¿Qué es la replicación de datos?

La replicación de datos se define como el proceso de crear, distribuir y administrar copias de datos en múltiples ubicaciones para garantizar alta disponibilidad, redundancia de datos y recuperación ante desastres en una organización.

En la práctica, la replicación de datos generalmente implica un procedimiento automatizado que copia datos de un servidor primario. base de datos Fuente a una o más ubicaciones secundarias. Las organizaciones pueden replicar datos continuamente, casi en tiempo real, o a intervalos programados, según sus requisitos para:

• Actualización de datos
• Objetivos de tiempo de recuperación
• Objetivos del punto de recuperación
• Ancho de banda de red disponible
• Volumen y frecuencia de los cambios de datos

Estos requisitos también guían a la organización para decidir si la replicación de datos será un proceso único o continuo. Este último busca garantizar que los datos replicados se actualicen periódicamente y sean coherentes con la fuente.

¿Cómo funciona la replicación de datos?

La replicación de datos copia continuamente los datos de una ubicación a otra para que los sistemas de origen y destino permanezcan sincronizados. Por ejemplo, los datos se pueden replicar de un sistema local a otro, y de un sistema local a otro. base de datos en la nubeO incluso de una nube a otra. En esencia, cada vez que se añaden, actualizan o eliminan datos en el sistema original, un proceso supervisa estos cambios y garantiza que se copien rápidamente a un sistema secundario. De esta forma, si algo falla con el original, los datos replicados pueden tomar el control.

Hay dos métodos principales para la replicación de datos:

• Replicación de datos sincrónicaEn la replicación síncrona, cada cambio se escribe simultáneamente en los sistemas principal y secundario. Esto garantiza que ambos sistemas estén perfectamente sincronizados, aunque puede ralentizar un poco el proceso, ya que cada actualización debe ser confirmada por ambos sistemas.
• Replicación de datos asincrónicaPor otro lado, la replicación asincrónica escribe primero los cambios en el sistema principal y actualiza la copia de seguridad poco después. Este enfoque es más rápido, pero implica que la copia de seguridad podría estar un poco retrasada con respecto al sistema principal en cualquier momento.

Ejemplos de replicación de datos

A continuación se muestran algunos ejemplos de replicación de datos que muestran cómo se utiliza en diferentes industrias:

Salud

La replicación de los registros médicos electrónicos (EHR) de los pacientes en diferentes hospitales dentro de una red garantiza que los médicos y enfermeras tengan acceso a información crítica del paciente independientemente del centro que visite el paciente.

Finanzas

La replicación de datos de transacciones en sucursales distribuidas geográficamente garantiza la consistencia de los saldos de las cuentas y el historial de transacciones, independientemente del lugar donde el cliente interactúe con el banco. Esto es vital para mantener la confianza y el cumplimiento normativo.

E-commerce

La replicación de los datos de procesamiento de pedidos garantiza que si un centro de procesamiento experimenta un problema, los pedidos aún se pueden cumplir desde otra ubicación replicada, lo que minimiza las interrupciones en la experiencia del cliente.

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Replicación de datos en diferentes entornos

La replicación de datos no se limita a las bases de datos y se utiliza ampliamente en diferentes sistemas y entornos.

Replicación de datos en sistemas de almacenamiento de archivos

En los sistemas de almacenamiento de archivos, las organizaciones utilizan la replicación de datos para garantizar su durabilidad y disponibilidad. Técnicas como la duplicación crean una copia exacta de los datos en un dispositivo de almacenamiento independiente, lo que proporciona conmutación por error inmediata en caso de fallo del almacenamiento principal. Los sistemas más avanzados emplean técnicas como la Matriz Redundante de Discos Independientes (RAID) para distribuir los datos entre varios discos, ofreciendo distintos niveles de redundancia y rendimiento.

Los sistemas de almacenamiento de archivos suelen incluir herramientas integradas para gestionar la replicación de datos, lo que garantiza que los cambios realizados en el sistema de archivos principal (primario) también se apliquen a las copias (réplicas). Dado que las operaciones con archivos suelen ser menos complejas que las transacciones de bases de datos, la resolución de cambios conflictivos es mucho más sencilla en comparación con los sistemas de bases de datos. Sin embargo, si bien la replicación de archivos protege los datos sin procesar, no admite inherentemente transformaciones estructuradas en todo el sistema. integración de datos, o información en tiempo real, una brecha crítica para las empresas que necesitan datos sincronizados y listos para análisis.

