¿Qué es la sincronización de datos?

La sincronización de datos es crucial para mantener la calidad óptima de los datos dentro de las aplicaciones, con casos de uso que van desde la sincronización de dispositivos móviles hasta la gestión compleja de bases de datos empresariales.

Los entornos digitales están cada vez más distribuidos; comprenden varios servidores, aplicaciones y componentes de red repartidos por países y continentes. Y, al mismo tiempo, tanto los consumidores como las empresas dependen cada vez más de las aplicaciones basadas en nube y aplicaciones nativas de la nube.

Juntas, estas tendencias se traducen en ecosistemas de TI en expansión, dinámicos y multimodales que generan cantidades masivas de datos (de diversas fuentes, en una variedad de formatos) que deben analizarse y procesarse. Los registros de datos también cambian con frecuencia en los entornos de TI modernos.

Para que los sistemas funcionen de forma eficaz, los equipos de desarrollo deben asegurarse de que todas las aplicaciones de la infraestructura tengan acceso a datos uniformes precisos y trabajen con ellos.

Aquí es donde las herramientas de sincronización de datos entran en escena.

Los servicios de sincronización de datos automatizan los procesos de conciliación de datos para que cada componente de la red trabaje con registros de datos precisos y actualizados en todo momento y toda la red funcione de manera eficiente para los equipos de TI y los usuarios. Sin herramientas de sincronización de datos, los equipos tendrían que propagar los cambios de registro a través del ecosistema mediante la tediosa entrada manual de datos.

El software de sincronización ayuda a garantizar que las aplicaciones, los sistemas y las redes empresariales se ejecuten con los datos más recientes, lo que ayuda a las empresas a aprovechar mejor la gran cantidad de datos que producen las arquitecturas modernas.

La sincronización de datos implica una serie de métodos, herramientas y técnicas de gestión de datos, pero la mayoría de los enfoques se dividen en unas pocas categorías amplias basadas en la “dirección” y el momento de las actualizaciones de datos.

La sincronización unidireccional, también llamada sincronización unidireccional, actualiza un sistema de destino en función de los cambios en un sistema de origen. Los datos se copian desde la ubicación de origen a las ubicaciones de destino y los cambios fluyen de origen a destino sin volver al origen.

La sincronización unidireccional se utiliza a menudo para tareas de data backup y distribución de datos, como sincronizar archivos locales con el almacenamiento en la nube y copiar contenido de servidores de origen a servidores edge en una red de entrega de contenido (CDN).

Aunque a menudo se considera un tipo de sincronización, la sincronización unidireccional no es una verdadera sincronización, porque no modifica en absoluto el sistema de origen.

Con la sincronización bidireccional, los cambios realizados en el conjunto de datos de origen o de destino se propagan al otro componente. Los datos fluyen en ambas direcciones, lo que permite que los cambios en un sistema se reflejen en el otro, independientemente de qué componente haya iniciado la sincronización. 

La sincronización bidireccional requiere que los sistemas se supervisen continuamente entre sí para detectar cambios y reconciliar las diferencias (a menudo empleando procesos de resolución de conflictos para tratar las discrepancias de datos con la dirección).

La sincronización bidireccional se utiliza habitualmente en entornos en los que los datos pueden modificarse desde múltiples fuentes, lo que la hace muy adecuada para tareas de sincronización en aplicaciones colaborativas (sincronización de calendarios o contactos entre dispositivos, por ejemplo).

La sincronización multidireccional permite que varios sistemas funcionen como fuentes de verdad, lo que permite actualizaciones desde cualquier sistema. Cualquier sistema de la red puede escribir cambios y propagarlos a los demás y varios sistemas de origen pueden realizar actualizaciones simultáneamente.

