O que é sincronização de dados?

A sincronização de dados é crucial para manter a qualidade ideal dos dados nas aplicações corporativas, com casos de uso que vão desde a sincronização de dispositivos móveis até o gerenciamento complexo de bancos de dados corporativos.

Os ambientes digitais estão cada vez mais distribuídos; eles abrangem vários servidores, aplicações e componentes de rede espalhados por países e continentes. E, simultaneamente, tanto os consumidores quanto as empresas estão cada vez mais dependentes de aplicações nuvem-baseadas e aplicações nativas da nuvem.

Juntas, essas tendências significam ecossistemas de TI extensos, dinâmicos e multimodais que geram enormes quantidades de dados (de diversas fontes, em uma variedade de formatos) que precisam ser analisados e processados. Os registros de dados também mudam com frequência nos ambientes de TI modernos.

Para manter os sistemas funcionando de forma eficaz, as equipes de desenvolvimento devem garantir que todas as aplicações na infraestrutura tenham acesso e trabalhem com dados uniformes e precisos.

É aqui que as ferramentas de sincronização de dados entram em cena.

Os serviços de sincronização de dados automatizam os processos de reconciliação de dados para que cada componente de rede trabalhe com registros de dados precisos e atualizados o tempo todo e toda a rede funcione de forma eficiente para equipes de TI e usuários. Sem ferramentas de sincronização de dados, as equipes teriam que propagar as alterações de registro pelo ecossistema usando a tediosa entrada manual de dados.

A sincronização de software ajuda a garantir que aplicações, sistemas e redes corporativos sejam executados com os dados mais recentes, ajudando as empresas a aproveitar melhor a riqueza de dados produzidas pelas arquiteturas modernas.

A sincronização de dados envolve uma variedade de métodos, ferramentas e técnicas de gerenciamento de dados, mas a maioria das abordagens se enquadra em algumas categorias com base na "direção" e no tempo das atualizações de dados.

A sincronização unidirecional, também chamada de sincronização unidirecional, atualiza um sistema de destino com base nas alterações em um sistema de origem. Os dados são copiados do local de origem para os locais de destino e alteram o fluxo da origem para o destino sem voltar para a origem.

A sincronização unidirecional é frequentemente usada para tarefas de backup de dados e distribuição de dados, como sincronizar arquivos locais com o armazenamento de nuvem e copiar conteúdo dos servidores de origem para servidores de edge em uma rede de entrega de conteúdo (CDN).

Embora geralmente seja considerada um tipo de sincronização, a sincronização unidirecional não é uma sincronização verdadeira, porque não modifica o sistema de origem de forma alguma.

Com a sincronização bidirecional, as alterações feitas no conjunto de dados de origem ou de destino são propagadas para o outro componente. Os dados fluem em ambas as direções, permitindo que as alterações em um sistema sejam refletidas no outro, independentemente de qual componente iniciou a sincronização. 

A sincronização bidirecional, também chamada de sincronização bidirecional, exige que os sistemas monitorem continuamente uns aos outros em busca de alterações e reconciliem diferenças (muitas vezes empregando processos de resolução de conflitos para lidar com discrepâncias de dados).

A sincronização bidirecional é comumente usada em ambientes onde os dados podem ser modificados a partir de várias fontes, tornando-a adequada para tarefas de sincronização em aplicações colaborativas (sincronização de calendários ou contatos entre dispositivos, por exemplo).

A sincronização multidirecional permite que vários sistemas funcionem como fontes da verdade, viabilizando atualizações de qualquer sistema. Qualquer sistema na rede pode escrever alterações e propagá-las para os outros, e vários sistemas de origem podem fazer atualizações simultaneamente.

A sincronização multidirecional é frequentemente implementada em ambientes distribuídos para sincronizar dados de forma eficiente em aplicações globais. Como a sincronização multidirecional permite que os usuários sincronizem dados em vários locais dentro do mesmo arquivo de dados, ela é útil para sincronizar arquivos em plataformas de armazenamento baseadas em nuvem (Dropbox, por exemplo).   

A sincronização híbrida reconcilia dados sem dificuldades, incluindo data lakes e warehouses, em ambientes de computação híbrida. A sincronização de dados em arquiteturas híbridas é especialmente complexa, porque combinam data centers locais com dados em nuvens públicas e nuvem privada e uma série de plataformas de dados.

A sincronização de dados SQL serve como um exemplo. A sincronização de dados do SQL permite que as equipes editem dados de forma bidirecional em grupos de sincronização na nuvem e no local (o cluster de bancos de dados escolhidos para sincronização em uma transferência ou troca de dados específica). Ele se baseia na dinâmica de sincronização hub-and-spoke, em que um banco de dados serve como um hub e propaga as alterações de dados para os bancos de dados membros, para manter as aplicações híbridas funcionando de maneira ideal.