Replicación de datos en la nube

Las plataformas en la nube llevan la replicación un paso más allá al permitir la disponibilidad de datos escalable y geodistribuida. Los proveedores de nube ofrecen estrategias de replicación que van desde la replicación intrarregional (a nivel de zona de disponibilidad) hasta la replicación multirregional para la recuperación ante desastres y la continuidad del negocio. Estos mecanismos garantizan alta disponibilidad y tolerancia a fallos, pero la gestión de datos replicados en la nube en entornos híbridos y multinube introduce complejidad en la sincronización y la gobernanza.

Organizaciones que utilizan almacenes de datos basados ​​en la nube or Flujos de trabajo ETL deben ir más allá de la simple replicación: necesitan ingerir, transformar y unificar los datos replicados en un formato estructurado y listo para consultas. Aquí es donde un plataforma de integración de datos inteligente cierra la brecha, permitiendo a las empresas consolidar datos replicados en distintos entornos de nube en un única fuente fiable de información para informes y toma de decisiones.

Replicación de datos en sistemas distribuidos

Las arquitecturas modernas de computación distribuida se basan en la replicación no solo para la tolerancia a fallos, sino también para garantizar un rendimiento óptimo de las aplicaciones. Al mantener copias de datos más cerca de las unidades de procesamiento o los usuarios finales, la replicación permite una ejecución de consultas más rápida y una mayor capacidad de respuesta del sistema.

Sin embargo, gestionar la consistencia de los datos en entornos distribuidos presenta importantes desafíos. Las organizaciones suelen encontrar un equilibrio entre:

• consistencia fuerte, donde todas las réplicas reflejan el mismo estado instantáneamente (lo que garantiza la precisión pero agrega latencia).
• Consistencia eventual, donde las réplicas se sincronizan con el tiempo (lo que favorece el rendimiento pero introduce discrepancias temporales).

Para sincronizar datos replicados en bases de datos distribuidas, almacenes y API, las empresas emplean herramientas de automatización ETL Con canales de datos en tiempo real y capacidades de captura de datos de cambios (CDC), estas soluciones garantizan que los datos replicados estén altamente disponibles, limpios, transformados y sean utilizables para análisis, aprendizaje automático y flujos de trabajo operativos.

Relacionado: ¿Qué es la replicación de bases de datos?

Beneficios de la replicación de datos

La replicación de datos es una estrategia crucial para las empresas modernas que buscan mejorar la disponibilidad, la resiliencia y el rendimiento de los datos. Al crear y mantener copias de datos en múltiples ubicaciones, las organizaciones pueden obtener una serie de ventajas significativas:

Accesibilidad y disponibilidad de los 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 se manifiesta en una mejor recuperación ante desastres y protección de datos. La replicación de datos garantiza el mantenimiento de una copia de seguridad consistente en caso de desastre, catástrofe de hardware o vulneración del sistema que pueda comprometer los datos.

Entonces, si un sistema deja de funcionar por cualquiera de las razones mencionadas anteriormente, las empresas aún pueden acceder a los datos desde una ubicación diferente.

Rendimiento del servidor

La replicación de datos también puede mejorar y optimizar el rendimiento del servidor. Cuando las empresas ejecutan numerosas copias de datos en varios servidores, los usuarios pueden acceder a ellos con mayor rapidez. Además, cuando las operaciones de lectura 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 la 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 pruebas

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.

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Tipos de replicación de datos

Las estrategias de replicación de datos pueden clasificarse de varias maneras, según los requisitos específicos de latencia de los datos y la complejidad del entorno. A continuación, se presenta un resumen de algunos tipos y técnicas comunes de replicación de datos:

1. Según el tiempo:

• Replicación síncrona: En este método, los cambios de datos se escriben en todas las réplicas simultáneamente antes de que la transacción se considere completada en el sistema principal. Esto garantiza una alta consistencia de datos en todas las réplicas. Sin embargo, puede generar una mayor latencia, ya que el sistema principal debe esperar la confirmación de todas las réplicas.
• Replicación asíncrona: Con la replicación asincrónica, los cambios en los datos se escriben primero en el sistema principal y luego se propagan a las réplicas. Este enfoque ofrece una menor latencia, ya que el sistema principal no necesita esperar a todas las réplicas. Sin embargo, existe la posibilidad de inconsistencia en los datos si el sistema principal falla antes de que los cambios se repliquen por completo.