La sincronización multidireccional se implementa a menudo en entornos distribuidos para sincronizar datos de manera eficiente en aplicaciones globales. Dado que la sincronización multidireccional permite a los usuarios sincronizar datos en varias ubicaciones dentro del mismo archivo de datos, es útil para sincronizar archivos en plataformas de almacenamiento basadas en la nube (Dropbox, por ejemplo).   

La sincronización híbrida concilia de manera fluida los datos de distintas fuentes, incluidos data lakes y almacenes de datos, en entornos de computación híbrida. La sincronización de datos en arquitecturas híbridas es especialmente compleja, porque combinan centros de datos on-premises con datos en la nube pública y la nube privada y una serie de plataformas de datos.

La sincronización de datos SQL sirve como ejemplo. Esta permite a los equipos editar datos bidireccionalmente en grupos de sincronización on-premises y en la nube (el clúster de bases de datos que se eligen para la sincronización en una transferencia o intercambio de datos en particular). Se basa en la dinámica de sincronización hub-and-spoke, en la que una base de datos sirve como centro y propaga los cambios de datos a las bases de datos miembro, para mantener las aplicaciones híbridas funcionando de manera óptima.

También denominada actualización de datos síncrona, la sincronización en tiempo real concilia las actualizaciones de datos de forma instantánea (tal como se producen en el sistema de origen) para que los usuarios de toda la red tengan acceso a la información más actualizada. Los equipos de TI pueden utilizar un método de transferencia de archivos local o basado en la web, o una herramienta de extracción, transformación y carga (ETL), para gestionar el proceso de transmisión de datos.

La sincronización en tiempo real se utiliza con frecuencia para actualizar servicios sensibles al tiempo, como herramientas de videoconferencia, plataformas de banca en línea y fuentes de datos en tiempo real (herramientas de negociación bursátil, por ejemplo).  

La sincronización por lotes, o actualización de datos asíncrona, implica recopilar cambios durante un periodo de tiempo y luego aplicarlos todos a la vez. Las actualizaciones se producen a intervalos regulares y predefinidos, como cada noche o cada hora, lo que minimiza el impacto en los recursos del sistema durante las horas punta de uso. En algunos casos, el personal de TI activa manualmente las actualizaciones del sistema en función de eventos específicos del sistema.

Dado que las actualizaciones no se producen en tiempo real, la sincronización por lotes es mejor para tareas que no requieren sensibilidad temporal (copias de seguridad de bases de datos, por ejemplo) o donde las actualizaciones en tiempo real no son factibles (como en sistemas con conectividad de red esporádica) .

La mayoría de las principales herramientas de sincronización de datos pueden adaptarse a varias dinámicas de sincronización. La sincronización basada en push, por ejemplo, requiere que el sistema de origen envíe proactivamente las modificaciones de datos a los sistemas de destino cuando se produce un cambio. La sincronización basada en pull requiere que el sistema de destino realice la solicitud de sincronización y extraiga (pull) los datos de la fuente. En un entorno de sincronización basado en eventos, los cambios aparecen como eventos en un flujo de eventos y varios sistemas pueden consumir actualizaciones de datos de forma simultánea (pero de forma independiente).

Y con la captura de datos de cambios (CDC), un patrón de diseño de software dinámico, las herramientas de sincronización rastrean todos los cambios en las bases de datos y los almacenes de datos y permiten a los usuarios “capturar” y aplicar los cambios en sentido descendente.

Las herramientas de sincronización de datos dependen de varios procesos y sistemas continuos para mantener la precisión de los datos y la eficacia de la red en todos los entornos. Los procesos clave incluyen:

La sincronización de archivos garantiza que todas las instancias de un archivo se actualizan cuando se producen cambios en el archivo autoritativo. En lugar de que el usuario identifique manualmente los archivos modificados y los copie uno por uno, el software de sincronización analiza los archivos y realiza las actualizaciones necesarias automáticamente.

