Was ist Datensynchronisation?

Die Datensynchronisation ist für die Aufrechterhaltung einer optimalen Datenqualität innerhalb von Anwendungen von entscheidender Bedeutung, mit Anwendungsfallen, die von der Synchronisation mobiler Geräte bis hin zur komplexen Unternehmensdatenbankverwaltung reichen.

Digitale Umgebungen sind zunehmend dezentralisiert; sie umfassen verschiedene Server, Anwendungen und Netzwerkkomponenten, die über Länder und Kontinente verteilt sind. Und gleichzeitig sind sowohl Verbraucher als auch Unternehmen zunehmend auf cloud-basierte und cloudnative Anwendungen angewiesen.

Zusammengenommen bedeuten diese Trends ausgedehnte, dynamische, multimodale IT-Ökosysteme, die riesige Datenmengen (aus verschiedenen Quellen und in einer Reihe von Formaten) erzeugen, die analysiert und verarbeitet werden müssen. Auch in modernen IT-Umgebungen ändern sich Datensätze häufig.

Um einen effektiven Betrieb der Systeme zu gewährleisten, müssen Entwicklungsteams sicherstellen, dass alle Anwendungen in der Infrastruktur Zugriff auf genaue, einheitliche Daten haben und mit diesen arbeiten.

Hier kommen Datensynchronisierungstools ins Spiel.

Datensynchronisierungsdienste automatisieren Datenabstimmungsprozesse, sodass jede Netzwerkkomponente jederzeit mit genauen, aktuellen Datensätzen arbeitet und das gesamte Netzwerk für IT-Teams und Benutzer effizient funktioniert. Ohne Tools zur Datensynchronisierung müssten die Teams Datensatzänderungen mit mühsamer manueller Dateneingabe durch das gesamte Ökosystem übertragen.

Die Synchronisierung von Software hilft sicherzustellen, dass Unternehmensanwendungen, Systeme und Netzwerke mit den neuesten Daten laufen, und hilft Unternehmen, die Fülle der Daten, die moderne Architekturen hervorbringen, besser zu nutzen.

Die Datensynchronisierung umfasst eine Reihe von Datenverwaltungsmethoden, -werkzeugen und -techniken, aber die meisten Ansätze lassen sich auf der Grundlage der „Richtung“ und des Zeitpunkts von Datenaktualisierungen in einige Kategorien einteilen.

Bei der unidirektionalen Synchronisierung wird ein Zielsystem auf der Grundlage von Änderungen an einem Quellsystem aktualisiert. Die Daten werden von der Quelle zum Ziel kopiert und Änderungen fließen von der Quelle zum Ziel, ohne zur Quelle zurückzufließen.

Die unidirektionale Synchronisierung wird häufig für Daten-Backup- und Verteilungsaufgaben verwendet, z. B. für das Synchronisieren lokaler Dateien mit einem Cloud-Speicher und das Kopieren von Inhalten von Ursprungsservern auf Edge-Server in einem Content-Delivery-Netzwerk (CDN).

Obwohl sie oft als eine Art der Synchronisierung angesehen wird, ist die unidirektionale Synchronisierung keine echte Synchronisierung, da sie das Quellsystem überhaupt nicht ändert.

Mit bidirektionaler Synchronisierung werden Änderungen, die entweder im Quell- oder im Zieldatensatz vorgenommen werden, an die andere Komponente weitergegeben. Die Daten fließen in beide Richtungen, sodass Änderungen in einem System im anderen System unabhängig davon widergespiegelt werden können, welche Komponente die Synchronisierung initiiert hat. 

Die bidirektionale Synchronisierung erfordert, dass Systeme sich gegenseitig kontinuierlich auf Änderungen überwachen und Unterschiede ausgleichen (oftmals unter Anwendung von Konfliktlösungsverfahren, um Datenabweichungen zu beheben).

