Os dados são tudo para as empresas. É assim que se identificam oportunidades e se minimizam riscos. No entanto, a gestão eficaz de dados torna-se cada vez mais desafiadora. Até 2025, o volume global de dados explodirá para 175 zettabytes . Esse volume, armazenado em discos Blu-ray, seria suficiente para chegar à Lua 23 vezes! O aumento exponencial de dados não vem apenas das pessoas — a IoT, o blockchain e os aplicativos de IA também expandem nossos database .
Ao mesmo tempo, informações valiosas muitas vezes ficam presas em sistemas isolados, enquanto as equipes lutam para acessá-las. E você corre o risco de perder todos os recursos se os colocar todos em uma única cesta.
Uma solução para esse problema é replicar os dados em diferentes servidores. Isso promete acesso mais rápido aos dados, menos tempo de inatividade e ainda mais benefícios. No entanto, sem o software adequado , é mais fácil dizer do que fazer.
Neste artigo, abordaremos os principais tipos de replicação de dados e orientaremos você na seleção das melhores ferramentas de replicação de dados. Vamos começar com as definições. Os conceitos de replicação, sincronização e migração de dados parecem semelhantes, mas é fundamental distingui-los.
O que é replicação de dados?
A replicação de dados concentra-se na criação de uma réplica dos dados de origem e na sua transferência para um databasede destino.
A replicação de dados não é apenas um conceito de grande escala — muitas pessoas lidam com ela ao proteger dados pessoais. Um exemplo típico é criar um backup dos dados do iPhone em um laptop. Esse backup se torna uma cópia separada que existe independentemente no seu computador.
O conceito de replicação de dados é muito próximo ao de sincronização de dados. No entanto, não são idênticos.
Qual a diferença entre replicação de dados e sincronização de dados?
A replicação de dados é uma via de mão única — as alterações no sistema de destino não são sincronizadas com o sistema de origem. Já a sincronização de dados coordena os dados entre dois ou mais sistemas. As atualizações em um sistema são refletidas automaticamente no outro e vice-versa.
O backup de dados do iPhone via laptop é um exemplo de replicação. No entanto, o upload de fotos para o iCloud funciona por meio de sincronização — quaisquer atualizações feitas nos arquivos em um dispositivo serão sincronizadas automaticamente em todos os outros dispositivos conectados à mesma conta do iCloud.
E quanto ao terceiro termo: migração de dados?
Qual a relação entre replicação de dados e migração de dados?
A replicação de dados é a transferência dos próprios dados. A migração de dados é um conceito abrangente que implica a transferência de sistemas inteiros para novos ambientes. Nesse contexto, a replicação de dados faz parte do processo de migração de dados .
Dito isso, a migração de dados envolve o abandono ou descarte do sistema antigo assim que a transferência for concluída. Em outras palavras, os objetivos da replicação e da migração de dados são diferentes. Se o objetivo da replicação é aumentar o número de locais de dados, a migração altera o local dos dados .
Agora que a diferença entre replicação, sincronização e migração foi esclarecida, vamos explorar os principais tipos de replicação de dados.
5 tipos de replicação de dados
Existem diversas maneiras de copiar dados. Aqui estão as abordagens mais comuns para replicação de dados e seus casos de uso.
1. Replicação de tabela completa
Este método copia conjuntos de dados inteiros da origem para o destino.
A replicação de tabela completa faz sentido quando réplicas completas são essenciais. Digamos que uma empresa tenha um database de clientes em um servidor obsoleto. Ela pode usar a replicação de tabela completa para migrar todo o database para um novo sistema em nuvem .
2. Replicação de transações
Esse método de replicação rastreia as alterações e atualizações em tempo real que ocorrem no databasede origem. Em seguida, envia essas alterações — e somente elas — para o destino, mantendo-o atualizado.
Digamos que um cliente faça um novo pedido. Uma ferramenta de replicação database identifica imediatamente esse novo registro na origem. Em seguida, ela replica apenas essa transação específica para o databasede destino.
Mas e se a conexão cair? Em caso de emergência, a replicação de mesclagem pode ajudar.
3. Mesclar replicação
Esse tipo de replicação de dados permite que databaseseparados funcionem independentemente quando não conseguem se conectar. Assim que a conexão for restabelecida, uma ferramenta de replicação mescla as alterações offline no segundo sistema, garantindo que nada seja perdido.