Tomemos como ejemplo las CDN, uno de los mecanismos de sincronización de archivos. Las CDN se utilizan para distribuir y almacenar en caché las bibliotecas de contenido en una red de servidores dispersos geográficamente, lo que permite a los servidores locales gestionar las solicitudes de datos que utilizan copias de archivos locales. Esto no sería posible sin los servicios de sincronización de archivos que copian continuamente los archivos del servidor de origen a los servidores edge.

La sincronización de archivos se basa en dos tipos de transferencias de archivos para mantener la coherencia de los datos en diferentes sistemas.

Las transferencias completas de archivos copian archivos completos de una ubicación a otra. Es un proceso eficaz, pero puede abusar de los recursos de la red en situaciones en las que solo partes de un archivo necesitan actualizaciones periódicas.

Las transferencias incrementales de archivos resuelven este problema actualizando solo las partes modificadas de un archivo.

Los servicios de sincronización de archivos son útiles para actualizar datos en dispositivos portátiles como unidades flash y discos duros externos.

Un sistema de archivos distribuido (DFS) distribuye su infraestructura de almacenamiento en varios nodos, servidores de archivos y ubicaciones, pero utiliza un único espacio de nombres unificado y copias autorizadas de los archivos de datos para mantener la armonización de los datos.

Cada nodo de un DFS suele alojar un segmento de todo el sistema de archivos, con archivos divididos y distribuidos entre los nodos. Los usuarios pueden acceder a los archivos y directorios como si estuvieran almacenados en un único sistema, independientemente de la ubicación física de los datos.

Los sistemas de archivos distribuidos a menudo se basan en la replicación de datos, en la que los archivos o segmentos de archivos se duplican y se almacenan en varios nodos para salvaguardar la redundancia. Si un nodo o servidor de almacenamiento falla, los datos siguen siendo accesibles a través de duplicados.

Cabe destacar que la sincronización de archivos en un DFS solo puede producirse entre sistemas con los privilegios de red adecuados y entre sistemas que estén conectados activamente a la red.

Los DFS son especialmente útiles para compartir y sincronizar archivos de solo lectura (catálogos de productos, por ejemplo).

El control de versiones es un método de sincronización de datos en el que varios colaboradores pueden trabajar en un conjunto de archivos o documentos a la vez que realizan un seguimiento de los cambios y conservan un historial de las revisiones. Este enfoque ayuda a las herramientas de sincronización a adaptarse a los archivos de datos que requieren actualizaciones simultáneas por parte de varios usuarios. Cada usuario puede realizar ediciones de forma independiente sin interrumpir el trabajo de otro usuario.

Los sistemas de control de versiones (VCS) tienen como objetivo mantener una única versión actual de un archivo. Cuando un usuario envía sus cambios a un repositorio central, el VCS los integra y distribuye las actualizaciones a todos los demás usuarios simultáneamente

Los archivos normalmente se extraen y se bloquean durante las actualizaciones y se vuelven a registrar cuando se completan las actualizaciones. Las funciones de bloqueo de archivos evitan los conflictos de datos que pueden surgir cuando varios usuarios intentan editar archivos localmente antes de que los cambios de uno de ellos lleguen al servidor de origen. Dado que los VCS mantienen un historial exhaustivo de las revisiones, los usuarios pueden acceder a las versiones anteriores, revisarlas y restaurarlas cuando sea necesario.

La sincronización de bases de datos copia los datos de ida y vuelta entre las bases de datos y otros componentes de datos con estructuras tabulares. Para acelerar el proceso de sincronización, a cada base de datos de la red se le asigna una clave primaria que identifica una única fila de la base de datos.

La sincronización de bases de datos implica cuatro procesos principales.

La sincronización de inserción copia los registros de la base de datos de origen a las bases de datos de destino haciendo coincidir los valores de la clave principal. Si la herramienta de sincronización advierte cambios en los datos de la base de datos de origen, añadirá las filas que faltan a las bases de datos de destino.

La sincronización de eliminación, lo contrario de la sincronización de inserción, elimina los registros de datos de las bases de datos de destino si esos registros se eliminan de la fuente.

