உங்களுடைய தரவுக் குழு விவாதித்துக் கொண்டே இருக்கும் தீர்வு
ஒரு முக்கியமான டேஷ்போர்டு நேரலையில் செல்வதற்கு சில நிமிடங்களுக்கு முன்பு, நம்பகமான தரவுத் தொகுப்பைக் கண்டுபிடிக்க நீங்கள் எப்போதாவது முயற்சி செய்திருந்தால், அதன் வலியை நீங்கள் அறிவீர்கள். நவீன தரவு அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை பெருகிக்கொண்டே செல்கிறது. உரிமையாளர் மாறுகிறார். பழங்குடி அறிவு ஆவியாகிறது. அதனால்தான் Amundsen vs DataHub பற்றிய விவாதம் தரவு பொறியியல் ஸ்லாக் சேனல்களில் மீண்டும் மீண்டும் எழுகிறது: எந்த ஓப்பன் சோர்ஸ் டேட்டா கேட்லாக் உங்களுக்கு விரைவான கண்டுபிடிப்பு, தெளிவான பரம்பரை மற்றும் மென்மையான நிர்வாகத்தை வழங்குகிறது?
இந்த வழிகாட்டியில், Amundsen vs DataHub இரண்டையும் பிரகாசமான, நடைமுறை கவனத்தில் வைக்கிறோம். அவற்றின் கட்டமைப்பு, மெட்டாடேட்டா மாதிரி, பரம்பரை ஆழம், தேடல், நிர்வாக அம்சங்கள், ஒருங்கிணைப்புகள் மற்றும் செயல்பாட்டு சிக்கலான தன்மை ஆகியவற்றை ஒப்பிடுவோம். உங்களுடைய நிறுவனத்தின் முதிர்ச்சி மற்றும் சாலை வரைபடத்திற்கு சரியான கேட்லாக்கை தேர்ந்தெடுப்பதற்கான ஒரு கள வழிகாட்டியாக இதை நினைத்துப் பாருங்கள் - எது பிரபலமாக இருக்கிறது என்பதற்காக அல்ல.
விரைவான சூழல்: Amundsen மற்றும் DataHub என்றால் என்ன?
Amundsen vs DataHub பற்றி நாம் ஆராய்வதற்கு முன், மேடையை அமைப்போம்.
- Amundsen: முதலில் Lyft இல் உருவாக்கப்பட்டது, Amundsen விரைவான மெட்டாடேட்டா தேடல் மற்றும் கண்டுபிடிப்பில் கவனம் செலுத்துகிறது. இது அதன் எளிய, தேடல்-முதல் UX மற்றும் அதிகப்படியான நிர்வாகம் இல்லாமல் இலகுரக தரவு கண்டுபிடிப்பு தேவைப்படும் குழுக்களில் வலுவான தத்தெடுப்புக்கு பெயர் பெற்றது. இது பொதுவாக தரவு ஜனநாயகமயமாக்கல் மற்றும் ஆய்வாளர் உற்பத்தித்திறனுக்காக பிரகாசிக்கிறது.
- DataHub: முதலில் LinkedIn இல் உருவாக்கப்பட்டது, DataHub என்பது ஒரு மெட்டாடேட்டா தளமாகும், இது கண்டுபிடிப்பைத் தாண்டி பரம்பரை, நிர்வாகக் கொள்கைகள், நன்றாக-அமைக்கப்பட்ட மெட்டாடேட்டா மாதிரி மற்றும் மாற்ற மேலாண்மை ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. இது தரவு சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு முழுவதும் ஒரு மைய மெட்டாடேட்டா கட்டுப்பாட்டு தளமாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
பயனர் நோக்கம்: நீங்கள் "Amundsen vs DataHub" என்று தேடுகிறீர்கள் என்றால், தரவு பட்டியலைத் தேர்ந்தெடுக்க உங்களுக்கு உறுதியான ஒப்பீடு தேவைப்படலாம். நீங்கள் இடம்பெயர்வு வழிகளை மதிப்பிடுகிறீர்கள், பல கருவிகளை ஒருங்கிணைக்க முயற்சிக்கிறீர்கள் அல்லது சிறந்த பரம்பரை மற்றும் நிர்வாகத்திற்காக முயற்சி செய்கிறீர்கள்.
: ஒவ்வொரு கருவியும் எங்கு சிறப்பாக செயல்படுகிறது
- ஆய்வாளர்கள் மற்றும் வணிகப் பயனர்கள் அட்டவணைகள், டாஷ்போர்டுகள் மற்றும் உரிமையாளர்களை விரைவாகக் கண்டுபிடிக்க உதவும் ஒரு இலகுரக, தேடல்-முதல் தரவு கண்டுபிடிப்பு அனுபவம் உங்களுக்குத் தேவைப்பட்டால் Amundsen ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும். குறைந்த செயல்பாட்டு சுமை, எளிய வெளியீடு.
