La replicación de datos es el proceso de crear y mantener múltiples copias de los mismos datos en diferentes ubicaciones como una forma de garantizar la disponibilidad, fiabilidad y resiliencia de los datos en toda la organización.
Al replicar datos desde una ubicación de origen a una o más ubicaciones de destino, las réplicas brindan a los usuarios globales de una organización acceso fácil a los datos que necesitan sin sufrir problemas de latencia.
Cuando existen varias copias de los mismos datos en diferentes ubicaciones, incluso si una copia se vuelve inaccesible debido a un desastre, una interrupción o cualquier otro motivo, se puede utilizar otra copia como respaldo. Esta redundancia ayuda a las organizaciones a minimizar el tiempo de inactividad y la pérdida de datos y a mejorar la continuidad del negocio.
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La replicación de datos puede realizarse a través de una red de área de almacenamiento, una red de área local o una red de área amplia local, así como en la nube. La replicación puede realizarse de forma síncrona o asíncrona, lo que se refiere a cómo se gestionan las operaciones de escritura.
- La replicación de datos sincrónica significa que los datos se copian constantemente al servidor principal y a todos los servidores de réplica simultáneamente.
- La replicación de datos asincrónica significa que los datos se copian primero en el servidor principal y solo después se copian en servidores de réplica en lotes.
Aunque la replicación sincrónica garantiza que no se pierdan datos, la replicación asíncrona requiere mucho menos ancho de banda y es menos costosa.
Al emplear una estrategia eficaz de replicación de datos, las organizaciones pueden beneficiarse de las siguientes maneras:
La replicación de datos se puede utilizar como parte de una estrategia de escalado para adaptarse al aumento de las demandas de tráfico y carga de trabajo. La replicación genera escalabilidad mediante la distribución de datos en varios nodos, lo que puede permitir una mayor potencia de procesamiento y un mejor rendimiento del servidor.
Mantener copias de datos en diferentes ubicaciones ayuda a minimizar la pérdida de datos y el tiempo de inactividad en caso de un corte de energía, un ataque de ciberseguridad o un desastre natural. La posibilidad de restaurar desde una réplica remota ayuda a garantizar la solidez del sistema, la fiabilidad de la organización y la seguridad.
Una base de datos distribuida globalmente significa que debe viajar una distancia más corta hasta el usuario final. Esto reduce la latencia y aumenta la velocidad y el rendimiento del servidor, que son especialmente importantes para cargas de trabajo basadas en tiempo real en sistemas de juegos o recomendación, o sistemas con muchos recursos como herramientas de diseño.
La replicación mejora la tolerancia a fallos al proporcionar redundancia. Si una copia de los datos se daña o se pierde debido a un error, el sistema puede recurrir a una de las otras réplicas. Esto ayuda a evitar la pérdida de datos y garantiza operaciones ininterrumpidas.
Al distribuir las solicitudes de acceso a los datos entre varios servidores o ubicaciones, la replicación de datos puede optimizar el rendimiento de los servidores al someter a menos tensión a cada uno de ellos. Este equilibrio de carga puede ayudar a gestionar grandes volúmenes de solicitudes y garantizar una experiencia de usuario más receptiva.
La replicación de datos se puede clasificar en varios tipos según el método, el propósito y las características del proceso de Data replication. Los tres tipos principales de replicación de datos son la replicación transaccional, la replicación de instantáneas y la replicación de mezcla.
La replicación transaccional consiste en que las bases de datos se copian en su totalidad desde el servidor principal (el editor) y se envían a servidores secundarios (suscriptores). Cualquier cambio en los datos se actualiza de forma coherente y continua. Dado que los datos se replican en tiempo real y se envían desde la base de datos principal a los servidores secundarios en el orden en que aparecen, se garantiza la coherencia transaccional. Este tipo de replicación de bases de datos se utiliza habitualmente en entornos de servidor a servidor.
Con la replicación de instantáneas, se distribuye una instantánea de la base de datos desde el servidor primario a los servidores secundarios. En lugar de actualizaciones continuas, los datos se envían tal como existen en el momento de la instantánea. Este tipo de replicación de bases de datos se recomienda cuando no hay muchos cambios en los datos o cuando se inicia por primera vez la sincronización entre el publicador y el suscriptor. Aunque no es útil para las copias de seguridad de datos porque no controla los cambios de datos, la replicación de instantáneas puede ayudar con las recuperaciones en caso de borrado accidental.
La replicación de mezcla consiste en dos bases de datos que se combinan en una sola base de datos. Como resultado, cualquier cambio en los datos se puede actualizar desde el editor a los suscriptores. Se trata de un tipo complejo de replicación de base de datos, ya que ambas partes (el servidor principal y los servidores secundarios) pueden realizar cambios en los datos. Este tipo de replicación solo se recomienda para su uso en un entorno de servidor a cliente.