2. Según la dirección:

• Replicación unidireccional (replicación unidireccional): Los datos fluyen en una sola dirección, generalmente desde una fuente principal a una o más réplicas de solo lectura. Esto se suele usar para generar informes o para cargas de trabajo con un alto consumo de lectura, donde las modificaciones se realizan principalmente en la fuente.
• Replicación bidireccional (replicación de dos vías): Los datos pueden fluir en ambas direcciones entre dos bases de datos. Esto permite que los cambios realizados en una de ellas se reflejen en la otra. Resulta útil en situaciones donde varios sistemas necesitan actualizar datos de forma independiente, pero introduce complejidades en la gestión de posibles conflictos.
• Replicación multidireccional (replicación peer-to-peer): Los datos se pueden replicar entre múltiples bases de datos, donde cada una puede actuar como publicador y suscriptor. Esto ofrece alta disponibilidad y permite distribuir las cargas de escritura, pero aumenta significativamente la complejidad de la resolución de conflictos y la gestión de la consistencia de los datos.

3. Según el alcance de los datos:

• Réplica completa: La base de datos o el conjunto de datos completo se copia en las réplicas. Esto proporciona una copia completa de los datos, pero puede consumir muchos recursos en términos de almacenamiento y ancho de banda de red, especialmente para bases de datos grandes. Replicación de tabla completa Es una técnica específica de replicación completa en la que se copia una tabla completa (o un conjunto de tablas) de la base de datos de origen a la de destino. Esto puede ocurrir periódicamente o como paso inicial de sincronización.
• Replicación parcial: Solo se replica un subconjunto de los datos. Esto puede basarse en tablas, filas (mediante filtros) o columnas específicas. La replicación parcial ayuda a conservar recursos y puede adaptarse a necesidades específicas, como replicar solo ciertos datos transaccionales en un sistema analítico. Los tipos comunes de replicación parcial incluyen:

• • Replicación transaccional: Replica las transacciones individuales a medida que ocurren en la base de datos principal a las réplicas. Esto garantiza una alta consistencia transaccional. Una técnica muy común es replicación basada en registros que funciona leyendo los registros de transacciones (o registros binarios en algunos sistemas) de la base de datos de origen y luego aplicando estas entradas de registro en la base de datos de destino.
  • Replicación de instantáneas: Toma una copia instantánea de los datos y la aplica a las réplicas. Esto se suele usar para la sincronización inicial o para replicar datos que no cambian con frecuencia.
  • Replicación de fusión: Permite realizar cambios de forma independiente en varias réplicas y luego fusionarlos en la base de datos principal y otras réplicas. Esto es útil para entornos desconectados o conectados ocasionalmente, pero requiere mecanismos sofisticados de resolución de conflictos.
  • Replicación incremental basada en clave: Transfiere únicamente los cambios realizados en los datos desde la última replicación. La replicación incremental basada en claves se basa en la identificación de las filas modificadas según una clave específica o un conjunto de claves, a menudo junto con una columna de marca de tiempo o número de versión. Cuando se produce un cambio, el sistema identifica las filas afectadas mediante estas claves y replica únicamente esas filas en el destino.

Limitaciones y consideraciones sobre la replicación de datos

A pesar de sus numerosos beneficios, la implementación de la replicación de datos no está exenta de posibles inconvenientes. Las organizaciones deben considerar cuidadosamente diversos riesgos inherentes, los desafíos que surgen durante la implementación y las desventajas fundamentales.

Riesgos asociados a la replicación de datos

• Un riesgo importante es la inconsistencia de los datos. Si no se gestiona adecuadamente, especialmente en escenarios de replicación asincrónica, los retrasos o fallos en la actualización de las réplicas pueden generar conjuntos de datos divergentes en diferentes ubicaciones, lo que genera confusión y posibles decisiones empresariales incorrectas.
• Otro riesgo considerable es el aumento de las vulnerabilidades de seguridad. Cuantas más copias de datos existan y más sistemas participen en la replicación, mayor será la superficie de ataque. Garantizar protocolos de seguridad consistentes en todas las réplicas es crucial, pero puede ser complejo.
• Además, el riesgo de corrupción de datos se amplifica si la corrupción se propaga a las réplicas antes de que se inicien la detección y la mitigación.