Die bidirektionale Synchronisierung wird häufig in Umgebungen verwendet, in denen Daten aus mehreren Quellen geändert werden können. Daher eignet sie sich gut für die Synchronisierung von Aufgaben in kollaborativen Anwendungen (z. B. zur geräteübergreifenden Synchronisierung von Kalendern oder Kontakten).

Die Mehrweg-Synchronisierung ermöglicht es, dass mehrere Systeme als Informationsquellen fungieren und Updates von jedem System aus ermöglichen. Jedes System im Netzwerk kann Änderungen schreiben und an die anderen weitergeben, und mehrere Quellsysteme können gleichzeitig Aktualisierungen vornehmen.

Die Mehrwege-Synchronisierung wird häufig in verteilten Umgebungen eingesetzt, um Daten effizient über globale Anwendungen hinweg zu synchronisieren. Da die Mehrwegesynchronisierung es Benutzern ermöglicht, Daten an mehreren Speicherorten innerhalb derselben Datendatei zu synchronisieren, ist sie nützlich für die Synchronisierung von Dateien auf cloudbasierten Speicherplattformen (z. B. Dropbox).   

Bei der Hybridsynchronisierung werden Daten aus verschiedenen Quellen — einschließlich Data Lakes und Warehouses— in hybriden Computerumgebungen nahtlos abgeglichen. Die Synchronisierung von Daten in hybriden Architekturen ist besonders komplex, da sie lokale Rechenzentren mit Public- und Private Cloud-Daten und einer Reihe von Datenplattformen kombinieren.

Ein Beispiel hierfür ist die SQL-Datensynchronisierung. Die SQL-Datensynchronisierung ermöglicht es Teams, Daten bidirektional über Cloud- und lokale Synchronisierungsgruppen (die Cluster von Datenbanken, die für die Synchronisierung bei einer bestimmten Datenübertragung oder einem bestimmten Datenaustausch ausgewählt werden) zu bearbeiten. Es stützt sich auf die Hub-and-Spoke-Synchronisierungsdynamik, bei der eine Datenbank als Hub dient und Datenänderungen an die Mitgliedsdatenbanken weitergibt, damit die Hybrid-Anwendungen optimal laufen.

Die auch als synchrone Datenaktualisierung bezeichnete Echtzeitsynchronisierung gleicht Datenaktualisierungen sofort (wie sie im Ursprungssystem auftreten) ab, sodass Benutzer im gesamten Netzwerk Zugriff auf die aktuellsten Informationen haben. IT-Teams können eine webbasierte oder lokale Dateiübertragungsmethode – oder ein ETL-Tool (Extract, Transform, Load) – verwenden, um den Datenübertragungsprozess zu verwalten.

Die Echtzeitsynchronisierung wird häufig für Aktualisierungen von zeitkritischen Diensten wie Videokonferenz-Tools, Online-Banking-Plattformen und Live-Datenfeeds (z. B. für den Aktienhandel) verwendet.  

Bei der Batch-Synchronisierung oder asynchronen Datenaktualisierung werden Änderungen über einen bestimmten Zeitraum hinweg gesammelt und dann alle gleichzeitig angewendet. Aktualisierungen erfolgen in regelmäßigen, vordefinierten Intervallen, z. B. nachts oder stündlich, wodurch die Auswirkungen auf die Systemressourcen während der Spitzenauslastung minimiert werden. In einigen Fällen löst das IT-Personal Systemaktualisierungen manuell auf der Grundlage bestimmter Systemereignisse aus.

Da Aktualisierungen nicht in Echtzeit erfolgen, eignet sich die Batchsynchronisierung am besten für Aufgaben, die entweder keine Zeitsensibilität erfordern (z. B. Datenbank-Backup) oder bei denen Echtzeitaktualisierungen nicht möglich sind (z. B. bei Systemen mit sporadischer Netzwerkkonnektivität).