Con la sincronización de actualización, los cambios en la base de datos de origen deben propagarse a las bases de datos de destino. Las herramientas de sincronización reemplazan las filas obsoletas en la base de datos de destino con datos de sincronización de la fuente, por lo que cada base de datos de red es idéntica.

La sincronización mixta utiliza una combinación de sincronización de inserción, eliminación y actualización para automatizar el proceso de sincronización de bases de datos.

La duplicación de datos, también denominada computación espejo, crea copias idénticas (espejos) de datos y las almacena en dispositivos de almacenamiento separados, en varios sistemas en diferentes ubicaciones. Cualquier modificación en el sistema principal se replica inmediatamente en los sistemas secundarios que contienen las copias reflejadas.

Dependiendo de la implementación y los requisitos específicos, los cambios en los datos se pueden replicar al instante o con un retraso mínimo, lo que garantiza archivos actualizados e idénticos en toda la red.

Los términos sincronización, replicación e integración de datos a veces se utilizan indistintamente. Aunque estos procesos están relacionados, son distintos y cada uno de ellos desempeña una función específica en la gestión de datos y de servicios de TI.

La sincronización de datos es el proceso de mantener la coherencia de los datos entre sistemas o dispositivos mediante el uso de actualizaciones de datos programadas y en tiempo real.

La replicación de datos es el proceso de copiar datos desde una ubicación de origen a ubicaciones de destino en toda la red. Es esencial para lograr una alta disponibilidad de datos en redes distribuidas, donde admite protocolos de equilibrio de carga y recuperación ante desastres. Si el almacén de datos principal no está disponible por algún motivo, el sistema puede utilizar las réplicas como copias de seguridad para asegurarse de que los usuarios obtienen los datos que necesitan sin latencia añadida.   

La replicación de datos admite muchas funciones de sincronización de datos, incluida la computación espejo y el mantenimiento de DFS. 

La integración de datos, que también suele ser un componente de la sincronización de datos, combina datos de diversas fuentes en un único sistema unificado para que los datos de la red sean más accesibles para los usuarios y las aplicaciones. También se centra en la estandarización de datos con diferentes formatos de datos y de fuentes dispares para una mayor compatibilidad del sistema.

Tanto la replicación como la integración de datos pueden ser útiles (y a menudo esenciales) para las tareas de sincronización de datos. Sin embargo, ambos procesos también tienen una variedad de casos de uso y aplicaciones más allá de la sincronización de datos.

Las herramientas y soluciones de sincronización de datos ayudan a automatizar los procesos de sincronización para que el personal de TI pueda centrarse en tareas de nivel superior. Sin embargo, maximizar los beneficios de las soluciones de sincronización de datos puede requerir un enfoque más personalizado.

A continuación, se indican algunas formas en que las empresas pueden optimizar el software de sincronización de datos:

Para crear integraciones personalizadas, el equipo de desarrollo utiliza código personalizado para crear una nueva solución de sincronización desde cero, lo que permite a los clientes adaptar la solución a sus necesidades organizativas y de infraestructura. 

Las integraciones personalizadas requieren una importante inversión de tiempo, esfuerzo y experiencia por parte del equipo de ingeniería; sin embargo, también ofrecen a las empresas un control total sobre el proceso de sincronización de datos sin depender de software de terceros.

Las integraciones nativas aplican la integración prediseñada de una aplicación y los flujos de datos a otra aplicación. Conectan directamente las aplicaciones a través de interfaces de programación de aplicaciones (API), intermediarios de software que permiten que los datos fluyan de manera fluida entre los componentes de software.

Las integraciones nativas pueden ser más rentables que otras soluciones de sincronización de datos, ya que no requieren ningún tipo de codificación personalizada. Sin embargo, no ofrecen la misma flexibilidad que una solución personalizada, por lo que puede que no se adapten perfectamente a las necesidades de todas las organizaciones.

