የእርስዎ የውሂብ ቡድን የሚያወዛግበው ፍልሚያ
ወሳኝ መረጃዎችን የያዘ ዳሽቦርድ ከመጀመሩ ጥቂት ደቂቃዎች ቀደም ብሎ እምነት የሚጣልበትን የውሂብ ስብስብ ለመከታተል ከሞከሩ ምን ያህል ከባድ እንደሆነ ይገባዎታል። ዘመናዊ የውሂብ ክምችቶች እየተስፋፉ ነው፡፡ የባለቤትነት ለውጦች ይከሰታሉ። ያለፈ እውቀትም ይጠፋል። ለዚህም ነው Amundsen እና DataHub ንጽጽሮች በውሂብ ምህንድስና የ Slack ቻናሎች ላይ በተደጋጋሚ የሚነሱት፡ የትኛው ክፍት ምንጭ የውሂብ ካታሎግ ፈጣን ግኝትን፣ ግልጽ ዝርዝር መረጃን፣ እና ቀልጣፋ አስተዳደርን ያለ ምንም እንከን ይሰጥዎታል?
በዚህ መመሪያ ውስጥ፣ Amundsen እና DataHubን በተጨባጭ ሁኔታ እናነፃፅራለን። የሥነ ሕንጻቸውን፣ የሜታዳታ ሞዴላቸውን፣ የዘር ሐረጋቸውን ጥልቀት፣ ፍለጋቸውን፣ የአስተዳደር ባህሪያቸውን፣ ውህደቶቻቸውን እና የአሠራር ውስብስብነታቸውን እናነፃፅራለን። ይህንን እንደ ድርጅትዎ ብስለት እና የትኛውን ካታሎግ መምረጥ እንዳለቦት እንደ ማመሳከሪያ መመሪያ አድርገው ያስቡት - ወቅታዊ የሆነውን ብቻ ሳይሆን፡፡
ፈጣን ዳራ፡ Amundsen እና DataHub ምንድን ናቸው?
ወደ Amundsen እና DataHub ንፅፅር ከመግባታችን በፊት፣ ሁኔታውን እናብራራ።
- Amundsen: በመጀመሪያ በ Lyft የተገነባው Amundsen ፈጣን የሜታዳታ ፍለጋ እና ግኝት ላይ ያተኩራል። ቀላል፣ የፍለጋ-መጀመሪያ UX እና ከባድ አስተዳደር ሳያስፈልግ ቀለል ያለ የውሂብ ግኝት በሚፈልጉ ቡድኖች ዘንድ ተቀባይነት ያለው በመሆኑ ይታወቃል። በተለምዶ የውሂብን ዲሞክራሲያዊ ለማድረግ እና የተንታኞችን ምርታማነት ለማሳደግ ያግዛል።
- DataHub: በመጀመሪያ በ LinkedIn የተገነባው DataHub ከግኝት ባለፈ የዘር ሐረግን፣ የአስተዳደር ፖሊሲዎችን፣ ጥቃቅን የሜታዳታ ሞዴሊንግን እና የለውጥ አስተዳደርን የሚሸፍን የሜታዳታ መድረክ ነው። በመላው የውሂብ ሥነ-ምህዳር ውስጥ እንደ ማዕከላዊ የሜታዳታ መቆጣጠሪያ ተደርጎ የተነደፈ ነው።
የተጠቃሚ ፍላጎት፡ “Amundsen vs DataHub” ብለው እየፈለጉ ከሆነ፣ የውሂብ ካታሎግ ለመምረጥ መሰረታዊ ንፅፅር ይፈልጋሉ። የመፈልሰሻ መንገዶችን እየገመገሙ፣ ብዙ መሣሪያዎችን አንድ ለማድረግ እየሞከሩ ወይም የተሻለ የዘር ሐረግ እና አስተዳደር ለማግኘት እየጣሩ ሊሆን ይችላል።
: እያንዳንዱ መሣሪያ የት ጎልቶ ይታያል
- ተንታኞች እና የንግድ ተጠቃሚዎች ሠንጠረዦችን፣ ዳሽቦርዶችን እና ባለቤቶችን በፍጥነት እንዲያገኙ ለማገዝ ቀለል ያለ፣ የፍለጋ-መጀመሪያ የውሂብ ግኝት ተሞክሮ ከፈለጉ Amundsenን ይምረጡ። አነስተኛ የአሠራር ወጪ፣ ቀላል አተገባበር።
- ጠንካራ የዘር ሐረግ፣ የ schema ለውጥ አያያዝ፣ የአስተዳደር ባህሪያት (ፖሊሲዎች፣ አወንታዊ መግለጫዎች) እና ተለዋዋጭ የሜታዳታ ሞዴል ያለው ሊሰፋ የሚችል የሜታዳታ መድረክ ከፈለጉ DataHubን ይምረጡ። ውስብስብ እና ብዙ ጎራዎች ላሏቸው አካባቢዎች የተሻለ ነው።
እንዴት እናነፃፅራቸዋለን (በጥያቄ የሚመራ)
- የሜታዳታ ሞዴል፡ ምን ያህል ተለዋዋጭ እና ለወደፊቱ ተስማሚ ነው?
