ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ತಂಡವು ಸತತವಾಗಿ ಚರ್ಚಿಸುವ ವಿಷಯ
ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ ಲೈವ್ಗೆ ಹೋಗುವ ಕೆಲವೇ ನಿಮಿಷಗಳ ಮೊದಲು ನೀವು ನಂಬಲರ್ಹವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೆ, ಅದರ ನೋವು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುತ್ತದೆ. ಆಧುನಿಕ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗಳು ಹರಡಿಕೊಂಡಿವೆ. ಮಾಲೀಕತ್ವ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬುಡಕಟ್ಟು ಜ್ಞಾನವು ಆವಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ Amundsen vs DataHub ಚರ್ಚೆಯು ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸ್ಲ್ಯಾಕ್ ಚಾನೆಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತೆ ಮತ್ತೆ ಕೇಳಿಬರುತ್ತಿದೆ: ಯಾವ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಡೇಟಾ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ನಿಮಗೆ ವೇಗವಾದ ಡಿಸ್ಕವರಿ, ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಲಿನೇಜ್ ಮತ್ತು ಸರಾಗವಾದ ಆಡಳಿತವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ?
ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು Amundsen vs DataHub ಅನ್ನು ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾದ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬೆಳಕಿನಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಅವುಗಳ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್, ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮಾದರಿ, ಲಿನೇಜ್ ಡೆಪ್ತ್, ಹುಡುಕಾಟ, ಆಡಳಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಬುದ್ಧತೆ ಮತ್ತು ರೋಡ್ಮ್ಯಾಪ್ಗೆ ಸರಿಯಾದ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಒಂದು ಫೀಲ್ಡ್ ಗೈಡ್ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ—ಕೇವಲ ಟ್ರೆಂಡಿಯಾಗಿರುವುದನ್ನಲ್ಲ.
ಕ್ಷಿಪ್ರ ಹಿನ್ನೆಲೆ: Amundsen ಮತ್ತು DataHub ಎಂದರೇನು?
ನಾವು Amundsen vs DataHub ಗೆ ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು, ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸೋಣ.
- Amundsen: ಮೂಲತಃ Lyft ನಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, Amundsen ವೇಗದ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಕವರಿ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ತನ್ನ ಸರಳ, ಹುಡುಕಾಟ-ಮೊದಲ UX ಮತ್ತು ಭಾರೀ ಆಡಳಿತವಿಲ್ಲದೆ ಹಗುರವಾದ ಡೇಟಾ ಡಿಸ್ಕವರಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ಅಳವಡಿಕೆಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಡೆಮಾಕ್ರಟೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಕರ ಉತ್ಪಾದಕತೆಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
- DataHub: ಮೂಲತಃ LinkedIn ನಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, DataHub ಒಂದು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಲಿನೇಜ್, ಆಡಳಿತ ನೀತಿಗಳು, ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಧಾನ್ಯದ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಡಿಸ್ಕವರಿಯನ್ನು ಮೀರಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಡೇಟಾ ಇಕೋಸಿಸ್ಟಮ್ನಾದ್ಯಂತ ಕೇಂದ್ರ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಮತಲವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶ: ನೀವು "Amundsen vs DataHub" ಗಾಗಿ ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಡೇಟಾ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ನೀವು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ. ನೀವು ಮೈಗ್ರೇಷನ್ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿರಬಹುದು, ಬಹು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಏಕೀಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಉತ್ತಮ ಲಿನೇಜ್ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತಕ್ಕಾಗಿ ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತಿರಬಹುದು.
: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಟೂಲ್ ಎಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ
- ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ಬಳಕೆದಾರರು ಟೇಬಲ್ಗಳು, ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಲೀಕರನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹುಡುಕಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಹಗುರವಾದ, ಹುಡುಕಾಟ-ಮೊದಲ ಡೇಟಾ ಡಿಸ್ಕವರಿ ಅನುಭವದ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ Amundsen ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಓವರ್ಹೆಡ್, ಸರಳವಾದ ರೋಲ್ಔಟ್.
- ನೀವು ಬಲವಾದ ಲಿನೇಜ್, ಸ್ಕೀಮಾ ವಿಕಸನ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಆಡಳಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು (ನೀತಿಗಳು, ಪ್ರತಿಪಾದನೆಗಳು) ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದಾದ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ DataHub ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಸಂಕೀರ್ಣ, ಬಹು-ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
ನಾವು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತೇವೆ (ಪ್ರಶ್ನೆ ಆಧಾರಿತ)
- ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್: ಒಳಗೆ ಏನಿದೆ?
- ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮಾದರಿ: ಎಷ್ಟು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ?
- ಲಿನೇಜ್ & ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್: ಅದು ಎಷ್ಟು ಆಳವಾಗಿ ಹೋಗುತ್ತದೆ?
- ಹುಡುಕಾಟ & ಡಿಸ್ಕವರಿ: ಬಳಕೆದಾರರು ಮುಖ್ಯವಾದುದನ್ನು ಎಷ್ಟು ಬೇಗನೆ ಹುಡುಕಬಹುದು?
- ಆಡಳಿತ & ಅನುಸರಣೆ: ಇದು ಅಪಾಯದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಬಹುದೇ?
- ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ಗಳು & ಇಕೋಸಿಸ್ಟಮ್: ಇದು ಆಧುನಿಕ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆಯೇ?
- ವಿಸ್ತರಣೆ & API ಗಳು: ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಎಷ್ಟು ಸುಲಭ?
- ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ದಿನ 2 ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ?
- ತಂಡದ ಫಿಟ್ & ಪ್ರಬುದ್ಧತೆ: ಯಾರು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ?
ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್: ಹಗುರವಾದ ವಿಎಸ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಪ್ಲೇನ್
Amundsen ನ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕಾಗಿ ElasticSearch ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಗ್ರಾಫ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ Neo4j (ಸಂರಚಿಸಬಹುದಾದದ್ದು) ಮತ್ತು ವೇಗ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟತೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ಫ್ರಂಟ್ಎಂಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಲೇಯರ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಎಳೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹುಡುಕಾಟ ಸೂಚ್ಯಂಕಕ್ಕೆ ತಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಘರ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ವೇಗದ ಡಿಸ್ಕವರಿ ಅನುಭವವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
DataHub ನಿಯಂತ್ರಣ-ಸಮತಲ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್, ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಮತ್ತು ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಸೇವೆಗಳಿಂದ (ಬಲವಾಗಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ) ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು Kafka-ಶೈಲಿಯ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿಯ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಈವೆಂಟ್ಗಳನ್ನು (MCEs/MCP ಗಳು) ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಟ್ರೇಸಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿರಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ನೀವು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡಬೇಕಾದಾಗ, ಕಾಂಟ್ರಾಕ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕಾದಾಗ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಲಿನೇಜ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದಾಗ ಇದು ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದದ್ದು: Amundsen vs DataHub ನಲ್ಲಿ, Amundsen ಒಂದು ಡಿಸ್ಕವರಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ; DataHub ಒಂದು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ.
ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮಾದರಿ: ಸರಳತೆ ವಿಎಸ್ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ವಿಸ್ತರಣೆ
- Amundsen: ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ—ಟೇಬಲ್ಗಳು, ಕಾಲಮ್ಗಳು, ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರು, ಮಾಲೀಕರು, ಬಳಕೆಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು. ನೀವು ಅದನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ತಂಡಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅದನ್ನು ಬಾಕ್ಸ್ ರಚನೆಗಳಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಾಗಿ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
- DataHub: ಆವೃತ್ತಿಯ ಸ್ಕೀಮಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಲವಾಗಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯ ಸುತ್ತಲೂ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ನೀವು ಕಸ್ಟಮ್ ಅಂಶಗಳು, ಡೊಮೇನ್ಗಳು, ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು, ಮಾಲೀಕತ್ವದ ರಚನೆಗಳು, ಗ್ಲಾಸರಿ ಪದಗಳು ಮತ್ತು ನೀತಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಇದು ಕ್ರಾಸ್-ಡೊಮೇನ್ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಲಿನೇಜ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಹೊರೆಯನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ರೋಡ್ಮ್ಯಾಪ್ನಲ್ಲಿ ಡೊಮೇನ್-ಚಾಲಿತ ಮಾಲೀಕತ್ವ (ಡೇಟಾ ಮೆಶ್), ನಿಯಂತ್ರಕ ಗ್ಲಾಸರಿಗಳು ಅಥವಾ ML/ಫೀಚರ್ ಸ್ಟೋರ್ ಘಟಕಗಳು ಇದ್ದರೆ, DataHub ನ ಮಾದರಿಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಲಿನೇಜ್ & ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್: ಅಗಲ ವಿಎಸ್ ಆಳ
- Amundsen: ಟೇಬಲ್-ಮಟ್ಟದ ಲಿನೇಜ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್/ಡೌನ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು. ತ್ವರಿತ ಪರಿಣಾಮ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಹರಿವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