- வலுவான பரம்பரை, ஸ்கீமா பரிணாம வளர்ச்சியை கையாளுதல், நிர்வாக அம்சங்கள் (கொள்கைகள், கூற்றுகள்) மற்றும் ஒரு நெகிழ்வான மெட்டாடேட்டா மாதிரி கொண்ட விரிவாக்கக்கூடிய மெட்டாடேட்டா தளம் உங்களுக்குத் தேவைப்பட்டால் DataHub ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும். சிக்கலான, பல-டொமைன் சூழல்களுக்கு சிறந்தது.
அவற்றை எவ்வாறு ஒப்பிடப் போகிறோம் (கேள்வி-தலைமையிலான)
- கட்டமைப்பு: உள்ளே என்ன இருக்கிறது?
- மெட்டாடேட்டா மாதிரி: எவ்வளவு நெகிழ்வானது மற்றும் எதிர்காலத்திற்கான பாதுகாப்பு?
- பரம்பரை & தாக்க பகுப்பாய்வு: அது எவ்வளவு ஆழமாக செல்கிறது?
- தேடல் & கண்டுபிடிப்பு: பயனர்கள் முக்கியமானதை எவ்வளவு வேகமாக கண்டுபிடிக்க முடியும்?
- நிர்வாகம் & இணக்கம்: இது ஆபத்துடன் அளவிட முடியுமா?
- ஒருங்கிணைப்புகள் & சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு: இது நவீன ஸ்டாக்குக்கு பொருந்துமா?
- விரிவாக்கம் & APIகள்: இதன் மேல் உருவாக்குவது எவ்வளவு எளிது?
- செயல்பாட்டு சிக்கல்தன்மை: நாள் 2 எப்படி இருக்கும்?
- குழு பொருத்தம் & முதிர்ச்சி: யாருக்கு அதிகம் பயனளிக்கிறது?
கட்டமைப்பு: இலகுரக vs கட்டுப்பாட்டுத் தளம்
Amundsen இன் கட்டமைப்பு வேண்டுமென்றே சிறியது. இது பொதுவாக தேடலுக்கு ElasticSearch ஐயும், கிராஃப் மெட்டாடேட்டாவிற்கு Neo4j ஐயும் (கட்டமைக்கக்கூடியது), மற்றும் வேகம் மற்றும் தெளிவுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கும் ஒரு frontend ஐயும் பயன்படுத்துகிறது. உள்ளெடுக்கும் அடுக்கு பொதுவான ஆதாரங்களில் இருந்து மெட்டாடேட்டாவை இழுத்து தேடல் குறியீட்டில் தள்ளுகிறது, இது பயனர்களுக்கு குறைந்த உராய்வுடன் விரைவான கண்டுபிடிப்பு அனுபவத்தை அளிக்கிறது.
DataHub ஒரு கட்டுப்பாட்டு-தளம் அணுகுமுறையை எடுக்கிறது. இது மெட்டாடேட்டா மாதிரியை (வலுவாக தட்டச்சு செய்யப்பட்ட ஸ்கீமாக்களை அடிப்படையாகக் கொண்டது) குறியீட்டு, சேமிப்பு மற்றும் உள்ளெடுக்கும் சேவைகளிலிருந்து பிரிக்கிறது. இது காஃப்கா-பாணி ஸ்ட்ரீம் உள்ளெடுப்பு மற்றும் பதிப்பு செய்யப்பட்ட மெட்டாடேட்டா நிகழ்வுகளை (MCEs/MCPs) ஆதரிக்கிறது, நம்பகத்தன்மை மற்றும் கண்டறியக்கூடிய தன்மையை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. மெட்டாடேட்டா மாற்றங்களை ஒருங்கிணைக்க, ஒப்பந்தங்களைச் சரிபார்க்க மற்றும் பல அமைப்புகளில் பரம்பரையைப் பராமரிக்க வேண்டியிருக்கும் போது இது உதவியாக இருக்கும்.
எடுத்துக்காட்டு: Amundsen vs DataHub இல், Amundsen ஒரு கண்டுபிடிப்பு பயன்பாடாக உணர்கிறது; DataHub ஒரு தளமாக உணர்கிறது.
