¿Qué es la sincronización de datos?

La sincronización de datos es crucial para mantener una calidad óptima de los datos dentro de las aplicaciones empresariales, 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 diversos servidores, aplicaciones y componentes de red repartidos por distintos países y continentes. Y simultáneamente, tanto los consumidores como las empresas dependen cada vez más de las aplicaciones basadas en la nubey nativas de la nube.

En conjunto, estas tendencias significan 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 mantener los sistemas funcionando de manera efectiva, los equipos de desarrollo deben asegurarse de que todas las aplicaciones en la infraestructura tengan acceso y trabajen con datos uniformes precisos.

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

Los servicios de sincronización de datos automatizan los procesos de conciliación de datos, de modo que todos los componentes de la red funcionan con registros de datos precisos y actualizados en todo momento, y toda la red funciona de manera eficiente para los equipos de TI y los usuarios. Sin herramientas de sincronización de datos, los equipos tendrían que propagar los cambios en los registros a través del ecosistema mediante una 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 variedad de métodos, herramientas y técnicas de gestión de datos, pero la mayoría de los enfoques se dividen en algunas categories 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 desde el origen al destino sin volver al origen.

La sincronización unidireccional se utiliza a menudo para tareas de copia de seguridad de datos y distribución de contenido, 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, también llamada sincronización bidireccional, requiere que los sistemas se supervisen continuamente entre sí para detectar cambios y conciliar las diferencias (a menudo empleando procesos de resolución de conflictos para dar dirección a las discrepancias de datos).

La sincronización bidireccional se utiliza comúnmente en entornos donde los datos se pueden modificar 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 información veraz, lo que permite realizar 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 a menudo se despliega 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 reconcilia perfectamente los datos entre fuentes, incluidos data lakes y almacenes,en entornos informáticos híbridos. La sincronización de datos en arquitecturas híbridas es especialmente compleja, porque combinan centros de datos on premises con datos de nube pública y nube privada y una variedad de plataformas de datos.

La sincronización de datos SQL sirve como ejemplo. La sincronización de datos SQL 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, donde 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 llamada actualizaciones de datos sincrónicas, la sincronización en tiempo real concilia las actualizaciones de datos instantáneamente (tal como ocurren 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 basado en la web o local, 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 urgentes, como herramientas de videoconferencia, plataformas de banca en línea y fuentes de datos en vivo (herramientas de negociación de acciones, por ejemplo).  

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

Debido a que las actualizaciones no ocurren 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 herramientas líderes de sincronización de datos pueden adaptarse a varias dinámicas de sincronización. La sincronización basada en empuje, por ejemplo, requiere que el sistema de origen envíe de forma proactiva las modificaciones de datos a los sistemas de destino cuando se produce un cambio. La sincronización basada en extracción requiere que el sistema de destino realice la solicitud de sincronización y “extraiga” los datos del origen. En un entorno de sincronización basada en eventos, los cambios aparecen como eventos en un flujo de eventos y varios sistemas pueden ingerir actualizaciones de datos simultáneamente (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 se basan en varios procesos y sistemas continuos para mantener la precisión de los datos y la eficiencia de la red en todos los entornos. Los procesos clave incluyen:

La sincronización de archivos garantiza que todas las instancias de un archivo se actualicen cuando se produzcan 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.

Tome las CDN, como un ejemplo de mecanismos de sincronización de archivos. Las CDN se utilizan para distribuir y almacenar en caché bibliotecas de contenido en una red de servidores geográficamente dispersa, lo que permite a los servidores locales manejar 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 perimetrales.

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

Las transferencias completas de archivos copian archivos enteros 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 dirección 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 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 data replication, donde los archivos o segmentos de archivos se duplican y se almacenan en múltiples nodos para salvaguardar la redundancia. Si un nodo o servidor de almacenamiento falla, los datos siguen siendo accesibles a través de duplicados.

