Veri replikasyonu verileri bir yerden başka bir yere taşıma, kopyalama veya verileri aynı anda birden fazla yerde depolama işlemidir. Hata yapma toleransı sağlamak amacıyla, bir veri tabanı veya veri deposunun bir veya daha fazla kopyasını yaratmanıza olanak sağlar. İşlemlerin sürekli olarak kopyalanmasını içerir. Böylece kopya (genellikle ayna olarak adlandırılır) sürekli olarak güncel durumda ve kaynakla senkronize halde olur.
Günümüz işletmelerinin çok büyük hacimlerde verileri ve çok çeşitli veri türleri vardır. Büyük verilere sahip, veriye dayalı bir işletme verilerinin yüksek kaliteli ve kullanılabilir olduğundan nasıl emin olabilir? Şirketler veri replikasyonunu, veri tabanları ve diğer veri depolarının doğru kopyalarını elde etmek için kullanırlar. Veri replikasyonu sayesinde kopyalar veri kaynakları genelinde aynı kalır. Hata toleransını artırır ve veri kaybını minimum düzeye indirir. Veriler herhangi bir veri tabanına, bulut veri gölüne veya bulut veri ambarına aktarılabilir. Bu veriler işletme içinde veya bulutta yer alabilir. Veri replikasyonu aynı zamanda veri işlemleri ve bağlamının sürekli olarak çoğaltılmasına olanak sağlar. Veriler güncellenmiş bir durumda ve herhangi bir veri kaynağıyla senkronize olarak çoğaltılabilir veya ayna gibi aynısı oluşturulabilir.
Veri modernizasyonu girişimleri ile birlikte gitgide artan sayıda kuruluş verilerini kaynak veri tabanlarından ve uygulamalardan buluta taşımaktadır. Bu durum dağıtılmış veri tabanı durumunda bile doğrudur. Dağıtılmış veri tabanı dosyaların aynı veya farklı ağlarda, çok sayıda siteye yerleştirilmiş olduğu anlamına gelmektedir. Veri tabanı replikasyonu çok çeşitli kaynakları, hedefleri ve platformları destekler. Veri replikasyonu okuma ve yazma işlemlerini basitleştirir. Ağ yönetiminin ihtiyaç duyduğu tüm işleme gücünü destekler.
Veri replikasyonu uygun verinin ihtiyaç duyulduğu an hazır ve kullanılabilir olmasını sağlar. Veriye dayalı olabilmek için, şirketlerin gerçek zamanlı verilere erişim sağlaması gerekmektedir. Veri replikasyonu ile BT ekipleri ve veri kullanıcıları verilere her zaman gerçek zamanda erişebilirler. Veri replikasyonu gelişmiş analiz, makine öğrenmesi (ML) ve yapay zekayı (AI) mümkün kılar.
Daha iyi veriler daha iyi iş kararları verme anlamına gelmektedir. Veri replikasyonu ile güvenilir veri senkronizasyonu ve girdisi parmaklarınızın ucundadır. İş açısından sağladığı bazı iyileştirmeler şunlardır:
· Kaynak verimliliği
· Maliyet azaltma
· İş çevikliği
Veri replikasyonu petabayt ölçekli verileri taşımayı ve yönetmeyi mümkün kılar. Bu, kaynaktan hedefe düşük gecikme süresi ile yapılabilir. Petabaytlarca veri çok az gecikmeyle veya hiç gecikme olmadan bir yerden başka bir yere taşınabilir. Gerçek zamanlı veri her zaman kullanılabilir, böylece güvenilir veri girişinden ve senkronizasyonundan kazanabilirsiniz.
Büyük verilerde veri replikasyonu yöntemlerini destekleyen ve mümkün kılan teknolojiler şunlardır:
Değişiklik Verisi Yakalama (CDC) kullanıcıların veri kaynağındaki küçük değişiklikleri tespit etmelerine ve yönetmelerine izin veren bir veri entegrasyonu örüntüsüdür. CDC ile kullanıcılar değişiklikleri aşağıya doğru uygulayabilirler. Bu değişiklik yönetimi tüm işletme genelinde gerçekleşebilir. CDC değişiklikleri meydana geldikçe yönetir. Sonuç? Tam veri harmanlaması için daha az kaynağa ihtiyaç duyulur. Veri tüketicileri değişiklikleri gerçek zamanda görebilirler. Veri kullanıcısı sadece güncellenmiş verileri alır. Bu da zaman, maliyet ve kaynak tasarrufu sağlar. CDC bu değişiklikleri gerçek zamanlı, uygulanabilir içgörüler için analiz platformlarına yayar. Avantajları ve dezavantajlarıyla birkaç tane CDC yöntemi vardır; örneğin: Zaman Damgası CDC, Tetikleyici CDC ve Günlük tabanlı CDC.