- የዘር ሐረግ እና የውጤት ትንተና፡ ምን ያህል ጥልቀት አለው?
- ፍለጋ እና ግኝት፡ ተጠቃሚዎች አስፈላጊ የሆነውን ነገር ምን ያህል በፍጥነት ማግኘት ይችላሉ?
- አስተዳደር እና ተገዢነት፡ ከአደጋ ጋር ሊመጣጠን ይችላል?
- ውህደቶች እና ሥነ-ምህዳር፡ ከዘመናዊ ክምችት ጋር ይጣጣማል?
- ተጨማሪዎችን መፍጠር እና ኤፒአይዎች፡ በላዩ ላይ ለመገንባት ምን ያህል ቀላል ነው?
- የአሠራር ውስብስብነት፡ የ 2ኛው ቀን ምን ይመስላል?
- ቡድን የሚስማማው እና ብስለት፡ በጣም የሚጠቅመው ማንን ነው?
ሥነ ሕንፃ፡ ቀላል እና የመቆጣጠሪያ ፓኔል
የ Amundsen ሥነ ሕንፃ ሆን ተብሎ ቀጭን ነው። በተለምዶ ለፍለጋ ElasticSearch፣ ለግራፍ ሜታዳታ Neo4j (ሊዋቀር የሚችል) እና ፍጥነትን እና ግልጽነትን የሚያጎላ የፊት ገጽታ ይጠቀማል። የማስገቢያው ንብርብር ሜታዳታን ከተለመዱ ምንጮች በመሳብ ወደ ፍለጋ መረጃ ጠቋሚ ይገፋል፣ ይህም ተጠቃሚዎች በትንሹ ግጭት ፈጣን የግኝት ተሞክሮ እንዲያገኙ ያስችላቸዋል።
DataHub የመቆጣጠሪያ ፓኔል አቀራረብን ይወስዳል። የሜታዳታ ሞዴሉን (በጠንካራ ዓይነት schemas ላይ የተመሠረተ) ከመረጃ ጠቋሚ፣ ከማከማቻ እና ከማስገባት አገልግሎቶች ይለያል። አስተማማኝነትን እና ክትትልን ለማረጋገጥ የ Kafka-style stream ማስገባት እና ስሪት ያላቸውን የሜታዳታ ክስተቶች (MCEs/MCPs) ይደግፋል። የሜታዳታ ለውጦችን ማቀናጀት፣ ኮንትራቶችን ማረጋገጥ እና በብዙ ስርዓቶች ላይ የዘር ሐረግን መጠበቅ ሲያስፈልግ ይህ ጠቃሚ ነው።
ቁም ነገር፡ በ Amundsen እና DataHub ንጽጽር፣ Amundsen እንደ ግኝት መተግበሪያ ሲሰማ፤ DataHub እንደ መድረክ ይሰማል።
የሜታዳታ ሞዴል፡ ቀላልነት እና ዓይነት ሊሰፋ የሚችል
- Amundsen፡ ዋና አካላት ላይ ያተኩራል—ሠንጠረዦች፣ አምዶች፣ ዳሽቦርዶች፣ ተጠቃሚዎች፣ ባለቤቶች፣ የአጠቃቀም ስታቲስቲክስ። ማስፋት ይችላሉ፣ ነገር ግን ቡድኖች ውስብስብነትን ለማስወገድ ብዙውን ጊዜ ከመደበኛው ግንባታዎች ጋር ቅርብ አድርገው ያስቀምጡታል።
- DataHub: በስሪት schemas አማካኝነት በጠንካራ ዓይነት የሜታዳታ ሞዴል ዙሪያ የተገነባ ነው። ብጁ ገጽታዎችን፣ ጎራዎችን፣ መለያዎችን፣ የባለቤትነት አወቃቀሮችን፣ የቃላት መፍቻ ቃላትን እና ፖሊሲዎችን መግለጽ ይችላሉ። ይህ አቋራጭ የአስተዳደር እና የዘር ሐረግን የበለጠ ጠንካራ ያደርገዋል፣ ነገር ግን የአዕምሮ ሞዴሉን እና የአሠራር ጫናውን ይጨምራል።
