plataforma acorda les polítiques globals —estàndards d'interoperabilitat, identificadors, seguretat, privadesa, qualitat mínima—, i cada domini decideix la resta.

Computacional vol dir que les polítiques s'implementen com a codi automatitzat a la plataforma, no com a documents que algú ha de recordar complir: validacions d'esquema, comprovacions de qualitat al desplegament, control d'accés declaratiu, etiquetatge automàtic de dades sensibles.

Els quatre principis del Data MeshQuatre dominis, cadascun amb el seu producte de dades, sota un govern federat computacional i assentats sobre una plataforma de dades d'autoservei comuna.Govern federat computacionalpolítiques com a codiDomini Aproducte de dadesDomini Bproducte de dadesDomini Cproducte de dadesDomini Dproducte de dadesPlataforma de dades d'autoservei


3. Comparació amb altres arquitectures

Data warehouse / Data lake centralitzat Data Mesh
Propietat equip central de dades equip de domini
Arquitectura monolítica distribuïda
Model canonical, definit al centre per domini, amb estàndards comuns d'interoperabilitat
Escalabilitat limitada pel centre escala organitzativament
Govern centralitzat federat i computacional
Risc coll d'ampolla i desconnexió semàntica fragmentació i duplicació si el govern federat és feble
Quan organitzacions petites o mitjanes, domini únic organitzacions grans, molts dominis, alta demanda analítica

Data Mesh vs Data Fabric: el Data Fabric és un enfocament tecnològic —una capa d'integració, metadades actives i automatització que unifica l'accés a dades distribuïdes—; el Data Mesh és organitzatiu. No són excloents: es pot fer servir tecnologia de fabric per implementar una malla.

Data Mesh vs Data Lakehouse: el lakehouse és una arquitectura d'emmagatzematge i processament → tema 32; el mesh és un model de propietat i govern. Un mesh es pot construir sobre lakehouses per domini.


4. Implantació

Passos habituals:

  1. Identificar els dominis i els seus límits, alineats amb l'estructura de negoci.
  2. Designar propietaris de producte de dades a cada domini.
  3. Definir els estàndards globals mínims: identificadors, formats, metadades, SLO de qualitat, classificació de sensibilitat.
  4. Construir la plataforma d'autoservei de manera incremental, començant pel que més fricció genera.
  5. Començar amb pocs dominis i un cas d'ús transversal que demostri el valor.
  6. Automatitzar el govern: cada política nova, un control a la plataforma.
  7. Formar els equips de domini en enginyeria de dades.

Riscos i condicions de fracàs:


5. Aplicació al sector públic


Claus d'examen


Per recordar

Fonts d'aquest tema