- DataHub: ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು, ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು, BI ಆರ್ಟಿಫ್ಯಾಕ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸೆಟಪ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕೋಡ್ ಸ್ವತ್ತುಗಳಾದ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾದ ಮತ್ತು ಸರ್ವತ್ರ ಲಿನೇಜ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಕ್ ಲಿನೇಜ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್, ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಮತ್ತು ಘಟಕಗಳಾದ್ಯಂತ ಬದಲಾವಣೆ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಬದಲಾವಣೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸ್ಕೀಮಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಅಥವಾ dbt ರಿಫ್ಯಾಕ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಬ್ಲಾಸ್ಟ್ ರೇಡಿಯಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, DataHub ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಲವಾದ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಹುಡುಕಾಟ & ಡಿಸ್ಕವರಿ: ವೇಗ ವಿಎಸ್ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ರಿಚ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು
- Amundsen ನ ಹುಡುಕಾಟ-ಮೊದಲ UI ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಂದ ಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ಜನಪ್ರಿಯ ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹೊರತರಲು ಮತ್ತು ಮಾಲೀಕರು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿಸಲು ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ. ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಯು "ನಿಮ್ಮ ವೇರ್ಹೌಸ್ಗಾಗಿ Google".
- DataHub ನ ಹುಡುಕಾಟವು ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಅರಿವು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಶ್ರೀಮಂತ ಮೆಟಾಡೇಟಾದಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ—ಡೊಮೇನ್ಗಳು, ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು, ಗ್ಲಾಸರಿ ಪದಗಳು ಮತ್ತು ನೀತಿಗಳು. ಇದು ಭಾರವೆನಿಸಿದರೂ, ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಲು ಇದು ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ವ್ಯಾಪಾರ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಸಮಯವು ನಿಮ್ಮ ನಾರ್ತ್ ಸ್ಟಾರ್ ಆಗಿದ್ದರೆ, Amundsen ಗೇಟ್ನಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಶಬ್ದಕೋಶವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ, DataHub ಮುಂದಕ್ಕೆ ಸಾಗುತ್ತದೆ.
ಆಡಳಿತ & ಅನುಸರಣೆ: ಸಹಾಯಕ ವಿಎಸ್ ಸಮಗ್ರ
- Amundsen: ಮಾಲೀಕತ್ವ, ವಿವರಣೆಗಳು, ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಮೂಲಕ ಕೆಲವು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಕ್ ಪುಷ್ಟೀಕರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆಡಳಿತವು ಸಾಧಿಸಬಹುದಾದದು ಆದರೆ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಿಂತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ.
- DataHub: ನೀತಿಗಳು, ರೋಲ್-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೇಶ, ಆಡಳಿತ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು/ಪದಗಳು, ಪ್ರತಿಪಾದನೆಗಳು/ಮಾನಿಟರ್ಗಳು, ಡಿಪ್ರೆಕೇಶನ್ ಫ್ಲಾಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸೆಟಪ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅನುಮೋದನೆ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇದು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಟೀವರ್ಡ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ನೀವು SOC2/ISO ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳು, ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ನೀತಿಗಳು ಅಥವಾ ಲಿನೇಜ್-ಲಿಂಕ್ಡ್ ಅನುಮೋದನೆಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದರೆ, DataHub ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ಗಳು & ಇಕೋಸಿಸ್ಟಮ್: ಎರಡೂ ಬಲಿಷ್ಠ, ವಿಭಿನ್ನ ಒತ್ತು
- Amundsen: ವೇರ್ಹೌಸ್ಗಳು (Snowflake, BigQuery, Redshift), BI ಪರಿಕರಗಳು (Tableau, Looker) ಮತ್ತು ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗಳಿಗೆ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ನೇರವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
- DataHub: ವೇರ್ಹೌಸ್ಗಳು, ಸರೋವರಗಳು, ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ಗಳು (Airflow, Dagster), ETL, BI, ML ಟೂಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ರೆಪೊಗಳಾದ್ಯಂತ ವಿಶಾಲ ಕನೆಕ್ಟರ್ಗಳು. ಇಕೋಸಿಸ್ಟಮ್ CI/CD ಸೇರಿದಂತೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀವನಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ನಿರಂತರತೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಬ್ಯಾಚ್, ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ML ಅನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸುವ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗಳಿಗಾಗಿ, DataHub ನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಸ್ತಾರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ವಿಸ್ತರಣೆ & API ಗಳು: ಕಸ್ಟಮೈಸೇಶನ್ ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್ಗಳು
- Amundsen: ನೀವು ಕಸ್ಟಮ್ ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಪುಷ್ಟೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಡಿಸ್ಕವರಿ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಸರಳ, ವೇಗ.
