Veri Mimarilerinde Yeni Yaklaşımlar: Data Mesh ve Data Fabric Nedir?

Veri hacmi ve çeşitliliği gün geçtikçe artarken, klasik merkezi veri mimarileri bu karmaşıklığı yönetmekte yetersiz kalıyor. İşte bu noktada iki yeni yaklaşım öne çıkıyor: Data Mesh ve Data Fabric. Her ikisi de modern veri altyapılarını daha esnek, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir kılmayı amaçlıyor, ancak temel felsefeleri farklı.

Data Mesh Nedir?

Data Mesh, veri mimarisine merkeziyetçi olmayan bir yaklaşım getirir. Geleneksel yapıların aksine, veri sahipliğini merkezi bir ekip yerine iş birimlerine dağıtarak domain-based bir yapı sunar. Bu modelde her ekip, kendi veri setlerinden sorumlu birer “veri ürün takımı” gibi çalışır. Bu sayede veri üretimi ve tüketimi arasında daha yüksek bir sorumluluk dengesi kurulur.

Data Mesh’in temel bileşenleri şunlardır:

• Domain-odaklı dağıtım

Veriyi üreten ekip (örneğin satış, pazarlama, IoT vb.) kendi verisinin sahibi olur. Veriyi sadece teknik bir ekip değil, iş birimleri yönetir.

• Veri ürünü zihniyeti

Her domain verisini bir ürün gibi düşünür; yani veri kaliteli, güvenilir, belgelenmiş ve erişilebilir olmalıdır.

• Self-servis veri platformları

Veri ekipleri, merkezi platform ekiplerinin sunduğu self-service altyapılar üzerinden verilerini kolayca paylaşır.

• Dağıtık yönetişim modeli

Veri standartları ve güvenlik merkezi olarak belirlenir ama uygulama domain ekiplerine bırakılır.

Bu yapı, özellikle çok sayıda bağımsız veri kaynağına ve domain’e sahip büyük organizasyonlar için yüksek çeviklik ve ölçeklenebilirlik sağlar.

Data Fabric Nedir?

Data Fabric ise daha entegrasyon odaklı bir modeldir. Heterojen veri kaynaklarını tek bir sanal katman altında birleştirerek, veriye kesintisiz erişim ve yönetim kolaylığı sağlar. Data Fabric mimarisi, yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerinden yararlanarak meta veri analizi, veri keşfi, veri kalitesi ve veri yönetişimi konularında otomasyon sunar.

Temel avantajları:

• Kaynak bağımsız veri erişimi

Farklı veri kaynaklarını, bulutları, veri göllerini ve veri ambarlarını tek bir çatı altında sanal bir veri katmanı ile birleştirir.

• Gerçek zamanlı veri entegrasyonu

Veriyi fiziksel olarak taşımadan, sanal katman üzerinden gerçek zamanlı erişim sağlar.

• Gelişmiş veri kalitesi ve uyumluluk

Güvenlik, uyumluluk ve erişim politikaları tek merkezden yönetilir.

• Otomatik veri kataloglama ve yönetimi

Veri keşfi, veri kalitesi, güvenlik ve yönetişim için metadata ve AI/ML tabanlı otomasyon kullanır.

Data Fabric, karmaşık sistem yapıları arasında birbirine bağlılık sağlayarak, tüm organizasyon için merkezi bir veri omurgası oluşturur.

Data Mesh — Mimari Örnek:

Domain A → kendi veri platformunu oluşturur (ör. Airflow + Snowflake + dbt).

Domain B → kendi pipeline’ını kurar (ör. Kafka + Databricks).

Domain C → başka stack tercih edebilir (ör. Fivetran + BigQuery).

• Her domain, kendi veri ürününü oluşturur.
• Bu veri ürünleri, “self-serve platform” ve “common standards” (API, metadata, directory service) üzerinden birbirine bağlanabilir.

Bu yaklaşımla, veri mühendisleri ve analistler kendi ihtiyaçlarına göre tool ve mimariyi seçebilir, ama belirli kurallara uymak zorunda kalabilir (ör. metadata standardları, API formatları).

Data Fabric — Mimari Örnek:

[Metadata Layer] — semantic knowledge graph

[Integration] — connect different sources (cloud, legacy, data lakes, lakeshouse)

[Data Fabric Platform] — orchestration, transformation, metadata, policy

[Consumer Applications] — Analytics, ML, Reporting

Bu mimaride, centralized metadata ve connectorlar üzerinden, birbirinden kopuk veri kaynakları, sanki tek ve homojen bir depo gibi hizmet verir.

Bizler Bentego olarak veri mimarilerinde “tek çözüm herkese uyar” yaklaşımını benimsemiyoruz. Finans, telekom ve üretim gibi yüksek hacimli veriyle çalışan sektörlerde, müşteri ihtiyaçlarına göre hem Data Mesh hem de Data Fabric mimarilerini uçtan uca kuruyor, modern veri altyapılarının kurumsal iş hedefleriyle hizalanmasını sağlıyoruz. Bentego’nun modüler, güvenli ve yüksek performanslı veri çözümleri; domain bazlı yapıların oluşturulmasından veri erişim katmanlarının optimizasyonuna kadar geniş bir alanda değer yaratıyor.