Dataredundans er som et tveegget sverd. På den ene siden kan det forbedre søknaden din; på den annen side kan det forvrenge det. Dette vekker bekymring for implementering av dataredundans i databasebehandling.
Å forstå dataredundans hjelper deg med å maksimere fordelene og redusere risikoen for sunn databaseadministrasjon, og det er derfor du bør vurdere fordeler og ulemper med dataredundans.
Hva er dataredundans?
Dataredundans er prosessen med å lagre dataene dine på mer enn ett sted. Du kan lagre datasettene i samme database eller forskjellige systemer.
Å beholde flere datasett betyr at dataene dine tar mer plass. Hvis du ikke ordner dem riktig, kan de forsøple enheten din. Det er to typer dataredundans: utilsiktet og tilsiktet.
Utilsiktet dataredundans er prosessen med å duplisere datasett i systemet ved en feiltakelse. Dette kan være et resultat av menneskelige feil eller tekniske problemer. Utilsiktet dataredundans utsetter nettverket ditt for cybertrusler og -angrep fordi du ikke er klar over de dupliserte datasettene.
Tilsiktet dataredundans refererer til prosessen med å duplisere data bevisst i systemet ditt for å forbedre driften. I stedet for å stole på ett datasett, har du flere alternativer til din disposisjon.
Tenk deg at du ikke kan finne bilnøkkelen din når du trenger den. Å ha en reservenøkkel vil spare deg for bryet med å søke etter den i det uendelige og muligens gå glipp av engasjementet ditt. Dette er et typisk eksempel på tilsiktet dataredundans. Du har et annet sett med de samme dataene å jobbe med hvis originalen ikke er tilgjengelig.
Er dataredundans det samme som datasikkerhetskopiering?
Det er en tendens til å ta feil av dataredundans for sikkerhetskopiering av data – konseptene er like, men de er ikke de samme.
Når vekten er på tap av data, kommer sikkerhetskopiering av data til tankene, ikke dataredundans. Datasikkerhetskopiering er prosessen med å lage en ekstra kopi av dataene dine for å forhindre enhver form for tap – det være seg tyveri, brudd, skade osv. Ved dataredundans er fokuset på å ha en annen kopi av dataene for å holde arbeidsflyten i bevegelse i tilfelle én kopi ikke svarer.
Dataredundans gir deg en sanntidsløsning på datafeil. Du kan enkelt få tilgang til den andre kopien av dataene dine uten å lide nedetid. Datasikkerhetskopiering, derimot, fungerer ikke i sanntid. Skulle du miste dataene dine, kan du oppleve nedetid før den lagrede kopien kommer i bruk.
4 Fordeler med dataredundans
Dataredundans er nyttig i databasebehandling. Som netteier eller -operatør kan du dra nytte av følgende fordeler i driften.
1. Høyere effektivitet
Du fungerer bedre når du enkelt kan få tilgang til filer og data i systemet ditt. En slik rask tilgang er tidsbesparende. Du får ting gjort raskere uten å kaste bort tid på å lete etter informasjon.
Siden dataredundans gir deg mer enn én datakilde, kan du få tilgang til dataene du trenger på det nærmeste og mest praktiske stedet. Rask tilgang hjelper deg med å utføre mer arbeid på kort tid. I tillegg, hvis du trenger å gi informasjon til andre personer i arbeidsflyten, vil du ikke la dem vente lenge.
2. Datasikkerhet
Å miste dataene dine på grunn av et nettangrep kan være skadelig. Dataredundans hjelper til sikre databasen din ved å gi deg mer enn én del av et enkelt datasett. For eksempel, i tilfelle et nettangrep der dataene dine blir stjålet, vil du fortsatt ha det samme datasettet på et annet sted. Dette vil avlaste deg for konsekvensene av tap av data.
3. Datakvalitet
Det er nødvendig å opprettholde høy datakvalitet for å sikre dataintegritet. Med dataredundans har du et rammeverk for å se etter avvik mellom datasettene dine og avstemme dem umiddelbart. Slike smutthull kan forbli ubemerket uten flere datasett, da det ikke ville være noe grunnlag for sammenligning.
Dataredundans hjelper deg også med å oppdatere databasen raskere ettersom du enkelt kan få tilgang til informasjonen du trenger på flere steder.
4. Kontinuitet i arbeidsflyten
Å oppleve nedetid på grunn av datafeil, tyveri eller andre utfordringer kan påvirke systemet negativt. Å ha et annet datasett betyr at du ikke kan bli strandet hvis noe skjer med settet du bruker. Du kan få tilgang til den samme informasjonen og fortsette arbeidet uten vesentlig forsinkelse eller hindringer.
4 Ulemper med dataredundans
Dataredundans kan forårsake noen ulemper i driften din. For å være på den sikre siden, må du være klar over tilbakeslagene for bedre databaseadministrasjon.
1. Større lagring
Duplisering av datasett krever mer lagringsplass for å holde dem inne. Du trenger et stort lagringsalternativ for å administrere dine økende datasett.
Utilstrekkelig lagring for de mange datasettene vil senke systemets hastighet, noe som fører til lengre behandlingstid.
2. Kompleks ledelse
Å administrere datasettene dine effektivt krever engasjement og oppmerksomhet på detaljer. Du må sørge for at alle variabler er i god stand. Dataredundans gir deg flere datasett å imøtekomme. De mange bevegelige brikkene kan være komplekse, og skape rom for feil og feil.
3. Høy kostnad
Når det gjelder databehandling, er skylagring bedre enn lokal lagring på grunn av sikkerhet, fleksibilitet og tilgjengelighet.
Som nevnt tidligere skaper dataredundans behov for mer lagringsplass. Dette betyr at du kommer til å bruke mer på lagring, og skylagringstjenester ikke komme billig. Hvis du jobber med et stramt budsjett, kan den ekstra lagringen være en økonomisk belastning.
4. Datakorrupsjon
Datakorrupsjon er en alvorlig bekymring når du arbeider med data. Jo flere datasett, jo større er sjansene for korrupsjon.
Duplisering av dataene dine betyr at du må være nøye med alle datasettene dine for å unngå kontaminering. Dessverre kan det hende du ikke alltid kan bekrefte at alle datasettene er i god stand og ender opp med å bruke korrupte data til skade for deg. Sjansen for at det skjer er stor, spesielt hvis du jobber med andre som har tilgang til systemet ditt.
Hoveddataredundans for å holde dataene dine trygge
Så mye som dataredundans er nyttig, trenger du ikke nødvendigvis å replikere alle dataene i systemet ditt – det er sløsing med ressurser. Sørg for at du kan gjøre rede for hvert datasett du dupliserer. Ellers kan de skade systemet ditt på grunn av endringer i de opprinnelige forholdene.
Dobbeltsjekk systemet regelmessig for å se etter utilsiktet dataredundans. Systemet ditt kan for eksempel være dårligere på grunn av overflødige datasett du ikke er klar over.