Los esquemas de replicación son las operaciones y tareas necesarias para realizar la replicación de datos. Los tres esquemas principales de data replication son la replicación completa, la replicación parcial y la no replicación.
Con la replicación completa, una base de datos primaria se copia en su totalidad en cada sitio del sistema distribuido. Este esquema de distribución global ofrece una elevada redundancia de la base de datos, una latencia reducida y una ejecución acelerada de las consultas. Los inconvenientes de la replicación completa son que es difícil conseguir concurrencia y los procesos de actualización son lentos.
En un esquema de replicación parcial, algunas secciones de la base de datos se replican en algunos o en todos los sitios, normalmente datos que se han actualizado recientemente. La replicación parcial permite priorizar qué datos son importantes y deben replicarse, así como distribuir los recursos según las necesidades del campo.
La no replicación es un esquema en el que todos los datos se almacenan en un único sitio. Esto permite recuperar fácilmente los datos y lograr concurrencia. Las desventajas de la no replicación son que afecta negativamente a la disponibilidad y también ralentiza la ejecución de consultas.
Las técnicas de replicación de datos se refieren a los métodos y mecanismos utilizados para replicar datos de una fuente primaria a uno o más sistemas o ubicaciones de destino. Las técnicas de replicación de datos más utilizadas son la replicación de tabla completa, la replicación basada en claves y la replicación basada en registros.
Con la replicación de tabla completa, todos los datos se copian del origen de datos al destino, incluidos todos los datos nuevos y existentes. Esta técnica se recomienda si los registros se borran con regularidad o si otras técnicas son técnicamente imposibles. Debido al tamaño de los conjuntos de datos, la replicación de tablas completas requiere más recursos de procesamiento y de red, además de ser más cara.
En las replicaciones incrementales basadas en claves, solo se replican los datos nuevos que se han agregado desde la actualización anterior. Esta técnica es más eficaz porque se copian menos filas. Una desventaja de la replicación incremental basada en claves es que no permite la replicación de datos de una actualización anterior que se eliminó de forma permanente.
La replicación basada en registros captura los cambios realizados en los datos de la fuente de datos mediante la monitorización de los registros de la base de datos (archivo de registro o registro de cambios). A continuación, estos cambios se replican en los sistemas de destino y solo se aplican a las fuentes de bases de datos compatibles. La replicación basada en registros se recomienda cuando la estructura de la base de datos de origen es estática, ya que de lo contrario podría convertirse en un proceso que consuma muchos recursos.
La replicación de datos es una técnica versátil que es útil en diversos sectores y escenarios para mejorar la disponibilidad de los datos, la tolerancia a fallos y el rendimiento. Algunos de los casos de uso más comunes de la replicación de datos incluyen:
- Mejorar la disponibilidad y la conmutación por error: la replicación de datos se utiliza habitualmente para mantener copias redundantes de datos críticos. En caso de fallo del hardware o del sistema, las aplicaciones pueden cambiar a una réplica, lo que minimiza el tiempo de inactividad y la pérdida de datos.
- Fortalecer la posiciónde recuperación ante desastres (DR): al replicar los datos en diferentes ubicaciones, las organizaciones pueden asegurar que los datos se conserven durante desastres naturales, incendios u otros eventos catastróficos que afecten al centro de datos principal.
- Aumentar el rendimiento mediante el equilibrio de la carga: la distribución de las solicitudes de lectura entre varias réplicas de la base de datos ayuda a equilibrar la carga en el sistema primario, garantizando así un rendimiento óptimo durante los picos de uso.
- Reducir la latencia para el personal global: las organizaciones que tienen varias sucursales en varios continentes pueden replicar datos en centros de datos ubicados más cerca de cada usuario. Esto reduce la latencia y mejora la experiencia del usuario.
- Mejorar la inteligencia empresarial y el machine learning: al sincronizar los informes de inteligencia empresarial basados en la nube y permitir el movimiento de datos de varias fuentes de datos a almacenes de datos, incluidos almacenes de datos o data lake, la replicación de datos admite análisis avanzados.
- Mejorar el acceso a los datos sanitarios: la replicación de los historiales médicos electrónicos (EHR) y los datos de los pacientes proporciona a los profesionales sanitarios un acceso rápido a la información crucial del paciente al tiempo que mantiene la redundancia de datos.
- Juegos y multijugador en línea: la replicación de los datos del juego y la información de estado en los servidores de juego ayuda a los juegos multijugador en línea, garantizando la sincronización y la coherencia de las experiencias de los jugadores.