Veri mühendisleri toplu replikasyon ile herhangi bir kaynaktan verileri çıkartabilir. Toplu replikasyon ile verileri yüklemek için sadece minimal konfigürasyonlar gereklidir. Toplu replikasyon veri hazırlanması sırasında zamandan tasarruf sağlar. Büyük miktarlardaki veriler buluta taşınabilir. İş içgörüleri açısından veriler hızlıca analiz edilir. Ancak kaynak veri tabanı veya veri ambarındaki artış değerleri yakalanmaz. Toplu replikasyon büyük hacimli verileri minimal konfigürasyonlar ile işlemek için idealdir.
Duraksız veri replikasyonu akan verileri sürekli olarak kopyalamanıza izin verir. Gerçek zamanlı kaynaklar, platformlar ve dağıtıcılar ile çalışır. Örneğin:
· Nesnelerin İnterneti (IoT)
· Sensörler
· Sosyal medya beslemeleri
· Azure olay mesajı dağıtıcısı
· Google yayınla/abone ol mesajı dağıtıcısı
· Kafka gibi mesaj dağıtıcıları
Tam tablo replikasyonu bir tablodaki tüm satırlar ile çalışmanıza izin verir. Satırlar yeni, güncel veya mevcut olanları içerebilir. Satırlar tamamen kopyalanır. Bu, replikasyon için ayrılan her bir iş sırasında gerçekleşir. Tam tablo replikasyonu, artımlı replikasyon mümkün olmadığı zaman, örneğin kayıtlar kaynaktan silindiği zaman iyi bir tercihtir. Tam tablo replikasyonunun limitleri şunlardır:
· Veri gecikmesi
· Satır tüketiminin artması
· Bazı entegrasyon örüntülerinin kullanılamaması
Anlık görüntü replikasyonu veri değişikliklerini bir veri tabanından diğerine kopyalar. Belirli zamanlarda ve talep üzerine gerçekleşir. Veri tabanı daha az önemli olduğu zaman anlık görüntü replikasyonu faydalıdır. Veri tabanı çok sık değişmediğinde de faydalıdır.
Asenkron replikasyon bir veri saklama yedeği türüdür. Ana saklama replikasyonu tamamlandıktan hemen sonra veri yedeklenmediği zaman faydalıdır. Bunun yerine, veriler zamanla yedeklenir.
Endüstrilerde, her türlü ölçekteki şirket veri replikasyonunu kullanır ve bunun faydalarını görür. Bu faydalar;
Acil kurtarma – Veri replikasyonu acil kurtarmayı destekler. Güvenilir bir birincil veri yedeğini sürekli olarak üretim dışı veri tabanında tutar. Veri kurtarma ve başarısızlık durumlarında veriyi anında kullanılabilir hale getirir. Veri replikasyonu ile önemli iş yüklerini korumanın maliyeti ve karmaşıklığı azaltılır.
Veri kullanılabilirliği – Veri replikasyonu dinamik, neredeyse gerçek zamanlı işlemsel replikasyon sunar. Bu da işletmelerin doğru iş kararları vermelerine ve iş olayları meydana geldiği an bunlara cevap vermelerine olanak sağlar.
Veri erişim hızı – Veri replikasyonu özellikle birden fazla yere sahip kuruluşlarda veri erişimini daha da hızlandırır. Asya veya Avrupa’daki kullanıcılar Kuzey Amerika veri merkezlerindeki verileri okurken gecikme yaşayabilirler. Verinin bir kopyasını kullanıcının yakınına koymak erişim sürelerini iyileştirebilir ve ağ yükünü dengeleyebilir.
Gerçek zamanlı analizler – CDC kapasitelerine sahip veri replikasyonu çözümleri artımlı değişiklikleri sürekli olarak kopyalayabilirler. Bunu bir veri tabanında veya veri ambarında veri güncellemeleri meydana geldikçe bu güncellemeleri belirleyip kopyalayarak yapar. Verileri bir mesaj dağıtıcısına veya olay akış platformuna taşırlar. Bu, gerçek zamanlı veri analizlerinin kullanılmasına olanak sağlar.
Veri ambarı modernizasyonu – Veri replikasyonu verileri Teradata, Oracle Exadata ve SQL sunucusu gibi geleneksel yerinde veri ambarlarından besler. Veriler bulut veri ambarlarına beslenir. Bunlar:
· Snowflake Data Cloud
· Amazon Web Services (AWS) Redshift
· Microsoft Azure Synapse
· Google BigQuery
Daha sonra veriler zenginleştirilir, düzenlenir ve temizlenir. Bu aşamada, verileri analiz ve iş zekası kullanım durumlarına hazırlamak için bulut veri entegrasyonu çözümleri kullanılır.
