डेटा प्रतिकृति क्या है?
डेटा प्रतिकृति यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा की प्रतिलिपि बनाने की एक विधि है कि सभी डेटा संसाधनों के बीच वास्तविक समय में सभी जानकारी समान रहती है। डेटाबेस प्रतिकृति के बारे में सोचें कि वह जाल है जो आपकी जानकारी को पकड़ता है और इसे दरारों से गिरता रहता है और खो जाता है। डेटा शायद ही स्थिर रहता है। यह सदा परिवर्तनशील है। यह एक सतत प्रक्रिया है जो सुनिश्चित करती है कि प्राथमिक डेटाबेस से डेटा एक प्रतिकृति में प्रतिबिंबित हो, यहां तक कि ग्रह के दूसरी ओर स्थित एक भी।
इन दिनों, "तात्कालिक" पर्याप्त जल्दी नहीं है। उप-मिलीसेकंड अंतराल में विलंबता को कम करना सार्वभौमिक उद्देश्य है। हम सभी ने इस स्थिति को पहले देखा है - एक वेबसाइट पर ताज़ा करें बटन दबाकर, आपकी जानकारी को अद्यतन देखने के लिए अनंत काल (सेकंड) की तरह क्या लगता है की प्रतीक्षा कर रहा है। विलंबता उपयोगकर्ता के लिए उत्पादकता को कम करती है। करीब रीयल-टाइम हासिल करना लक्ष्य है। किसी भी उपयोग के मामले में शून्य समय अंतराल नया आदर्श है।
डेटा प्रतिकृति कैसे काम करती है?
डेटा प्रतिकृति डेटा को एक होस्ट से दूसरे होस्ट में कॉपी कर रही है, जैसे कि दो ऑन-प्रिमाइसेस के बीच, या एक ऑन-प्रिमाइसेस से क्लाउड, और इसके आगे। बिंदु सभी उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा के साथ रीयल-टाइम स्थिरता प्राप्त करना है, चाहे वे किसी भी स्थान से डेटा एक्सेस कर रहे हों। गेमिंग उद्योग की तरह डेटा-ड्रिवेन बिजनेस मॉडल (डीडीबीएम), रीयल-टाइम डेटा के माध्यम से हासिल किए गए एनालिटिक्स पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। डीडीबीएम के लिए रीयल-टाइम एक्सेसिबिलिटी कितनी आवश्यक है, इसकी स्पष्ट समझ के लिए, नीचे यह वीडियो देखें:
डेटा प्रतिकृति के लाभ क्या हैं?
बेहतर विश्वसनीयता / आपदा रिकवरी
आपात स्थिति के मामले में, क्या आपके प्राथमिक उदाहरण से समझौता किया जाना चाहिए, मिशन-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों को एक प्रतिकृति के साथ सुरक्षित रखना महत्वपूर्ण है जिसे इसके स्थान पर बदला जा सकता है। डिजास्टर रिकवरी प्रतिकृति विधियाँ एक बैकअप जनरेटर के समान काम करती हैं; एक महत्वपूर्ण फ़्यूज़ को उड़ाने की कल्पना करें, या आपका पावर ग्रिड अंधेरा हो जाता है - आपको चिंता करने की ज़रूरत नहीं है क्योंकि आपके पास एक विकल्प के रूप में झपट्टा मारने और अपनी रोशनी को चालू रखने के लिए एक बैकअप जनरेटर है।
क्योंकि रेप्लिका इंस्टेंस प्राथमिक इंस्टेंस की सटीक कॉपी हैं, आप गारंटी दे सकते हैं कि प्रदर्शन में कोई कमी नहीं आएगी, चाहे आपके प्राइमरी के साथ कुछ भी हो। भले ही प्राथमिक और प्रतिकृति के बीच की कड़ी टूट जाती है, प्रदर्शन अभी भी सुनिश्चित है क्योंकि प्राथमिक आंशिक पुन:सिंक्रनाइज़ेशन लागू करेगा, उन आदेशों को इकट्ठा करेगा जो डिस्कनेक्शन के दौरान प्रतिकृति को वितरित नहीं किए गए थे। यदि संभव नहीं है, तो स्नैपशॉट का उपयोग करके एक पूर्ण पुन:सिंक्रनाइज़ेशन शुरू किया जाएगा।