Die meisten führenden Tools zur Datensynchronisierung können mehrere Synchronisierungsdynamiken berücksichtigen. Bei der Push-basierten Synchronisation muss das Quellsystem beispielsweise proaktiv Datenänderungen an die Zielsysteme senden, wenn eine Änderung auftritt. Bei der Pull-basierten Synchronisierung muss das Zielsystem die Synchronisierungsanfrage stellen und Daten aus der Quelle „ziehen“. In einer ereignisbasierten Synchronisierungsumgebung erscheinen Änderungen als Ereignisse in einem Event Stream , und mehrere Systeme können Datenaktualisierungen gleichzeitig (aber unabhängig voneinander) aufnehmen.

Und mit Change Data Capture (CDC), einem dynamischen Software-Designmuster, verfolgen Synchronisierungstools alle Änderungen an Datenbanken und Data Warehouses und ermöglichen es Benutzern, die Änderungen zu „erfassen“ und nachgelagert anzuwenden.

Tools für die Datensynchronisierung basieren auf mehreren laufenden Prozessen und Systemen, um die Datengenauigkeit und Netzwerkeffizienz in verschiedenen Umgebungen zu gewährleisten. Zu den wichtigsten Prozessen gehören:

Die Dateisynchronisierung stellt sicher, dass alle Instanzen einer Datei aktualisiert werden, wenn Änderungen an der autorisierenden Datei vorgenommen werden. Anstatt dass der Benutzer geänderte Dateien manuell identifiziert und einzeln kopiert, analysiert die Synchronisierungssoftware die Dateien und führt die erforderlichen Aktualisierungen automatisch durch.

Nehmen Sie CDNs als ein Beispiel für Mechanismen zur Dateisynchronisierung. CDNs werden verwendet, um Inhaltsbibliotheken über ein geografisch verteiltes Servernetzwerk zu verteilen und zwischenzuspeichern, sodass lokale Server Datenanfragen bearbeiten können, die lokale Dateikopien verwenden. Dies wäre ohne Dateisynchronisierungsdienste nicht möglich, die Dateien kontinuierlich vom Ursprungsserver auf die Edge-Server kopieren.

Die Dateisynchronisierung basiert auf zwei Arten von Dateiübertragungen, um konsistente Daten über verschiedene Systeme hinweg zu gewährleisten.

Vollständige Dateiübertragungen kopieren ganze Dateien von einem Speicherort an einen anderen. Dies ist ein effektiver Prozess, der jedoch die Ressourcen übermäßig beanspruchen kann, wenn nur Teile einer Datei regelmäßig aktualisiert werden müssen.

Inkrementelle Dateiübertragungen beheben dieses Problem, indem sie nur die geänderten Teile einer Datei aktualisieren.

Dateisynchronisierungsdienste sind nützlich, um Daten auf tragbaren Geräten wie Flash-Laufwerken und externen Festplatten zu aktualisieren.

Ein verteiltes Dateisystem (Distributed File System, DFS) verteilt seine Speicherinfrastruktur auf mehrere Knoten, Dateiserver und Standorte, verwendet jedoch einen einzigen, einheitlichen Namespace und autoritative Kopien von Datendateien für die Datenharmonisierung.

Jeder Knoten eines DFS hostet in der Regel ein Segment des gesamten Dateisystems, wobei die Dateien auf die Knoten aufgeteilt und verteilt werden. Benutzer können auf Dateien und Verzeichnisse so zugreifen, als ob sie auf einem einzigen System gespeichert wären, unabhängig davon, wo die Daten physisch gespeichert sind.

Verteilte Dateisysteme basieren oft auf Data Replication, bei der Dateien oder Dateisegmente dupliziert und auf mehreren Knoten gespeichert werden, um Redundanz zu gewährleisten. Wenn ein Knoten oder ein Speicher ausfällt, bleiben die Daten über Duplikate zugänglich.

Insbesondere kann die Dateisynchronisierung in einem DFS nur zwischen Systemen mit den entsprechenden Netzwerkrechten und zwischen Systemen, die aktiv mit dem Netzwerk verbunden sind, erfolgen.