የእርስዎ የመንገድ ካርታ በጎራ የሚመራ ባለቤትነትን (Data Mesh)፣ የቁጥጥር መዝገበ-ቃላትን ወይም የ ML/ባህሪ መደብር አካላትን የሚያካትት ከሆነ የ DataHub ሞዴል በተሻለ ሁኔታ ሊስማማ ይችላል።
የዘር ሐረግ እና የውጤት ትንተና፡ ስፋት እና ጥልቀት
- Amundsen፡ የሰንጠረዥ ደረጃ የዘር ሐረግን ይደግፋል እና ወደ ላይ/ወደ ታች ግንኙነቶችን ማሳየት ይችላል። ፈጣን የውጤት ምርመራዎችን ለማድረግ እና የውሂብ ፍሰትን ለመረዳት ጠቃሚ ነው።
- DataHub: ብዙውን ጊዜ በውሂብ ስብስቦች፣ ቧንቧዎች፣ BI ቅርሶች እና በአንዳንድ ቅንጅቶች ውስጥ የኮድ ንብረቶች ላይ የበለጠ ዝርዝር እና ሁሉን አቀፍ የዘር ሐረግን ያቀርባል። በፕሮግራም ሊገባ የሚችል የዘር ሐረግን፣ የውጤት ትንተናን እና በ አካላት ላይ ለውጥን መደገፍ ይችላል።
የእርስዎ የለውጥ አስተዳደር ሂደት የ schema ለውጦች ወይም dbt እንደገና ከመዋቀራቸው በፊት የፍንዳታ ራዲየስ መገምገም የሚያስፈልግ ከሆነ DataHub ብዙውን ጊዜ ጠንካራ ፕሪሚቲቭስ ያቀርባል።
ፍለጋ እና ግኝት፡ ፍጥነት እና በአውድ የበለጸጉ ውጤቶች
- የ Amundsen የፍለጋ-መጀመሪያ UI በተንታኞች ዘንድ ተወዳጅ ነው። ታዋቂ ንብረቶችን በፍጥነት ያሳያል እና ባለቤቶችን እና የአጠቃቀም ስታቲስቲክስን ጎልተው እንዲታዩ ያደርጋል። የአዕምሮ ሞዴሉ “ለመጋዘንዎ Google” ነው።
- የ DataHub ፍለጋ በአውድ ላይ የተመሰረተ እና ከበለጸገ ሜታዳታ ተጠቃሚ ይሆናል—ጎራዎች፣ መለያዎች፣ የቃላት መፍቻ ቃላት እና ፖሊሲዎች። የበለጠ ከባድ ሊመስል ቢችልም፣ ወጥነትን ለማጣራት እና ለማስፈጸም ተጨማሪ መንገዶችን ይሰጥዎታል።
ለንግድ ተጠቃሚዎች መልስ የሚሰጥበት ጊዜ የእርስዎ ዋና መለኪያ ከሆነ፣ Amundsen ከመጀመሪያው ያነሰ ግጭት ያቀርባል። ትክክለኛነት እና ቁጥጥር የሚደረግበት የቃላት ዝርዝር አስፈላጊ ከሆነ DataHub ወደፊት ይመጣል።
አስተዳደር እና ተገዢነት፡ ጠቃሚ እና ሁሉን አቀፍ
- Amundsen፡ ባለቤትነትን፣ መግለጫዎችን፣ መለያዎችን እና አንዳንድ በፕሮግራም ሊበለጽጉ የሚችሉ መረጃዎችን በማስገባት ያቀርባል። አስተዳደር ሊደረስበት የሚችል ነው ነገር ግን ከመድረክ ይልቅ በሂደት ላይ የበለጠ ይተማመናል።
- DataHub: ፖሊሲዎችን፣ በ ሚና ላይ የተመሰረተ መዳረሻን፣ ከአስተዳደር አውድ ጋር መለያዎችን/ቃላትን፣ አወንታዊ መግለጫዎችን/ክትትሎችን፣ የመሻር ባንዲራዎችን እና በተወሰኑ ቅንጅቶች ውስጥ ይሁንታ የስራ ፍሰቶችን ያካትታል። ይህ ቁጥጥር ለሚደረግባቸው ኢንዱስትሪዎች ወይም ትላልቅ ድርጅቶች ጠቃሚ ነው።
