Data är livsnerven för alla företag. Det är nyckeln till framgång och är avgörande för att samla in intelligens, fatta beslut och förbättra verksamheten.
Ett företag förlitar sig på sina data och applikationer för att fungera varje dag. Men vad händer när en av deras databaser eller system misslyckas?
All kritisk affärsinformation och all data kan vara i fara.
Lyckligtvis finns det sätt att förhindra att detta händer. En av de mest effektiva metoderna för att skydda affärsdata är databasreplikering. Det är något som alla små, medelstora och stora företag måste anpassa för att överleva i konkurrensen.
I den här artikeln kommer jag att diskutera vad datareplikering är, hur det fungerar och andra viktiga aspekter.
Så, låt oss komma igång!
Innehållsförteckning
Vad är databasreplikering?
Att överföra data från en källdatabas till en eller flera måldatabaser kallas databasreplikering. Det innebär ofta att man kopierar eller streamar data från en databas till en annan så att alla användare kan komma åt synkroniserad data oavsett vilket system de använder för att se det.
Om data ändras kommer ett datareplikeringsverktyg att se till att ändringarna också implementeras i måldatabasen. Som ett resultat skapas ett distribuerat datalagringsnätverk med större tillgänglighet över flera platser, vilket ger alla tillgång till viktig och relevant data snabbt.
Genom att använda en datareplikeringslösning kommer du sannolikt att märka en förbättring av datakonsistensen över varje nod, minskad dataredundans, mer betydande datatillförlitlighet och, så småningom, en ökning av prestanda.
Databasreplikering kan ske i realtid, eftersom data skapas, redigeras och förstörs i källdatabasen eller som en del av en batch-operation.
Hur fungerar datareplikering?
Databasreplikering kan utföras en gång eller som en kontinuerlig process. Det involverar alla datakällor i en organisation, och ett distribuerat databashanteringssystem (DDBMS) används för att överföra eller distribuera data till alla källor.
Alla ändringar, tillägg och raderingar som görs på källdatabasen synkroniseras automatiskt med de andra måldatabaserna om dessa ändringar krävs. Enligt det konventionella programvaruparadigmet för Publisher-Subscriber är en eller flera ”utgivare” och ”prenumeranter” involverade i datareplikeringsprocessen.
Bildkredit: Microsoft
En ”publisher” är ett system eller källdatabas på vilket ändringar görs, och en ”prenumerant” är ett system där ändringarna replikeras.
Eventuella ändringar som görs på ett ”publisher”-system replikeras sedan till ”subscriber”-databaser. Användare kan också göra ändringar i abonnentdatabaser, som sedan replikeras i utgivardatabasen. Detta distribuerar ändringarna till alla andra abonnenter i nätet om systemet är dubbelriktat.
Dessutom har de flesta prenumeranter en fast koppling till utgivaren, vilket gör att ändringar eller uppgraderingar kan ske automatiskt utan manuellt ingripande. Dessa uppdateringar kan ske i omgångar med jämna mellanrum eller kan triggas och tillämpas i realtid.
Typer av databasreplikering
Några av typerna av databasreplikering är:
#1. Full-Table Replikering
Fullbordsreplikering skapar en kopia av hela källdatabasen till mållagringen. Den flyttar rader från utgivaren till prenumeranten, inklusive nya, modifierade och befintliga rader.
Denna replikeringsmetod är dock kopplad till en hög underhållskostnad på grund av de krav på datorkraft och nätverksbandbredd som krävs för att kopiera allt. Det belastar nätverket och kan skapa replikeringsförseningar, särskilt när datavolymen är större.
#2. Replikering av ögonblicksbilder
En ögonblicksbild av källdatabasen används i denna databasreplikering för att replikera data i måldatabasen. Den tar inte hänsyn till dataändringar såsom nya, uppdaterade eller raderade; istället skapar den en kopia av vad den samlar in vid tillfället.
När dataändringar är mycket få är denna replikeringsteknik att föredra. Det är betydligt snabbare än fullbordsreplikering, men det håller inte reda på hårdraderade data.
#3. Sammanfoga replikering
Sammanslagningsreplikering är en process som överför och distribuerar databasobjekt och data från en databas till en annan med databassynkronisering. Det är komplicerat eftersom denna process tillåter prenumeranter och publicister att ändra databasen, vilket resulterar i frekventa versionsrelaterade datakonflikter.
Sammanslagningsagenter som distribueras på servrarna synkroniserar alla ändringar och följer en fördefinierad konfliktlösningsprocess för att lösa eventuella datakonflikter.
#4. Nyckelbaserad inkrementell replikering
Nyckelbaserad inkrementell replikering kontrollerar nycklar eller index i en databas för att leta efter ändringar som radering, ny och uppdaterad. Replikeringsmekanismen kopierar sedan endast de nödvändiga replikeringsnycklarna till replikdatabasen för att återspegla ändringarna sedan den senaste uppdateringen. Dessa nycklar är vanligtvis en tidsstämpel, ett datum eller ett heltal.