DFSs sind besonders nützlich für die gemeinsame Nutzung und Synchronisierung von schreibgeschützten Dateien (z. B. Produktkataloge).

Die Versionskontrolle ist eine Methode zur Datensynchronisierung, bei der mehrere Mitwirkende an einer Reihe von Dateien oder Dokumenten arbeiten und dabei Änderungen verfolgen und eine Historie der Überarbeitungen beibehalten. Dieser Ansatz hilft Synchronisierungstools bei der Aufnahme von Datendateien, die gleichzeitige Aktualisierungen durch mehrere Benutzer erfordern. Jeder Benutzer kann unabhängig Änderungen vornehmen, ohne die Arbeit eines anderen Benutzers zu stören.

Versionskontrollsysteme (VCS) zielen darauf ab, eine einzige aktuelle Version einer Datei zu verwalten. Wenn ein Benutzer seine Änderungen in ein zentrales Repository überträgt, integriert der VCS sie und verteilt Aktualisierungen gleichzeitig an alle anderen Benutzer

Dateien werden in der Regel während Updates ausgecheckt und gesperrt und nach Abschluss der Updates wieder eingecheckt. Dateisperrfunktionen verhindern Datenkonflikte, die entstehen können, wenn mehrere Benutzer versuchen, Dateien lokal zu bearbeiten, bevor die Änderungen eines Benutzers den Ursprungsserver erreichen. Da VCS eine umfassende Historie der Überarbeitungen führen, können Benutzer bei Bedarf auf frühere Versionen zugreifen, sie überprüfen und wiederherstellen.

Die Datenbanksynchronisierung kopiert Daten zwischen Datenbanken und anderen Datenkomponenten mit tabellarischen Strukturen hin und her. Um den Synchronisierungsprozess zu beschleunigen, wird jeder Netzwerkdatenbank ein Primärschlüssel zugewiesen, der eine einzelne Zeile der Datenbank identifiziert.

Die Datenbanksynchronisierung umfasst vier Hauptprozesse.

Die Insert-Synchronisierung kopiert Datensätze aus einer Quelldatenbank in Zieldatenbanken, indem die Primärschlüsselwerte abgeglichen werden. Wenn das Synchronisierungstool Datenänderungen an der Quelldatenbank bemerkt, fügt es die fehlenden Zeilen zu den Zieldatenbanken hinzu.

Die Drop-Synchronisierung, das Gegenteil der Insert-Synchronisierung, entfernt Datensätze aus den Zieldatenbanken, wenn diese Datensätze aus der Quelldatenbank entfernt werden.

Bei der Update-Synchronisierung müssen Änderungen an der Quelldatenbank in die Zieldatenbanken übernommen werden. Synchronisierungstools ersetzen veraltete Zeilen in der Zieldatenbank durch Synchronisationsdaten aus der Quelle, so dass jede Netzwerkdatenbank identisch ist.

Die gemischte Synchronisierung verwendet eine Kombination aus Insert-, Drop- und Update-Synchronisierung, um den Datenbanksynchronisierungsprozess zu automatisieren.

Datenspiegelung, auch Mirror Computing genannt, erstellt identische Kopien (Spiegelungen) von Daten und speichert sie auf separaten Speichergeräten, auf mehreren Systemen an verschiedenen Orten. Jegliche Änderungen am Primärsystem werden sofort auf die Sekundärsysteme repliziert, die die gespiegelten Kopien enthalten.

Je nach Implementierung und Anforderungen können Datenänderungen sofort oder mit minimaler Verzögerung repliziert werden, sodass im gesamten Netzwerk aktuelle, identische Dateien zur Verfügung stehen.

Die Begriffe Datensynchronisation, Datenreplikation und Datenintegration werden manchmal synonym verwendet. Diese Prozesse sind zwar miteinander verknüpft, aber unterschiedlich, und jeder Prozess spielt eine bestimmte Rolle im Daten- und IT-Servicemanagement.

