Change Data Capture (CDC) - захват изменения данных
Пакетная обработка ETL (extract, transform, load) долгое время была стандартом для перемещения данных, но ее ограничения становятся все более очевидными в современных условиях.
Поэтому CDC стал важнейшим компонентом современных стратегий интеграции данных. Преимущества CDC:
✔ Устраняет задержки и неэффективность пакетной обработки
✔ Обеспечивает синхронизацию данных в режиме реального времени с минимальным воздействием на базу данных
✔ Повышает масштабируемость при одновременном снижении эксплуатационных затрат
✔ Поддерживает соответствие требованиям, возможность аудита и управление данными
Необходимо понимать, что существует несколько подходов к CDC и они сильно различаются по эффективности, влиянию на производительность системы и пригодности для различных сценариев использования.
Наиболее эффективный метод отслеживания изменений в базах данных - это сканеры логов (Log-based CDC). При использовании такого подхода, считывание данных и метаданных происходит из журнала транзакций, а не запросом их в исходной базе данных. Таким образом CDC создает надежный канал передачи данных из операционных систем в целевые таблицы, обеспечивая аналитику в реальном времени без ущерба для производительности системы. Точность и способность фиксировать изменения без нагрузки на производственные базы данных делают его золотым стандартом для организаций, которым требуется надёжная интеграция данных в реальном времени.
Ещё больше читайте в статье Change Data Capture and the Value of Real-Time Data Integration
Для чего использовать CDC:
- захват данных с источников и репликация в системы класса MDM/RDM
- захват данных с источников и репликация в сырой слой хранилищ данных
Примеры CDC-инструментов: Oracle GoldenGate, Debezium, IBM InfoSphere Data Replication (IIDR), Informatica
И, конечно, набирает оборот наш ДатаФлот ))
Пишите в комментариях, что вы думаете про CDC, что используете у себя в работе, делитесь инфо.
Про недостатки CDC читаем на вики
