什么是数据同步？

数据同步对于在企业应用程序内保持最佳数据质量至关重要，其用例涵盖从移动设备同步到复杂的企业数据库管理。

数字环境日益分散；它们由分布在各个国家或地区和各大洲的各种服务器、应用程序和网络组件组成。与此同时，消费者和企业都越来越依赖基于云的和云原生的应用程序。

这些趋势加在一起，意味着庞大、动态、多模式的 IT 生态系统会产生海量数据（来自不同来源，格式各异），必须对其进行解析和处理。在现代 IT 环境中，数据记录也会经常更改。

为了保持系统有效运行，开发团队必须确保基础架构中的所有应用程序都能访问并使用准确的统一数据。

这就是数据同步工具发挥作用的地方。

数据同步服务可自动执行数据核对流程，使每个网络组件始终使用准确、最新的数据记录，从而使 IT 团队和用户能够高效地运行整个网络。如果没有数据同步工具，团队就必须通过繁琐的手动数据录入在生态系统中传播记录更改。

同步软件有助于确保企业应用程序、系统和网络始终基于最新数据运行，从而帮助企业更好地利用现代架构所产生的海量数据。

数据同步涉及一系列数据管理方法、工具和技术，但根据数据更新的“方向”和时间，大多数方法分为几类。

单向同步（亦称同源同步）根据源系统的更改来更新目标系统。数据从源位置复制到目标位置，更改从源位置流向目标位置，而不会流回源位置。

单向同步通常用于数据备份和分发任务，例如将本地文件同步到云存储，以及将内容从源服务器复制到内容分发网络 (CDN) 中的边缘服务器。

虽然单向同步通常被认为是同步的一种，但它并不是真正的同步，因为它根本不会修改源系统。

通过双向同步，源数据集或目标数据集中所做的更改会传播到另一个组件。数据是双向流动的，无论哪个组件启动了同步，一个系统中的更改都会在另一个系统中得到反映。

双向同步（亦称互同步）要求系统持续监控彼此的更改并协调差异（通常采用冲突解决机制来处理数据不一致问题）。

双向同步通常用于可从多个来源修改数据的环境，因此非常适合协作应用程序中的同步任务（如跨设备同步日历或联系人）。

多向同步使多个系统都能作为可信信息源发挥作用，并能从任何系统进行更新。网络上的任何系统都可以写入更改并传播给其他系统，多个源系统可以同时进行更新。

多向同步通常部署在分布式环境中，以在全局应用程序之间高效地同步数据。由于多向同步使用户能够在同一数据文件中同步多个位置的数据，因此对于在云存储平台（如 Dropbox）中同步文件非常有用。

混合同步可跨源（包括数据湖和数据仓库）无缝协调数据，适用于混合计算环境。在混合架构中同步数据尤其复杂，因为该架构结合了本地部署数据中心、公共和私有云数据以及一系列数据平台。

SQL 数据同步就是一个例子。SQL 数据同步让团队能够跨云和本地部署同步组（在特定数据传输或交换中选择进行同步的数据库集群）双向编辑数据。它采用中心辐射型同步机制——即由一个数据库作为中心枢纽，将数据更改同步至各成员数据库——从而确保混合应用程序始终保持最佳运行状态。

实时同步也称为同步数据更新，可即时协调数据更新（当它们发生在源系统中时），以便整个网络的用户可以访问最新信息。IT 团队可以使用网络或本地文档传输方法或提取、转换、加载 (ETL) 工具来管理数据传输过程。

实时同步经常用于更新时间敏感的服务，例如视频会议工具、网上银行平台和实时数据源（如股票交易工具）。

批量同步，或称异步数据更新，是指在一段时间内收集更改，然后一次性应用所有这些更改。更新在预定义的时间间隔内定期进行，如每晚或每小时一次，从而最大限度地减少在使用高峰期对系统资源的影响。在某些情况下，IT 人员会根据特定系统事件手动触发系统更新。

由于更新不是实时进行的，因此批量同步最适合那些对时间不敏感的任务（例如数据库备份）或实时更新不可行的任务（例如网络连接不稳定的系统）。

大多数领先的数据同步工具都能支持多种同步动态。例如，基于推送的同步要求源系统在发生更改时主动向目标系统发送数据修改。基于拉动的同步要求目标系统提出同步请求，并从源系统中“拉动”数据。在基于事件的同步环境中，更改以事件流中的事件形式出现，多个系统可同时（但独立）采集数据更新。