Unter Datensynchronisierung versteht man den Prozess der Aufrechterhaltung der Datenkonsistenz zwischen Systemen oder Geräten durch Echtzeit- und geplante Datenaktualisierungen.

Bei der Data Replication werden Daten von einem Quellort an einen Zielort innerhalb des Netzwerks kopiert. Sie ist unerlässlich für eine hohe Datenverfügbarkeit in verteilten Netzwerken, wo es Lastausgleichs- und Notfallwiederherstellungs-Protokolle unterstützt. Wenn der primäre Datenspeicher aus irgendeinem Grund nicht verfügbar ist, kann das System die Replikate als Backups verwenden, um sicherzustellen, dass die Benutzer die Daten erhalten, die sie benötigen, ohne zusätzliche Latenz.   

Data Replication unterstützt viele Datensynchronisierungsfunktionen, einschließlich Mirror Computing und DFS-Wartung. 

Datenintegration, auch oft eine Komponente der Datensynchronisierung, kombiniert Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen, einheitlichen System, um Netzwerkdaten für Benutzer und Anwendungen leichter zugänglich zu machen. Außerdem liegt der Fokus auf der Standardisierung von Daten mit unterschiedlichen Datenformaten und aus verteilten Quellen, um eine breitere Systemkompatibilität zu erreichen.

Sowohl die Datenreplikation als auch die Datenintegration können für Datensynchronisierungsaufgaben nützlich sein und sind oft unerlässlich. Beide Verfahren haben aber auch eine Reihe von Anwendungsfällen und Anwendungen, die über die Datensynchronisation hinausgehen.

Tools und Lösungen zur Datensynchronisierung helfen bei der Automatisierung von Synchronisierungsprozessen, sodass sich das IT-Personal auf übergeordnete Aufgaben konzentrieren kann. Um den Nutzen von Datensynchronisierungslösungen zu maximieren, kann jedoch ein maßgeschneiderter Ansatz erforderlich sein.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie Unternehmen die Datensynchronisierungssoftware optimieren können:

Um benutzerdefinierte Integrationen zu erstellen, verwendet das Entwicklungsteam benutzerdefinierten Code, um eine neue Synchronisationslösung von Grund auf neu zu erstellen, sodass Kunden die Lösung an ihre organisatorischen und infrastrukturellen Bedürfnisse anpassen können. 

Maßgeschneiderte Integrationen erfordern eine erhebliche Investition an Zeit, Mühe und Fachwissen vom Entwicklungsteam. Sie geben Unternehmen jedoch auch die vollständige Kontrolle über den Datensynchronisierungsprozess, ohne sich auf Software von Drittanbietern verlassen zu müssen.

Native Integrationen wenden die vorkonfigurierten Integrationen und Datenflüsse einer App auf eine andere Anwendung an. Sie verbinden Anwendungen direkt über Programmierschnittstellen (APIs) – Software-Vermittler, die einen nahtlosen Datenfluss zwischen Komponenten ermöglichen.

Native Integrationen können kostengünstiger sein als andere Lösungen zur Datensynchronisation, da sie keine Codierung erfordern. Sie bieten jedoch nicht die gleiche Flexibilität wie eine maßgeschneiderte Lösung, sodass sie möglicherweise nicht perfekt zu den Bedürfnissen jedes Unternehmens passen.

iPaaS ist eine Suite von cloudbasierten Self-Service-Tools und -Lösungen, die zur Integration von Daten aus mehreren Anwendungen verwendet werden, welche in verschiedenen IT-Umgebungen gehostet werden. iPaaS integriert Anwendungen auf API-Ebene und automatisiert Workflows und Datenpipelines, sodass Änderungen an der Benutzeroberfläche einer App die Datensynchronisierung nicht stören.

