Datenverfügbarkeit

Datenverfügbarkeit bezeichnet die Fähigkeit von Systemen, Anwendungen und Datenressourcen zuverlässig zugänglich zu sein, wenn sie benötigt werden. Sie umfasst sowohl die Verfügbarkeit von Daten selbst als auch den Zugriff darauf über API, Benutzeroberflächen oder Abfragen. Eine hohe Datenverfügbarkeit wird oft durch vertragliche Service Level Agreements (SLAs) festgelegt.

Verfügbarkeit ist nicht gleich Konsistenz oder Genauigkeit. Sie beschreibt die Wahrscheinlichkeit, dass eine Anforderung erfolgreich bearbeitet wird, innerhalb einer definierten Zeit. Typische Kennzahlen sind Ausfallzeit, Latenz und Durchsatz. Architekturentscheidungen wie Redundanz beeinflussen die Verfügbarkeit maßgeblich.

Wichtige Konzepte sind Hochverfügbarkeit, Failover, Replikation, Backups und Disaster Recovery. Hochverfügbarkeit bedeutet, dass Systeme auch bei Störungen weiter funktionieren; Failover ermöglicht automatisches Umschalten auf redundante Systeme. Replikation sorgt dafür, dass Kopien von Daten vorhanden sind, während Backups die Wiederherstellung bei Verlust ermöglichen.

Um Datenverfügbarkeit zu erreichen, kommen architektonische Muster wie geografisch verteilte Replikation, Multi-Region-Deployments, Cloud- und Hybridmodelle zum Einsatz. Zusätzlich sind Monitoring, Incident Response, automatische Benachrichtigungen und regelmäßige Tests von Notfallplänen wichtig.

Kennzahlen wie Verfügbarkeit in Prozent, Recovery Point Objective (RPO) und Recovery Time Objective (RTO) helfen bei der Planung und im Monitoring. Typische Ziele liegen im 99,9 Prozent Bereich oder höher, je nach Geschäftskritikalität.

Datenverfügbarkeit steht in engem Zusammenhang mit Datenschutz, Sicherheit und Governance. Zugriffskontrollen, Auditing, Compliance mit regulatorischen Anforderungen und klare Verantwortlichkeiten sichern zuverlässigen Zugang, ohne unbefugte Verwendung zu ermöglichen.