借助更改数据捕获 (CDC) 这种动态软件设计模式，同步工具可以跟踪数据库和数据仓库的所有更改，使用户能够“捕获”并在下游应用这些更改。

数据同步工具依赖于多个持续的流程和系统，以保持数据的准确性和跨环境的网络效率。关键流程包括：

文件同步可确保在权威文件发生更改时，文件的所有实例都会得到更新。用户无需手动识别修改过的文件并逐个复制，同步软件会分析文件并自动执行必要的更新。

CDN 就是文件同步机制的一个例子。CDN 用于在地理位置分散的服务器网络上分发和缓存内容库，使本地服务器能够处理使用本地文件副本的数据请求。如果没有文件同步服务将文件从源服务器持续复制到边缘服务器，就不可能实现这一功能。

文件同步依赖两种类型的文件传输来维护不同系统之间数据的一致性。

完整文件传输将整个文件从一个位置复制到另一位置。这是一个有效的过程，但在只有部分文件需要定期更新的情况下，它可能会过度使用网络资源。

增量文件传输通过仅更新文件的修改部分来解决这一问题。

文件同步服务对于更新闪存驱动器和外置硬盘等便携式设备上的数据非常有用。

分布式文件系统 (DFS) 将其存储空间基础架构分布在多个节点、文件服务器和位置，但使用单独、统一的命名空间和数据文件的权威副本来维护数据一致性。

DFS 的每个节点通常承载整个文件系统的一部分，文件被分割并分布在各个节点之间。用户可以像访问存储在单独系统上的文件和目录一样访问它们，而无需考虑数据的物理位置。

分布式文件系统通常依赖数据复制，其中文件或文件段复制并存储在多个节点上，以确保冗余。如果一个节点或存储空间出现故障，则仍可通过副本访问数据。

值得注意的是，DFS 中的文件同步只能在具有相应网络权限的系统之间以及主动网络连接的系统之间进行。

DFS 尤其适用于共享和同步只读文件（例如产品目录）。

版本控制是一种数据同步方法，可让多个参与者处理一组文件或文档，同时跟踪更改并保存修订历史记录。这种方法有助于同步工具适应需要多个用户同时更新的数据文件。每个用户都可以独立进行编辑，而不会影响其他用户的工作。

版本控制系统 (VCS) 旨在维护文件的单个当前版本。当用户将其更改提交到中央存储库时，VCS 会对其进行集成，并同时向所有其他用户分发更新信息

在更新过程中，文件通常会被检出和锁定，更新完成后再检入。文件锁定功能可以防止多个用户在本地编辑文件时，在任何一个用户的更改到达源服务器之前可能出现的数据冲突。由于 VCS 保存了全面的修订历史记录，因此用户可以在必要时访问、查看和恢复以前的版本。

数据库同步功能用于在数据库和其他具有表格结构的数据组件之间来回复制数据。为了加速同步过程，每个网络数据库都分配了一个主键，用于标识数据库的单行数据。

数据库同步涉及四个主要过程。

插入同步通过匹配主键值将数据库记录从源数据库复制到目标数据库。如果同步工具发现源数据库中的数据更改，它会将缺失的行添加到目标数据库。

删除同步与插入同步相反，如果目标数据库中的数据记录从源数据库中删除，则删除这些记录。

通过更新同步，源数据库的更改必须传播到目标数据库。同步工具用源数据库中的同步数据替换目标数据库中过时的行，因此每个网络数据库都是相同的。

混合同步使用插入、删除和更新同步的组合来自动执行数据库同步过程。

数据镜像也称为镜像计算，它可在不同位置的多个系统中创建相同的数据副本（镜像），并将其存储在单独的存储空间上。对主系统的任何修改都会立即复制到保存镜像副本的辅助系统。

根据具体的实施情况和要求，数据更改可以立即复制或以最小的延迟复制，确保整个网络中的文件都是最新和完全相同的。

数据同步、数据复制和整合这几个术语有时可以互换使用。虽然这些过程相互关联，但又各不相同，每个过程都在数据和 IT 服务管理中发挥着特定的作用。

虽然这些流程相互关联，但又各不相同，每个流程都在数据和 IT 服务管理中发挥着特定的作用。

数据复制是将数据从源位置复制到网络周围目标位置的过程它对于在分布式网络中实现高数据可用性至关重要，可支持负载平衡和灾难恢复协议。如果主数据存储因任何原因不可用，系统可以使用副本作为备份，确保用户获得所需的数据，而不会增加延迟。

