Bei der Data Replication werden mehrere Kopien derselben Daten an verschiedenen Orten erstellt und gepflegt, um die Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Belastbarkeit der Daten im gesamten Unternehmen sicherzustellen.
Durch die Replikation von Daten von einem Quellort an einen oder mehrere Zielorte erhalten die Benutzer eines Unternehmens weltweit direkten Zugriff auf die benötigten Daten, ohne dass es zu Latenzproblemen kommt.
Wenn mehrere Kopien derselben Daten an verschiedenen Orten vorhanden sind, kann eine andere Kopie als Backup verwendet werden, selbst wenn auf eine Kopie aufgrund einer Katastrophe, eines Ausfalls oder aus einem anderen Grund nicht mehr zugegriffen werden kann. Diese Redundanz hilft Unternehmen, Ausfallzeiten und Datenverluste zu minimieren und die Geschäftskontinuität zu verbessern.
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Data Replication kann über ein Storage Area Network, ein Local Area Network oder ein Local Wide Area Network sowie in die Cloud erfolgen. Die Replikation kann entweder synchron oder asynchron erfolgen, was sich darauf bezieht, wie Schreibvorgänge verwaltet werden.
- Synchrone Data Replication bedeutet, dass die Daten ständig auf den Hauptserver und alle Replika-Server gleichzeitig kopiert werden.
- Asynchrone Data Replication bedeutet, dass Daten zunächst auf den Hauptserver kopiert und erst dann stapelweise auf die Replika-Server kopiert werden.
Während die synchrone Replikation sicherstellt, dass keine Daten verloren gehen, benötigt die asynchrone Replikation wesentlich weniger Bandbreite und ist kostengünstiger.
Durch die Anwendung einer effektiven Data-Replication-Strategie können Unternehmen auf folgende Weise profitieren:
Data Replication kann als Teil einer Skalierungsstrategie eingesetzt werden, um erhöhten Traffic- und Workload-Anforderungen gerecht zu werden. Die Replikation erhöht die Skalierbarkeit, indem Daten auf mehrere Knoten verteilt werden, was zu mehr Rechenleistung und einer besseren Serverleistung führen kann.
Durch die Aufbewahrung von Datenkopien an verschiedenen Orten können Datenverluste und Ausfallzeiten im Falle eines Stromausfalls, eines Cybersicherheitsangriffs oder einer Naturkatastrophe minimiert werden. Die Möglichkeit, von einem Remote-Replikat aus wiederherzustellen, trägt zur Robustheit des Systems, zur betrieblichen Zuverlässigkeit und zur Sicherheit bei.
Eine global verteilte Datenbank bedeutet, dass sie eine kürzere Strecke zum Endbenutzer zurücklegen muss. Dies reduziert die Latenz und erhöht die Geschwindigkeit und Serverleistung, was besonders wichtig für Echtzeit-basierte Workloads in Gaming- oder Empfehlungssystemen oder ressourcenintensiven Systemen wie Design-Tools ist.
Die Replikation erhöht die Fehlertoleranz durch Redundanz. Wenn eine Kopie der Daten beschädigt wird oder aufgrund eines Fehlers verloren geht, kann das System auf eine der anderen Kopien zurückgreifen. Dies hilft, Datenverluste zu vermeiden und einen unterbrechungsfreien Betrieb zu gewährleisten.
Durch die Verteilung von Datenzugriffsanfragen auf mehrere Server oder Standorte führt Data Replication durch geringere Serverbelastung zu einer optimierten Serverleistung. Dieser Lastausgleich kann dazu beitragen, große Mengen an Anfragen zu bewältigen und eine benutzerfreundlichere User Experience zu gewährleisten.
Data Replication kann je nach Methode, Zweck und Merkmalen des Replikationsprozesses in verschiedene Typen eingeteilt werden. Die drei wichtigsten Typen der Data Replication sind Transaktionsreplikation, Snapshot-Replikation und Merge-Replikation.
Bei der Transaktionsreplikation werden Datenbanken vollständig vom Primärserver (dem Herausgeber) kopiert und an Sekundärserver (Abonnenten) gesendet. Alle Datenänderungen werden konsequent und kontinuierlich aktualisiert. Da die Daten in Echtzeit repliziert und in der Reihenfolge ihres Auftretens von der Primärdatenbank an die Sekundärserver gesendet werden, ist die Transaktionskonsistenz gewährleistet. Diese Art der Datenbankreplikation wird häufig in Server-zu-Server-Umgebungen verwendet.