Al implementar una estrategia de replicación de datos, la creciente complejidad de los sistemas de datos y la mayor distancia física entre los servidores dentro de un sistema plantea varios riesgos, entre ellos:
Las herramientas de replicación de datos deben garantizar que los datos sean coherentes en todas las réplicas. Los retrasos en la replicación, los problemas de red o los conflictos en las actualizaciones simultáneas pueden provocar anomalías en el esquema de datos y en la elaboración de perfiles de datos, como recuentos nulos, cambios de tipo y sesgos.
Aunque la replicación de datos se utiliza a menudo para la copia de seguridad de datos y la recuperación ante desastres, no todas las estrategias de replicación proporcionan protección de datos en tiempo real (enlace externo a ibm.com). Si se produce un desfase entre los cambios de datos y su replicación durante un fallo, podría producirse una pérdida de datos.
La replicación de datos a través de una red puede generar latencia y consumir ancho de banda. Una alta latencia de red o un ancho de banda limitado pueden generar retrasos en la replicación, lo que afecta la puntualidad de las actualizaciones de datos.
La replicación de datos en varias ubicaciones puede introducir riesgos de seguridad. Las organizaciones deben asegurarse de que las herramientas de replicación de datos utilizadas protegen adecuadamente los datos durante la replicación y en reposo en todas las ubicaciones de destino.
Las organizaciones que operan en sectores regulados deben asegurarse de que las prácticas de replicación de datos cumplen las normativas específicas del sector y las leyes de protección de datos, lo que puede añadir complejidad a las estrategias de replicación.
Al implementar un sistema de gestión de datos para supervisar y monitorizar el proceso de replicación de datos, las organizaciones pueden reducir significativamente los riesgos que implica. Una plataforma de observación de datos basada en software como servicio (SaaS) es uno de esos sistemas que puede ayudar a garantizar:
- Los datos se replican correctamente en otras instancias, incluidas las instancias en la nube
- Las canalizaciones de replicación y migración funcionan según lo esperado
- Las canalizaciones rotas o los volúmenes de datos irregulares reciben una alerta inmediata
- Los datos se entregan a tiempo
- Los datos entregados son fiables y de confianza para su uso en análisis
Al monitorizar las canalizaciones de datos involucradas en el proceso de replicación, los ingenieros de DataOps pueden garantizar que todos los datos propagados a través de la canalización sean precisos, completos y confiables. Esto garantiza que los interesados puedan utilizar de forma fiable los datos replicados en cada instancia. En términos de monitorización, una plataforma de observabilidad SaaS efectiva será:
- Granular: indica dónde está el problema con la especificidad
- Persistente: sigue el linaje para comprender dónde comenzaron los errores
- Automatizado: reduce los errores manuales y permite el uso de umbrales
- Ubicuo: ofrece cobertura de canalización de extremo a extremo
- Oportuno: permite detectar errores a tiempo antes de que tengan repercusiones
El seguimiento de las canalizaciones permite la resolución sistemática de problemas, de modo que cualquier error se identifique y se pueda corregir a tiempo. Esto garantiza que los usuarios se beneficien constantemente de datos actualizados, fiables y saludables en sus análisis. Varios tipos de metadatos que se pueden rastrear incluyen la duración y el estado de la tarea, cuándo se actualizaron los datos, etc. En caso de anomalías, el seguimiento (y las alertas) ayudan a los ingenieros de DataOps a garantizar la salud de los datos.
La alerta de anomalías en la canalización de datos es un paso esencial que cierra el bucle de la observabilidad. Con las alertas, los ingenieros de DataOps pueden solucionar cualquier problema de salud de los datos antes de que afecte a la data replication en varias instancias. Dentro de los sistemas de datos existentes, los ingenieros de datos pueden activar alertas para:
- Entregas de datos perdidas
- Cambios de esquema inesperados
- Incumplimiento de SLA
- Anomalías en las estadísticas a nivel de columna, como valores nulos y distribuciones
- Volúmenes y tamaños de datos irregulares
- Fallos, ineficiencias y errores de canalización
Al configurar alertas de forma proactiva y supervisarlas a través de paneles de control y otras herramientas preferidas (Slack, PagerDuty, etc.), las organizaciones pueden maximizar realmente los beneficios de data replication y garantizar la continuidad del negocio.
IBM Databand es un software de observabilidad para canalizaciones y almacenes de datos, que recopila automáticamente metadatos para crear líneas de base históricas, detectar anomalías y clasificar alertas para solucionar problemas de calidad de datos.
Al proporcionar replicación de datos en tiempo real entre almacenes de datos heterogéneos, el software IBM Data Replication está disponible en las instalaciones, como producto SaaS y dentro de IBM Cloud Pak for Data.
Al dar soporte a los patrones ETL y ELT, IBM® DataStage ofrece una integración de datos flexible y casi en tiempo real tanto en las instalaciones como en la nube.
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