மெட்டாடேட்டா மாதிரி: எளிமை vs தட்டச்சு செய்யப்பட்ட விரிவாக்கம்
- Amundsen: முக்கிய நிறுவனங்களில் கவனம் செலுத்துகிறது - அட்டவணைகள், நெடுவரிசைகள், டாஷ்போர்டுகள், பயனர்கள், உரிமையாளர்கள், பயன்பாட்டு புள்ளிவிவரங்கள். நீங்கள் அதை விரிவாக்கலாம், ஆனால் குழுக்கள் சிக்கலைத் தவிர்ப்பதற்காக அதை பெட்டியின் கட்டமைப்பிற்கு நெருக்கமாக வைத்திருக்கிறார்கள்.
- DataHub: பதிப்பு செய்யப்பட்ட ஸ்கீமாக்களுடன் வலுவாக தட்டச்சு செய்யப்பட்ட மெட்டாடேட்டா மாதிரியைச் சுற்றி கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது. நீங்கள் தனிப்பயன் அம்சங்கள், டொமைன்கள், குறிச்சொற்கள், உரிமையாளர் கட்டமைப்புகள், சொற்களஞ்சிய சொற்கள் மற்றும் கொள்கைகளை வரையறுக்கலாம். இது குறுக்கு-டொமைன் நிர்வாகம் மற்றும் பரம்பரையை மிகவும் வலுவானதாக ஆக்குகிறது, ஆனால் இது மன மாதிரி மற்றும் செயல்பாட்டு சுமையையும் அதிகரிக்கிறது.
உங்களுடைய சாலை வரைபடத்தில் டொமைன்-டிரைவன் உரிமம் (Data Mesh), ஒழுங்குமுறை சொற்களஞ்சியங்கள் அல்லது ML/ஃபீச்சர் ஸ்டோர் நிறுவனங்கள் இருந்தால், DataHub இன் மாதிரி சிறப்பாக பொருந்தும்.
பரம்பரை & தாக்க பகுப்பாய்வு: அகலம் vs ஆழம்
- Amundsen: அட்டவணை-நிலை பரம்பரையை ஆதரிக்கிறது மற்றும் மேல்நிலை/கீழ்நிலை உறவுகளை காட்சிப்படுத்த முடியும். விரைவான தாக்க சோதனைகள் மற்றும் தரவு ஓட்டத்தைப் புரிந்துகொள்வதற்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
- DataHub: மிகவும் துகள் மற்றும் ஊடுருவும் பரம்பரையை வழங்குகிறது, பெரும்பாலும் தரவுத் தொகுப்புகள், குழாய்கள், BI கலைப்பொருட்கள் மற்றும் சில அமைப்புகளில் குறியீடு சொத்துக்கள் முழுவதும். இது நிரல்படுத்தக்கூடிய பரம்பரை உள்ளெடுப்பு, தாக்க பகுப்பாய்வு மற்றும் நிறுவனங்கள் முழுவதும் மாற்ற பரவலை ஆதரிக்கிறது.
ஸ்கீமா மாற்றங்கள் அல்லது dbt மறுசீரமைப்பிற்கு முன் உங்களுடைய மாற்ற மேலாண்மை செயல்முறை வெடிப்பு ஆரத்தை மதிப்பிட வேண்டும் என்றால், DataHub பொதுவாக வலுவான பிரமிட்டிவ்களை வழங்குகிறது.
தேடல் & கண்டுபிடிப்பு: வேகம் vs சூழல்-நிறைந்த முடிவுகள்
- Amundsen இன் தேடல்-முதல் UI ஆய்வாளர்களால் விரும்பப்படுகிறது. இது பிரபலமான சொத்துக்களை விரைவாக வெளிப்படுத்தும் போக்கு உள்ளது மற்றும் உரிமையாளர்கள் மற்றும் பயன்பாட்டு புள்ளிவிவரங்களை முக்கியமாக்குகிறது. மன மாதிரி "உங்களுடைய கிடங்கிற்கான கூகிள்" ஆகும்.
- DataHub இன் தேடல் சூழல் சார்ந்ததாக இருக்கிறது மற்றும் பணக்கார மெட்டாடேட்டாவிலிருந்து பயனடைகிறது - டொமைன்கள், குறிச்சொற்கள், சொற்களஞ்சிய சொற்கள் மற்றும் கொள்கைகள். இது அதிக எடையுடன் உணரப்பட்டாலும், இது வடிகட்ட மற்றும் நிலைத்தன்மையை செயல்படுத்த உங்களுக்கு அதிக வழிகளை வழங்குகிறது.
வணிகப் பயனர்களுக்கான பதில் நேரம் உங்களுடைய வடக்கு நட்சத்திரமாக இருந்தால், Amundsen நுழைவாயிலில் குறைந்த உராய்வை வழங்குகிறது. துல்லியம் மற்றும் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சொற்களஞ்சியம் முக்கியம் என்றால், DataHub முன்னால் இழுக்கிறது.