SOC2/ISO የስራ ፍሰቶችን፣ የውሂብ ምደባ ፖሊሲዎችን ወይም ከዘር ሐረግ ጋር የተገናኙ ይሁንታዎችን የሚጠብቁ ከሆነ DataHub በተሻለ ሁኔታ የተስተካከለ ነው።
ውህደቶች እና ሥነ-ምህዳር፡ ሁለቱም ጠንካራ እና የተለያየ አጽንዖት ያላቸው
- Amundsen፡ ከመጋዘኖች (Snowflake, BigQuery, Redshift)፣ BI መሣሪያዎች (Tableau, Looker) እና መርሐግብር አስኪያጆች ጋር ጠንካራ ነው። የማስገቢያ ቧንቧዎች ለተለመዱ ክምችቶች ቀጥተኛ ናቸው።
- DataHub: በመጋዘኖች፣ ሐይቆች፣ አስተባባሪዎች (Airflow, Dagster)፣ ETL፣ BI፣ ML መሣሪያዎች እና የኮድ ማጠራቀሚያዎች ላይ ሰፊ ማገናኛዎች አሉት። ሥነ-ምህዳሩ በመላው የህይወት ኡደት ውስጥ በሜታዳታ ቀጣይነት ላይ ያተኩራል፣ CI/CD ን ጨምሮ።
ባች፣ ዥረት እና ML የሚያካትቱ የተለያዩ ክምችቶች ላሏቸው፣ የ DataHub ሽፋን በተለምዶ ሰፊ ነው።
ተጨማሪዎችን መፍጠር እና ኤፒአይዎች፡ የብጁነት ጥቅሞች
- Amundsen: ብጁ ማውጫዎችን እና የሜታዳታ ማበልጸጊያ ስራዎችን መገንባት ይችላሉ። ለግኝት-ተኮር የአጠቃቀም ጉዳዮች ለማስማማት ቀላል እና ፈጣን ነው።
- DataHub: ብጁ ገጽታዎች፣ የዘር ሐረግ፣ ፖሊሲዎች እና አውቶማቲክ አስተዳደርን ለማስተናገድ የተነደፈ ሙሉ የሜታዳታ ክስተት ሞዴል እና ኤፒአይዎች አሉት። የበለጠ ኃይለኛ ነው ነገር ግን የምህንድስና ጊዜ እና የባለቤትነትን ይጠይቃል።
ውሳኔዎ የተሻለ ፍለጋ ብቻ ያስፈልግዎት እንደሆነ ወይም በሜታዳታ የሚመራ አውቶሜሽን መሠረት ላይ የተመሠረተ ሊሆን ይችላል።
የአሠራር ውስብስብነት፡ ማዋቀር እና ቁጥጥር
- Amundsen ለመዘርጋት እና ለማስኬድ ቀላል ነው። አነስተኛ ቡድኖች ወይም ውስን የመተላለፊያ ይዘት ላለው ማዕከላዊ የውሂብ መድረክ ቡድን የበለጠ ምቹ ነው።
- DataHub ተጨማሪ እቅድ ማውጣትን ይጠይቃል፡ የ schema አስተዳደር፣ የፖሊሲ ሞዴሊንግ እና ብዙ አገልግሎቶችን ማስኬድ። ክፍያው የረጅም ጊዜ አስተዳደር እና አስተማማኝነት ነው።
የእርስዎ የካታሎግ ባለቤት ብዙ ባርኔጣዎችን የሚያደርግ አንድ የመሣሪያ ስርዓት መሐንዲስ ከሆነ Amundsen ማራኪ ነው። የመሣሪያ ስርዓት ቡድን እና የቁጥጥር አውታረ መረብ ካለዎት DataHub ከእርስዎ ጋር ያድጋል።
እውነተኛ ዓለም ሁኔታዎች፡ የትኛው ካታሎግ ያሸንፋል?
