El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
¿Qué es la replicación de datos y cómo afecta a su negocio?
Nada puede ser más aterrador que perder datos importantes porque su sistema se ha bloqueado repentinamente. Aquí es donde el proceso de replicación de datos basada en claves, basada en registros, parcial y completa viene a su rescate. Le permite continuar trabajando cambiando a una réplica de sus datos.
¿Exactamente cómo hace esto la replicación de datos? Sigue leyendo para saber más.
Este artículo explicará el concepto de replicación de datos, cómo funciona el proceso de duplicación de datos, las ventajas y desventajas de la replicación de datos, optar por un software de replicación de datos de nivel empresarial y cómo previene la pérdida de datos críticos. También enumeraremos una guía paso a paso para ayudarlo a simplificar la copia de datos de un sistema a otro.
¿Qué es la replicación de datos?
Explicación de la replicación de datos. (Fuente: SupraITS)
La replicación de datos es el proceso de copiar y almacenar datos empresariales en múltiples ubicaciones. El proceso de duplicación puede ser único o continuo, según los requisitos de la organización; este último tiene como objetivo garantizar que los datos replicados se actualicen periódicamente y sean coherentes con la fuente.
Uno podría preguntarse, ¿cuál es el propósito de una réplica? Para responder a esto, el propósito principal de la replicación de datos es mejorar la disponibilidad y accesibilidad de los datos y la solidez y consistencia del sistema.
Discutiremos estos beneficios en detalle en los encabezados posteriores. Pero, primero, veamos cómo se puede lograr este proceso.
Fuente: Geeksforgeeks.com
¿Cómo funciona la replicación de datos?
La replicación de datos funciona copiando datos de una ubicación a otra, por ejemplo, entre dos hosts locales en la misma ubicación o en ubicaciones diferentes. Por ejemplo, la duplicación de la base de datos en el almacenamiento se copia de un sistema de dispositivo de almacenamiento a otro.
Puede replicar datos a pedido, en masa o por lotes según un cronograma. Además, la replicación también se puede realizar en tiempo real a medida que los datos se ingresan, modifican o borran en el sistema de abastecimiento central.
Los datos se pueden duplicar a través de varios procedimientos de duplicación; Los tres tipos de replicación son:
Replicación completa
Implica copiar datos completos desde el origen al sistema de destino, incluida la información nueva, modificada y actual. Sin embargo, esta técnica de replicación de datos requiere más potencia de procesamiento y aumenta la carga en la red. Además, el costo generalmente aumenta a medida que mantener la coherencia se vuelve difícil al copiar grandes volúmenes de datos.
Replicacion parcial
Solo una parte de los datos se replica en esta técnica de replicación de datos, como los datos actualizados. Por lo tanto, es más rápido que la replicación de tablas completas porque trata con un volumen comparativamente más pequeño, lo que reduce la carga de la red y los problemas de consistencia.
Replicación basada en registros
Esta técnica sólo es viable para bases de datos replicación, ya que se realiza utilizando archivos de registro binarios presentes en la base de datos. Lee datos directamente de los archivos de registro, lo que reduce la carga en el sistema de producción. Esta técnica se acerca más a la replicación de datos en tiempo real.
Replicación incremental basada en claves
El incremento basado en claves es un proceso de replicación de la base de datos que actualiza o cambia los datos que se han modificado desde la última actualización a través de las claves de replicación. Dado que se copia una menor cantidad de datos con este proceso, resulta mucho más rápido y eficiente que la replicación completa. Sin embargo, la desventaja de hacer esto es que falla al replicar los datos ya eliminados.
Desventajas de la replicación de datos
Mantener datos consistentes en ubicaciones dispares a menudo es agotador en términos de recursos. Por lo tanto, algunos de los desafíos comunes de la replicación de datos:
Mayores costos
El mantenimiento de duplicados de los mismos datos en varias ubicaciones y sistemas de bases de datos distribuidas genera mayores gastos generales de almacenamiento y procesamiento.
Las limitaciones de tiempo
La ejecución y el manejo del proceso de duplicación requiere el tiempo comprometido de un equipo interno para garantizar que los datos copiados sean coherentes con los datos de origen.
Ancho de banda
Preservar la coherencia entre las réplicas de datos puede aumentar el tráfico de red.
Datos inconsistentes
La sincronización de actualizaciones entre entornos distribuidos es complicada porque la copia de datos de varias fuentes en diferentes intervalos de tiempo puede provocar que algunos conjuntos de datos no estén sincronizados con el resto.
Esto podría ser temporal, que duraría unas pocas horas, o sus datos podrían desincronizarse por completo.