Desafíos de la replicación de datos

• Un desafío principal reside en la complejidad. Configurar y gestionar la replicación en diversos sistemas e infraestructuras de red es técnicamente exigente y requiere experiencia especializada.
• Garantizar la integridad de los datos durante todo el proceso de replicación, especialmente cuando se trata de grandes volúmenes de datos y actualizaciones frecuentes, también plantea un desafío importante.
• Además, el consumo de ancho de banda de la red puede convertirse en un desafío importante, especialmente para grandes conjuntos de datos y replicación frecuente, lo que podría afectar a otras aplicaciones que dependen de la red.
• Otro desafío tiene que ver con la latencia, particularmente en escenarios de replicación distribuida geográficamente, donde el lapso de tiempo entre las actualizaciones de los sistemas primario y secundario puede ser sustancial.

Desventajas de la replicación de datos

La replicación de datos conlleva ciertas desventajas inherentes.

• Una desventaja clave es el aumento de los requisitos de almacenamiento. Mantener múltiples copias de datos requiere, naturalmente, una capacidad de almacenamiento considerablemente mayor.
• La sobrecarga del sistema principal suele ser sustancial, ya que necesita dedicar recursos para rastrear y transmitir cambios a las réplicas, lo que afecta el rendimiento del sistema principal.
• El costo asociado con la implementación y el mantenimiento de una infraestructura de replicación de datos robusta, que incluye hardware, software y personal calificado, puede ser significativo, especialmente para organizaciones con entornos de datos complejos o de gran escala.

Casos de uso de replicación de datos

Distribución de datos geográficos

Para empresas con operaciones o usuarios dispersos geográficamente, la replicación permite acercar los datos a los usuarios locales. Esto reduce la latencia de la red y mejora la experiencia del usuario, especialmente para aplicaciones sensibles a la latencia.

Migración y actualizaciones del sistema

La replicación puede facilitar la migración de datos a nuevos sistemas o durante las actualizaciones de bases de datos. Los datos se pueden replicar al nuevo sistema en paralelo con el antiguo, lo que facilita una transición más fluida y reduce el tiempo de inactividad.

Integración de datos

En entornos donde los datos están distribuidos en múltiples sistemas, se pueden utilizar técnicas de replicación de datos para consolidar la información en una ubicación centralizada para su análisis u otros fines.

Almacenamiento de datos y BI

Las organizaciones utilizan la replicación de datos para alimentar sus almacenes de datos o sistemas de inteligencia empresarial (BI). Los datos operativos se replican desde la base de datos de producción a un almacén de datos independiente, donde pueden transformarse y analizarse sin afectar el rendimiento del sistema transaccional.

Cómo las herramientas de replicación de datos ayudan a las organizaciones

Las herramientas de replicación de datos simplifican y automatizan el proceso de mantener copias consistentes de datos en diferentes sistemas. Ofrecen diversas funciones que ayudan a las organizaciones de diversas maneras:

• Las herramientas modernas de integración de datos vienen equipadas con CDC incorporado y capacidades de replicación de datos junto con una interfaz de usuario de arrastrar y soltar que permite a los usuarios configurar sin problemas procesos de replicación.
• Las herramientas de replicación permiten la automatización de tareas de replicación, como la sincronización inicial, la replicación continua de cambios y la gestión de programaciones de replicación.
• Las herramientas de replicación de datos suelen estar diseñadas para funcionar con una amplia gama de sistemas de gestión de bases de datos (SGBD), ya sean relacionales (SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL) o NoSQL. Esto proporciona flexibilidad a organizaciones con entornos heterogéneos.
• Las herramientas modernas de replicación de datos están diseñadas para ser escalables y capaces de manejar grandes volúmenes de datos y aumentar las cargas de replicación a medida que evolucionan las necesidades de la organización.
• El uso de plataformas de nivel empresarial sin código para gestionar la replicación de datos minimiza la necesidad de intervenciones manuales.

Conclusión

La replicación de datos ofrece varias ventajas a las organizaciones si se implementa considerando los riesgos y desafíos inherentes. Este proceso puede simplificarse utilizando herramientas de gestión de datos empresariales, como Astera.

Astera Ofrece replicación de datos, junto con capacidades de extracción, integración, limpieza, transformación y almacenamiento, todo en una interfaz completamente libre de código. Automatiza todo el proceso de replicación mediante funciones como la programación de trabajos, la automatización del flujo de trabajo, el mapeo con IA y transformaciones y funciones integradas.

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