- DataHub: ಕಸ್ಟಮ್ ಅಂಶಗಳು, ಲಿನೇಜ್, ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಆಡಳಿತಕ್ಕಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಪೂರ್ಣ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಈವೆಂಟ್ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು API ಗಳು. ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತ ಆದರೆ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಮಾಲೀಕತ್ವದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ನೀವು ಉತ್ತಮ ಹುಡುಕಾಟ ಅಥವಾ ಮೆಟಾಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಕ್ಕೆ ಅಡಿಪಾಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರವು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರಬಹುದು.
ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ಸೆಟಪ್ ವಿಎಸ್ ಸ್ಟೀವರ್ಡ್ಶಿಪ್
- Amundsen ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸೀಮಿತ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಹೊಂದಿರುವ ಸಣ್ಣ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಗುಂಪಿಗೆ ಸ್ನೇಹಿಯಾಗಿದೆ.
- DataHub ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಯೋಜನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ: ಸ್ಕೀಮಾ ನಿರ್ವಹಣೆ, ನೀತಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬಹು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವುದು. ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯು ಲಾಭವಾಗಿದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಮಾಲೀಕರು ಅನೇಕ ಟೋಪಿಗಳನ್ನು ಧರಿಸಿರುವ ಒಬ್ಬ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಿದ್ದರೆ, Amundsen ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ತಂಡ ಮತ್ತು ಸ್ಟೀವರ್ಡ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, DataHub ನಿಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗುತ್ತದೆ.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು: ಯಾವ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ?
- ವೇಗದ ವಿಶ್ಲೇಷಕರ ಆನ್ಬೋರ್ಡಿಂಗ್: Amundsen. ಹೊಸ ನೇಮಕಾತಿಗಳು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಟೇಬಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತವೆ, ಯಾರು ಏನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಶ್ರೇಯಾಂಕಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ.
- ನಿಯಂತ್ರಕ ಒತ್ತಡ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳು: DataHub. ಕೇಂದ್ರೀಯ ನೀತಿಗಳು, ಲಿನೇಜ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಪಾದನೆಗಳು ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
- ಡೇಟಾ ಮೆಶ್ ರೋಲ್ಔಟ್: DataHub. ಡೊಮೇನ್ಗಳು, ಮಾಲೀಕತ್ವದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಆಡಳಿತವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮೈಗ್ರೇಷನ್ ಯೋಜನೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Redshift ನಿಂದ Snowflake ಗೆ): DataHub. ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಅನುಕ್ರಮಗೊಳಿಸಲು ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಮತ್ತು ಲಿನೇಜ್ ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
- ಏಕ-ವೇರ್ಹೌಸ್, BI-ಕೇಂದ್ರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: Amundsen. ಭಾರೀ ಆಡಳಿತ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಇಲ್ಲದೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಡಿಸ್ಕವರಿ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ.