Também chamada de atualizações de dados síncronas, a sincronização em tempo real reconcilia as atualizações de dados instantaneamente (conforme elas ocorrem no sistema de origem) para que os usuários da rede tenham acesso às informações mais atualizadas. As equipes de TI podem usar um método de transferência de arquivos baseado na web ou local ou uma ferramenta de extrair, transformar, carregar (ETL) para gerenciar o processo de transmissão de dados.

A sincronização em tempo real é frequentemente usada para fazer atualizações em serviços urgentes, como ferramentas de videoconferência, plataformas de banco online e feeds de dados em tempo real (ferramentas de negociação de ações, por exemplo).  

A sincronização em lote, ou atualizações assíncronas de dados, envolve a coleta de alterações ao longo de um período de tempo e, em seguida, a aplicação delas todas de uma só vez. As atualizações ocorrem em intervalos regulares e predefinidos, como todas as noites ou de hora em hora, minimizando o impacto nos recursos do sistema durante os horários de pico de uso. Em alguns casos, a equipe de TI aciona manualmente as atualizações do sistema com base em eventos específicos do sistema.

Como as atualizações não ocorrem em tempo real, a sincronização em lote é ideal para tarefas que não exigem sensibilidade ao tempo (backups de banco de dados, por exemplo) ou nas quais atualizações em tempo real não são viáveis (como em sistemas com conectividade de rede esporádica) .

A maioria das principais ferramentas de sincronização de dados pode acomodar várias dinâmicas de sincronização. A sincronização baseada em push, por exemplo, exige que o sistema de origem envie proativamente modificações de dados para os sistemas de destino quando ocorre uma alteração. A sincronização baseada em pull exige que o sistema de destino faça a solicitação de sincronização e "extraia" os dados da origem. Em um ambiente de sincronização baseado em eventos, as alterações aparecem como eventos em um Event Stream e vários sistemas podem ingestão de dados atualizações simultaneamente (mas de forma independente).

E com a captura de dados de alterações (CDC), um padrão dinâmico de projeto de software, as ferramentas de sincronização rastreiam todas as alterações em bancos de dados e data warehouses e permitem que os usuários "capturem" e apliquem as alterações posteriormente.

As ferramentas de sincronização de dados dependem de vários processos e sistemas contínuos para manter a precisão dos dados e a eficiência da rede em todos os ambientes. Os principais processos incluem:

A sincronização de arquivos garante que todas as instâncias de um arquivo sejam atualizadas quando ocorrem alterações no arquivo autoritativo. Em vez de o usuário identificar manualmente os arquivos modificados e copiá-los um por um, o software de sincronização analisa os arquivos e executa as atualizações necessárias automaticamente.

Tome as CDNs como um exemplo de mecanismo de sincronização de arquivos. Os CDNs são usados para distribuir e armazenar em cache bibliotecas de conteúdo em uma rede de servidores geograficamente dispersa, permitindo que os servidores locais lidem com solicitações de dados que usam cópias de arquivos locais. Isso não seria possível sem os serviços de sincronização de arquivos copiando continuamente os arquivos do servidor de origem para os servidores de edge.

A sincronização de arquivos depende de dois tipos de transferências de arquivos para manter dados consistentes em sistemas diferentes.

As transferências completas de arquivos copiam arquivos inteiros de um local para outro. É um processo eficaz, mas pode sobrecarregar os recursos de rede em situações em que apenas partes de um arquivo precisam de atualizações

regulares. As transferências incrementais de arquivos lidam com esse problema atualizando apenas as partes modificadas de um arquivo.

Os serviços de sincronização de arquivos são úteis para atualizar dados em dispositivos portáteis, como unidades flash e discos rígidos externos.

Um sistema de arquivos distribuído (DFS) espalha sua infraestrutura de armazenamento em vários nós, servidores de arquivos e locais, mas usa um único namespace unificado e cópias autoritativas de arquivos de dados para manter a harmonização dos dados.

Cada nó de um DFS normalmente hospeda um segmento do sistema de arquivos, com arquivos divididos e distribuídos entre os nós. Os usuários podem acessar arquivos e diretórios como se estivessem armazenados em um único sistema, independentemente da localização física dos dados.

Sistemas de arquivos distribuídos geralmente dependem de data replication, onde arquivos ou segmentos de arquivos são duplicados e armazenados em vários nós para proteger a redundância. Se um nó ou servidor de armazenamento falhar, os dados permanecerão acessíveis por meio de duplicatas.

Notavelmente, a sincronização de arquivos em um DFS só pode ocorrer entre sistemas com os privilégios de rede apropriados e entre sistemas que estão ativamente conectados à rede.