Die Snapshot-Replikation verteilt eine Momentaufnahme der Datenbank vom Primärserver auf die Sekundärserver. Anstelle von kontinuierlichen Aktualisierungen werden die Daten so gesendet, wie sie zum Zeitpunkt des Snapshots vorliegen. Diese Art der Datenbankreplikation wird empfohlen, wenn es nicht viele Datenänderungen gibt oder wenn die Synchronisierung zwischen dem Herausgeber und dem Abonnenten zum ersten Mal initiiert wird. Obwohl sie für Daten-Backups nicht geeignet ist, da sie keine Datenänderungen überwacht, kann die Snapshot-Replikation bei versehentlichem Löschen bei der Wiederherstellung helfen.
Bei der Merge-Replikation werden zwei Datenbanken zu einer einzigen Datenbank zusammengeführt. Daher können alle Änderungen an Daten vom Herausgeber an die Abonnenten weitergegeben werden. Hierbei handelt es sich um eine komplexe Art der Datenbankreplikation, da beide Parteien (der Primärserver und die Sekundärserver) Änderungen an den Daten vornehmen können. Diese Art der Replikation wird nur für die Verwendung in einer Server-zu-Client-Umgebung empfohlen.
Schemata der Replikation sind die Vorgänge und Aufgaben, die zur Durchführung der Data Replication erforderlich sind. Die drei wichtigsten Schemata für die Data Replication sind „vollständige Replikation”, „partielle Replikation” und „keine Replikation”.
Bei der vollständigen Replikation wird eine Primärdatenbank vollständig auf jeden Standort im verteilten System kopiert. Dieses globale Verteilungsverfahren bietet eine hohe Datenbankredundanz, eine geringere Latenz und eine beschleunigte Abfrageausführung. Die Nachteile einer vollständigen Replikation sind, dass eine gleichzeitige Ausführung schwierig ist und Aktualisierungsprozesse langsam sind.
Bei einer partiellen Replikation werden einige Abschnitte der Datenbank auf einigen oder allen Websites repliziert (i. d. R. Daten, die kürzlich aktualisiert wurden). Die partielle Replikation ermöglicht es, Prioritäten zu setzen, welche Daten wichtig sind und repliziert werden sollten, sowie die Ressourcen entsprechend den Anforderungen vor Ort zu verteilen.
Keine Replikation ist ein Schema, bei dem alle Daten auf nur einer Website gespeichert werden. Dies ermöglicht eine einfache Wiederherstellung von Daten und die Erzielung von Gleichzeitigkeit. Die Nachteile der dieser Replikation sind, dass sie sich negativ auf die Verfügbarkeit auswirkt und auch die Ausführung von Abfragen verlangsamt.
Data-Replication-Techniken beziehen sich auf die Methoden und Mechanismen, die zur Replikation von Daten von einer Primärquelle auf ein oder mehrere Zielsysteme oder -orte verwendet werden. Die am häufigsten verwendeten Data-Replication-Techniken sind die Full-Table-Replikation, die schlüsselbasierte Replikation und die protokollbasierte Replikation.
Bei der Full-Table-Replikation werden alle Daten von der Datenquelle zum Ziel kopiert, einschließlich aller neuen und vorhandenen Daten. Diese Technik wird empfohlen, wenn regelmäßig Datensätze gelöscht werden oder wenn andere Techniken technisch nicht möglich sind. Aufgrund der Größe der Datensätze erfordert die Full-Table-Replikation mehr Verarbeitungs- und Netzwerkressourcen und ist zudem teurer.
Bei schlüsselbasierten inkrementellen Replikationen werden nur neue Daten repliziert, die seit der letzten Aktualisierung hinzugefügt wurden. Diese Technik ist effizienter, da weniger Zeilen kopiert werden. Ein Nachteil der schlüsselbasierten inkrementellen Replikation besteht darin, dass sie keine Replikation von Daten aus einer früheren Aktualisierung ermöglicht, die hart gelöscht wurde.
Die protokollbasierte Replikation erfasst Änderungen an Daten in der Datenquelle durch Überwachung der Datenbankprotokolleinträge (Protokolldatei oder ChangeLog). Diese Änderungen werden dann auf die Zielsysteme repliziert und gelten nur für unterstützte Datenbankquellen. Die protokollbasierte Replikation wird empfohlen, wenn die Struktur der Quellendatenbank statisch ist, da sie sonst zu einem sehr ressourcenintensiven Prozess werden könnte.
