Data Fabric là gì? Tìm hiểu kiến trúc quản trị dữ liệu thông minh

Ngày nay, khi dữ liệu được lưu trữ trên nhiều hệ thống, nền tảng đám mây và ứng dụng khác nhau, việc đồng bộ và quản trị dữ liệu ngày càng trở nên phức tạp. Để giải quyết bài toán này, nhiều doanh nghiệp đã chuyển sang áp dụng Data Fabric, kiến trúc quản trị dữ liệu hiện đại giúp kết nối, quản lý và khai thác dữ liệu trên quy mô lớn. Vậy Data Fabric là gì, hoạt động như thế nào và vì sao công nghệ này đang trở thành xu hướng trong kỷ nguyên chuyển đổi số? Hãy cùng Viettel IDC tìm hiểu chi tiết nhé.

Data Fabric là gì?

Data Fabric là kiến trúc quản trị dữ liệu thông minh giúp kết nối, tích hợp và quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thông qua một nền tảng thống nhất. Thay vì yêu cầu doanh nghiệp tập trung toàn bộ dữ liệu về một kho lưu trữ duy nhất, Data Fabric tạo ra một lớp quản trị giúp dữ liệu luôn sẵn sàng để truy cập và khai thác, bất kể dữ liệu đang được lưu trữ ở trung tâm dữ liệu nội bộ (On-premises), Public Cloud, Private Cloud hay môi trường Hybrid Cloud.

Nói cách khác, Data Fabric đóng vai trò như một lớp liên kết giữa các hệ thống dữ liệu. Người dùng và các ứng dụng chỉ cần truy cập thông qua một giao diện thống nhất mà không cần quan tâm dữ liệu thực tế đang nằm ở đâu hay được lưu trữ trên nền tảng nào.

Khác với nhiều mô hình quản trị dữ liệu truyền thống, Data Fabric không chỉ tập trung vào việc lưu trữ mà còn chú trọng đến khả năng quản trị, tích hợp và tự động hóa. Công nghệ này tận dụng Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) và Metadata Management để tự động phân tích, tổ chức và tối ưu việc quản lý dữ liệu trong toàn bộ doanh nghiệp.

Kiến trúc Data Fabric

Một kiến trúc Data Fabric hoàn chỉnh thường bao gồm bốn lớp chính, phối hợp chặt chẽ với nhau để bảo đảm dữ liệu luôn được kết nối, quản trị và khai thác hiệu quả.

Lớp tích hợp dữ liệu (Data Integration Layer)

Đây là nền tảng đầu tiên của Data Fabric, chịu trách nhiệm kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu quan hệ, Data Warehouse, Data Lake, ứng dụng ERP, CRM, dịch vụ SaaS hay các nền tảng Cloud.

Khác với các phương pháp tích hợp truyền thống yêu cầu đồng bộ hoặc sao chép dữ liệu, Data Fabric có thể truy cập trực tiếp đến nguồn dữ liệu thông qua các giao diện kết nối (Connector) và API. Điều này giúp doanh nghiệp giảm đáng kể chi phí lưu trữ, đồng thời hạn chế việc tạo ra nhiều bản sao dữ liệu không cần thiết. Việc tích hợp dữ liệu cũng diễn ra linh hoạt hơn khi doanh nghiệp mở rộng hệ thống hoặc bổ sung thêm nguồn dữ liệu mới. 

Lớp quản lý Metadata

Metadata được xem là thành phần quan trọng của Data Fabric. Đây là tập hợp các thông tin mô tả về dữ liệu như nguồn gốc, cấu trúc, định dạng, quyền truy cập, lịch sử thay đổi và mối quan hệ giữa các tập dữ liệu. Thông qua Metadata, hệ thống có thể xác định dữ liệu nào đang được sử dụng, dữ liệu nào bị trùng lặp hoặc dữ liệu nào cần được làm sạch trước khi phục vụ cho hoạt động phân tích.

Bên cạnh đó, Metadata còn giúp doanh nghiệp dễ dàng truy vết nguồn gốc dữ liệu (Data Lineage). Khi xảy ra sự cố hoặc cần kiểm tra tính chính xác của thông tin, đội ngũ quản trị có thể nhanh chóng xác định dữ liệu được tạo ra từ đâu, đã trải qua những bước xử lý nào và đang được sử dụng trong những hệ thống nào.

Lớp tự động hóa bằng AI và Machine Learning

Một trong những điểm khác biệt lớn nhất của Data Fabric so với các mô hình quản trị dữ liệu truyền thống là khả năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy.

AI và Machine Learning liên tục phân tích Metadata để:

- Nhận diện mối quan hệ giữa các nguồn dữ liệu.

- Phát hiện dữ liệu trùng lặp hoặc thiếu nhất quán.

- Đề xuất quy trình tích hợp dữ liệu tối ưu.

- Tự động phân loại dữ liệu theo mức độ quan trọng.

- Hỗ trợ quản trị và tối ưu hiệu suất hệ thống.