As lojas de varejo ainda podem processar compras quando as redes estão fora do ar e, posteriormente, consolidar as transações recentes de volta à origem .
4. Replicação de instantâneo
Esse tipo de replicação funciona tirando "instantâneos" periódicos dos dados de origem em períodos específicos, por exemplo, de segunda a domingo.
A replicação de snapshots é especialmente útil para análises. Você pode criar snapshots de vendas semanais para as equipes de inteligência de negócios. Isso fornecerá aos analistas dados históricos para identificar tendências dentro do período determinado.
5. Replicação incremental baseada em chave
A replicação baseada em chave copia apenas os registros de dados que são novos ou que foram alterados desde a última execução da replicação. Ela utiliza identificadores exclusivos, como IDs de usuário, números de pedido ou SKUs de produto.
Enquanto a replicação transacional detecta qualquer alteração nos dados, a replicação baseada em chave detecta apenas novas entradas ou atualizações em campos predefinidos. Esse método é útil quando uma parte significativa do database não requer replicação em cada ciclo.
Por exemplo, mecanismos de replicação baseados em chaves verificam o campo de cadastro quando novos clientes se registram no site. Dessa forma, eles podem copiar seletivamente apenas os novos IDs de usuário para o database principal de clientes, em vez de transferir a lista inteira todos os dias.
A replicação de dados em diversos tipos e casos de uso traz múltiplos benefícios. Então, quais são os principais motivos para adotar a replicação de dados?
4 benefícios da replicação de dados para empresas
Copiar dados críticos para criar duplicatas idênticas oferece diversas vantagens. Vamos analisar algumas delas.
1. Melhor desempenho do servidor e maior velocidade de acesso aos dados
A replicação de dados em vários servidores evita gargalos no servidor principal. O servidor de produção principal lida com o processamento de dados críticos. No entanto, ele pode ficar sobrecarregado quando inundado por solicitações de todos os funcionários e aplicativos. Cópias locais reduziriam a carga no sistema central.
Com a carga de trabalho distribuída, o acesso é mais rápido. Seus funcionários não precisarão esperar muito tempo para que as informações sejam carregadas.
2. Análises sem limites
A replicação de dados também elimina as limitações na análise de dados. Se todos os dados da sua empresa estiverem em um único servidor, você só poderá executar um número limitado de relatórios antes que a capacidade desse servidor fique sobrecarregada.
Suas equipes podem replicar conjuntos de dados relevantes em servidores projetados especificamente para processamento de grandes volumes de dados. Além disso, elas não perderão tempo analisando dados desnecessários, graças à replicação automatizada que se concentra exclusivamente no que é necessário.
3. Tempo de inatividade da migração minimizado
A transição de sistemas legados não significa interromper o trabalho durante a migração.
A replicação funciona em segundo plano, copiando continuamente as novas alterações de dados do sistema antigo para a nova plataforma. Se os representantes de vendas registrarem novas reuniões com clientes no CRM legado, a replicação migrará automaticamente esses registros mais recentes para garantir que o novo CRM permaneça atualizado. Isso ajuda a evitar problemas de produtividade ou perda de dados.
No entanto, para usufruir desse benefício, você precisa de uma ferramenta de replicação database eficiente que copie registros novos e atualizados sem duplicar os conjuntos de dados antigos. Mais adiante,plain o que procurar no melhor software de replicação de dados. Enquanto isso, o último, mas não menos importante, benefício é...
4. Recuperação bem-sucedida de desastres
A replicação de dados desempenha um papel fundamental na recuperação de desastres. Você corre o risco de perder permanentemente dados valiosos caso ocorra algum problema com seu servidor. Os dados replicados em outros servidores representam uma cópia de segurança e reserva.
As interrupções de serviço também acarretam perda de receita até que seus clientes possam usar o sistema novamente. Sem mencionar as falhas em cascata que também afetam outros serviços. Perdas de dados custam caro. Mais de 60% das interrupções resultam em perdas totais de pelo menos US$ 100.000. É um aumento significativo em relação aos 39% registrados em 2019.
Com a replicação de dados, porém, se um servidor falhar, sua empresa continuará operando normalmente usando dados replicados de outra fonte.
