Software de Replicação a Quente (HRC) - Replicação em Tempo Real de Banco de Dados, Solução de Contingência com Zero Perda de Dados
Replicação em tempo real, zero perda de dados
Visão Geral do Produto
Software de replicação de banco de dados em tempo real baseado em análise de logs, compatível com os principais bancos de dados como Oracle, SQL Server, MySQL e DM, proporcionando sincronização de dados em tempo real e recuperação de desastres em plataformas homogêneas e heterogêneas.
Cenários de Aplicação
- Recuperação de desastres em tempo real em local remoto para bancos de dados de produção críticos
- Sincronização de dados entre plataformas heterogêneas de Oracle para MySQL
- Separação de leitura e escrita de banco de dados e extração de dados para relatórios
Funcionalidades Principais
- Análise de logs em tempo real, sincronização de dados em nível de segundos
- Suporte a topologias de replicação um para um, um para muitos e muitos para um
- Replicação entre plataformas heterogêneas (por exemplo, Oracle para MySQL)
- Retomada a partir do ponto de interrupção, recuperação automática após interrupção de rede
Valor para o Cliente
- RPO próximo de zero, garantindo a continuidade dos negócios
- Redução dos custos de migração de banco de dados e recuperação de desastres
- Suporte a recuperação de desastres em local remoto e separação de leitura e escrita
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Consultar AgoraPerguntas Frequentes
Quais bancos de dados o HRC suporta?
Suporta replicação em tempo real em plataformas homogêneas e heterogêneas para bancos de dados internacionais mainstream como Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, SAP HANA, DB2, Sybase, MariaDB, Redis, bem como bancos de dados domésticos chineses como DM, Kingbase, GBase, ShenTong, HighGo, Yunhe Enmo, CS&S, EsgynDB, Wanli.
Qual é a latência de replicação do HRC?
Utiliza tecnologia de análise de logs em tempo real, alcançando sincronização de dados em nível de segundos, com RPO próximo de zero.
Quais topologias de replicação o HRC suporta?
Suporta diversas topologias de replicação, como um para um, um para muitos e muitos para um, atendendo a cenários como separação de leitura e escrita, recuperação de desastres remota e agregação de dados.
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