En particular, la sincronización de archivos en un DFS solo puede ocurrir entre sistemas con los privilegios de red adecuados y entre sistemas que están 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 trabajan en un conjunto de archivos o documentos mientras se realiza un seguimiento de los cambios y se conserva un historial de 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 confirma sus cambios en un repositorio central, el VCS los integra y distribuye las actualizaciones a todos los demás usuarios simultáneamente.

Los archivos suelen registrarse y bloquearse durante las actualizaciones y volver a registrarse cuando estas finalizan. 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 cualquier usuario lleguen al servidor de origen. Debido a que los VCS mantienen un historial completo de revisiones, los usuarios pueden acceder, revisar y restaurar versiones anteriores cuando sea necesario.

La sincronización de bases de datos copia datos entre bases de datos y otros componentes de datos con estructuras tabulares. Para acelerar el proceso de sincronización, a cada base de datos de red se le asigna una clave principal que identifica una sola 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 clave principal. Si la herramienta de sincronización nota cambios en los datos de la base de datos de origen, agregará las filas que faltan a las bases de datos de destino.

La sincronizaciónde 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 actualizaciones, 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 de la base de datos de destino con los datos sincronizados de la fuente, de modo que todas las bases de datos de la red sean idénticas.

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 llamada computación espejo, crea copias idénticas (espejos) de datos y las almacena en dispositivos de almacenamiento separados, en múltiples sistemas en diferentes ubicaciones. Cualquier modificación en el sistema primario se replica inmediatamente en los sistemas secundarios que contienen las copias duplicadas.

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 de datos, replicación de datos e integración de datos a veces se usan indistintamente. Si bien estos procesos están relacionados, son distintos y cada proceso cumple una función específica en los datos y en la gestión 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.

Data replication 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 obtengan los datos que necesitan sin latencia adicional.   

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

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

Tanto la data replication 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.

Estas son 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 e infraestructurales. 

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

Las integraciones nativas aplican la integración predefinida y los flujos de datos de una aplicación a otra aplicación. Conectan directamente las aplicaciones a través de interfaz de programación de aplicaciones (APIs)—intermediarios de software que permiten que los datos fluyan perfectamente entre los componentes de software.

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

iPaaS es una suite de herramientas y soluciones de autoservicio basadas en la nube que integran datos de múltiples aplicaciones alojadas en diferentes entornos de TI. iPaaS integra aplicaciones a nivel de API y automatiza los flujos de trabajo y las canalizaciones 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 manejo 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 varios conectores de aplicaciones prediseñadas y plantillas de Automatización que permiten a los equipos implementar sincronizaciones de datos de alto rendimiento sin la participación de los desarrolladores.

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

Las herramientas de RPA requieren un mantenimiento exhaustivo para garantizar que los bots siempre trabajen con datos precisos, pero se pueden desplegar rápidamente para tareas específicas y a corto plazo, como eliminar 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 un arreglo.

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 las tareas de nivel superior. También aumenta la probabilidad de que se produzcan errores humanos, lo que puede generar discrepancias en los datos y errores en la red más adelante.

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

Los datos no sincronizados pueden crear silos de datos, lo que afecta negativamente 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 los datos.

La sincronización de datos elimina este problema al garantizar que todas las copias de datos disponibles sean idénticas y que cada usuario tenga una vista unificada de los datos de la red, todo sin solicitudes de datos que distraen y consumen mucho tiempo.

Cuando todos los miembros de un departamento de TI trabajan con datos idénticos y actualizados, pueden comunicarse y completar tareas de manera más efectiva. Los datos sincronizados también ayudan a los equipos de TI a abordar problemas, desafíos y mejoras de manera colectiva, por lo que el manejo de errores se convierte en un esfuerzo grupal 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 de datos inmediatas y continuas significan análisis más precisos. Y los análisis precisos ayudan a los equipos a obtener insights sólidos, basados en datos y procesables. Los insights de datos facilitan una comprensión más profunda de la dinámica de la red y permiten a las empresas optimizar los protocolos de atención al cliente y toma de decisiones.

La sincronización de datos ayuda a los equipos a agregar perfectamente nuevas fuentes de datos y componentes a la red, lo que garantiza 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.