Verständnis der Datenreplikation und -integration (DRI) für konsistente und aktuelle Daten

DRI steht für Datenreplikation und -integration. Dabei handelt es sich um einen Prozess, bei dem mehrere Kopien von Daten in verschiedenen Systemen, Anwendungen oder Standorten erstellt und untereinander synchronisiert werden. Das Ziel von DRI besteht darin, sicherzustellen, dass alle Kopien der Daten konsistent und aktuell sind, sodass Benutzer von jedem System oder Standort aus auf die Daten zugreifen und sie verwenden können.

DRI wird in einer Vielzahl von Szenarien verwendet, wie zum Beispiel:

1 . Data Warehousing: DRI wird verwendet, um Daten aus mehreren Quellen, wie z. B. Transaktionsdatenbanken, Protokolldateien und externen Systemen, in ein Data Warehouse zu laden.
2. Big-Data-Analyse: DRI wird verwendet, um gro+e Datenmengen aus verschiedenen Quellen, wie z. B. sozialen Medien, IoT-Geräten und Sensoren, in einer einzigen Plattform zur Analyse zu integrieren.
3. Cloud Computing: DRI wird verwendet, um Daten zwischen Cloud-basierten Systemen und lokalen Systemen oder zwischen verschiedenen Cloud-basierten Systemen zu replizieren.
4. Notfallwiederherstellung: DRI wird verwendet, um sicherzustellen, dass Daten auch im Katastrophen- oder Ausfallfall verfügbar und zugänglich sind.
5. Echtzeitanalysen: DRI wird verwendet, um Daten aus mehreren Quellen in Echtzeitanalyseplattformen zu integrieren, wie z. B. Stream-Verarbeitung und ereignisgesteuerte Architekturen.
6. Maschinelles Lernen: DRI wird verwendet, um Modelle für maschinelles Lernen anhand gro+er Datenmengen aus verschiedenen Quellen wie Bildern, Text und Sensordaten zu trainieren.
7. Datenmigration: DRI wird verwendet, um Daten von einem System oder Format auf ein anderes zu migrieren, beispielsweise während eines System-Upgrades oder beim Wechsel des Datenspeicheranbieters.
8. Datenverwaltung: DRI wird verwendet, um sicherzustellen, dass Daten korrekt und vollständig sind und den gesetzlichen Anforderungen entsprechen.

Bei DRI werden mehrere Techniken verwendet, darunter:

1. ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden): ETL ist der Prozess, bei dem Daten aus mehreren Quellen extrahiert, in ein konsistentes Format umgewandelt und in ein Zielsystem geladen werden.
2. CDC (Change Data Capture): CDC ist der Prozess der Erfassung von Datenänderungen in Echtzeit, wie etwa Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen.
3. Replikation: Bei der Replikation werden mehrere Kopien von Daten in verschiedenen Systemen oder an verschiedenen Standorten erstellt.
4. Integration: Integration ist der Prozess der Kombination von Daten aus mehreren Quellen in einer einzigen Plattform oder Anwendung.
5. Synchronisierung: Beim Synchronisieren werden mehrere Kopien von Daten miteinander synchronisiert, sodass sie konsistent und aktuell sind.