एप्लिकेशन के प्रदर्शन में वृद्धि
कई उदाहरणों में डेटा फैलाकर, आप पठन प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद कर रहे हैं। आपके डेटा को कई स्थानों पर एक्सेस करने के द्वारा प्रदर्शन को भी अनुकूलित किया जाता है, इस प्रकार किसी भी विलंबता के मुद्दों को कम किया जाता है। साथ ही, जब प्रतिकृतियों को आपके अधिकांश पठन को संसाधित करने के लिए निर्देशित किया जाता है, तो यह आपके प्राथमिक के लिए अधिकांश भारी भारोत्तोलन से निपटने के लिए जगह खोलता है।
अधिक कुशल IT टीमें
डेटा को मैन्युअल रूप से दोहराने के लिए आईटी श्रम में कमी।
पूर्ण डेटा प्रतिकृति बनाम आंशिक प्रतिकृति को समझना
पूर्ण डेटाबेस प्रतिकृति तब होता है जब एक संपूर्ण प्राथमिक डेटाबेस उपलब्ध प्रत्येक प्रतिकृति आवृत्ति के भीतर दोहराया जाता है। यह एक समग्र दृष्टिकोण है जो सभी गंतव्यों के लिए पहले से मौजूद, नए और अद्यतन डेटा को प्रतिबिंबित करता है। हालांकि यह दृष्टिकोण बहुत व्यापक है, लेकिन यह काफी मात्रा में प्रोसेसिंग पावर की मांग करता है और बड़े आकार के डेटा की प्रतिलिपि बनाने के कारण नेटवर्क लोड को बढ़ाता है।
पूर्ण प्रतिकृति के विपरीत, आंशिक प्रतिकृति केवल डेटा के कुछ हिस्सों को प्रतिबिंबित करता है, आमतौर पर हाल ही में अपडेट किया गया डेटा। आंशिक प्रतिकृति एक विशिष्ट स्थान पर डेटा के महत्व के बाद डेटा के विशेष बिट्स को अलग करती है। उदाहरण के लिए, लंदन में मुख्यालय वाली एक बड़ी वित्तीय फर्म के पास दुनिया भर में संचालित कई उपग्रह कार्यालय हो सकते हैं, बोस्टन में एक कार्यालय, कुआलालंपुर में एक और, और इसी तरह।
आंशिक प्रतिकृति लंदन में विश्लेषकों को उनकी साइट पर केवल यूके-प्रासंगिक डेटा रखने की अनुमति देती है और केवल उस डेटा को उनकी आवश्यकताओं के लिए लगातार दोहराया जाता है। संयुक्त राज्य अमेरिका और मलेशिया में अन्य उपग्रह कार्यालय, क्रमशः ऐसा ही कर सकते हैं और किसी एक प्रणाली को बाधित नहीं कर सकते हैं, जो प्रदर्शन में सुधार करता है और नेटवर्क ट्रैफ़िक को कम करता है।
डेटा प्रतिकृति के उदाहरण
लेन-देन संबंधी प्रतिकृति
डेटाबेस प्रतिकृति का यह रूप प्राथमिक डेटाबेस से डेटा को वास्तविक समय में प्रतिकृति उदाहरण में इन परिवर्तनों को प्राथमिक डेटाबेस में बनाए गए क्रम में प्रतिबिंबित करके देखता है। यह एकरूपता का अनुकूलन करता है। प्रतिकृति प्राथमिक में डेटा का "स्नैपशॉट" कहलाता है और उस स्नैपशॉट का उपयोग एक ब्लूप्रिंट के रूप में करता है जिसे कहीं और दोहराने की आवश्यकता होती है। लेन-देन प्रतिकृति के साथ, आप आवश्यकतानुसार परिवर्तनों को ट्रैक और वितरित कर सकते हैं। लेन-देन प्रतिकृति के साथ, आप आवश्यकतानुसार परिवर्तनों को ट्रैक और वितरित कर सकते हैं।