6 pilares de uma boa estratégia de replicação de dados
Um bom planejamentofront garante que seus investimentos estejam perfeitamente alinhados às necessidades do negócio. Aqui estão os principais passos para a primeira replicação de dados.
1. Identificar as necessidades do negócio
Primeiramente, analise por que sua empresa precisa de replicação de dados e quais objetivos específicos ela deve alcançar. Determine os conjuntos de dados prioritários e descreva como a replicação de dados deve auxiliar os tomadores de decisão, os clientes e outras partes interessadas.
2. Planeje a escalabilidade necessária
Outro passo importante é o planejamento para a escalabilidade à medida que os dados continuam a se expandir.
Até 57% das empresas afirmam não conseguir lidar com a velocidade do crescimento de seus dados. Para não se juntar a esse grupo, analise os níveis atuais de uso de dados e as taxas de crescimento, e trabalhe em estreita colaboração com os departamentos de TI para prever as necessidades futuras de volume.
3. Esteja atento aos recursos internos
A replicação de dados exige conhecimento especializado em infraestrutura, redes, tipos de dados e análise. Seja realista quanto às capacidades da empresa para implementar adequadamente as operações de replicação.
Você pode buscar ajuda externa para preencher lacunas de conhecimento por meio de parcerias de serviços gerenciados ou contratar pessoal adicional.
4. Considere as necessidades de segurança de dados
Garantir a segurança dos dados é fundamental ao duplicar informações sensíveis. Criptografia, controles de acesso e prevenção contra vazamento de dados são absolutamente imprescindíveis. Verifique se suas operações de replicação estão em conformidade com as políticas de governança interna e as regulamentações externas para evitar multas pesadas e danos à reputação.
5. Avalie o processo de replicação
Reuniões de acompanhamento regulares garantem o bom funcionamento de todos os processos de dados. Monitore as métricas que indicam problemas de capacidade. Atualize as funções de acesso durante as transições de funcionários. E certifique-se de definir políticas de exclusão de dados para remover automaticamente os dados desnecessários. Além disso, fique atento aos padrões de uso e aos pontos problemáticos, pois as necessidades da sua equipe podem mudar com o tempo.
6. Implemente um plano de recuperação de desastres (se a replicação de dados fizer parte da sua estratégia de backup)
Ninguém gosta de imaginar os piores cenários, mas ser proativo é essencial. Você pode garantir que os backups funcionem de fato restaurando os dados de repositórios replicados para servidores de teste.
Outra opção é criar simulações de desastres para garantir que suas equipes possam reagir rapidamente e transferir dados para fontes alternativas sem problemas. Se um desastre real acontecer, um plano de recuperação ajudará sua empresa a se reerguer.
O software de replicação adequado é mais um elemento da estratégia para garantir o funcionamento da infraestrutura sem erros.
Como escolher a melhor ferramenta de replicação de dados
Uma solução robusta de replicação de dados pode fortalecer significativamente suas operações. Vamos analisar as principais considerações ao selecionar uma .
Verificar escalabilidade
A escalabilidade é um dos fatores mais importantes, já que o volume de dados dificilmente diminuirá. A ferramenta consegue lidar com necessidades de capacidade dobradas ou até triplicadas nos próximos anos? Pergunte aos fornecedores sobre a infraestrutura e a largura de banda por trás do software de replicação de dados.
Testa a facilidade de integração
A facilidade de integração também é importante. Fuja se o software de replicação de dados exigir desenvolvimento extenso para funcionar com os sistemas atuais. Busque maneiras simples de configurar e gerenciar a replicação. Suas equipes de TI já têm uma carga de trabalho pesada, então quanto menos dores de cabeça, melhor.
Analise o desempenho e a latência
O software de replicação Database deve extrair e enviar dados rapidamente, sem grandes atrasos entre as origens e os destinos. Portanto, verifique os contratos de nível de serviço (SLAs) do seu fornecedor em potencial para garantir que a replicação de dados não leve anos e pergunte sobre opções premium para acelerar a transferência.
Isso preserva a consistência e a confiabilidade dos dados?
Confiabilidade e precisão são cruciais durante os processos de replicação. Pergunte aos fornecedores como suas ferramentas de replicação database lidam com interrupções de rede para que nenhuma parte dos dados seja perdida.
