代码收藏家 化繁为简：数据编织如何让 IOT 物联网数据管理更智能、更高效，从数据孤岛到智慧互联
物联网 (IoT) 正在迅速扩展，改变着各行各业和我们的日常生活。数十亿互联设备正在产生前所未有的海量数据，为寻求利用其力量的企业带来了巨大的机遇和严峻的挑战。正如《物联网数据策略师快速指南》中所指出的那样，数据管理的基本原则在物联网时代仍然适用。然而，物联网数据的庞大数量、多样性和速度，要求我们在数据架构和管理方面进行范式转变。数据编织 (Data Fabric) 的概念应运而生，它提供了一个统一且智能的层，将物联网生态系统及其他来源产生的不同数据线编织在一起。
本文将深入探讨数据编织的复杂性，探讨其架构、功能以及在物联网和更广泛的数据环境中的重要性。我们将研究数据编织如何解决相关的挑战，例如数据摄取、存储、集成、分析、情境化和传播，同时还将讨论其对更广泛的数据源和用例的适用性。我们将进一步讨论数据编织的关键组件、它与其他新兴技术（如数据网格 Data Mesh 和数据湖仓 Data Lakehouse）的关系，以及最终，它如何帮助组织在互联世界中释放其数据资产的真正潜力。
物联网数据洪流与新方法的需求
物联网数据管理的简化视图，包括摄取、存储、集成、分析、情境化和传播，为理解所涉及的核心流程提供了一个有价值的框架。然而，这种简化掩盖了管理物联网数据所固有的复杂性。他提到的“不成熟的物联网市场”和“源数据的差异性”只是冰山一角。
请考虑以下挑战：
这些挑战需要比传统架构所能提供的更强大、更敏捷的数据管理方法。Hadoop 和数据虚拟化等技术正在发挥着至关重要的作用，但它们只是解决方案的一部分。我们需要一种更全面、更集成的方法，这就是数据编织发挥作用的地方。
数据编织：统一且智能的数据层
数据编织是一种新兴的架构方法，它提供了一个统一、智能且自动化的层，用于管理分布式环境中的数据。它不是单一的产品或技术，而是一种设计模式，它利用技术和方法的组合来创建无缝和集成的数据体验。可以将其视为一种“编织结构”，将不同的数据源、应用程序和用户编织在一起，使他们能够高效且有效地访问、共享和利用数据。
数据编织的关键原则和能力：
- 数据虚拟化和抽象： 即数据虚拟化的作用，数据编织提供了一个虚拟化层，抽象了数据源的底层复杂性。这允许用户和应用程序访问数据，而无需知道其物理位置、格式或访问方法。
- 知识图谱基础： 数据编织的核心组件是一个知识图谱，它捕获数据实体之间的语义关系，提供丰富的上下文并支持智能数据发现和集成。这解决了“情境化”方面，通过意义丰富数据并促进更有洞察力的分析。
- 数据集成和编排： 数据编织提供了强大的功能，用于集成来自不同来源的数据，包括物联网设备、数据库、应用程序和云服务。它支持各种集成模式，例如 ETL、ELT、流式和基于 API 的集成，确保跨生态系统的无缝数据流。
- 数据目录和发现： 全面的数据目录充当元数据的中央存储库，使用户能够轻松发现、理解和访问相关数据资产。这促进了自助式数据访问并促进了数据民主化。
- 数据治理和安全： 数据编织结合了强大的数据治理和安全机制，以确保数据质量、合规性和保护。它提供细粒度的访问控制、数据沿袭跟踪和审计跟踪，解决了与物联网数据相关的安全和隐私问题。
- 自动化和智能： 数据编织利用人工智能和机器学习来自动化各种数据管理任务，例如数据发现、集成、清理和丰富。这减少了人工工作量，提高了效率，并支持智能的、数据驱动的决策。
- 可扩展性和灵活性： 数据编织被设计为可扩展和灵活的，适应组织不断变化的需求以及不断增长的数据量和复杂性。它可以部署在本地、云端或混合环境中。
图1：数据虚拟化实现数据编织
数据编织和物联网：强大的组合
数据编织特别适合应对管理物联网数据的挑战。它提供了一个统一且智能的层，简化了数据摄取、集成、分析和传播，使组织能够释放其物联网投资的全部潜力。
让我们重新审视物联网数据管理阶段，看看数据编织如何增强每个阶段：
超越物联网：数据编织作为企业数据战略
虽然数据编织在物联网环境中特别有价值，但它的好处远远超出了这个特定的用例。它代表了组织处理数据管理方式的根本转变，使他们能够创建一个更敏捷、更智能和数据驱动的企业。
以下是采用数据编织战略的一些主要好处：
数据编织、数据网格和数据湖仓：协同关系
数据编织经常与其他新兴的数据管理概念一起讨论，例如数据网格和数据湖仓。这些概念并非相互排斥，而是互补的，每个概念都解决了数据管理挑战的不同方面。
随着数据量、多样性和速度的不断增长，对强大且适应性强的数据管理方法的需求只会变得更加迫切。数据编织专注于数据虚拟化、知识图谱、自动化和智能，为驾驭这个复杂的数据环境提供了一个强大的框架。它使组织能够将不同的数据线编织在一起，创建无缝和集成的数据体验，从而推动创新、效率和竞争优势。数据管理的未来正在被编织，而数据编织正处于这一变革过程的核心。
作者：Denodo