- ፈጣን የተንታኝ ምዝገባ፡ Amundsen። አዲስ የተቀጠሩ ሰራተኞች ሠንጠረዦችን እና ዳሽቦርዶችን በፍጥነት ያገኛሉ፣ የባለቤትነትን ይመለከታሉ እና ከአጠቃቀም ደረጃዎች ይማራሉ።
- የቁጥጥር ጫና እና ኦዲት ማድረግ፡ DataHub። ማዕከላዊ ፖሊሲዎች፣ የዘር ሐረግ እና አወንታዊ መግለጫዎች ቁጥጥርን እና ወጥነትን ለማሳየት ያግዝዎታል።
- የውሂብ መረብ አተገባበር፡ DataHub። ጎራዎች፣ የባለቤትነት ሞዴሎች እና ዓይነት ሜታዳታ የተዋሃደ አስተዳደርን ይደግፋሉ።
- የመፈልሰሻ እቅድ (ለምሳሌ፣ ከ Redshift ወደ Snowflake)፡ DataHub። የውጤት ትንተና እና የዘር ሐረግ ለውጥን በደህና ቅደም ተከተል ለማስያዝ ያግዝዎታል።
- ነጠላ-መጋዘን፣ BI-ተኮር ትንታኔዎች፡ Amundsen። ከባድ የአስተዳደር ወጪ ሳይኖር በተጨባጭ ግኝት ላይ ያተኩሩ።
Amundsen እና DataHub የባህሪዎች ፈጣን እይታ (ጥቅሞች እና ጉዳቶች)
Amundsen — ጥቅሞች፡
- ፈጣን፣ ሊታወቅ የሚችል የፍለጋ-ተኮር UI
- ለተንታኞች ምርታማነት እና የውሂብ ዲሞክራሲያዊነት በጣም ጥሩ
- ለአነስተኛ እና መካከለኛ መጠን ላላቸው ቡድኖች ፈጣን የእሴት ጊዜ
Amundsen — ጉዳቶች፡
- ያነሰ አጠቃላይ የአስተዳደር እና የፖሊሲ መሣሪያ
- የዘር ሐረግ በጥልቀት እና በአውቶሜሽን የበለጠ የተገደበ ነው
- ሊሰፋ የሚችል አለ ነገር ግን በፍጥነት ብጁ ሊሆን ይችላል
DataHub — ጥቅሞች፡
- በተየቡት ገጽታዎች እና ጎራዎች የበለጸገ የሜታዳታ ሞዴል
- በክምችቱ ላይ ጠንካራ የዘር ሐረግ እና የውጤት ትንተና
- የአስተዳደር ባህሪያት (ፖሊሲዎች፣ አወንታዊ መግለጫዎች፣ መሻር)
- ውስብስብ፣ ቁጥጥር ለሚደረግባቸው ወይም ብዙ ጎራዎች ላሏቸው ድርጅቶች የተሻለ ተስማሚ
DataHub — ጉዳቶች፡
- እሴት ከመከፈቱ በፊት ከፍተኛ የቅድሚያ ኢንቨስትመንት
የወጪ እና የቡድን አወቃቀር አንድምታዎች
ሁለቱም ክፍት ምንጭ ቢሆኑም፣ አጠቃላይ የባለቤትነት ወጪ የሚመጣው ከ፡
- የምህንድስና ጊዜ፡ አተገባበር፣ ማስገባት እና ቀጣይ ጥገና
- የሜታዳታ ቁጥጥር፡ መግለጫዎችን መጻፍ፣ መለያ ማድረግ፣ የቃላት መፍቻ አስተዳደር
- መሠረተ ልማት፡ ፍለጋ፣ ግራፍ፣ ዥረት እና የማከማቻ አገልግሎቶች
Amundsen እዚህ ያለውን እንቅፋት ዝቅ ያደርገዋል፤ DataHub ተጨማሪ ይጠይቃል፣ ነገር ግን አስተዳደር እና የለውጥ አስተዳደር አስፈላጊ ሲሆኑ ተመላሽ ይከፍላል።
የውሳኔ መስጫ መመሪያ፡ ቀላል የማረጋገጫ ዝርዝር
ለአውድዎ Amundsen እና DataHubን ለማብራራት እነዚህን ጥያቄዎች ይመልሱ፡
- የእርስዎ ዋና እሴት ኢላማ ምንድን ነው?