数据复制支持许多数据同步功能，包括镜像计算和 DFS 维护。

数据集成通常也是数据同步的一个组成部分，它将不同来源的数据集成到一个统一的系统中，使用户和应用进程更容易访问网络数据。它还侧重于将不同数据格式和不同来源的数据标准化，以实现更广泛的系统兼容性。

数据复制和数据集成对于数据同步任务都很有用，而且往往是必不可少的。不过，除了数据同步外，这两个过程还有其他一系列用例和应用。

数据同步工具和解决方案有助于实现同步流程的自动化，从而使 IT 人员能够专注于更高级别的任务。不过，要最大限度地发挥数据同步解决方案的优势，可能需要采取更加量身定制的方法。

以下是企业优化数据同步软件的几种方法：

为创建自定义集成，开发团队使用自定义代码从头开始构建新的同步解决方案，使客户能够根据其组织和基础设施需求定制解决方案。

定制集成需要工程团队投入大量的时间、精力和专业知识，但也能让企业完全控制数据同步过程，而无需依赖第三方软件。

原生集成将应用程序的预构建集成和数据流应用到另一个应用程序。它们通过应用程序编程接口 (API) 直接连接应用程序。API 是软件中介，能够使数据在软件组件之间无缝流动。

与其他数据同步解决方案相比，原生集成更具成本效益，因为它们不需要任何自定义编码。但是，它们无法提供与定制解决方案相同的灵活性，因此可能无法完全满足每个组织的需求。

iPaaS 是一套基于云的自助服务工具和解决方案，用于集成来自不同 IT 环境中托管的多个应用程序的数据。iPaaS 在 API 层面集成应用程序，并自动执行工作流和数据管道，因此更改应用程序的用户界面不会中断数据同步。

如果没有适当的数据验证、冲突解决和错误处理协议，iPaaS 集成很快就会不堪重负，尤其是在处理需要频繁更新的大型数据集时。不过，iPaaS 解决方案通常提供各种预建应用程序连接器和自动化模板，使团队能够在没有开发人员参与的情况下实施高性能数据同步。

机器人流程自动化 (RPA) 软件使用机器人在接口层面的应用程序之间复制和粘贴数据，为数据同步提供快速、临时的解决方案。

RPA 工具需要大量维护工作来确保机器人始终处理准确数据，但对于特定短期任务，如将客户数据从一个系统删除并添加到另一个系统，则可快速部署。在没有其他集成选项或团队需要临时修复的情况下，此工具最有用。

在没有其他集成选项或团队需要临时修复的情况下，它们最有用。它们还为企业提供：

如果没有同步工具，员工就必须在各个平台和服务之间手动同步数据。手动数据录入是一个繁琐、耗时的过程会占用 IT 人员执行更高级任务的时间。这也增加了人为错误的可能性，可能会造成数据差异和网络错误。

借助数据同步软件，所有数据处理过程均实现自动化，帮助企业最大限度地减少数据丢失，优化数据管理流程，并享受精准且极速的同步体验。

数据不同步可能导致数据孤岛的形成，进而对员工的工作效率产生负面影响。在数据孤岛式的环境中，员工往往必须提交数据请求，等待请求获得批准，然后等待数据传输。

数据同步技术通过确保所有可用数据副本完全一致，并使每位用户获得统一的网络数据视图，从而有效解决这一问题。整个过程无需进行繁琐耗时的数据请求，大大提升了工作效率。

当 IT 部门的每个成员都在使用相同的最新数据时，他们就能更有效地沟通和完成任务。同步数据还能帮助 IT 团队集体应对问题、挑战和改进，从而使错误处理成为一项集体工作，使创新变得更快捷、更容易。

在许多情况下，数据更改会通过网络持续实时（或近乎实时）地传播。即时、持续的数据更新意味着更准确的分析。准确的分析有助于团队获得强大、数据驱动、可操作的洞察分析。洞察分析有助于更深入地了解网络动态，并使企业能够优化客户支持和决策。

数据同步可帮助团队在网络中无缝添加新的数据源和组件，在网络扩展时确保数据的一致性和准确性。随着组织规模的扩大，数据同步有助于计算网络随之扩展。