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"<p style=\"margin-left:0in; margin-right:0in\">データファブリックはもう 1 つの最新のアーキテクチャであり、<a href=\"https://aws.amazon.com/what-is/machine-learning/\">機械学習</a>とオートメーションを使用してさまざまなクラウド環境とデータパイプラインをエンドツーエンドで統合します。これは、テクノロジーに詳しくないユーザーに対して、統一感をもってデータを統合して提示する、基盤となるインフラストラクチャ上のテクノロジーレイヤーと考えることができます。例えば、意思決定者はデータファブリックを使用してすべてのデータを 1 か所で表示し、異なるデータセットを関連付けます。</p> \n<p style=\"margin-left:0in; margin-right:0in\">データファブリックとデータメッシュには、統合された効果的なデータ管理という同様の目標があります。例えば、中心的なデータレイクがあり、データインジェストのために AWS のサービスを使用しているとします。同時に、データ変換のためにレガシーインフラストラクチャを有しています。データファブリックは両方のシステムを統合し、既存のパイプラインを変更することなく統一されたビューを提供します。</p> \n<p style=\"margin-left:0in; margin-right:0in\">したがって、データファブリックはテクノロジーを使用して既存のインフラストラクチャと連携します。一方、データメッシュの実装では、基盤となるインフラストラクチャ自体を変更する必要があります。ビジネスドメイン全体で、データ管理の「push-and-ingest」(プッシュアンドインジェスト) モデルを「serve-and-pull」(サーブアンドプル) モデルに変更する必要があります。</p>"
<https://aws.amazon.com/jp/what-is/data-mesh/>