Amundsen vs DataHub ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಸ್ನ್ಯಾಪ್ಶಾಟ್ (ಸಾಧಕ-ಬಾಧಕಗಳು)
Amundsen — ಸಾಧಕ:
- ವೇಗದ, ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಹುಡುಕಾಟ-ಕೇಂದ್ರಿತ UI
- ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಓವರ್ಹೆಡ್
- ವಿಶ್ಲೇಷಕರ ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಡೆಮಾಕ್ರಟೈಸೇಶನ್ಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ
- ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ತಂಡಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಸಮಯ-ಮೌಲ್ಯ
Amundsen — ಬಾಧಕ:
- ಕಡಿಮೆ ಸಮಗ್ರ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ನೀತಿ ಟೂಲಿಂಗ್
- ಲಿನೇಜ್ ಆಳ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ
- ವಿಸ್ತರಣೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಆದರೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಆಗಬಹುದು
DataHub — ಸಾಧಕ:
- ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಶ್ರೀಮಂತ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮಾದರಿ
- ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ನಾದ್ಯಂತ ಬಲವಾದ ಲಿನೇಜ್ ಮತ್ತು ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್
- ಆಡಳಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು (ನೀತಿಗಳು, ಪ್ರತಿಪಾದನೆಗಳು, ಡಿಪ್ರೆಕೇಶನ್)
- ಸಂಕೀರ್ಣ, ನಿಯಂತ್ರಿತ ಅಥವಾ ಬಹು-ಡೊಮೇನ್ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಫಿಟ್
DataHub — ಬಾಧಕ:
- ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಭಾರವಾಗಿರುತ್ತದೆ
- ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸ್ಟೀವರ್ಡ್ಶಿಪ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ
- ಮೌಲ್ಯವು ಅನ್ಲಾಕ್ ಆಗುವ ಮೊದಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮುಂಗಡ ಹೂಡಿಕೆ
ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ತಂಡದ ರಚನೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು
ಎರಡೂ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಆಗಿದ್ದರೂ, ಮಾಲೀಕತ್ವದ ಒಟ್ಟು ವೆಚ್ಚವು ಇದರಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ:
- ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಮಯ: ನಿಯೋಜನೆ, ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಮತ್ತು ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ನಿರ್ವಹಣೆ
- ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಸ್ಟೀವರ್ಡ್ಶಿಪ್: ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದು, ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು, ಗ್ಲಾಸರಿ ನಿರ್ವಹಣೆ
- ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ: ಹುಡುಕಾಟ, ಗ್ರಾಫ್, ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಸೇವೆಗಳು
Amundsen ಇಲ್ಲಿ ಬಾರ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ; DataHub ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಬೇಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮುಖ್ಯವಾದಾಗ ಲಾಭಾಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ಧಾರ ರೂಬ್ರಿಕ್: ಒಂದು ಸರಳ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
ನಿಮ್ಮ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ಗಾಗಿ Amundsen vs DataHub ಅನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಿ:
- ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೌಲ್ಯ ಗುರಿ ಏನು?
- ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಡಿಸ್ಕವರಿ → Amundsen
- ಏಕೀಕೃತ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಲಿನೇಜ್ → DataHub
- ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಎಸ್ಟೇಟ್ ಎಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ?
- ಏಕ ವೇರ್ಹೌಸ್ + ಒಂದೆರಡು BI ಪರಿಕರಗಳು → Amundsen
- ಬಹು ವೇರ್ಹೌಸ್ಗಳು/ಸರೋವರಗಳು, ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಷನ್, ML, ಕೋಡ್ ಲಿನೇಜ್ → DataHub
- ನಿಮ್ಮ ಆಡಳಿತ ಪ್ರಬುದ್ಧತೆ ಏನು?
- ಹಗುರವಾದ ಮಾಲೀಕತ್ವ & ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು → Amundsen
- ನೀತಿಗಳು, ಅನುಮೋದನೆಗಳು, ಪ್ರತಿಪಾದನೆಗಳು, ಡೊಮೇನ್ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿ → DataHub
- ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಯಾರು ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ?
- ಒಂದು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ + ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸ್ಟೀವರ್ಡ್ಶಿಪ್ → Amundsen
- ಡೆಡಿಕೇಟೆಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ + ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತ ತಂಡ → DataHub
- ನಿಮ್ಮ ಮೈಗ್ರೇಷನ್/ಬದಲಾವಣೆ ಆವರ್ತನ ಏನು?
- ಕಡಿಮೆ-ಮಧ್ಯಮ, ಕೆಲವು ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು → Amundsen
- ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನ, ಪರಸ್ಪರ ಅವಲಂಬಿತ ಸ್ವತ್ತುಗಳು → DataHub
ಅನುಷ್ಠಾನ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು: ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ
- ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾಲೀಕತ್ವದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ನೀವು ಯಾವ ಟೂಲ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದರೂ, ಮೊದಲ ದಿನದಿಂದಲೇ ಮಾಲೀಕರು ಮತ್ತು ಏರಿಕೆಯ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಸತ್ಯದ ಮೂಲದಿಂದ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಸೀಡ್ ಮಾಡಿ. ತಕ್ಷಣವೇ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಳೆಸಲು ವೇರ್ಹೌಸ್ಗಳು ಮತ್ತು BI ಪರಿಕರಗಳಿಂದ ಇಂಜೆಸ್ಟ್ ಮಾಡಿ.