Eftersom endast angivna ändringar replikeras till replikdatabasen går processen snabbare. Tyvärr möjliggör den här metoden inte hårda borttagningar eftersom det kritiska värdet tas bort genom att radera den primära databasposten.
#5. Loggbaserad inkrementell replikering
Denna typ av databasreplikering duplicerar data enligt databasens binära loggfil. När du inspekterar den binära loggfilen kommer den att ge dig information om ändringar som gjorts i den primära databasen, till exempel uppdateringar, infogar eller borttagningar. Därefter utförs samma ändringar eller uppdateringar i din destinationsdatabas.
Detta är en av de mest använda metoderna för datareplikering eftersom det är effektivt, särskilt för statiska databaser. Dessutom stöder de flesta databasleverantörer det, inklusive Oracle, MongoDB, MySQL och PostgreSQL.
#6. Transaktionell replikering
När det finns en ny utveckling av källdata flyttar transaktionsreplikering all befintlig data från källdatabasen till målplatsen. Sedan utförs samma transaktion i replikerna.
Även om det är en effektiv replikeringsmetod, hittar modellerna mest användning i läsaktiviteter och tillåter kanske inte att skapa, ta bort eller uppdatera operationer.
Varför är DB-replikering viktigt?
Databasreplikering är viktig av följande skäl:
Datatillförlitlighet och tillgänglighet
Datareplikering främjar datatillgänglighet. Det spelar en viktig roll när en server misslyckas under ovanliga omständigheter genom att tillhandahålla databassäkerhetskopior. På så sätt kan det rädda din dag eftersom data är tillgänglig på andra platser. Dessutom förbättrar det datatillförlitligheten genom att relevant, senaste data sparas säkert på flera servrar.
Katastrofåterställning
Databasreplikering är till hjälp under ett scenario med serverfel. Det är en underbar teknik för katastrofhantering och återställning eftersom den replikerar och lagrar data och senaste ändringar på andra serverplatser istället för att förlita sig på en enda server.
Serverprestanda
Dataåtkomst är mycket snabbare när data bearbetas och drivs på flera servrar. Dessutom kan administratörer frigöra bearbetningscykler på den ursprungliga servern för mer resurskrävande skrivoperationer genom att styra alla dataläsoperationer till en replik.
Bättre nätverksprestanda
Att behålla flera kopior av samma data på olika platser kan minska dataåtkomstfördröjningen eftersom du kan hämta relevant data från platsen där transaktionen utförs.
Till exempel kan användare i europeiska länder uppleva latensproblem när de kommer åt data från australiensiska datacenter. Att placera en kopia av denna data nära användaren kan således förbättra åtkomsttiderna samtidigt som nätverksbelastningen balanseras.
Förbättrad testsystemprestanda
Databasreplikering effektiviserar datadistribution och synkronisering för testsystem som kräver snabb åtkomst för snabbare beslutsfattande.
Databassäkerhetskopiering vs. Databasreplikering
Både säkerhetskopiering av databas och databasreplikering varierar på flera sätt. Några av dem är följande:
- Databassäkerhetskopior måste rekonstrueras och återställas innan de kan användas. Till skillnad från databassäkerhetskopior kräver datareplikering ingen rekonstruktion och kan användas omedelbart.
- Databassäkerhetskopior består av filer eller mappar, databasdatafiler och programfiler, beroende på organisatoriska säkerhetskopierings-återställningsprotokoll. Däremot används databasreplikering ofta för att duplicera hela volymer eller filsystem, databaser och applikationer.
- Säkerhetskopiering och replikering är båda dataskyddsåtgärder. Det förra handlar om att sänka återställningspunktsmålen (RPO) och förhindra dataförlust. Medan den sistnämnda är utformad för att minska återhämtningstidsmålen (RTOs), säkerställa kontinuitet i verksamheten och minimera stilleståndstiden.
- Databassäkerhetskopiering är en billig metod för att undvika total dataförlust. Det är väsentligt för efterlevnad och garanterar inte fortsatt drift. Tvärtom säkerställer replikering att affärsapplikationer och processer alltid är tillgängliga, även efter ett strömavbrott.
- Databassäkerhetskopiering handlar om efterlevnad och granulär återställning, såsom långtidslagring av företagsregister. Å andra sidan fokuserar databasreplikering och återställning på katastrofåterställning, ett snabbt och enkelt återupptagande av verksamheten efter ett avbrott eller korruption.
- Databassäkerhetskopiering används ofta på arbetsplatsen för allt från produktionsservrar till stationära datorer. Tvärtom används databasreplikering ofta för verksamhetskritiska applikationer som alltid måste vara tillgängliga.
Tekniker för databasreplikering
Organisationer kan replikera data genom att följa en exakt teknik för att flytta data. Dessa strategier skiljer sig från de typer av replikering som beskrivs ovan.
