一起認識去中心化的數據中台：以最貼近生活的外送平台為例
近年來，「數據中台」成為了許多企業探索的焦點，然而，這個概念卻因誤解而使企業在轉型過程中陷入挫折，讓我們重新認識數據中台吧。
數據「中」台到底是指「集中式」還是「中介層」？
數據「中」台的核心概念並非指向集中式資料倉儲，而是著重於中間、中介的角色。儘管集中式資料倉儲模式在過去扮演著重要角色，但它也帶來了一些挑戰與限制，這些限制可能導致了對數據中台的轉變。
隨著數位轉型的推進，資料和服務的規模迅速擴大，如果採用傳統集中式進行資料管理，企業將面臨資料供應調度缺不夠彈性、低吞吐量和高延遲，資料處理效能受限、對資料源造成嚴重效能等等問題。
因此數據中台的中介層並不是集中化的，而是促進資料四通八達，使資料自由流動，這種點對點的資料同步，才有辦法應對數據時代的巨量資料。
以最貼近生活的外送平台為例
以日常生活中的「外送平台」作為例子，其實展現了分散式中台的運作模式。與以往傳統的集中式倉儲不同，外送平台通過直接將商品送達顧客手中，避免了集中集散的過程。在這個模式下，我們可以從眾多的餐廳中選擇，外送平台將資料進行點對點的對應，外送員將餐點直接送到消費者家門口。
若您已經有中台的基礎概念，以下的譬喻有助於更輕鬆理解中台的運作：
🏤 餐廳：各資料系統
👬 顧客：資料用戶
📝 點餐：建立資料產品
🏠 家門口：私有化資料庫
🛵 外送員：資料管線
🍜 熱餐點：near real-time 資料
情境說明：資料用戶（顧客）可以從數據中台（外送平台）中可以獲取多個資料來源（多個餐廳）的資料，針對某某應用服務的需求可以建立資料產品（針對想吃的東西來點餐），資料管線建立後（外送員收單後），即可將near real-time 資料（熱餐點）同步至專屬應用服務的私有化資料庫（送到家門口）
資料用戶就可以非常快速地取得 near real-time 資料，等同於顧客就可以非常快速地獲取熱騰騰的餐點
Data Mesh 架構將數據中台效益最大化
讀到這邊，讀者們應該明白數據中台的成功要素，而這些成功要素、架構及特色，剛好就是 Data Mesh 的概念。
因數據網格（Data Mesh）概念在寬橋 Medium 已經有非常多篇幅，這邊就不再細談，有興趣的讀者可以先從這三篇開始了解 淺談分散式數據網格(Data Mesh）、認識數據網格(Data Mesh)、為何該選用分散式資料架構？探討企業資料架構的演進：Data Warehouse to Data Mesh
數據中台的重要目標在於將近乎即時的資料，透過資料產品直接提供給應用服務，同時在保持原有資料架構的情況下，不增加原始資料庫的負載。無論應用服務成長速度多快，數據中台都應能迅速回應，提供各種來源的近乎即時資料。
Data Mesh 可以達到您所需要的數據中台:
- 無論應用服務成長多快，都能以最快的回應速度取得各種來源的 near real-time 資料。
- 保有原資料架構，不增加原資料庫負載，反而獲得極大效能改善。
- 並且，資料 transform 也是即時的！
透過重新認識數據中台，企業能更好地了解資料流的中介角色以及如何實現資料效率和管理。這不僅是一種技術概念，更是一種對資料流動中重要角色的思考，影響著我們的日常生活和企業運作。重新定義數據中台的核心，您可以選擇新時代的解決方案數據網格 (Data Mesh)。
寬橋（Brobridge）在 Kubernetes 和微服務領域深耕多年，深入了解客戶的需求之後開始打造 Data Mesh 概念的 Brobridge Gravity 數據解決方案，此產品用於解決企業跨系統資料交換、微服務架構資料供應和 AIoT 數據平台，協助 IT 人員、開發者實現最佳化的資料交換架構，滿足各類數位轉型的需求。如果您也有相關問題或需求，歡迎 與我們直接聯繫。
