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Erstellung von Datenkopien Was ist Replikation?

Von Dipl.-Ing. (FH) Stefan Luber 2 min Lesedauer

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Replikation ist ein Prozess, der auf mehrere Speicherorte verteilte Datenkopien erzeugt. Das Replizieren der Daten kann synchron oder asynchron erfolgen. Durch die Replikation lassen sich die Sicherheit und die Verfügbarkeit von Daten verbessern. Typischer Einsatzbereich ist beispielsweise die Replikation von Datenbanken.

Bei der Replikation werden Datenkopien erstellt und auf mehreren Geräten gespeichert.(Bild:  Midjourney / KI-generiert)
Bei der Replikation werden Datenkopien erstellt und auf mehreren Geräten gespeichert.
(Bild: Midjourney / KI-generiert)

Im Datenbereich versteht man unter Replikation einen Prozess, bei dem Datenkopien erstellt und diese an mehreren Orten gespeichert werden. Die Speicherorte für die replizierten Daten können beispielsweise verschiedene Server, Rechenzentren, Cloud-Speicher oder Storage-Systeme an gleichen oder unterschiedlichen Standorten sein. Üblicherweise werden die verteilten Datenbestände in regelmäßigen Abständen mit den Originaldaten abgeglichen oder synchronisiert.

Die Datenreplikation kommt zum Einsatz, um die Sicherheit und Verfügbarkeit von Daten zu verbessern. Mithilfe der replizierten Daten lassen sich bei Systemausfällen, beispielsweise verursacht durch Hard- oder Softwarefehler, die Originaldaten wiederherstellen und die Geschäftsprozesse aufrechterhalten. Datenreplikation kann daher eine wichtige Komponente einer Disaster-Recovery-Strategie sein.

Durch die Replikation und die Bereitstellung von Datenkopien an mehreren Speicherorten lassen sich aber auch Datenzugriffszeiten verkürzen und die Performance von Anwendungen steigern. Die Replikation unterscheidet sich von einer Datensicherung (Backup) darin, dass es sich um einen fortlaufenden Vorgang handelt. Eine Datensicherung wird hingegen üblicherweise zu bestimmten, vorher definierten Zeitpunkten ausgeführt.

Die verschiedenen Arten der Replikation

Es gibt verschiedene Arten der Replikation von Daten. Üblicherweise wird zwischen der synchronen und der asynchronen Replikation unterschieden. Bei der synchronen Replikation werden Änderungen an den Originaldaten gleichzeitig und ohne zeitlichen Verzug auf alle Kopien übertragen. Die asynchrone Replikation hingegen findet zeitverzögert statt. Zwischen den Originaldaten und den replizierten Datenkopien kann es zu kurzzeitigen Inkonsistenzen kommen. Wie groß der Zeitverzug ist, hängt vom Replikationsverfahren und dem Umfeld der Replikation ab. Es kann sich um wenige Sekunden, aber auch um Stunden, Tage oder sogar Wochen handeln.

Mit Hilfe von Replizierungsmaßnahmen lassen sich Daten über weite Distanzen kopieren.(Bild:  Datacore)
Mit Hilfe von Replizierungsmaßnahmen lassen sich Daten über weite Distanzen kopieren.
(Bild: Datacore)

Um eine synchrone Replikation technisch umzusetzen, kommen Verfahren zum Einsatz, bei denen Datenänderungen am Originaldatenbestand erst als erfolgreich abgeschlossen markiert werden, wenn sie auch auf die Datenkopie angewandt wurden. Jede Transaktion muss auf die Bestätigung der Datenaktualisierung aller beteiligter Systeme warten. Das stellt sicher, dass die Datenbestände zu jedem Zeitpunkt konsistent sind, erhöht aber auch die Latenz der Transaktionen und der Datenverarbeitung.

Neben der synchronen und asynchronen Replikation gibt es zahlreiche weitere Methoden und Verfahren der Datenreplikation. Beispiele hierfür sind die Snapshot-Replikation, Transaktionsreplikation, Merge-Replikation, Peer-to-Peer-Replikation, schlüsselbasierte Replikation, protokollbasierte Replikation, uni- oder bidirektionale Replikation, partielle oder vollständige Replikation und einige mehr.

Typische Anwendungsbereiche der Datenreplikation

Ein typischer Anwendungsbereich der Replikation sind Datenbanksysteme. Dabei wird der Datenbestand einer Datenbank auf mehrere Speicherorte und zum Beispiel auf Master- und Backup-Server repliziert. Das sichert Ausfälle ab, verhindert Datenverlust oder steigert durch Lastverteilung die Leistung.

Weitere Anwendungen sind die Replikation von Cloud-Daten über mehrere Standorte hinweg, die Replikation von Datensicherungen und Aufbewahrung an verschiedenen Standorten, die Realisierung hochverfügbarer Datenverarbeitungssysteme, die Bereitstellung von Analysedaten an verschiedenen Standorten für eine gemeinsame Nutzung, der Abgleich von Datensammlungen in verteilten Architekturen, die Reduktion von Latenzzeiten bei zeitkritischen Workloads durch parallele Datenbereitstellung oder die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und von Compliance-Richtlinien durch das Erstellen kontinuierlich abgeglichener Datenkopien.

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