- ಒಂದು ಡೊಮೇನ್ನೊಂದಿಗೆ ಪೈಲಟ್ ಮಾಡಿ. ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಫೈನಾನ್ಸ್, RevOps ಅಥವಾ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನಲಿಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿ.
- ಹೆಸರಿಸುವ ಮತ್ತು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವ ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿ. ಸ್ಥಿರತೆಯು ನಿಮ್ಮ ರಹಸ್ಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಲಿವರ್ ಆಗಿದೆ.
- ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ. ಅದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲಾಗದಂತೆ ಮಾಡಲು ಸ್ಲ್ಯಾಕ್, BI ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು PR ಪರಿಶೀಲನೆಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿ.
ಮೈಗ್ರೇಷನ್ ಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಸಹಬಾಳ್ವೆ
ಕೆಲವು ತಂಡಗಳು ತ್ವರಿತ ಗೆಲುವುಗಳಿಗಾಗಿ Amundsen ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಬೆಳೆದಾಗ ನಂತರ DataHub ಗೆ ವಲಸೆ ಹೋಗುತ್ತವೆ. ನೀವು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೇ ರಫ್ತು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಐಡೆಂಟಿಫೈಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಯೋಜಿಸಿದರೆ ಅದು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಡೊಮೇನ್-ಮಟ್ಟದ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಈಗಾಗಲೇ ತಿಳಿದಿದ್ದರೆ, ನೇರವಾಗಿ DataHub ಗೆ ಜಿಗಿಯುವುದು ಮರುಕೆಲಸವನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು.
ಸಹಬಾಳ್ವೆ ಸಾಧ್ಯ ಆದರೆ ಅಸಾಮಾನ್ಯ—ಮೆಟಾಡೇಟಾ ವಿಘಟನೆಯು ನಂಬಿಕೆಗೆ ಧಕ್ಕೆ ತರುತ್ತದೆ. ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೀವು ಎರಡನ್ನೂ ಚಲಾಯಿಸಬೇಕಾದರೆ, ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಒಂದನ್ನು ದಾಖಲೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಗೊತ್ತುಪಡಿಸಿ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳು: ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಿಂದ ಆಯ್ಕೆ
- ಏಕ Snowflake ಖಾತೆ, dbt ಮತ್ತು Looker ಹೊಂದಿರುವ ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಸರಣಿ B ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್: Amundsen ಗೆಲ್ಲುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಕನಿಷ್ಠ ಆಪ್ಸ್ ಬರ್ಡನ್, ತ್ವರಿತ ಡಿಸ್ಕವರಿ, ಸಂತೋಷದ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು.
- Snowflake + Databricks, ಬಹು BI ಪರಿಕರಗಳು, airflow/dagster ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಜಾಗತಿಕ ಉದ್ಯಮ: DataHub ಅನ್ನು ಇದಕ್ಕಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ—ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಮೆಟಾಡೇಟಾ, ಲಿನೇಜ್, ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಪಾದನೆಗಳು.
- ಡೊಮೇನ್ ಮಾಲೀಕತ್ವ ಮತ್ತು SLAs ನೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಮೆಶ್ ಅನ್ನು ಹೊರತರುವ ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ತಂಡ: DataHub ಡೊಮೇನ್ಗಳು, ಸ್ಟೀವರ್ಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಆಡಳಿತದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಹಾಗೆಯೇ: AI ನೊಂದಿಗೆ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು
ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶ: ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ತಾಜಾವಾಗಿ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದರೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುತ್ತವೆ—ಟೇಬಲ್ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದು, ಮಾಲೀಕರನ್ನು ಹೊರತರುವುದು ಮತ್ತು ಲಿನೇಜ್ ಅನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುವುದು. ಸ್ಕೀಮಾ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಅಥವಾ dbt ಡಾಕ್ಸ್ನಿಂದ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪರಿಕರಗಳು ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಎರಡೂ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ Git ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳು ಅಥವಾ ವೇರ್ಹೌಸ್ ಲಾಗ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜನೆಗೊಳ್ಳುವ AI ಸಹಾಯಕರು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ಹಳೆಯದಾಗಿಸುವ ಬದಲು ಜೀವಂತವಾಗಿರಿಸಬಹುದು.