- ለተንታኞች ፈጣን ግኝት → Amundsen
- የተዋሃደ አስተዳደር እና የዘር ሐረግ → DataHub
- የእርስዎ የውሂብ ይዞታ ምን ያህል ውስብስብ ነው?
- ነጠላ መጋዘን + ሁለት BI መሣሪያዎች → Amundsen
- ብዙ መጋዘኖች/ሐይቆች፣ ማስተባበር፣ ML፣ የኮድ የዘር ሐረግ → DataHub
- የእርስዎ የአስተዳደር ብስለት ምንድን ነው?
- ቀላል ክብደት ያለው ባለቤትነት እና መለያዎች → Amundsen
- ፖሊሲዎች፣ ይሁንታዎች፣ አወንታዊ መግለጫዎች፣ የጎራ ታክሶኖሚ → DataHub
- አንድ የመሣሪያ ስርዓት መሐንዲስ + ጊዜያዊ ቁጥጥር → Amundsen
- የተወሰነ የመሣሪያ ስርዓት + የውሂብ አስተዳደር ቡድን → DataHub
- የእርስዎ የመፈልሰሻ/የለውጥ ድግግሞሽ ምንድን ነው?
- ዝቅተኛ-ወደ-መካከለኛ፣ ጥቂት ቧንቧዎች → Amundsen
- ከፍተኛ ድግግሞሽ፣ ብዙ ጥገኛ ንብረቶች → DataHub
የአተገባበር ማስታወሻዎች፡ የተለመዱ ወጥመዶችን ያስወግዱ
- ግልጽ የባለቤትነት መስኮች ይጀምሩ። የትኛውንም መሣሪያ ቢመርጡ፣ ከቀን አንድ ጀምሮ ባለቤቶችን እና የማሳደጊያ መንገዶችን ይግለጹ።
- ከእውነት ምንጭዎ ሜታዳታን ያስገቡ። ወዲያውኑ እምነት ለመገንባት ከመጋዘኖች እና BI መሣሪያዎች ያስገቡ።
- ከአንድ ጎራ ጋር በሙከራ ይሞክሩ። በመላ ድርጅት ከማሳደግዎ በፊት በፋይናንስ፣ በRevOps ወይም በገበያ ትንተና ውስጥ እሴትን ያረጋግጡ።
- ስያሜ እና የመለያ ስምምነቶችን ያትሙ። ወጥነት የእርስዎ ሚስጥራዊ የእድገት ማንሻ ነው።
- ከስራ ፍሰትዎ ጋር ያዋህዱ። የማይቀር ለማድረግ ካታሎጉን በ Slack፣ BI መሣሪያዎች እና PR ቼኮች ላይ ያሳዩ።
የመፈልሰሻ መንገዶች እና አብሮ መኖር
አንዳንድ ቡድኖች ፈጣን ድሎችን ለማግኘት በ Amundsen ይጀምራሉ እና በኋላ የአስተዳደር ፍላጎቶች ሲያድጉ ወደ DataHub ይሰደዳሉ። ሊላክ የሚችል መለያዎችን እና ወጥ የሆነ መለያን ከመጀመሪያው ጀምሮ ካቀዱ ያ ተግባራዊ ይሆናል። በተቃራኒው፣ የጎራ-ደረጃ አስተዳደር እና የውጤት ትንተና እንደሚያስፈልግዎ አስቀድመው ካወቁ በቀጥታ ወደ DataHub መዝለል ዳግም ስራን መቆጠብ ይችላል።
አብሮ መኖር ይቻላል ነገር ግን ያልተለመደ ነው—የሜታዳታ መከፋፈል እምነትን ይጎዳል። በሽግግር ወቅት ሁለቱንም ማስኬድ ካለብዎት፣ ለአስፈላጊ አካላት አንዱን እንደ መዝገብ ስርዓት ይሾሙ።
ተግባራዊ ምሳሌዎች፡ በአጠቃቀም ጉዳይ መምረጥ
- ነጠላ Snowflake መለያ፣ dbt እና Looker ያለው በፍጥነት እያደገ ያለ Series B ጅምር፡ Amundsen ሊያሸንፍ ይችላል። አነስተኛ የአሠራር ሸክም፣ ፈጣን ግኝት፣ ደስተኛ ተንታኞች።