La iPaaS es un conjunto de herramientas y soluciones de autoservicio basadas en la nube que se utilizan para integrar datos de varias aplicaciones alojadas en distintos entornos de TI. La iPaaS integra aplicaciones a nivel de API y automatiza flujos de trabajo y pipelines de datos, por lo que los cambios en la interfaz de usuario de una aplicación no interrumpen la sincronización de datos.

Sin los protocolos adecuados de validación de datos, resolución de conflictos y gestión de errores, las integraciones de iPaaS pueden volverse abrumadoras rápidamente, especialmente cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos que requieren actualizaciones frecuentes. Sin embargo, las soluciones iPaaS suelen ofrecer diversos conectores de aplicaciones pregeneradas y plantillas de automatización que permiten a los equipos implementar sincronizaciones de datos de alto rendimiento sin la intervención de los desarrolladores.

El software de automatización robótica de procesos (RPA) utiliza bots para copiar y pegar datos entre aplicaciones a nivel de interfaz, creando una solución rápida y temporal para la sincronización de datos.

Las herramientas de RPA requieren un mantenimiento exhaustivo para asegurarse de que los bots trabajan siempre con datos precisos, pero pueden implementarse rápidamente para tareas específicas a corto plazo, como retirar datos de clientes de un sistema y añadirlos a otro. Son más útiles en situaciones en las que no hay otras opciones de integración disponibles o cuando los equipos necesitan una corrección temporal.

El uso de herramientas de sincronización de datos mejora la constancia de los datos en todos los sistemas, incluso en entornos de TI distribuidos. También ofrecen a las empresas:

Sin herramientas de sincronización, los empleados tendrían que sincronizar manualmente los datos entre plataformas y servicios. La entrada manual de datos es un proceso tedioso y lento que aleja al personal de TI de tareas de nivel superior. También aumenta la probabilidad de errores humanos, que pueden crear discrepancias de datos y errores de red en el futuro.

Con el software de sincronización de datos, todos los procesos de gestión de datos están automatizados, lo que ayuda a las empresas a minimizar la pérdida de datos, agilizar la gestión de datos y beneficiarse de sincronizaciones precisas y ultrarrápidas.

Los datos no sincronizados pueden crear silos, lo que afecta negativamente a la productividad de los trabajadores. En entornos aislados, los empleados a menudo deben enviar solicitudes de datos, esperar a que se aprueben y luego esperar a que se transmitan de datos.

La sincronización de datos elimina este problema garantizando que todas las copias de datos disponibles sean idénticas y que cada usuario tenga una visión unificada de los datos de la red, todo ello sin solicitudes de datos que distraigan y consuman tiempo.

Cuando todos los miembros de un departamento de TI trabajan con datos idénticos y actualizados, pueden comunicarse y completar las tareas con mayor eficacia. Los datos sincronizados también ayudan a los equipos de TI a abordar problemas, retos y mejoras de forma colectiva, por lo que la gestión de errores se convierte en un esfuerzo de grupo y la innovación se vuelve más rápida y sencilla.

En muchos casos, los cambios en los datos se propagan a través de la red de forma continua y en tiempo real (o casi en tiempo real). Las actualizaciones inmediatas y continuas de los datos permiten realizar análisis más precisos. Y los análisis precisos ayudan a los equipos a obtener conocimientos sólidos, basados en datos y que se pueden ejecutar. Los conocimientos obtenidos a partir de los datos facilitan una comprensión más profunda de la dinámica de la red y permiten a las empresas optimizar la atención al cliente y los protocolos de toma de decisiones.

La sincronización de datos ayuda a los equipos a añadir de manera fluida nuevas fuentes de datos y componentes a la red, garantizando la coherencia y precisión de los datos a medida que la red se expande. A medida que las organizaciones crecen, las sincronizaciones de datos ayudan a las redes informáticas a escalar con ellas.