Bulut veri gölü alınımı – Bulut veri gölü uygun maliyetli bir biçimde verileri saklamak için kritik bir platform olarak ortaya çıkmıştır. Bulut veri gölleri çok çeşitli veri türlerini işleyebilir. Bunlar hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri kapsar. Veri replikasyonu gerçek zamanlı veya toplu modda verilerin alınması açısından önemlidir. Veriler aşağıdakiler gibi modern analiz kullanım durumlarını harekete geçirmek için bir bulut veri gölüne taşınır:
· Dolandırıcılık tespiti
· Gerçek zamanlı müşteri teklifleri
· Sosyal medya izleme
BT maliyetleri – Veri replikasyonu, işletme genelinde veri replikasyonu işlemlerini oluşturma ve yönetmeye ilişkin BT işlerini azaltabilir. Bu da zaman, maliyet ve kaynak tasarrufu sağlar.
Veri entegrasyonunu hızlandırma – Şirketler her zamankinden daha fazla veri toplamaktadırlar. Çeşitli silo veri tabanları ve veri ambarlarından gelen verileri bir araya getirmeye çalışmaktadırlar. Ayrıca, uygulanabilir analiz ve AI sunmaya da çalışmaktadırlar. Veri replikasyonu ve alınım çözümleri ile işletmeler verileri temizlemek, ayrıştırmak, filtrelemek ve dönüştürmek için verileri verimli bir biçimde alıp kopyalayabilirler. Bu durum, verilerini analiz ve AI tüketimi için veri kullanıcılarının kullanımına açmalarına izin verir.
Veri repliklasyonunun çok sayıda faydası olmasına rağmen, işletmeler veri replikasyonu çözümlerini uygulamada bazı zorluklarla karşılaşabilirler. Aşağıda farklı veri replikasyonu türlerini gerçekleştirirken karşılaşılabilecek temel zorlukların bazıları verilmiştir:
· Maliyet – Birden fazla yerde aynı verilerin kopyalarını tutmak daha yüksek saklama alanı ve işleme maliyetlerine yol açar.
· Zaman tüketimi – Şirket içi BT ekibinin çok sayıda veri replikasyonu çözümünü elle sürdürmesi daha fazla zaman gerektirir.
· Ağ bant genişliği – Çoklu kopyalarda verileri kopyalamak yeni süreçlerin kullanılmasını ve ağa daha fazla trafik eklenmesini gerektirir.
· Veri tutarlılığı – Dağıtılmış bir ortamda çok sayıda güncellemeyi yönetmek verilerin zaman zaman senkron dışı olmasına neden olabilir. Veri tabanı yöneticilerinin replikasyon işlemlerinde tutarlılığı sağlaması gerekmektedir.
Veri replikasyonu kullanım durumları çeşitli endüstrilerde görülebilir. Örneğin:
· Finansal hizmetler – Finansal hizmetler sektöründe veri replikasyonu kredi kartı dolandırıcılığının önlenmesi için kullanılır. Şirketlerin müşteri işlemlerini gerçek zamanlı olarak izlemelerine yardımcı olur. Daha sonra neredeyse gerçek zamanlı işlemleri bir üretim veri tabanına kopyalar. Bu, anormalliklerin tespit edilmesine yardımcı olur. Bu sayede dolandırıcılık faaliyetleri hakkında SMS uyarıları gönderilebilir.
· Perakende – Perakende sektöründe verilerin kopyalanması satışların artırılmasına yardımcı olur. Müşteri işlem kayıtlarını ve harcama desenlerini birleştirir. Bu, bir şirketin müşterinin menfaatine gerçek zamanlı teklif uyarıları yapmasına ve satışları artırmasına olanak sağlar.
· Sağlık hizmetleri – Sağlık hizmetleri için veri replikasyonu hasta bakımını iyileştirir. Yatak yanı monitör verilerini toplar ve işler. Bu, klinik araştırmacıların hastalıkları anlamasına ve tespit etmesine yardımcı olur.
· Üretim – Birçok üretici cihazların içine akıllı sensörler yerleştirirler. Bunu, üretim hatlarında ve tedarik zincirlerinde yaparlar. Bu sensörlerden alınan gerçek zamanlı verileri kopyalamak üreticinin sorunları tespit etmesine olanak sağlar. Bu sayede ürünler üretim hattından çıkmadan önce sorunları düzeltebilirler. Bu, zamandan, kaynaktan ve maliyetten tasarruf sağlayarak üretim ve işletim verimliliğini artırır.
Reverse ETL, geleneksel ETL (Extract, Transform, Load) süreçlerinin tersine işlediği bir veri entegrasyon yöntemidir.
Veri madenciliği en nihayetinde maliyetleri azaltmak ve kazancı artırmak amacıyla verimli analiz, veri madenciliği algoritmaları, iş karar verme sürecini kolaylaştırmak ve diğer bilgi gereklilikleri için, toplanan ve veri ambarları gibi ortak alanlarda birleştirilen, faydalı bilgilere gruplamaya yönelik farklı perspektiflere göre gizli veri örüntülerini analiz etme işlemidir.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), Google tarafından geliştirilen ve doğal dil işleme (NLP) dünyasında devrim yaratan bir modeldir.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