- Snowflake + Databricks፣ ብዙ BI መሣሪያዎች፣ airflow/dagster እና ቁጥጥር የሚደረግበት ውሂብ ያለው ዓለም አቀፍ ድርጅት፡ DataHub ለዚህ የተገነባ ነው—የተተየበ ሜታዳታ፣ የዘር ሐረግ፣ ፖሊሲዎች እና አወንታዊ መግለጫዎች።
- በጎራ ባለቤትነት እና SLAs የውሂብ መረብን የሚዘረጋ የውሂብ መድረክ ቡድን፡ DataHub ከጎራዎች፣ ከአስተዳዳሪዎች እና ከተዋሃደ አስተዳደር ጋር ይጣጣማል።
በነገራችን ላይ፡ AIን በመጠቀም ሰነዶችን በራስ ሰር ማድረግ
ማስተዋሉ የሚገባው፡ ብዙ ቡድኖች በካታሎጉ እራሱ ሳይሆን ሜታዳታን ትኩስ አድርጎ በመጠበቅ ላይ ነው—የሠንጠረዥ መግለጫዎችን መጻፍ፣ ባለቤቶችን ማሳየት እና የዘር ሐረግን ማጠቃለል። ከ schema፣ መጠይቆች ወይም dbt ሰነዶች መግለጫዎችን ማርቀቅ የሚችሉ መሣሪያዎች ጉዲፈቻን ያፋጥናሉ እና ካታሎጉን የበለጠ ተጣብቆ እንዲቆይ ያደርጋሉ። ከ Git የስራ ፍሰቶችዎ ወይም ከመጋዘን ምዝግብ ማስታወሻዎች ጋር የሚዋሃዱ AI ረዳቶች ሰነዶችን ጊዜ ያለፈባቸው ከመሆን ይልቅ በህይወት እንዲቆዩ ማድረግ ይችላሉ።
የመጨረሻ ፍርድ፡ ለዛሬ ይምረጡ፣ ለነገ ያቅዱ
- በፍለጋ እና ግኝት ፈጣን ድሎች ከፈለጉ፣ Amundsenን ይምረጡ። ተግባራዊ፣ ፈጣን እና ለቀጭን ቡድኖች ተስማሚ ነው።
- ውስብስብ በሆነ ክምችት ላይ አስተዳደርን፣ የዘር ሐረግን እና የለውጥ አስተዳደርን ለማጎልበት የሜታዳታ መቆጣጠሪያ ፓኔል እየገነቡ ከሆነ DataHubን ይምረጡ። ወደ ውስጥ ማደግ የሚችሉት መድረክ ነው።
ቁልፍ መውሰጃዎች፡
- Amundsen እና DataHub ወደ ግኝት ፍጥነት እና አስተዳደር ጥልቀት ይመጣሉ።
- ቀላል ክምችቶች እና ትናንሽ ቡድኖች ብዙውን ጊዜ ከመጀመሪያው Amundsen ይጠቀማሉ።
- ድርጅቶች እና ቁጥጥር የሚደረግባቸው ኢንዱስትሪዎች ከ DataHub የበለጠ ተጽዕኖ ያገኛሉ።
- የሚመርጡት የትኛውም ይሁን፣ በባለቤትነት፣ በስምምነቶች እና በሜታዳታ አውቶሜሽን ላይ ኢንቨስት ያድርጉ።
የሚቀጥሉት እርምጃዎች፡
- ከፍተኛዎቹን 5 የውሂብ ግኝት የህመም ነጥቦችን ካርታ ያድርጉ።
- ከአንድ ጎራ እና ግልጽ የስኬት መለኪያዎች ጋር የ 4–6 ሳምንት ሙከራ ያካሂዱ።
- ከሙከራው በኋላ የአሠራር ወጪን እና የአስተዳደር ፍላጎቶችን ይገምግሙ።
- Amundsenን ማስፋት ወይም ሰፋ ያለ ቁጥጥር ለማግኘት DataHubን መቀበል እንዳለቦት ይወስኑ።
FAQ
Q1: በ Amundsen እና DataHub መካከል ያለው ዋና ልዩነት ምንድን ነው?