Data Replication ist eine vielseitige Technik, die in verschiedenen Branchen und Szenarien nützlich ist, um die Datenverfügbarkeit, Fehlertoleranz und Leistung zu verbessern. Zu den häufigsten Anwendungsfällen von Data Replication gehören:
- Verbesserte Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit: Data Replication wird häufig verwendet, um redundante Kopien kritischer Daten zu erstellen. Bei einem Hardware- oder Systemausfall können Anwendungen auf eine Kopie umschalten, wodurch Ausfallzeiten und Datenverluste minimiert werden.
- Verbesserte Disaster Recovery-Position: Durch die Replikation von Daten an verschiedenen Standorten können Unternehmen sicherstellen, dass die Daten bei Naturkatastrophen, Bränden oder anderen katastrophalen Ereignissen, die das primäre Rechenzentrum betreffen, erhalten bleiben.
- Leistungssteigerung durch Lastausgleich: Die Verteilung von Leseanfragen auf mehrere Datenbankreplikate hilft, die Last auf dem Primärsystem auszugleichen und so eine optimale Leistung bei Spitzenauslastung zu gewährleisten.
- Reduzierte Latenz für globale Belegschaft: Unternehmen mit mehreren Niederlassungen auf verschiedenen Kontinenten können Daten in Rechenzentren replizieren, die näher an den einzelnen Benutzern liegen. Dies reduziert die Latenz und verbessert die Benutzererfahrung.
- Verbesserung von Business Intelligence und maschinellem Lernen: Durch die Synchronisierung cloudbasierter Business Intelligence-Berichte und die Datenübertragung aus verschiedenen Datenquellen in Datenspeicher, einschließlich Data Warehouses oder Data Lakes, unterstützt Data Replication fortgeschrittene Analysen.
- Verbesserter Zugriff auf Gesundheitsdaten: Durch die Replikation elektronischer Patientenakten (ePA) und Patientendaten erhalten medizinische Fachkräfte schnellen Zugriff auf wichtige Patientendaten, während die Datenredundanz erhalten bleibt.
- Gaming und Online-Multiplayer: Die Replikation von Spieldaten und Statusinformationen über Spieleserver hinweg unterstützt Online-Multiplayer-Spiele und gewährleistet Synchronisierung und konsistente Spielerlebnisse.
Bei der Implementierung einer Data-Replication-Strategie bergen die zunehmende Komplexität von Datensystemen und die größere physische Entfernung zwischen Servern innerhalb eines Systems mehrere Risiken. Dazu gehören:
Data-Replication-Tools müssen sicherstellen, dass die Daten in allen Replikaten konsistent bleiben. Verzögerungen bei der Replikation, Netzwerkprobleme oder Konflikte bei gleichzeitigen Aktualisierungen können zu Anomalien im Datenschema und in der Datenprofilerstellung führen, wie z. B. Nullzählungen, Typänderungen und Verzerrungen.
Data Replication wird zwar häufig für Daten-Backups und Notfallwiederherstellungen eingesetzt, aber nicht alle Replikationsstrategien bieten einen Datenschutz in Echtzeit (Link befindet sich außerhalb von ibm.com). Wenn es bei einem Ausfall zu einer Verzögerung zwischen Datenänderungen und ihrer Replikation kommt, drohen Datenverluste.
Die Replikation von Daten über ein Netzwerk kann zu Latenzzeiten führen und Bandbreite verbrauchen. Eine hohe Netzwerklatenz oder eine begrenzte Bandbreite können zu Verzögerungen bei der Replikation führen, was sich auf die Aktualität der Datenaktualisierungen auswirkt.
Die Replikation von Daten an mehreren Standorten kann Sicherheitsrisiken mit sich bringen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass alle verwendeten Tools die Daten während der Replikation und im Ruhezustand an allen Zielorten angemessen schützen.
Unternehmen, die in regulierten Branchen tätig sind, unterliegen branchenspezifischen Vorschriften und Datenschutzgesetzen, die bei der Data Replication beachtet werden müssen. Dies kann die Komplexität von Replikationsstrategien erhöhen.
Durch die Implementierung eines Datenverwaltungssystems, das den Prozess der Data Replication überwacht und kontrolliert, können Unternehmen die damit verbundenen Risiken erheblich reduzieren. Eine auf Software as a Service (SaaS) basierende Data Observability Platform ist ein solches System, das dazu beitragen kann, Folgendes sicherzustellen:
- Daten werden erfolgreich auf andere Instanzen repliziert, einschließlich Cloud-Instanzen
- Replikations- und Migrationspipelines funktionieren wie erwartet
- Defekte Pipelines oder unregelmäßige Datenmengen werden sofort gemeldet.
