虽然20年前的IT风口数据仓库/Data Warehouse和10年前的IT风口数据湖/Data Lake已经是相对知名的术语，并在许多公司中有所应用，但近几年开始浮出水面的数据网格/Data Mesh和数据经纬/Data Fabric仍然是一些不太被众人所熟知的术语。
让我们首先来定义这两个术语，然后看看它们的区别在哪里。数据网格 Data Mesh
重要的是要明白，数据网格的概念主要是建立一个新的组织观点，而不是基于技术的解决问题。因此，在建立数据网格组织时，你应该考虑这四个原则：
面向领域的去中心化数据所有权和架构：数据网格应该为个人业务部门服务。因此，可以构建一个或不同的数据湖仓/Data Lakehouse。
数据作为产品：数据湖仓架构通过为特定领域的不同数据团队成员提供对数据生命周期的完全控制，帮助将数据作为产品进行管理。
自助数据平台：用户可以在自助式商业智能工具中为自己提供数据，比如，数据科学家，可以访问相同的数据并开发模型。
联合计算治理：数据应该以角色概念进行备份和分发。例如，数据目录在这里也是有帮助的。
例如，一个数据网格可以建立在数据湖仓的技术基础上。数据湖仓结合了数据湖和数据仓库的优势。
数据经纬 Data Fabric
数据经纬旨在帮助企业解决复杂的数据问题和用例，管理他们的数据，而不考虑应用程序的类型、平台和数据的存储位置。数据经纬实现了分布式数据环境中的无缝访问和数据共享。它与结合了数据仓库和数据湖的数据湖仓相似，但更进一步，也将来自应用程序的数据相互整合。
因此，这个想法是为了更好地整合数据库和数据形式，如数据仓库和数据湖，也许还可以通过使用实时数据治理平台/Data Hubs，能够更好地分享数据。数据经纬更进一步，为个人和公司提供便于控制、监测等的服务。
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