Was ist Datenreplikation? Vorteile, Typen, Beispiele und Anwendungsfälle

Was ist Datenreplikation?

Unter Datenreplikation versteht man den Prozess des Erstellens, Verteilens und Verwaltens von Datenkopien an mehreren Standorten, um in einer Organisation hohe Verfügbarkeit, Datenredundanz und Notfallwiederherstellung sicherzustellen.

In der Praxis handelt es sich bei der Datenreplikation typischerweise um einen automatisierten Vorgang, bei dem Daten von einem primären Datenbank Quelle an einen oder mehrere sekundäre Standorte. Unternehmen können Daten kontinuierlich, nahezu in Echtzeit oder in geplanten Intervallen replizieren, je nach ihren Anforderungen für:

• Aktualität der Daten
• Wiederherstellungszeitziele
• Wiederherstellungspunktziele
• Verfügbare Netzwerkbandbreite
• Umfang und Häufigkeit von Datenänderungen

Diese Anforderungen dienen dem Unternehmen auch als Orientierung bei der Entscheidung, ob die Datenreplikation einmalig oder fortlaufend erfolgen soll. Letzteres soll sicherstellen, dass die replizierten Daten regelmäßig aktualisiert werden und mit der Quelle übereinstimmen.

Wie funktioniert die Datenreplikation?

Die Datenreplikation kopiert kontinuierlich Daten von einem Standort zum anderen, sodass Quell- und Zielsysteme synchron bleiben. Beispielsweise können Daten von einem lokalen System zu einem anderen lokalen System repliziert werden, von einem lokalen System zu einem Cloud-Datenbankoder sogar von Cloud zu Cloud. Im Wesentlichen überwacht ein Prozess jedes Mal, wenn Daten im Originalsystem hinzugefügt, aktualisiert oder gelöscht werden, diese Änderungen und stellt sicher, dass sie schnell auf ein sekundäres System kopiert werden. Auf diese Weise können die replizierten Daten übernehmen, falls etwas mit dem Original schiefgeht.

Es gibt zwei Hauptmethoden zur Datenreplikation:

• Synchrone Datenreplikation: Bei der synchronen Replikation wird jede Änderung gleichzeitig in das primäre und sekundäre System geschrieben. Dies garantiert die exakte Synchronisierung beider Systeme, kann aber den Prozess etwas verlangsamen, da jede Aktualisierung von beiden Systemen bestätigt werden muss.
• Asynchrone Datenreplikation: Bei der asynchronen Replikation hingegen werden Änderungen zunächst in das Primärsystem geschrieben und kurz darauf das Backup aktualisiert. Dieser Ansatz ist zwar schneller, bedeutet aber, dass das Backup zu einem bestimmten Zeitpunkt etwas hinter dem Primärsystem zurückliegen kann.

Beispiele für Datenreplikation

Hier sind einige Beispiele für die Datenreplikation, die zeigen, wie sie in verschiedenen Branchen eingesetzt wird:

Gesundheitswesen

Durch die Replikation elektronischer Patientenakten (EHRs) in verschiedenen Krankenhäusern innerhalb eines Netzwerks wird sichergestellt, dass Ärzte und Pflegepersonal unabhängig davon, welche Einrichtung der Patient aufsucht, Zugriff auf wichtige Patienteninformationen haben.

Finanzen

Die Replikation von Transaktionsdaten über geografisch verteilte Filialen hinweg gewährleistet die Konsistenz von Kontoständen und Transaktionsverlauf, unabhängig davon, wo ein Kunde mit der Bank interagiert. Dies ist entscheidend für die Wahrung des Vertrauens und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

E-Commerce

Durch die Replikation von Auftragsabwicklungsdaten wird sichergestellt, dass bei Problemen in einem Verarbeitungszentrum die Aufträge weiterhin von einem anderen replizierten Standort aus ausgeführt werden können, wodurch Störungen des Kundenerlebnisses minimiert werden.

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Datenreplikation über verschiedene Umgebungen hinweg

Die Datenreplikation ist nicht auf Datenbanken beschränkt und wird in unterschiedlichen Systemen und Umgebungen häufig verwendet.

Datenreplikation in Dateispeichersystemen

In Dateispeichersystemen nutzen Unternehmen die Datenreplikation, um Datenbeständigkeit und -verfügbarkeit sicherzustellen. Techniken wie die Datenspiegelung erstellen eine exakte Kopie der Daten auf einem separaten Speichergerät und ermöglichen so eine sofortige Ausfallsicherung bei einem Ausfall des primären Speichers. Fortschrittlichere Systeme nutzen Techniken wie RAID (Redundant Array of Independent Disks), um Daten auf mehrere Festplatten zu verteilen und so unterschiedliche Redundanz- und Leistungsstufen zu erreichen.