Ohne ordnungsgemäße Datenvalidierung, Konfliktlösung und Fehlerbehandlungsprotokolle können iPaaS-Integrationen schnell überwältigend werden, insbesondere bei der Arbeit mit großen Datensätzen, die häufige Aktualisierungen erfordern. iPaaS-Lösungen bieten jedoch in der Regel verschiedene vorkonfigurierte Anwendungskonnektoren und Automatisierungsvorlagen, die es Teams ermöglichen, Datensynchronisierungen mit hoher Leistung ohne Entwicklerbeteiligung zu implementieren.

Roboterprozess-Automatisierung-Software (RPA) verwendet Bots, um Daten zwischen Anwendungen auf Schnittstellenebene zu kopieren und einzufügen und so eine schnelle, temporäre Lösung für die Datensynchronisierung zu schaffen.

RPA-Tools benötigen eine umfangreiche Wartung, um sicherzustellen, dass die Bots immer mit genauen Daten arbeiten. Sie können jedoch schnell für spezifische, kurzfristige Aufgaben bereitgestellt werden, wie z. B. das Entfernen von Kundendaten aus einem System und das Hinzufügen zu einem anderen. Sie sind am nützlichsten in Situationen, in denen keine anderen Integrationsmöglichkeiten verfügbar sind oder wenn Teams vorübergehende Fixes benötigen.

Die Verwendung von Tools zur Datensynchronisierung verbessert die systemübergreifende Datenkonsistenz, selbst in verteilten IT-Umgebungen. Außerdem bieten sie Unternehmen:

Ohne Synchronisierungstools müssten die Mitarbeiter die Daten zwischen den Plattformen und Diensten manuell synchronisieren. Die manuelle Dateneingabe ist ein mühsamer und zeitaufwändiger Prozess, der das IT-Personal von übergeordneten Aufgaben abhält. Es erhöht auch die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler, was später zu Datendiskrepanzen und Netzwerkfehlern führen kann.

Mit der Datensynchronisierungssoftware sind alle Datenverarbeitungsprozesse automatisiert, was Unternehmen hilft, Datenverluste zu minimieren, die Datenverwaltung zu optimieren und von genauen, blitzschnellen Synchronisationen zu profitieren.

Nicht synchronisierte Daten können zu Silos führen, welche die Produktivität der Mitarbeiter beeinträchtigen. In isolierten Umgebungen müssen Mitarbeiter oft Datenanforderungen absenden, auf die Genehmigung der Anforderung warten und dann auf die Datenübertragung warten.

Die Datensynchronisierung beseitigt dieses Problem, indem sichergestellt wird, dass alle verfügbaren Datenkopien identisch sind und jeder Benutzer eine einheitliche Ansicht der Netzwerkdaten hat, und das alles ohne ablenkende, zeitaufwändige Datenanfragen.

Wenn alle Mitarbeiter einer IT-Abteilung mit identischen, aktuellen Daten arbeiten, können sie effektiver kommunizieren und Aufgaben erledigen. Synchronisierte Daten helfen IT-Teams auch dabei, Probleme, Herausforderungen und Verbesserungen gemeinsam anzugehen, so dass die Fehlerbehandlung zu einer Gruppenleistung wird und Innovationen schneller und einfacher werden.

In vielen Fällen werden Datenänderungen kontinuierlich und in Echtzeit (oder nahezu in Echtzeit) durch das Netz übertragen. Sofortige, fortlaufende Datenaktualisierungen bedeuten genauere Analysen. Genaue Analysen helfen den Teams dabei, robuste, datengesteuerte und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Datenerkenntnisse sorgen für ein tieferes Verständnis der Netzwerkdynamik und ermöglichen es Unternehmen, den Kundensupport und die Entscheidungsfindung zu optimieren.

Die Datensynchronisierung hilft Teams, dem Netzwerk nahtlos neue Datenquellen und Komponenten hinzuzufügen und die Datenkonsistenz und -genauigkeit bei der Erweiterung des Netzwerks sicherzustellen. Wenn Unternehmen skalieren, helfen Datensynchronisierungen dabei, Computernetzwerke mitzuskalieren.