इस प्रक्रिया की वृद्धिशील प्रकृति को देखते हुए, बैकअप डेटाबेस विकल्प की तलाश में लेन-देन प्रतिकृति इष्टतम विकल्प नहीं है। लेन-देन प्रतिकृति उन स्थितियों में एक उपयोगी विकल्प है जहां आपको सभी डेटा स्थानों में रीयल-टाइम स्थिरता की आवश्यकता होती है, जहां प्रत्येक छोटे परिवर्तन को न केवल परिवर्तनों के समग्र प्रभाव के लिए जिम्मेदार ठहराया जाना चाहिए, और यदि डेटा एक विशिष्ट स्थान से नियमित रूप से बदल रहा है।
स्नैपशॉट प्रतिकृति
जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, स्नैपशॉट प्रतिकृति प्राथमिक से डेटा का "स्नैपशॉट" लेती है क्योंकि यह एक विशिष्ट क्षण में प्रकट होता है और इसे प्रतिकृति के साथ ले जाता है। एक तस्वीर की तरह, स्नैपशॉट प्रतिकृति कैप्चर करती है कि एक समय में डेटा कैसा दिखता है, जैसा कि यह प्राथमिक से प्रतिकृति में जाने पर दिखता है, लेकिन बाद में इसे कैसे अपडेट किया जाता है, इसका कोई हिसाब नहीं है। इस प्रकार, बैकअप बनाने के लिए स्नैपशॉट प्रतिकृति का उपयोग न करें।
भंडारण विफलता की स्थिति में, स्नैपशॉट प्रतिकृति के पास अद्यतन जानकारी का कोई पथ नहीं होगा। अपनी जानकारी को सुसंगत रखने के लिए, आप एक स्नैपशॉट के साथ शुरुआत कर सकते हैं, लेकिन फिर यह सुनिश्चित करें कि प्राथमिक में किए गए सभी परिवर्तन फिर प्रत्येक प्रतिकृति को पास कर दिए जाएं।
दूसरी ओर, आकस्मिक विलोपन की स्थिति में वसूली के लिए यह विधि काफी मददगार है। इसे Google डॉक्स पर अपने संस्करण इतिहास की तरह समझें। काश आप अपनी प्रस्तुति पर उस तरह काम कर पाते जैसे वह चार घंटे पहले दिखती थी? यदि Google डॉक्स आपके काम का एक घंटे के अंतराल पर एक स्नैपशॉट लेता है, तो आप चार घंटे पहले के उस संस्करण या "स्नैपशॉट" पर वापस क्लिक कर सकते हैं और देख सकते हैं कि तब आपकी जानकारी कैसी दिखती थी।
प्रतिकृति मर्ज करें
यह विधि आम तौर पर डेटा के स्नैपशॉट से शुरू होती है और उस डेटा को उसकी प्रतिकृतियों में वितरित करती है और पूरे सिस्टम के बीच डेटा के सिंक्रनाइज़ेशन को बनाए रखती है। मर्ज प्रतिकृति को जो अलग बनाता है वह यह है कि यह प्रत्येक नोड को स्वतंत्र रूप से डेटा में परिवर्तन करने की अनुमति देता है, लेकिन उन सभी अद्यतनों को एक एकीकृत संपूर्ण में मिला देता है।
मर्ज प्रतिकृति भी प्रत्येक नोड में किए गए प्रत्येक परिवर्तन के लिए जिम्मेदार है। हमारे पिछले Google डॉक्स उदाहरण पर वापस जाने के लिए, यदि आपने कभी सहकर्मियों के साथ कोई दस्तावेज़ साझा किया है जो आपके दस्तावेज़ पर टिप्पणियां और संपादन छोड़ते हैं, तो आप देखेंगे कि किसने और किस समय परिवर्तन किए। प्रतिकृति कार्यों को बहुत समान तरीके से मर्ज करें।
कुंजी-आधारित प्रतिकृति
कुंजी-आधारित वृद्धिशील डेटा प्रतिकृति के रूप में भी जाना जाता है, यह विधि केवल विशिष्ट डेटा को पहचानने, खोजने और बदलने के लिए एक प्रतिकृति कुंजी का लाभ उठाती है जिसे पिछले अद्यतन के बाद से बदल दिया गया है। उस जानकारी को अलग करके, यह बैकअप प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाता है, केवल उतना ही भार के साथ काम करता है जितना उसे करना है। हालांकि कुंजी-आधारित प्रतिकृति नए डेटा को ताज़ा करने की एक त्वरित विधि बनाती है, लेकिन यह हटाए गए डेटा को दोहराने में विफल होने के नुकसान के साथ आता है।