Dateispeichersysteme verfügen häufig über integrierte Tools zur Verwaltung der Datenreplikation. Diese stellen sicher, dass Änderungen am primären Dateisystem auch auf die Kopien (Replikate) angewendet werden. Da Dateioperationen in der Regel weniger komplex sind als Datenbanktransaktionen, ist die Lösung widersprüchlicher Änderungen im Vergleich zu Datenbanksystemen deutlich einfacher. Die Dateireplikation schützt zwar Rohdaten, unterstützt aber nicht grundsätzlich strukturierte Transformationen, systemweite Datenintegrationoder Echtzeit-Einblicke – eine kritische Lücke für Unternehmen, die synchronisierte, analysebereite Daten benötigen.

Cloud-Datenreplikation

Cloud-Plattformen gehen bei der Replikation einen Schritt weiter, indem sie skalierbare, geografisch verteilte Datenverfügbarkeit ermöglichen. Cloud-Anbieter bieten Replikationsstrategien an, die von der Replikation innerhalb einer Region (auf Verfügbarkeitszonenebene) bis hin zur Replikation in mehreren Regionen reichen, um Notfallwiederherstellung und Geschäftskontinuität zu gewährleisten. Diese Mechanismen gewährleisten hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz, doch die Verwaltung von Cloud-replizierten Daten in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen führt zu komplexeren Synchronisierungs- und Governance-Prozessen.

Organisationen mit Cloudbasierte Data Warehouses or ETL-Workflows müssen über die einfache Replikation hinausgehen – sie müssen replizierte Daten in ein strukturiertes, abfragebereites Format aufnehmen, transformieren und vereinheitlichen. Hier kommt ein intelligente Datenintegrationsplattform schließt die Lücke und ermöglicht es Unternehmen, replizierte Daten aus unterschiedlichen Cloud-Umgebungen in einer einzige Quelle der Wahrheit für die Berichterstattung und Entscheidungsfindung.

Datenreplikation in verteilten Systemen

Moderne verteilte Computerarchitekturen setzen auf Replikation – nicht nur aus Gründen der Fehlertoleranz, sondern auch, um eine reibungslose Anwendungsleistung zu gewährleisten. Durch die Speicherung von Datenkopien näher an den Verarbeitungseinheiten oder Endbenutzern ermöglicht die Replikation eine schnellere Abfrageausführung und Systemreaktion.

Die Verwaltung der Datenkonsistenz in verteilten Umgebungen stellt jedoch große Herausforderungen dar. Unternehmen müssen typischerweise zwischen folgenden Faktoren abwägen:

• Starke Konsistenz, wobei alle Replikate sofort denselben Status widerspiegeln (was Genauigkeit gewährleistet, aber Latenz hinzufügt).
• Eventuelle Konsistenz, bei dem Replikate im Laufe der Zeit synchronisiert werden (was die Leistung verbessert, aber zu vorübergehenden Abweichungen führt).

Um replizierte Daten über verteilte Datenbanken, Warehouses und APIs hinweg zu synchronisieren, nutzen Unternehmen ETL-Automatisierungstools Mit Streaming-Datenpipelines und CDC-Funktionen (Change Data Capture). Diese Lösungen stellen sicher, dass replizierte Daten hochverfügbar, sauber, transformiert und für Analysen, maschinelles Lernen und operative Workflows nutzbar sind.

Verwandt: Was ist Datenbankreplikation?

Vorteile der Datenreplikation

Die Datenreplikation ist eine wichtige Strategie für moderne Unternehmen, die ihre Datenverfügbarkeit, Ausfallsicherheit und Leistung verbessern möchten. Durch die Erstellung und Pflege von Datenkopien an mehreren Standorten können Unternehmen eine Reihe bedeutender Vorteile nutzen:

Datenzugänglichkeit und -verfügbarkeit

Die Datenreplikation gewährleistet einen einfachen Zugriff auf Daten. Dies ist besonders nützlich für multinationale Organisationen, die über verschiedene Standorte verteilt sind. Daher sind im Falle eines Hardwarefehlers oder eines anderen Problems an einem Standort die Daten für andere Standorte weiterhin verfügbar.

Katastrophale Erholung

Der Hauptvorteil liegt in der verbesserten Notfallwiederherstellung und dem Datenschutz. Die Datenreplikation stellt sicher, dass im Falle einer Katastrophe, einer Hardwarekatastrophe oder eines Systemverstoßes, der Daten gefährden kann, ein konsistentes Backup vorhanden ist.

