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Mechanismen und Muster zur Kopie und Synchronisation von Daten über Speichersysteme hinweg, um Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit zu erhöhen.
Datenreplikation bezeichnet Strategien und Techniken, mit denen Datenkopien über Knoten, Standorte oder Systeme verteilt und synchronisiert werden. Sie adressiert Verfügbarkeit, Latenz, Konsistenz und Skalierung in verteilten Architekturen. Die Auswahl zwischen synchroner, asynchroner oder log‑basierter Replikation bestimmt Fehlertoleranz, Performance und operativen Aufwand.
Zeitverzögerung zwischen Schreibvorgang auf Primär und Sichtbarkeit auf Replikat.
Prozentsatz abgeschlossener Replikationsvorgänge ohne Inkonsistenzen oder Fehler.
Datenmenge pro Sekunde, die zuverlässig an Replikate übertragen wird.
Einsatz synchroner oder asynchroner Streaming‑Replikation zur Erstellung von Standby‑Servern für Hochverfügbarkeit und Leseskalierung.
Verteiltes Replikationsmodell mit konsensbasierter Gruppenkoordination zur automatischen Fehlerbehandlung und Konfliktauflösung.
Log‑basierte CDC‑Pipelines, die Änderungen aus Transaktionslogs extrahieren und in Zielsysteme wie Kafka oder Data‑Warehouses replizieren.
Analyse der Anforderungen: Konsistenz, Latenz, Ausfallsicherheit bestimmen.
Auswahl der Replikationsstrategie (synchron, asynchron, log‑basiert) und Zielarchitektur.
Einrichten von Replikationsendpunkten, Monitoring und Failover‑Prozeduren; Testen unter Last und Ausfallszenarien.