Preste atenção aos recursos de segurança
Avalie a abordagem de segurança de cada fornecedor . O software de replicação de dados que você pretende utilizar deve usar criptografia, controles de acesso e permissões. Dependendo da sensibilidade dos dados, alguns setores também exigem auditorias de controles independentes; portanto, verifique se as ferramentas de replicação de dados possuem certificações de conformidade atualizadas.
Oferece recursos de monitoramento e geração de relatórios?
Seus engenheiros precisam monitorar o status e receber alertas caso algo pareça fora do normal, para detectar erros precocemente. Os relatórios também ajudam a entender o ROI (retorno sobre o investimento). As melhores ferramentas de replicação de dados oferecem painéis, notificações, análises e muito mais para manter as operações de replicação funcionando sem problemas.
E quanto ao suporte e à manutenção do fornecedor?
Além da funcionalidade, preste atenção à confiabilidade do fornecedor. Verifique se ele possui experiência em integrações complexas e casos de uso personalizados. É altamente recomendável avaliar o nível de suporte e manutenção antes de optar por soluções de replicação de dados que darão suporte aos principais fluxos de dados da empresa.
Quanto custa isso
Por último, mas não menos importante, um preço mais alto nem sempre significa uma ferramenta melhor. Verifique se a taxa de assinatura corresponde ao valor oferecido. Solicite demonstrações , estruturas de custos e referências de vários fornecedores. Algumas soluções de replicação de dados podem oferecer recursos notáveis a preços surpreendentemente acessíveis.
O que é mais importante em uma solução de replicação de dados?
Vamos recapitular os componentes essenciais das ferramentas de replicação de dados mais eficazes. O software de replicação certo permite que os dados fluam livremente entre os sistemas antigos e novos. Ele mantém seus dados seguros e protegidos, além de facilmente acessíveis em todos os departamentos da empresa. A escalabilidade e a confiabilidade oferecem espaço para crescimento e adaptação às mudanças necessárias.
Esperamos que nosso guia sobre tipos de replicação, benefícios, estratégias e recursos de software de replicação de dados ajude você a encontrar a solução ideal.
Perguntas frequentes
- O serviço Help Desk Migration é especializado na migração de dados de help desk, incluindo tickets, contatos e outras informações relacionadas, entre diversas plataformas de help desk. Sua funcionalidade de replicação de dados garante a sincronização perfeita dos dados entre os sistemas de origem e destino, permitindo que as organizações mantenham a consistência e a continuidade dos dados durante o processo de migração.
- O HVR oferece replicação de dados em tempo real com alto desempenho e impacto mínimo nos sistemas de origem. Sua captura de dados de alteração baseada em logs garante a consistência e integridade dos dados, tornando-o uma escolha confiável para empresas.
- O Attunity Replicate oferece replicação de dados eficiente e escalável em diversas plataformas, incluindo ambientes locais e em nuvem. Seus recursos automatizados de sincronização de dados simplificam o processo de replicação e reduzem a sobrecarga operacional.
- Oracle GoldenGate é conhecido por seus recursos de integração e replicação de dados em tempo real. Ele oferece suporte robusto para ambientes heterogêneos e transformações de dados complexas , tornando-o adequado para grandes empresas com cenários de TI diversificados.
- O AWS DMS simplifica o processo de migração e replicação de dados entre diferentes database e plataformas de nuvem. Sua abordagem de serviço gerenciado garante confiabilidade, escalabilidade e custo-benefício para organizações que utilizam a infraestrutura da AWS .
- O SAP Data Services é uma solução abrangente de integração e replicação de dados, projetada para empresas que utilizam aplicativos SAP. Oferece amplo suporte para gerenciamento da qualidade de dados, processos ETL e replicação de dados em tempo real entre sistemas SAP e não SAP.
- O Talend Data Integration oferece uma plataforma unificada para integração, replicação e gerenciamento de dados. Sua base de código aberto, aliada a poderosos recursos de replicação de dados, o torna uma escolha popular para organizações que buscam flexibilidade e personalizações para plataformas em nuvem.
- O IBM InfoSphere Data Replication oferece soluções de replicação de dados confiáveis e escaláveis para ambientes heterogêneos. Seus recursos avançados, como detecção e resolução de conflitos, garantem a consistência e a precisão dos dados em sistemas distribuídos.
