負荷分散は、異なる計算タスクを複数マシンに分配するのであって、計算レプリケーションとは異なる。ただし、負荷分散ではデータを複数マシンで共有する必要があるため、データレプリケーションを内部で行っている。
バックアップは、長期に渡ってコピーを保持し続けるため、レプリケーションとは異なる。レプリケーションでは、データは頻繁に更新される。
分散システム.
レプリケーションは、分散システムには古くからある概念で、しかも重要である。
レプリケーション対象がデータであっても計算であっても、その目的は、入って来るイベントを処理するプロセス群を用意することである。データレプリケーションの場合、そのプロセス群は受動的であり、格納されたデータを維持し、要求に応じて読み出したり、更新したりする。計算レプリケーションの場合、その目的はフォールトトレラント性を持たせることにある。例えば複製されたサービスは、プライマリのコントローラが故障してもバックアップがその機能を引き継げると保証する目的で、電話の交換網の制御に使われるだろう。しかし、潜在的なニーズはどちらでも同じである。すなわち、複製が同じ順序で同じイベント列を見ると保証することによって全体として一貫性を保ち、どの複製でも要求に答えることができる。
レプリケーション・モデル.
データレプリケーションには、それぞれに特徴の異なる以下のようなモデルが存在する。
どういったモデルを選択するかによって、性能は大きく変わる。単一コピー逐次化可能性を保証しようとすると、トランザクション・レプリケーションは最も遅くなる（性能を改善するには、ログベースのレプリケーションを採用することが考えられるが、ログの一部が障害によって失われると一貫性が保てなくなる）。仮想同期はこの中では最も高速だが、障害への対処はあまり厳密ではない。状態機械レプリケーションはこれらの中間である。
仮想同期モデルは、動的レプリケーションにも静的レプリケーションにも使える。一方、状態機械レプリケーションやトランザクション・レプリケーションは制約が多く、エンドユーザーがアクセスできない層に埋め込まれていることが多い。
データベース.