सक्रिय-सक्रिय भू-वितरण
सक्रिय-सक्रिय भू-वितरण, जिसे पीयर-टू-पीयर प्रतिकृति . के रूप में भी जाना जाता है , कुछ हद तक लेन-देन प्रतिकृति की तरह काम करता है, क्योंकि यह नोड्स के माध्यम से निरंतर लेनदेन संबंधी डेटा पर निर्भर करता है। सक्रिय-सक्रिय के साथ, एक ही नेटवर्क में सभी नोड्स डेटाबेस को सभी संबंधित नोड्स के साथ सिंक करके लगातार एक दूसरे को डेटा भेज रहे हैं। सभी नोड्स भी लिखने योग्य हैं, जिसका अर्थ है कि कोई भी दुनिया भर में कहीं भी डेटा बदल सकता है, और यह अन्य सभी नोड्स में प्रतिबिंबित होगा। यह वास्तविक समय की स्थिरता की गारंटी देता है, चाहे दुनिया में कहीं भी परिवर्तन हो।
संघर्ष मुक्त प्रतिकृति डेटा प्रकार (सीआरडीटी) परिभाषित करते हैं कि यह डेटा कैसे दोहराया जाता है। प्रतिकृतियों, या नोड्स में से एक के साथ नेटवर्क विफलता की स्थिति में, अन्य प्रतिकृतियों के पास सभी आवश्यक डेटा होंगे जो उस नोड के ऑनलाइन वापस आने के बाद दोहराने के लिए तैयार होंगे। यह उन उद्यमों के लिए एक ठोस समाधान है, जिन्हें दुनिया भर में स्थित कई डेटा केंद्रों की आवश्यकता है। सक्रिय-सक्रिय भू-वितरण उपयोग मामलों के उदाहरणों के लिए नीचे दिए गए वीडियो पर एक नज़र डालें।
सिंक्रोनस / एसिंक्रोनस प्रतिकृति
सिंक्रोनस प्रतिकृति के साथ, डेटा एक ही समय में प्राथमिक और प्रतिकृति दोनों में लिखा जाता है, इसलिए नाम। दूसरी ओर, अतुल्यकालिक प्रतिकृति, प्राथमिक में पहले से ही लिखने के बाद केवल प्रतिकृति में डेटा की प्रतिलिपि बनाता है। अतुल्यकालिक प्रतिकृति वास्तविक समय में नहीं होती है, हालांकि यह संभव है। शेड्यूल्ड राइट ऑपरेशंस के कारण जो एसिंक्रोनस के साथ बैचों में होते हैं, कभी-कभी डेटा खो जाता है, ज्यादातर मामलों में जब फेल-ओवर इवेंट ट्रांसपायर होता है। फिर भी, लंबी दूरी पर डेटा को दोहराने के लिए एसिंक्रोनस एक उपयुक्त समाधान है, क्योंकि रीयल-टाइम घटक एक मिशन-महत्वपूर्ण कारक नहीं है।
सामान्य डेटा प्रतिकृति कार्यान्वयन चुनौतियां क्या हैं?
कई उदाहरणों में डेटा को बनाए रखने के लिए संसाधनों के एक सुसंगत सेट की आवश्यकता होती है। लागत एकाधिक प्रतिकृति उदाहरणों के साथ प्राथमिक होने के कारण कई उदाहरणों में काफी अधिक हो सकता है। इन परिचालनों को बनाए रखने और यह सुनिश्चित करने के लिए कि कोई सिस्टम विफलता न हो, एक समर्पित टीम . की आवश्यकता है विशेषज्ञों की। और आर्किटेक्चर के आधार पर, नेटवर्क बैंडविड्थ नई प्रक्रियाओं को लागू करने पर अतिभारित हो सकता है, जो विलंबता, पढ़ने और लिखने को प्रभावित कर सकता है।
रेडिस डेटा प्रतिकृति को समीचीन, लागत प्रभावी और लागू करने में आसान बनाता है। क्या आप Redis Enterprise उपचार के लिए तैयार हैं?