நிர்வாகம் & இணக்கம்: உதவி vs முழுமையானது
- Amundsen: உரிமம், விளக்கங்கள், குறிச்சொற்கள் மற்றும் உள்ளெடுப்பு வழியாக சில நிரல்படுத்தக்கூடிய செறிவூட்டலை வழங்குகிறது. நிர்வாகம் அடையக்கூடியது, ஆனால் தளம் விட செயல்முறையை அதிகம் நம்பியுள்ளது.
- DataHub: கொள்கைகள், பங்கு அடிப்படையிலான அணுகல், நிர்வாக சூழலுடன் குறிச்சொற்கள்/சொற்கள், கூற்றுகள்/கண்காணிப்பாளர்கள், மதிப்பிழப்பு கொடிகள் மற்றும் சில அமைப்புகளில் ஒப்புதல் பணிப்பாய்வுகள் ஆகியவை அடங்கும். இது கட்டுப்படுத்தப்பட்ட தொழில்களுக்கு அல்லது பெரிய அமைப்பாளர்களுக்கு உதவியாக இருக்கும்.
நீங்கள் SOC2/ISO பணிப்பாய்வுகளை, தரவு வகைப்பாடு கொள்கைகளை அல்லது பரம்பரை-இணைக்கப்பட்ட ஒப்புதல்களை எதிர்பார்த்தால், DataHub சிறப்பாக இணைக்கப்பட்டுள்ளது.
ஒருங்கிணைப்புகள் & சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு: இரண்டும் வலிமையானவை, வெவ்வேறு முக்கியத்துவம்
- Amundsen: கிடங்குகள் (ஸ்னோஃப்ளேக், பிக் குவெரி, ரெட்ஷிஃப்ட்), BI கருவிகள் (டேப்ளோ, லூக்கர்) மற்றும் ஷெட்யூலர்களுடன் வலிமையானது. பொதுவான ஸ்டாக்குக்கான உள்ளெடுப்பு குழாய்கள் நேரடியானவை.
- DataHub: கிடங்குகள், ஏரிகள், ஆர்கெஸ்ட்ரேட்டர்கள் (ஏர்ஃப்ளோ, டாக்டர்), ETL, BI, ML டூலிங் மற்றும் குறியீடு ரெப்போக்கள் முழுவதும் பரந்த இணைப்பிகள். சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு CI/CD உட்பட முழு வாழ்க்கைச் சுழற்சியிலும் மெட்டாடேட்டா தொடர்ச்சியை மையமாகக் கொண்டுள்ளது.
தொகுதி, ஸ்ட்ரீமிங் மற்றும் ML ஐ உள்ளடக்கிய பன்முகத்தன்மை அடுக்குகளுக்கு, DataHub இன் கவரேஜ் பொதுவாக பரந்ததாக இருக்கும்.
விரிவாக்கம் & APIகள்: தனிப்பயனாக்குதல் வர்த்தகம்
- Amundsen: நீங்கள் தனிப்பயன் எக்ஸ்ட்ராக்டர்கள் மற்றும் மெட்டாடேட்டா செறிவூட்டல் வேலைகளை உருவாக்கலாம். கண்டுபிடிப்பு-மையப்படுத்தப்பட்ட பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு மாற்றியமைக்க எளிய, வேகமானது.
- DataHub: தனிப்பயன் அம்சங்கள், பரம்பரை, கொள்கைகள் மற்றும் தானியங்கி நிர்வாகத்திற்காக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு முழு மெட்டாடேட்டா நிகழ்வு மாதிரி மற்றும் APIகள். மிகவும் சக்தி வாய்ந்தது ஆனால் பொறியியல் நேரம் மற்றும் உரிமம் தேவைப்படுகிறது.
உங்களுக்கு சிறந்த தேடல் அல்லது மெட்டாடேட்டா-டிரைவன் ஆட்டோமேஷனுக்கான அடித்தளம் தேவையா என்பதைப் பொறுத்து உங்களுடைய முடிவு இருக்கலாம்.
செயல்பாட்டு சிக்கல்தன்மை: அமைவு vs நிர்வாகம்
- Amundsen ஐ நிறுவுவதும் இயக்குவதும் எளிதாக இருக்கும். இது சிறிய குழுக்களுக்கு அல்லது வரையறுக்கப்பட்ட அலைவரிசையுடன் கூடிய மையப்படுத்தப்பட்ட தரவு தள குழுவிற்கு நட்பாக இருக்கிறது.
- DataHub க்கு அதிக திட்டமிடல் தேவைப்படுகிறது: ஸ்கீமா மேலாண்மை, கொள்கை மாதிரி மற்றும் பல சேவைகளை இயக்குதல். நீண்ட கால நிர்வாகம் மற்றும் நம்பகத்தன்மைக்கு வெகுமதி கிடைக்கும்.