- Die Daten werden pünktlich bereitgestellt
- Die bereitgestellten Daten sind zuverlässig und vertrauenswürdig für die Verwendung in Analysen
Durch die Überwachung der am Replikationsprozess beteiligten Datenpipelines können DataOps-Ingenieure sicherstellen, dass alle über die Pipeline übertragenen Daten korrekt, vollständig und zuverlässig sind. Dadurch wird sichergestellt, dass die in jeder Instanz replizierten Daten von den Stakeholdern zuverlässig verwendet werden können. Eine effektive SaaS-Observability-Plattform bietet folgende Überwachungsfunktionen:
- Detailliert – gibt genau an, wo das Problem liegt
- Persistent – verfolgt die Abstammung, um zu verstehen, wo Fehler begannen
- Automatisiert – reduziert manuelle Fehler und ermöglicht die Verwendung von Schwellenwerten
- Umfassend – bietet eine durchgängige Pipeline-Abdeckung
- Zeitnah – ermöglicht es, Fehler rechtzeitig zu erkennen, bevor sie sich auswirken
Die Verfolgung von Pipelines ermöglicht eine systematische Fehlerbehebung, sodass Fehler identifiziert und rechtzeitig behoben werden können. Dadurch wird sichergestellt, dass die Benutzer bei ihren Analysen stets von aktuellen, zuverlässigen und gesunden Daten profitieren. Zu den verschiedenen Typen von Metadaten, die nachverfolgt werden können, gehören die Dauer und der Status einer Aufgabe, der Zeitpunkt der Datenaktualisierung und vieles mehr. Bei Unregelmäßigkeiten hilft die Nachverfolgung (und Warnung) den DataOps-Ingenieuren, die Datenintegrität sicherzustellen.
Die Benachrichtigung über Anomalien in der Datenpipeline ist ein wesentlicher Schritt, der den Observability-Kreislauf schließt. Mit der Alarmfunktion können DataOps-Ingenieure alle Probleme mit der Datenintegrität beheben, bevor sie sich auf die Data Replication in verschiedenen Instanzen auswirken. Innerhalb bestehender Datensysteme können Dateningenieure Warnmeldungen auslösen für:
- Fehlende Datenübermittlungen
- Unerwartete Änderungen des Schemas
- SLA-Fehler
- Anomalien in Spaltenstatistiken wie Nullwerte und Verteilungen
- Unregelmäßige Datenmengen und -größen
- Ausfälle, Ineffizienzen und Fehler in der Pipeline
Durch die proaktive Einrichtung von Warnmeldungen und deren Überwachung über Dashboards und andere bevorzugte Tools (Slack, PagerDuty usw.) können Unternehmen die Vorteile von Data Replication wirklich maximieren und die Geschäftskontinuität sicherstellen.
IBM Databand ist eine Beobachtbarkeitssoftware für Data-Pipelines und -Warehouses, die Metadaten automatisch erfasst, um historische Baselines zu erstellen, Unregelmäßigkeiten zu erkennen und Warnungen zu sichten, um Probleme mit der Datenqualität zu beheben.
Die IBM Data Replication-Software ermöglicht die Data Replication in Echtzeit zwischen heterogenen Datenspeichern und ist lokal, als SaaS-Produkt und in IBM Cloud Pak for Data verfügbar.
IBM DataStage unterstützt ETL- und ELT-Muster und ermöglicht eine flexible und nahezu Echtzeit-Datenintegration sowohl On-Premise als auch in der Cloud.
IBM Knowledge Catalog ist ein intelligenter Datenkatalog für das Zeitalter der KI, mit dem Sie Daten, Wissensressourcen und ihre Beziehungen abrufen, kuratieren, kategorisieren und teilen können – wo auch immer sie sich befinden.
Erfahren Sie, was Datenbeobachtbarkeit wirklich ist, warum sie so wichtig ist, wie sie sich zusammen mit modernen Datensystemen entwickelt hat und welche Best Practices es für die Implementierung eines Frameworks für die Datenbeobachtbarkeit gibt.
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Unterschiedliche Datenquellen, die über mehrere Cloud- und lokale Umgebungen verteilt sind, erfordern einen neuen Ansatz für die Datenintegration.