Nhờ khả năng tự động hóa này, doanh nghiệp giảm được rất nhiều công việc quản trị thủ công, đồng thời nâng cao chất lượng dữ liệu phục vụ các hoạt động phân tích và ra quyết định.

Lớp truy cập và phân phối dữ liệu

Sau khi dữ liệu được kết nối và quản lý, Data Fabric cung cấp một lớp truy cập thống nhất cho người dùng và các ứng dụng. Người dùng chỉ cần gửi yêu cầu truy vấn mà không cần biết dữ liệu thực tế đang được lưu trữ ở đâu. Hệ thống sẽ tự động định tuyến đến nguồn dữ liệu phù hợp, tổng hợp kết quả và trả về trong thời gian ngắn nhất. 

Ngoài ra, lớp truy cập còn kết hợp với các chính sách phân quyền để bảo đảm mỗi người dùng chỉ được phép truy cập vào đúng dữ liệu phục vụ công việc của mình. Điều này góp phần nâng cao khả năng bảo mật và đáp ứng các yêu cầu về quản trị dữ liệu.

Data Fabric khác gì so với Data Lake, Data Warehouse và Data Mesh?

Khi nào doanh nghiệp nên triển khai Data Fabric?

Không phải mọi doanh nghiệp đều cần triển khai Data Fabric ngay từ đầu. Tuy nhiên, khi dữ liệu ngày càng mở rộng, phân tán trên nhiều hệ thống và đóng vai trò quan trọng trong hoạt động kinh doanh, việc áp dụng kiến trúc này sẽ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả quản trị và khai thác dữ liệu. 

Những trường hợp Data Fabric phát huy giá trị rõ rệt nhất bao gồm: 

- Doanh nghiệp có dữ liệu phân tán trên nhiều hệ thống

- Doanh nghiệp triển khai Hybrid Cloud hoặc Multi-Cloud

- Doanh nghiệp cần phân tích dữ liệu theo thời gian thực

- Doanh nghiệp đang xây dựng nền tảng AI và phân tích dữ liệu

Những lưu ý trước khi triển khai Data Fabric

Trước khi triển khai Data Fabric, doanh nghiệp cần lưu ý những vấn đề sau: 

- Đánh giá hiện trạng hạ tầng và dữ liệu: Trước khi triển khai, doanh nghiệp cần rà soát toàn bộ nguồn dữ liệu đang sử dụng, bao gồm vị trí lưu trữ, định dạng dữ liệu, quy trình tích hợp và các công cụ quản trị hiện có. Việc đánh giá này giúp xác định những điểm còn hạn chế trong hệ thống hiện tại, đồng thời xây dựng lộ trình triển khai phù hợp với quy mô và nhu cầu thực tế.

- Chuẩn hóa quy trình quản trị dữ liệu: Data Fabric không thể thay thế hoàn toàn quy trình quản trị dữ liệu của doanh nghiệp. Nếu dữ liệu thiếu tiêu chuẩn, bị trùng lặp hoặc không có cơ chế phân quyền rõ ràng, việc triển khai Data Fabric sẽ gặp nhiều khó khăn.

- Lựa chọn nền tảng phù hợp: Doanh nghiệp cần cân nhắc các yếu tố như: Khả năng tương thích với hạ tầng hiện tại, khả năng mở rộng trong tương lai, chi phí triển khai và vận hành và mức độ hỗ trợ AI và Machine Learning. Việc lựa chọn đúng nền tảng sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hiệu quả đầu tư và hạn chế phát sinh chi phí khi mở rộng hệ thống.

- Đào tạo đội ngũ và xây dựng lộ trình triển khai: Data Fabric là kiến trúc quản trị dữ liệu có phạm vi ảnh hưởng rộng, liên quan đến nhiều bộ phận trong doanh nghiệp. Vì vậy, bên cạnh yếu tố công nghệ, doanh nghiệp cũng cần đầu tư vào đào tạo đội ngũ CNTT và người dùng cuối để khai thác hiệu quả hệ thống.

Kết luận

Tìm hiểu Data Fabric là gì sẽ giúp doanh nghiệp kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, tăng cường khả năng quản trị, tự động hóa quy trình tích hợp và hỗ trợ khai thác dữ liệu hiệu quả hơn nhờ AI và Machine Learning. Nếu doanh nghiệp đang tìm kiếm giải pháp hiện đại để quản lý và khai thác dữ liệu trên quy mô lớn, Data Fabric là lựa chọn đáng cân nhắc, góp phần xây dựng nền tảng dữ liệu linh hoạt và an toàn.

Nếu doanh nghiệp muốn tìm kiếm một dịch vụ chuyên nghiệp cung cấp các cơ sở dữ liệu (Database) trên đám mây với mức độ sẵn sàng cao, tiết kiệm thời gian và nỗ lực tự thiết lập, vận hành cơ sở dữ liệu thì có thể tham khảo Viettel Database Service (vDBS) của Viettel IDC tại đây:

https://viettelidc.com.vn/viettel-database-service