உங்களுடைய கேட்லாக் உரிமையாளர் பல தொப்பிகளை அணிந்திருக்கும் ஒரு ஒற்றைத் தளப் பொறியியலாளராக இருந்தால், Amundsen கவர்ச்சிகரமானதாக இருக்கிறது. உங்களிடம் ஒரு தளம் குழு மற்றும் நிர்வாக நெட்வொர்க் இருந்தால், DataHub உங்களுடன் அளவிடும்.
உண்மையான உலக காட்சிகள்: எந்த கேட்லாக் வெற்றி பெறுகிறது?
- விரைவான ஆய்வாளர் உள்வாங்கல்: Amundsen. புதிய பணியாளர்கள் அட்டவணைகள் மற்றும் டாஷ்போர்டுகளை விரைவாகக் கண்டுபிடித்து, யார் யாரை வைத்திருக்கிறார்கள் என்பதைக் கண்டு பயன்பாட்டு தரவரிசைகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறார்கள்.
- ஒழுங்குமுறை அழுத்தம் மற்றும் தணிக்கைகள்: DataHub. மத்திய கொள்கைகள், பரம்பரை மற்றும் கூற்றுகள் கட்டுப்பாடு மற்றும் நிலைத்தன்மையைக் காட்ட உங்களுக்கு உதவுகின்றன.
- Data Mesh வெளியீடு: DataHub. டொமைன்கள், உரிமையாளர் மாதிரிகள் மற்றும் தட்டச்சு செய்யப்பட்ட மெட்டாடேட்டா கூட்டாட்சி நிர்வாகத்தை ஆதரிக்கின்றன.
- இடம்பெயர்வு திட்டமிடல் (எ.கா., ரெட்ஷிஃப்ட் முதல் ஸ்னோஃப்ளேக் வரை): DataHub. தாக்க பகுப்பாய்வு மற்றும் பரம்பரை மாற்றத்தை பாதுகாப்பாக வரிசைப்படுத்த உங்களுக்கு உதவுகின்றன.
- ஒற்றை-கிடங்கு, BI-மையப்படுத்தப்பட்ட பகுப்பாய்வு: Amundsen. அதிகப்படியான நிர்வாக சுமை இல்லாமல் நடைமுறை கண்டுபிடிப்பில் கவனம் செலுத்துங்கள்.
Amundsen vs DataHub அம்சம் ஸ்னாப்ஷாட் (நன்மை மற்றும் தீமைகள்)
Amundsen - நன்மைகள்:
- வேகமான, உள்ளுணர்வு தேடல்-மையப்படுத்தப்பட்ட UI
- ஆய்வாளர் உற்பத்தித்திறன் மற்றும் தரவு ஜனநாயகமயமாக்கலுக்கு சிறந்தது
- சிறிய மற்றும் நடுத்தர அளவிலான குழுக்களுக்கு விரைவான நேர-மதிப்பு
Amundsen - தீமைகள்:
- குறைவான விரிவான நிர்வாகம் மற்றும் கொள்கை கருவி
- பரம்பரை ஆழம் மற்றும் ஆட்டோமேஷனில் அதிக அளவில் மட்டுப்படுத்தப்பட்டுள்ளது
- விரிவாக்கம் உள்ளது ஆனால் விரைவாக தனிப்பயனாக்க முடியும்
DataHub - நன்மைகள்:
- தட்டச்சு செய்யப்பட்ட அம்சங்கள் மற்றும் டொமைன்களுடன் கூடிய பணக்கார மெட்டாடேட்டா மாதிரி
- ஸ்டாக் முழுவதும் வலுவான பரம்பரை மற்றும் தாக்க பகுப்பாய்வு
- நிர்வாக அம்சங்கள் (கொள்கைகள், கூற்றுகள், மதிப்பிழப்பு)
- சிக்கலான, கட்டுப்படுத்தப்பட்ட அல்லது பல-டொமைன் அமைப்புகளுக்கு சிறந்த பொருத்தம்
DataHub - தீமைகள்:
- நிறுவுவதும் இயக்குவதும் கடினமானது
- மெட்டாடேட்டா மாதிரி நிர்வாகம் தேவை
- மதிப்பு திறப்பதற்கு முன் அதிக முன்பக்க முதலீடு
செலவு மற்றும் குழு அமைப்பு தாக்கங்கள்
இரண்டும் ஓப்பன் சோர்ஸாக இருந்தாலும், மொத்த உரிமையின் விலை பின்வருவனவற்றிலிருந்து வருகிறது:
- பொறியியல் நேரம்: வரிசைப்படுத்தல், உள்ளெடுப்பு மற்றும் நடந்துகொண்டிருக்கும் பராமரிப்பு
- மெட்டாடேட்டா நிர்வாகம்: விளக்கங்களை எழுதுதல், குறிச்சொற்களை இடுதல், சொற்களஞ்சிய மேலாண்மை
- உள்கட்டமைப்பு: தேடல், கிராஃப், ஸ்ட்ரீமிங் மற்றும் சேமிப்பக சேவைகள்
Amundsen இங்கு தடையை குறைக்கிறது; DataHub அதிகம் கோருகிறது, ஆனால் நிர்வாகம் மற்றும் மாற்ற மேலாண்மை முக்கியமாக இருக்கும்போது ஈவுத்தொகை செலுத்துகிறது.