Para hacer frente a este desafío, los administradores de bases de datos deben asegurarse constantemente de que los datos estén actualizados. El proceso de replicación de datos debe planificarse, implementarse, evaluarse y pulirse cuidadosamente según sea necesario para mejorar el proceso.
Beneficios de la replicación de datos
Las ventajas de la replicación de datos son la accesibilidad a varios hosts o centros de datos y la simplificación del intercambio de datos entre sistemas a gran escala al dividir la carga de la red entre sistemas heterogéneos.
Su empresa puede esperar experimentar las siguientes ventajas al implementar servicios de replicación de datos:
Fiabilidad y disponibilidad de datos
La replicación de datos garantiza un fácil acceso a los datos. Esto es particularmente útil para organizaciones multinacionales distribuidas en diferentes ubicaciones. Por lo tanto, en caso de una falla de hardware o cualquier otro problema en una ubicación, los datos aún están disponibles para otros sitios.
Recuperación de Desastres
El principal beneficio aparece en términos de recuperación ante desastres y protección de datos. Garantiza que se mantenga una copia de seguridad consistente en caso de un desastre, una catástrofe de hardware o una violación del sistema, que puede comprometer los datos.
Por lo tanto, si un sistema deja de funcionar por alguna de las razones mencionadas anteriormente, puede acceder a los datos desde una ubicación diferente.
Rendimiento del servidor
La replicación de datos también puede mejorar y aumentar el rendimiento del servidor. Cuando las empresas ejecutan numerosas copias de datos en varios servidores, los usuarios pueden acceder a los datos mucho más rápido. Además, cuando todas las operaciones de lectura de datos se dirigen a una réplica, los administradores pueden reducir los ciclos de procesamiento en el servidor principal para operaciones de escritura que consumen más recursos.
Mejor rendimiento de red
Mantener copias de los mismos datos en varias ubicaciones puede reducir acceso a los datos latencia recuperando los datos requeridos de la ubicación donde se está ejecutando la transacción.
Por ejemplo, los usuarios de países asiáticos o europeos pueden tener problemas de latencia al acceder a los centros de datos australianos. Sin embargo, colocar una réplica de estos datos en algún lugar cercano al usuario puede mejorar los tiempos de acceso mientras se equilibra la carga en la red.
Soporte de análisis de datos
Por lo general, las empresas basadas en datos duplican datos de numerosas fuentes en sus almacenes de datos, como almacenes de datos o lagos de datos. Esto facilita que el equipo de análisis disperso en varios lugares lleve a cabo proyectos compartidos.
Rendimiento mejorado del sistema de prueba
La duplicación simplifica la distribución y sincronización de datos para sistemas de prueba que exigen una accesibilidad rápida para una toma de decisiones más rápida.
Replicación de datos: el proceso paso a paso
Puede aprovechar las ventajas de la replicación de datos si existe una copia de datos coherente en toda la organización. A continuación, se muestra un desglose de los pasos que ayudan a lograr el proceso de replicación de datos en tiempo real:
- El primer paso es reducir los datos. sistema de origen y destino.
- A continuación, elija tablas y columnas para copiarlas desde el origen.
- Luego, identifique con qué frecuencia deben realizarse actualizaciones.
- Seleccione una técnica de replicación de datos (ya sea completa, parcial o basada en registros).
- Luego, escriba un código personalizado o use un software de nivel empresarial para realizar el proceso.
- Por último, supervise de cerca cómo se extraen los datos, filtrado, transformado y cargado para garantizar la calidad.
Comprensión y selección del software de replicación de datos
Seleccionar un tiempo real software de replicación de datos que cumpla con sus requisitos es clave para garantizar una ejecución fluida del proceso.
Una forma de hacerlo es escribir códigos personalizados para replicar datos. Sin embargo, un desafío al seguir esta ruta es que integrar otras aplicaciones internas en la red es un compromiso significativo en tiempo y recursos. Además, con el tiempo, verá que este método no es escalable y puede presentar desafíos únicos en el registro de errores, el monitoreo de trabajos y la refactorización de código cuando se modifica cualquier elemento del proceso.
Otra forma es usar software de nivel empresarial sin código para minimizar el trabajo manual en la generación y el manejo de transacciones de replicación de datos en toda su organización. Además, la mayor parte del software puede escalar en cuanto al volumen y la velocidad de los datos.
Astera Centerprise es una de esas herramientas de nivel empresarial que permite la integración, limpieza y transformación de datos en una interfaz sin código. Automatiza todo el proceso de replicación utilizando funciones como la programación de trabajos, la automatización del flujo de trabajo, el mapeo innovador y más. Por lo tanto, ahorra a los usuarios un tiempo valioso en la ejecución del proceso y les permite recopilar información de los datos en lugar de dedicar tiempo a la gestión de datos.