Wenn ein System aus einem der oben genannten Gründe nicht mehr funktioniert, können Unternehmen weiterhin von einem anderen Standort aus auf die Daten zugreifen.

Serverleistung

Datenreplikation kann auch die Serverleistung verbessern und steigern. Wenn Unternehmen zahlreiche Datenkopien auf mehreren Servern betreiben, können Benutzer deutlich schneller auf die Daten zugreifen. Darüber hinaus können Administratoren, wenn Lesevorgänge auf ein Replikat geleitet werden, die Verarbeitungszyklen auf dem primären Server für ressourcenintensivere Schreibvorgänge reduzieren.

Bessere Netzwerkleistung

Das Aufbewahren von Kopien derselben Daten an verschiedenen Orten kann sich verringern Datenzugriff Latenz, indem die erforderlichen Daten von dem Ort abgerufen werden, an dem die Transaktion ausgeführt wird.

Beispielsweise können Benutzer in asiatischen oder europäischen Ländern beim Zugriff auf australische Rechenzentren mit Latenzproblemen konfrontiert sein. Wenn Sie jedoch eine Replik dieser Daten in der Nähe des Benutzers platzieren, können Sie die Zugriffszeiten verbessern und gleichzeitig die Last im Netzwerk ausgleichen.

Unterstützung bei der Datenanalyse

Normalerweise duplizieren datengesteuerte Unternehmen Daten aus zahlreichen Quellen in ihren Datenspeichern wie Data Warehouses oder Data Lakes. Dies erleichtert dem über verschiedene Standorte verteilten Analytics-Team gemeinsame Projekte.

Verbesserte Testsystemleistung

Die Duplizierung vereinfacht die Verteilung und Synchronisierung von Daten z Testsysteme die eine schnelle Zugänglichkeit für eine schnellere Entscheidungsfindung vorschreiben.

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Arten der Datenreplikation

Datenreplikationsstrategien lassen sich je nach den spezifischen Anforderungen an die Datenlatenz und der Komplexität der Umgebung unterschiedlich kategorisieren. Hier ist eine Übersicht über einige gängige Datenreplikationstypen und -techniken:

1. Basierend auf dem Zeitpunkt:

• Synchrone Replikation: Bei dieser Methode werden Datenänderungen gleichzeitig in alle Replikate geschrieben, bevor die Transaktion auf dem Primärsystem als abgeschlossen gilt. Dies gewährleistet eine hohe Datenkonsistenz über alle Replikate hinweg. Es kann jedoch zu einer höheren Latenz kommen, da das Primärsystem auf die Bestätigung aller Replikate warten muss.
• Asynchrone Replikation: Bei der asynchronen Replikation werden Datenänderungen zunächst in das Primärsystem geschrieben und später an die Replikate weitergegeben. Dieser Ansatz bietet eine geringere Latenz, da das Primärsystem nicht auf alle Replikate warten muss. Es besteht jedoch die Möglichkeit von Dateninkonsistenzen, wenn das Primärsystem ausfällt, bevor die Änderungen vollständig repliziert sind.

2. Basierend auf der Richtung:

• Unidirektionale Replikation (Einweg-Replikation): Der Datenfluss erfolgt nur in eine Richtung, typischerweise von einer Primärquelle zu einem oder mehreren schreibgeschützten Replikaten. Dies wird häufig für Berichte oder leseintensive Workloads verwendet, bei denen Änderungen hauptsächlich an der Quelle vorgenommen werden.
• Bidirektionale Replikation (Zwei-Wege-Replikation): Daten können zwischen zwei Datenbanken in beide Richtungen fließen. Dadurch können Änderungen an einer Datenbank auch in der anderen übernommen werden. Dies ist nützlich, wenn mehrere Systeme unabhängig voneinander Daten aktualisieren müssen, führt aber zu Komplexitäten bei der Behandlung potenzieller Konflikte.
• Multidirektionale Replikation (Peer-to-Peer-Replikation): Daten können zwischen mehreren Datenbanken repliziert werden, wobei jede Datenbank sowohl als Herausgeber als auch als Abonnent fungieren kann. Dies bietet hohe Verfügbarkeit und ermöglicht die Verteilung von Schreiblasten, erhöht jedoch die Komplexität der Konfliktlösung und des Datenkonsistenzmanagements erheblich.