முடிவு அளவுகோல்: ஒரு எளிய சரிபார்ப்பு பட்டியல்
உங்களுடைய சூழலுக்கு Amundsen vs DataHub ஐ தெளிவுபடுத்த இந்த கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்கவும்:
- உங்களுடைய முதன்மை மதிப்பு இலக்கு என்ன?
- ஆய்வாளர்களுக்கான வேகமான கண்டுபிடிப்பு → Amundsen
- ஒருங்கிணைந்த நிர்வாகம் மற்றும் பரம்பரை → DataHub
- உங்களுடைய தரவு சொத்து எவ்வளவு சிக்கலானது?
- ஒற்றை கிடங்கு + ஒரு ஜோடி BI கருவிகள் → Amundsen
- பல கிடங்குகள்/ஏரிகள், ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன், ML, குறியீடு பரம்பரை → DataHub
- உங்களுடைய நிர்வாக முதிர்ச்சி என்ன?
- இலகுரக உரிமம் & குறிச்சொற்கள் → Amundsen
- கொள்கைகள், ஒப்புதல்கள், கூற்றுகள், டொமைன் வகைபிரித்தல் → DataHub
- யார் கேட்லாக்கை இயக்குவார்கள்?
- ஒரு தளம் பொறியியலாளர் + தற்காலிக நிர்வாகம் → Amundsen
- பிரத்யேக தளம் + தரவு நிர்வாக குழு → DataHub
- உங்களுடைய இடப்பெயர்வு/மாற்ற அதிர்வெண் என்ன?
- குறைந்த-மிதமானது, சில குழாய்கள் → Amundsen
- அதிக அதிர்வெண், ஒன்றுக்கொன்று சார்ந்த பல சொத்துக்கள் → DataHub
செயல்படுத்தல் குறிப்புகள்: பொதுவான தவறுகளைத் தவிர்க்கவும்
- தெளிவான உரிமை புலங்களுடன் தொடங்கவும். நீங்கள் எந்த கருவியைத் தேர்ந்தெடுத்தாலும், உரிமையாளர்கள் மற்றும் உயர்வு பாதைகளை முதல் நாளிலிருந்தே வரையறுக்கவும்.
- உங்களுடைய உண்மையின் மூலத்திலிருந்து மெட்டாடேட்டாவை விதைக்கவும். உடனடியாக நம்பிக்கையை கட்டியெழுப்ப கிடங்குகள் மற்றும் BI கருவிகளில் இருந்து உள்ளெடுக்கவும்.
- ஒரு டொமைனுடன் பைலட் செய்யவும். நிறுவனம் முழுவதும் அளவிடுவதற்கு முன்பு நிதி, ரெவ்ஆப்ஸ் அல்லது மார்க்கெட்டிங் அனாலிடிக்ஸில் மதிப்பை நிரூபிக்கவும்.
- பெயரிடல் மற்றும் குறிச்சொல் மரபுகளை வெளியிடவும். நிலைத்தன்மை உங்களுடைய ரகசிய வளர்ச்சி நெம்புகோல் ஆகும்.
- உங்களுடைய பணிப்பாய்வுடன் ஒருங்கிணைக்கவும். தவிர்க்க முடியாததாக மாற்ற ஸ்லாக், BI கருவிகள் மற்றும் PR சோதனைகளில் கேட்லாக்கை மேற்பரப்பில் வைக்கவும்.
இடப்பெயர்வு பாதைகள் மற்றும் ஒருங்கிணக்கம்
சில குழுக்கள் விரைவான வெற்றிகளுக்காக Amundsen உடன் தொடங்கி, நிர்வாகத் தேவைகள் அதிகரிக்கும் போது பின்னர் DataHub க்கு இடம்பெயர்கின்றன. நீங்கள் ஏற்றுமதி செய்யக்கூடிய அடையாளங்காட்டிகள் மற்றும் நிலையான குறிச்சொற்களை திட்டமிட்டால், அது சாத்தியமாகும். மாறாக, உங்களுக்கு ஏற்கனவே டொமைன்-நிலை நிர்வாகம் மற்றும் தாக்க பகுப்பாய்வு தேவைப்படும் என்று உங்களுக்குத் தெரிந்தால், நேரடியாக DataHub க்குச் செல்வது மறுவேலையைச் சேமிக்கும்.