Amundsen ለተንታኞች ፈጣን፣ የፍለጋ-መጀመሪያ የውሂብ ግኝት ላይ ያተኩራል፣ DataHub ግን የዘር ሐረግን፣ አስተዳደርን እና የተተየበ ሜታዳታን የሚያጎላ ሰፋ ያለ የሜታዳታ መድረክ ነው። ፈጣን ግኝት ከፈለጉ Amundsenን ይምረጡ፤ ጥልቅ አስተዳደር እና የውጤት ትንተና ለማግኘት DataHubን ይምረጡ።
Q2: DataHub ለውሂብ የዘር ሐረግ ከ Amundsen የተሻለ ነው?
አዎ፣ DataHub በአጠቃላይ በውሂብ ስብስቦች፣ ቧንቧዎች እና BI ንብረቶች ላይ የበለጠ አጠቃላይ የዘር ሐረግ እና የውጤት ትንተና ያቀርባል። Amundsen የዘር ሐረግን ይደግፋል፣ ነገር ግን የ DataHub የገባ ዓይነት ሞዴል እና ክስተት-የሚመራ ማስገባት ጥልቅ እና በፕሮግራም ሊሰራ የሚችል የዘር ሐረግን ለመጠቀም ያስችላል።
Q3: ለመዘርጋት የትኛው መሣሪያ ቀላል ነው፡ Amundsen ወይስ DataHub?
Amundsen በተለምዶ ለማስኬድ ቀለል ያለ ነው፣ ይህም ለአነስተኛ ቡድኖች ጥሩ ያደርገዋል። DataHub ተጨማሪ ባህሪያትን ያቀርባል ነገር ግን ተጨማሪ የመሠረተ ልማት እቅድ ማውጣትን፣ የሜታዳታ ሞዴሊንግ እና ቁጥጥርን ይጠይቃል።
Q4: በ Amundsen ጀምሬ በኋላ ወደ DataHub ልሰደድ እችላለሁ?
ብዙ ቡድኖች ያደርጉታል። ለመሰደድ ከጠበቁ ሽግግሩን ለማቃለል ወጥ የሆነ መለያን፣ የባለቤትነት መስኮችን እና ልዩ መታወቂያዎችን ይጠብቁ። የአስተዳደር እና የዘር ሐረግ ፍላጎቶች ሲያድጉ DataHub የረጅም ጊዜ መቆጣጠሪያ ፓኔል ሆኖ ሊያገለግል ይችላል።
Q5: ለውሂብ መረብ አቀራረብ የትኛው የተሻለ ነው፡ Amundsen ወይስ DataHub?
DataHub በጎራ ሞዴሊንግ፣ በገባ ዓይነት ሜታዳታ እና በአስተዳደር ፖሊሲዎች ምክንያት ብዙውን ጊዜ ለውሂብ መረብ የተሻለ ተዛማጅ ነው። Amundsen በጎራዎች ውስጥ ግኝትን መደገፍ ይችላል ነገር ግን ተመሳሳይ ጥልቀት ያለው የተዋሃደ አስተዳደር የለውም።