Os DFSs são especialmente úteis para compartilhar e sincronizar arquivos somente leitura (catálogos de produtos, por exemplo).

O controle de versão é um método de sincronização de dados em que vários colaboradores trabalham em um conjunto de arquivos ou documentos enquanto rastreiam alterações e preservam um histórico de revisões. Essa abordagem ajuda as ferramentas de sincronização a acomodar arquivos de dados que exigem atualizações simultâneas por vários usuários. Cada usuário pode fazer edições de forma independente, sem interromper o trabalho de outro usuário.

Sistemas de controle de versão (VCSs) visam manter uma única versão atual de um arquivo. Quando um usuário compromete suas alterações em um repositório central, o VCS as integra e distribui atualizações a todos os outros usuários simultaneamente

Normalmente, os arquivos passam por check-out e bloqueados durante as atualizações e check-in novamente quando as atualizações são concluídas. As funções de bloqueio de arquivos evitam os conflitos de dados que podem surgir quando vários usuários tentam editar arquivos localmente antes que as alterações de qualquer usuário cheguem ao servidor de origem. Como os VCSs mantêm um histórico abrangente de revisões, os usuários podem acessar, avaliar e restaurar versões anteriores quando necessário.

A sincronização do banco de dados copia dados de um lado para o outro entre bancos de dados e outros componentes de dados com estruturas tabulares. Para acelerar o processo de sincronização, cada banco de dados da rede recebe uma chave primária que identifica uma única linha do banco de dados.

A sincronização do banco de dados envolve quatro processos principais.

A sincronização de inserção copia registros do banco de dados de origem para os bancos de dados de destino, combinando valores de chave primária. Se a ferramenta de sincronização perceber alterações nos dados do banco de dados de origem, ela adicionará as linhas ausentes aos bancos de dados de destino.

A sincronização de descarte, o oposto da sincronização de inserção, remove os registros de dados dos bancos de dados de destino se esses registros forem removidos da origem.

Com a sincronização de atualizações, as alterações no banco de dados de origem devem ser propagadas para os bancos de dados de destino. As ferramentas de sincronização substituem linhas desatualizadas no banco de dados de destino por dados de sincronização da origem, portanto, todos os bancos de dados da rede são idênticos.

A sincronização mista usa uma combinação de sincronização de inserção, descarte e atualização para automatizar o processo de sincronização do banco de dados.

O espelhamento de dados, também chamado de computação espelhada, cria cópias idênticas (espelhos) dos dados e as armazena em dispositivos de armazenamento separados, em vários sistemas em diferentes locais. Todas as modificações no sistema primário são imediatamente replicadas para os sistemas secundários que contêm as cópias espelhadas.

Dependendo da implementação e dos requisitos específicos, as alterações de dados podem ser replicadas instantaneamente ou com atraso mínimo, garantindo arquivos atuais e idênticos em toda a rede.

Às vezes, os termos sincronização de dados, data replication e integração de dados são usados de forma intercambiável. Embora esses processos estejam relacionados, eles são distintos e cada processo tem uma função específica no gerenciamento de dados e serviços de TI.

A sincronização de dados é o processo de manter a consistência dos dados entre sistemas ou dispositivos usando atualizações de dados em tempo real e agendadas.

Data replication é o processo de copiar dados de um local de origem para locais de destino ao redor da rede. É essencial para alcançar alta disponibilidade de dados em redes distribuídas, onde oferece compatibilidade com protocolos de balanceamento de carga e recuperação de desastres. Se o armazenamento de dados primário estiver indisponível por qualquer motivo, o sistema poderá usar as réplicas como backup para garantir que os usuários obtenham os dados de que precisam sem aumentar a latência.   

Data replication é compatível com muitas funções de sincronização de dados, incluindo computação espelhada e manutenção do DFS. 

A integração de dados, também frequentemente um componente da sincronização de dados, combina dados de várias fontes em um sistema único e unificado para tornar os dados de rede mais acessíveis aos usuários e aplicações. Ela também se concentra na padronização de dados com diferentes formatos de dados e de fontes díspares para compatibilidade mais ampla do sistema.

Tanto a data replication quanto a integração de dados podem ser úteis, e muitas vezes são essenciais, para as tarefas de sincronização de dados. No entanto, ambos os processos também têm uma variedade de casos de uso e aplicações além da sincronização de dados.

As ferramentas e soluções de sincronização de dados ajudam a automatizar os processos de sincronização para que a equipe de TI possa se concentrar em tarefas de nível superior. No entanto, para maximizar os benefícios das soluções de sincronização de dados, pode ser necessária uma abordagem mais personalizada.