ஒருங்கிணக்கம் சாத்தியம் ஆனால் அசாதாரணமானது - மெட்டாடேட்டா துண்டு துண்டாக இருப்பது நம்பிக்கையை பாதிக்கும். மாற்றத்தின்போது நீங்கள் இரண்டையும் இயக்க வேண்டும் என்றால், முக்கியமான நிறுவனங்களுக்கான பதிவின் அமைப்பாக ஒன்றை நியமிக்கவும்.
நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகள்: பயன்பாட்டு நிகழ்வின் மூலம் தேர்ந்தெடுப்பது
- ஒற்றை ஸ்னோஃப்ளேக் கணக்கு, dbt மற்றும் லூக்கர் ஆகியவற்றுடன் வேகமாக வளர்ந்து வரும் சீரிஸ் B ஸ்டார்ட்அப்: Amundsen வெற்றி பெற வாய்ப்புள்ளது. குறைந்தபட்ச செயல்பாட்டு சுமை, விரைவான கண்டுபிடிப்பு, மகிழ்ச்சியான ஆய்வாளர்கள்.
- ஸ்னோஃப்ளேக் + டேட்டாபிரிக்ஸ், பல BI கருவிகள், ஏர்ஃப்ளோ/டாக்டர் மற்றும் ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட தரவுகளுடன் கூடிய உலகளாவிய நிறுவனம்: DataHub இதற்காகவே உருவாக்கப்பட்டுள்ளது - தட்டச்சு செய்யப்பட்ட மெட்டாடேட்டா, பரம்பரை, கொள்கைகள் மற்றும் கூற்றுகள்.
- டொமைன் உரிமம் மற்றும் SLA களுடன் டேட்டா மெஷ் வெளியிடும் தரவு தள குழு: DataHub டொமைன்கள், நிர்வாக ஊழியர்கள் மற்றும் கூட்டாட்சி நிர்வாகத்துடன் ஒத்துப்போகிறது.
மூலம்: AI உடன் ஆவணங்களை தானியங்குபடுத்துதல்
குறிப்பிடத்தக்கது: பல குழுக்கள் கேட்லாக் மூலம் மட்டுமல்ல, மெட்டாடேட்டாவை புதியதாக வைத்திருப்பதில் சிரமப்படுகிறார்கள் - அட்டவணை விளக்கங்களை எழுதுதல், உரிமையாளர்களை மேற்பரப்பில் வைத்திருத்தல் மற்றும் பரம்பரையை சுருக்கமாகக் கூறுதல். ஸ்கீமா, கேள்விகள் அல்லது dbt ஆவணங்களிலிருந்து விளக்கங்களை வரைவு செய்யக்கூடிய கருவிகள் தத்தெடுப்பை விரைவுபடுத்தலாம் மற்றும் எந்த கேட்லாக்கையும் ஒட்டும் தன்மையுடையதாக மாற்றலாம். உங்களுடைய Git பணிப்பாய்வுகள் அல்லது கிடங்கு பதிவுகளுடன் ஒருங்கிணைக்கும் AI உதவியாளர்கள் ஆவணங்களை பழையதாக இருப்பதை விட வாழ வைக்க முடியும்.
இறுதி தீர்ப்பு: இன்றுக்கு தேர்வு செய்யவும், நாளைக்கு திட்டமிடுங்கள்
- தேடல் மற்றும் கண்டுபிடிப்பில் உங்களுக்கு உடனடி வெற்றிகள் தேவைப்பட்டால், Amundsen உடன் செல்லுங்கள். இது நடைமுறை, வேகமானது மற்றும் மெலிந்த குழுக்களுக்கு நட்பானது.
- சிக்கலான ஸ்டாக் முழுவதும் நிர்வாகம், பரம்பரை மற்றும் மாற்ற மேலாண்மைக்கு அதிகாரம் அளிக்க நீங்கள் ஒரு மெட்டாடேட்டா கட்டுப்பாட்டு தளத்தை உருவாக்கினால், DataHub ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும். இது நீங்கள் வளரக்கூடிய ஒரு தளம்.
முக்கிய குறிப்புகள்:
- Amundsen vs DataHub கண்டுபிடிப்பு வேகம் vs நிர்வாக ஆழத்திற்கு வருகிறது.
- எளிமையான அடுக்குகளும் சிறிய குழுக்களும் பொதுவாக முதலில் Amundsen இலிருந்து பயனடைகின்றன.