#1. Full databasreplikering
Full databasreplikering replikerar en hel databas för användning på olika värdar. Detta säkerställer den mest betydande mängden dataredundans och tillgänglighet. För globala företag tillåter detta användare i Asien att komma åt samma data som sina motsvarigheter i Nordamerika med samma hastighet. Om den asiatiska servern misslyckas kan användare använda sina europeiska eller nordamerikanska servrar som backup.
Nackdelen med denna teknik är dock den långsamma uppdateringsproceduren. Det är också svårt att hålla varje filplats konsekvent, vilket är viktigt om data kontinuerligt ändras.
#2. Partiell databasreplikering
Partiell databasreplikering är den process genom vilken data i en databas separeras i bitar och sparas på olika platser, beroende på relevansen för varje plats.
Försäkringsjusterare, finansiella rådgivare och säljare tjänar på partiell replikering. Dessa anställda kan bära de partiella databaserna på andra enheter eller bärbara datorer och rutinmässigt synkronisera dem med en central server.
För analytiker kan det vara mer ekonomiskt att upprätthålla europeisk data i Europa, australiensisk data i Australien, etc. Detta innebär att hålla data nära konsumenterna samtidigt som man behåller en omfattande datauppsättning vid huvudkontoret för analys på hög nivå.
Nackdelar med databasreplikering
Även om datareplikering kan ge betydande värde för ditt jobb och företag, har det också följande nackdelar:
Högre kostnader
När data replikeras och lagras på flera platser kräver det mer lagringsutrymme och datorresurser. Denna ökade efterfrågan på hårdvara och datorresurser kan leda till högre kostnader, inklusive inköp och underhåll av ytterligare lagringsenheter, servrar och nätverksinfrastruktur.
Tidsbegränsningar
Datareplikering är en komplex process som involverar kopiering av data från en plats till flera andra platser och upprätthåller konsistens över alla kopior. Denna process kan ta betydande tid, särskilt för organisationer som måste replikera stora mängder data.
Bandbredd
När mängden data som replikeras ökar, ökar också bandbreddskraven, vilket kan belasta nätverksresurserna.
Inkonsekventa data
Vid replikering av data i en distribuerad miljö finns det en risk för att data blir osynkroniserade om uppdateringar inte görs konsekvent över alla repliker. Detta kan resultera i inkonsekventa data och kan kräva extra ansträngning att lösa.
Användningsfall av databasreplikering
Det finns många fall där datareplikering kan användas, till exempel:
Lastbalansering
Genom att replikera data till flera servrar fördelas belastningen över dessa servrar för att förbättra dess prestanda. På så sätt säkerställer lastbalansering att en enda server inte överväldigas av för många förfrågningar och att systemet förblir tillgängligt och responsivt även under perioder med hög trafik.
Datalagring
Ett datalager är ett centraliserat arkiv för att lagra stora mängder data från flera källor. Genom att replikera data från dessa källor till datalagret kan organisationer analysera och rapportera om sina data på ett centraliserat och organiserat sätt.
Tvärregional utbyggnad
Genom att replikera data till flera regioner kan organisationer förbättra datatillgänglighet och redundans. Om en region råkar ut för ett avbrott kan data fortfarande nås från en annan region. Att ha data i flera regioner kan dessutom bidra till att förbättra åtkomsthastigheten för användare i olika delar av världen.
Säkerhetskopiering och arkivering
Att replikera data till sekundär lagring hjälper organisationer att behålla en långsiktig kopia av sin data. Detta gör att de enkelt kommer åt data och säkerställer att de inte går förlorade även om den primära lagringen misslyckas.
Datasynkronisering
Att replikera data mellan flera system hjälper till att säkerställa att data förblir synkroniserade, konsekventa och uppdaterade överallt. Detta är viktigt för applikationer som e-handel, där samma data måste vara tillgänglig från flera system.
Samarbete på flera platser
Genom att replikera data mellan flera platser kan organisationer dela data i realtid, vilket möjliggör samarbete och ökad produktivitet. Detta är särskilt användbart för organisationer med team på flera platser eller företag som behöver dela data med partners eller kunder.
Lärresurser
Här är några lärresurser som hjälper dig att förstå ämnet mer:
#1. Databasreplikering av Bettina Kemme
Den här boken hjälper dig att förstå olika kontrollmekanismer för samtidighet och repliker och frågor som rör det.
#2. Databasreplikering: En komplett guide:
Den här boken förbereder dig för att möta utmaningar för databasreplikering genom att förklara och svara på dina frågor.
Slutsats
Datareplikering är en underskattad strategi i dagens snabbväxande, datadrivna värld. Så om du är företagare skulle du bli förvånad över dess fördelar.
Men när antalet källor och destinationer växer måste företagen vara beredda att möta de utmaningar som kommer med det. Det är därför en pålitlig, skalbar datareplikeringsstrategi kan komma till nytta för dig.
Du kan också utforska några användbara databasövervakningsprogram för att analysera prestanda.