3. Basierend auf dem Datenumfang:

• Vollständige Replikation: Die gesamte Datenbank oder der gesamte Datensatz wird in die Replikate kopiert. Dies liefert zwar eine vollständige Kopie der Daten, kann aber insbesondere bei großen Datenbanken ressourcenintensiv sein, was Speicher und Netzwerkbandbreite betrifft. Vollständige Tabellenreplikation ist eine spezielle Technik der vollständigen Replikation, bei der eine ganze Tabelle (oder ein Tabellensatz) von der Quell- in die Zieldatenbank kopiert wird. Dies kann regelmäßig oder als initialer Synchronisierungsschritt erfolgen.
• Teilreplikation: Es wird nur eine Teilmenge der Daten repliziert. Dies kann auf bestimmten Tabellen, Zeilen (mithilfe von Filtern) oder Spalten basieren. Die partielle Replikation hilft, Ressourcen zu sparen und kann an spezifische Anforderungen angepasst werden, beispielsweise die Replikation nur bestimmter Transaktionsdaten in ein Analysesystem. Gängige Arten der partiellen Replikation sind:

• • Transaktionale Replikation: Repliziert einzelne Transaktionen, sobald sie in der Primärdatenbank auftreten, auf die Replikate. Dies gewährleistet eine hohe Transaktionskonsistenz. Eine häufig verwendete Technik ist protokollbasierte Replikation Dies funktioniert, indem die Transaktionsprotokolle (oder Binärprotokolle in einigen Systemen) der Quelldatenbank gelesen und diese Protokolleinträge dann auf die Zieldatenbank angewendet werden.
  • Snapshot-Replikation: Erstellt eine Momentaufnahme der Daten und wendet sie auf die Replikate an. Dies wird häufig für die erste Synchronisierung oder zum Replizieren von Daten verwendet, die sich nicht häufig ändern.
  • Mergereplikation: Ermöglicht das unabhängige Vornehmen von Änderungen an mehreren Replikaten und führt diese anschließend wieder in die Primärdatenbank und andere Replikate ein. Dies ist nützlich für Umgebungen mit getrennter oder gelegentlicher Verbindung, erfordert jedoch ausgefeilte Mechanismen zur Konfliktlösung.
  • Schlüsselbasierte inkrementelle Replikation: Überträgt nur die seit der letzten Replikation vorgenommenen Datenänderungen. Die schlüsselbasierte inkrementelle Replikation basiert auf der Identifizierung geänderter Zeilen anhand eines bestimmten Schlüssels oder Schlüsselsatzes, oft in Verbindung mit einem Zeitstempel oder einer Versionsnummer. Bei einer Änderung identifiziert das System die betroffenen Zeilen anhand dieser Schlüssel und repliziert nur diese Zeilen auf das Ziel.

Einschränkungen und Überlegungen zur Datenreplikation

Trotz der zahlreichen Vorteile birgt die Datenreplikation auch potenzielle Fallstricke. Unternehmen müssen verschiedene inhärente Risiken, Herausforderungen bei der Implementierung und grundlegende Nachteile sorgfältig abwägen.

Risiken im Zusammenhang mit der Datenreplikation

• Ein erhebliches Risiko besteht in Dateninkonsistenz. Bei unsachgemäßer Handhabung, insbesondere bei asynchroner Replikation, können Verzögerungen oder Fehler bei der Aktualisierung von Replikaten zu abweichenden Datensätzen an verschiedenen Standorten führen. Dies wiederum kann zu Verwirrung und potenziell falschen Geschäftsentscheidungen führen.
• Ein weiteres erhebliches Risiko sind zunehmende Sicherheitslücken. Je mehr Datenkopien existieren und je mehr Systeme an der Replikation beteiligt sind, desto größer wird die Angriffsfläche. Die Gewährleistung konsistenter Sicherheitsprotokolle für alle Replikate ist entscheidend, kann aber komplex sein.
• Darüber hinaus erhöht sich das Risiko einer Datenbeschädigung, wenn sich die Beschädigung auf Replikate ausbreitet, bevor mit der Erkennung und Eindämmung begonnen wird.

Herausforderungen bei der Datenreplikation

• Eine der größten Herausforderungen liegt in der Komplexität. Die Konfiguration und Verwaltung der Replikation über verschiedene Systeme und Netzwerkinfrastrukturen hinweg ist technisch anspruchsvoll und erfordert spezielles Fachwissen.
• Auch die Gewährleistung der Datenintegrität während des gesamten Replikationsprozesses stellt eine erhebliche Herausforderung dar, insbesondere bei großen Datenmengen und häufigen Aktualisierungen.
• Darüber hinaus kann die Auslastung der Netzwerkbandbreite insbesondere bei großen Datensätzen und häufiger Replikation zu einer großen Herausforderung werden und möglicherweise andere netzwerkabhängige Anwendungen beeinträchtigen.
• Eine weitere Herausforderung besteht in der Latenz, insbesondere in geografisch verteilten Replikationsszenarien, in denen die Zeitverzögerung zwischen Aktualisierungen der primären und sekundären Systeme erheblich sein kann.