ಅಂತಿಮ ತೀರ್ಪು: ಇಂದಿಗೆ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ, ನಾಳೆಗಾಗಿ ಯೋಜಿಸಿ
- ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಕವರಿಯಲ್ಲಿ ನಿಮಗೆ ತಕ್ಷಣದ ಗೆಲುವುಗಳು ಬೇಕಾದರೆ, Amundsen ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಗಿ. ಇದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ, ವೇಗವಾದ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸ್ನೇಹಿಯಾಗಿದೆ.
- ಸಂಕೀರ್ಣ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ನಾದ್ಯಂತ ಆಡಳಿತ, ಲಿನೇಜ್ ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸಶಕ್ತಗೊಳಿಸಲು ನೀವು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಮತಲವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, DataHub ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಇದು ನೀವು ಬೆಳೆಯಬಹುದಾದ ಒಂದು ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು:
- Amundsen vs DataHub ಡಿಸ್ಕವರಿ ವೇಗ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದ ಆಳಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ.
- ಸರಳವಾದ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ತಂಡಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೊದಲು Amundsen ನಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.
- ಉದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು DataHub ನಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹತೋಟಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.
- ನೀವು ಯಾವುದನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಂಡರೂ, ಮಾಲೀಕತ್ವ, ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ.
ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳು:
- ನಿಮ್ಮ ಟಾಪ್ 5 ಡೇಟಾ ಡಿಸ್ಕವರಿ ನೋವು ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿ.
- ಒಂದು ಡೊಮೇನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಯಶಸ್ಸಿನ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ 4–6 ವಾರಗಳ ಪೈಲಟ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ.
- ಪೈಲಟ್ ನಂತರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ.
- Amundsen ಅನ್ನು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಬೇಕೆ ಅಥವಾ ವ್ಯಾಪಕ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ DataHub ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕೆ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿ.
FAQ
Q1: Amundsen ಮತ್ತು DataHub ನಡುವಿನ ಮುಖ್ಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
Amundsen ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ವೇಗದ, ಹುಡುಕಾಟ-ಮೊದಲ ಡೇಟಾ ಡಿಸ್ಕವರಿಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ DataHub ವಿಶಾಲವಾದ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಲಿನೇಜ್, ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಮೆಟಾಡೇಟಾಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿಮಗೆ ತ್ವರಿತ ಡಿಸ್ಕವರಿ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, Amundsen ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ; ಆಳವಾದ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ, DataHub ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
Q2: ಡೇಟಾ ಲಿನೇಜ್ಗಾಗಿ DataHub Amundsen ಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆಯೇ?
ಹೌದು, DataHub ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು, ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು BI ಸ್ವತ್ತುಗಳಾದ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರ ಲಿನೇಜ್ ಮತ್ತು ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. Amundsen ಸಹ ಲಿನೇಜ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ DataHub ನ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಈವೆಂಟ್-ಚಾಲಿತ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಆಳವಾದ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಕ್ ಲಿನೇಜ್ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
Q3: ನಿಯೋಜಿಸಲು ಯಾವ ಟೂಲ್ ಸುಲಭ: Amundsen ಅಥವಾ DataHub?
Amundsen ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಗುರವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಣ್ಣ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಫಿಟ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. DataHub ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಯೋಜನೆ, ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟೀವರ್ಡ್ಶಿಪ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
Q4: ನಾನು Amundsen ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ನಂತರ DataHub ಗೆ ವಲಸೆ ಹೋಗಬಹುದೇ?
ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಹಾಗೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ನೀವು ವಲಸೆ ಹೋಗಲು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದರೆ, ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ಸ್ಥಿರವಾದ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್, ಮಾಲೀಕತ್ವದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಅನನ್ಯ ID ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ. ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಲಿನೇಜ್ ಅಗತ್ಯಗಳು ಬೆಳೆದಾಗ, DataHub ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಮತಲವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
Q5: ಡೇಟಾ ಮೆಶ್ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಯಾವುದು ಉತ್ತಮ: Amundsen ಅಥವಾ DataHub?
DataHub ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಮೆಶ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದರ ಡೊಮೇನ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ ನೀತಿಗಳು. Amundsen ಡೊಮೇನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಡಿಸ್ಕವರಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಆಡಳಿತದ ಅದೇ ಆಳವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ.