- நிறுவனங்கள் மற்றும் ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட தொழில்கள் DataHub இலிருந்து அதிக செல்வாக்கைப் பெறுகின்றன.
- நீங்கள் எதைத் தேர்ந்தெடுத்தாலும், உரிமை, மரபுகள் மற்றும் மெட்டாடேட்டா ஆட்டோமேஷனில் முதலீடு செய்யுங்கள்.
அடுத்த கட்டங்கள்:
- உங்களுடைய சிறந்த 5 தரவு கண்டுபிடிப்பு வலி புள்ளிகளை வரைபடமாக்குங்கள்.
- ஒரு டொமைன் மற்றும் தெளிவான வெற்றி அளவீடுகளுடன் 4-6 வார பைலட்டை இயக்கவும்.
- பைலட்டிற்குப் பிறகு செயல்பாட்டு சுமை மற்றும் நிர்வாகத் தேவைகளை மதிப்பிடவும்.
- அதிக கட்டுப்பாட்டிற்காக Amundsen ஐ அளவிட அல்லது DataHub ஐ ஏற்றுக்கொள்ள வேண்டுமா என்பதை முடிவு செய்யுங்கள்.
FAQ
Q1: Amundsen மற்றும் DataHub க்கு இடையே உள்ள முக்கிய வேறுபாடு என்ன?
Amundsen ஆய்வாளர்களுக்கான வேகமான, தேடல்-முதல் தரவு கண்டுபிடிப்பில் கவனம் செலுத்துகிறது, அதே நேரத்தில் DataHub பரம்பரை, நிர்வாகம் மற்றும் தட்டச்சு செய்யப்பட்ட மெட்டாடேட்டாவை வலியுறுத்தும் ஒரு பரந்த மெட்டாடேட்டா தளமாகும். உங்களுக்கு விரைவான கண்டுபிடிப்பு தேவைப்பட்டால், Amundsen ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்; ஆழமான நிர்வாகம் மற்றும் தாக்க பகுப்பாய்விற்கு, DataHub ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
Q2: டேட்டா பரம்பரைக்கு DataHub Amundsen ஐ விட சிறந்ததா?
ஆம், DataHub பொதுவாக தரவுத் தொகுப்புகள், குழாய்கள் மற்றும் BI சொத்துக்கள் முழுவதும் மிகவும் விரிவான பரம்பரை மற்றும் தாக்க பகுப்பாய்வை வழங்குகிறது. Amundsen பரம்பரையை ஆதரிக்கிறது, ஆனால் DataHub இன் தட்டச்சு செய்யப்பட்ட மாதிரி மற்றும் நிகழ்வு-டிரைவன் உள்ளெடுப்பு ஆழமான, நிரல்படுத்தக்கூடிய பரம்பரை பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை செயல்படுத்துகின்றன.
Q3: வரிசைப்படுத்த எந்த கருவி எளிதானது: Amundsen அல்லது DataHub?
Amundsen வரிசைப்படுத்துவதற்கும் இயக்குவதற்கும் பொதுவாக இலகுவானது, இது சிறிய குழுக்களுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது. DataHub அதிக அம்சங்களை வழங்குகிறது ஆனால் அதிக உள்கட்டமைப்பு திட்டமிடல், மெட்டாடேட்டா மாதிரி மற்றும் நிர்வாகம் தேவைப்படுகிறது.
Q4: நான் Amundsen உடன் தொடங்கி பின்னர் DataHub க்கு இடம்பெயர முடியுமா?
பல குழுக்கள் செய்கின்றன. நீங்கள் இடம்பெயர எதிர்பார்க்கிறீர்கள் என்றால், மாற்றத்தை மென்மையாக்க நிலையான குறிச்சொற்கள், உரிமை புலங்கள் மற்றும் தனிப்பட்ட ஐடிகளைப் பராமரிக்கவும். நிர்வாகம் மற்றும் பரம்பரை தேவைகள் அதிகரிக்கும் போது, DataHub நீண்ட கால கட்டுப்பாட்டு தளமாக செயல்படும்.
Q5: டேட்டா மெஷ் அணுகுமுறைக்கு எது சிறந்தது: Amundsen அல்லது DataHub?
அதன் டொமைன் மாடலிங், தட்டச்சு செய்யப்பட்ட மெட்டாடேட்டா மற்றும் நிர்வாகக் கொள்கைகள் காரணமாக டேட்டா மெஷ்க்கு DataHub பொதுவாக சிறந்த பொருத்தமாகும். Amundsen டொமைன்களுக்குள் கண்டுபிடிப்பை ஆதரிக்க முடியும், ஆனால் கூட்டாட்சி நிர்வாகத்தின் அதே ஆழம் இல்லை.