Nachteile der Datenreplikation

Mit der Datenreplikation sind gewisse inhärente Nachteile verbunden.

• Ein wesentlicher Nachteil ist der erhöhte Speicherbedarf. Die Aufbewahrung mehrerer Datenkopien erfordert naturgemäß deutlich mehr Speicherkapazität.
• Der Overhead des Primärsystems ist häufig erheblich, da es Ressourcen zum Verfolgen und Übertragen von Änderungen an den Replikaten bereitstellen muss, was sich auf die Leistung des Primärsystems auswirkt.
• Die Kosten für die Implementierung und Wartung einer robusten Datenreplikationsinfrastruktur, einschließlich Hardware, Software und Fachpersonal, können erheblich sein, insbesondere für Unternehmen mit großen oder komplexen Datenumgebungen.

Anwendungsfälle für die Datenreplikation

Geografische Datenverteilung

Unternehmen mit geografisch verteilten Niederlassungen oder Benutzern ermöglicht die Replikation, Daten näher an die lokalen Benutzer zu bringen. Dies reduziert die Netzwerklatenz und verbessert das Benutzererlebnis, insbesondere bei latenzempfindlichen Anwendungen.

Systemmigration und Upgrades

Die Replikation erleichtert die Datenmigration auf neue Systeme oder bei Datenbank-Upgrades. Daten können parallel zum alten System auf das neue System repliziert werden, was eine reibungslosere Umstellung ermöglicht und Ausfallzeiten reduziert.

Datenintegration

In Umgebungen, in denen Daten über mehrere Systeme verteilt sind, können Datenreplikationstechniken verwendet werden, um Informationen für Analysen oder andere Zwecke an einem zentralen Ort zu konsolidieren.

Data Warehousing und BI

Unternehmen nutzen die Datenreplikation, um ihre Data Warehouses oder BI-Systeme zu befüllen. Betriebsdaten werden aus der Produktionsdatenbank in ein separates Data Warehouse repliziert. Dort können sie transformiert und analysiert werden, ohne die Leistung des Transaktionssystems zu beeinträchtigen.

Wie Datenreplikationstools Unternehmen helfen

Datenreplikationstools vereinfachen und automatisieren die Verwaltung konsistenter Datenkopien über verschiedene Systeme hinweg. Sie bieten eine Vielzahl von Funktionen, die Unternehmen in vielerlei Hinsicht unterstützen:

• Moderne Datenintegrationstools sind mit integrierten CDC- und Datenreplikationsfunktionen sowie einer Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche ausgestattet, mit der Benutzer Replikationsprozesses nahtlos einrichten können.
• Replikationstools ermöglichen die Automatisierung von Replikationsaufgaben, wie z. B. die anfängliche Synchronisierung, die kontinuierliche Replikation von Änderungen und die Verwaltung von Replikationszeitplänen.
• Datenreplikationstools sind häufig für die Zusammenarbeit mit einer Vielzahl von Datenbankmanagementsystemen (DBMS) konzipiert, egal ob relational (SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL) oder NoSQL. Dies bietet Flexibilität für Unternehmen mit heterogenen Umgebungen.
• Moderne Datenreplikationstools sind skalierbar und können große Datenmengen verarbeiten und die Replikationslast erhöhen, wenn sich die Anforderungen des Unternehmens weiterentwickeln.
• Durch die Verwendung von No-Code-Plattformen auf Unternehmensniveau zur Datenreplikation wird der Bedarf an manuellen Eingriffen minimiert.

Fazit

Die Datenreplikation bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, wenn sie unter Berücksichtigung der damit verbundenen Risiken und Herausforderungen implementiert wird. Dieser Prozess kann durch Enterprise-Datenmanagement-Tools vereinfacht werden, wie zum Beispiel: Astera.

Astera bietet Datenreplikation sowie Datenextraktion, -integration, -bereinigung, -transformation und -speicherung – alles in einer 100 % codefreien Oberfläche. Es automatisiert den gesamten Replikationsprozess mit Funktionen wie Job-Scheduling, Workflow-Automatisierung, KI-Mapping sowie integrierten Transformationen und Funktionen.

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