Aqui estão algumas maneiras pelas quais as empresas podem otimizar o software de sincronização de dados:

Para criar integrações personalizadas, a equipe de desenvolvimento usa código personalizado para criar uma nova solução de sincronização do zero, permitindo que os clientes personalizem a solução às suas necessidades organizacionais e de infraestrutura. 

As integrações personalizadas exigem um investimento significativo de tempo, esforço e conhecimento da equipe de engenharia. no entanto, eles também oferecem às empresas controle total sobre o processo de sincronização de dados sem depender de software de terceiros.

As integrações nativas aplicam a integração criada previamente e os fluxos de dados de um aplicativo para outro aplicação. Elas conectam diretamente as aplicações por meio de interfaces de programação de aplicativos (APIs) — software intermediários que possibilitam o fluxo de dados sem dificuldades entre componentes de software.

A integração nativa pode ser mais econômica do que outras soluções de sincronização de dados, pois não exige nenhuma codificação personalizada. No entanto, elas não oferecem a mesma flexibilidade que uma solução personalizada, portanto, podem não ser perfeitas para as necessidades de cada organização.

iPaaS é um pacote de ferramentas e soluções de autoatendimento baseadas na nuvem que integra dados de várias aplicações hospedadas em diferentes ambientes de TI. O iPaaS integra aplicações no nível da API e automatiza fluxos de trabalho e pipelines de dados, para que as alterações na interface do usuário de um aplicativo não interrompam a sincronização de dados.

Sem protocolos adequados de validação de dados, resolução de conflitos e tratamento de erros, as integrações iPaaS podem rapidamente se tornar sobrecarregadas, especialmente ao trabalhar com grandes conjuntos de dados que exigem atualizações frequentes. No entanto, as soluções iPaaS normalmente oferecem vários conectores de aplicativos criados previamente e modelos de automação que permitem que as equipes implementem sincronizações de dados de alto desempenho sem o envolvimento do desenvolvedor.

O software de automação robótica de processos (RPA) usa bots para copiar e colar dados entre aplicações no nível da interface, criando uma solução rápida e temporária para sincronização de dados.

As ferramentas de RPA exigem manutenção extensa para garantir que os bots estejam sempre trabalhando com dados precisos, mas podem ser implementadas rapidamente para tarefas específicas de curto prazo, como remover dados de clientes de um sistema e adicioná-los a outro. Elas são mais úteis em situações em que não há outras opções de integração disponíveis ou quando as equipes precisam de uma correção temporária.

O uso de ferramentas de sincronização de dados melhora a constância dos dados entre sistemas, mesmo em ambientes de TI distribuídos. Também oferecem às empresas:

Sem ferramentas de sincronização, os funcionários precisariam sincronizar manualmente os dados entre plataformas e serviços. A entrada manual de dados é um processo tedioso e demorado, que afasta o pessoal de TI de tarefas de nível superior. Também aumenta a probabilidade de erro humano, o que pode criar discrepâncias de dados e erros de rede no futuro.

Com o software de sincronização de dados, todos os processos de manuseio de dados são automatizados, ajudando as empresas a minimizar a perda de dados, simplificar o gerenciamento de dados e aproveitar sincronizações precisas e rápidas.

Dados não sincronizados podem criar silos de dados, o que impacta negativamente a produtividade do trabalhador. Em ambientes isolados, os funcionários geralmente precisam enviar solicitações de dados, aguardar a aprovação da solicitação e, em seguida, aguardar a transmissão de dados.

A sincronização de dados elimina esse problema, garantindo que todas as cópias de dados disponíveis sejam idênticas e que cada usuário tenha uma visão unificada dos dados da rede, tudo sem solicitações de dados demoradas e que distraiam os clientes.

Quando cada membro de um departamento de TI está trabalhando com dados idênticos e atualizados, eles podem se comunicar e concluir tarefas de forma mais eficaz. Os dados sincronizados também ajudam as equipes de TI a lidar com problemas, desafios e melhorias coletivamente, para que o tratamento de erros se torne um esforço de grupo e a inovação fique mais rápida e fácil.

Em muitos casos, as alterações de dados se propagam pela rede de forma contínua e em tempo real (ou quase em tempo real). Atualizações de dados imediatas e contínuas significam análises mais precisas. E análises precisas ajudam as equipes a obter insights robustos, baseados em dados e praticáveis. Os insights de dados facilitam uma compreensão mais profunda da dinâmica da rede e permitem que as empresas otimizem os protocolos de suporte ao cliente e de tomada de decisão.

A sincronização de dados ajuda as equipes a adicionar perfeitamente novas fontes de dados e componentes à rede, garantindo a consistência e a precisão dos dados à medida que a rede se expande. À medida que as organizações se expandem, as sincronizações de dados ajudam as redes de computação a se expandirem com elas.