ما هو تغيير التقاط البيانات؟

تغيير التقاط البيانات (CDC) هو أ التقنية المستخدمة في إدارة البيانات لتحديد وتتبع التغييرات التي تم إجراؤها على البيانات في قاعدة البيانات، وتطبيق تلك التغييرات على النظام المستهدف. نظرًا لأن قاعدة البيانات عبارة عن مجموعة كبيرة من البيانات، يصبح من الصعب تتبع البيانات التي تمت إضافتها أو تعديلها أو حذفها. تبحث العملية عن التغييرات في قاعدة البيانات وتسجلها عند العثور عليها، والتقاط التعديلات في الواقع أو بالقرب من الوقت الحقيقي. 

في الوقت الحقيقي CDC أكثر كفاءة من التقليدية ETL (استخراج، تحويل، تحميل)، والتي لولا ذلك ستكون كثيفة الاستخدام للموارد وتستغرق وقتًا طويلاً. على سبيل المثال، قاعدة بيانات (خادم قاعدة البيانات) يحتوي موقع التجارة الإلكترونية على معلومات حول العملاء الذين يقدمون طلبات على موقع الويب. بدون مركز السيطرة على الأمراض (CDC)، ستتضمن التحديثات الدورية لمعلومات العميل استخراج مجموعة البيانات بأكملها ومعالجتها وإعادة تحميلها في قاعدة البيانات. 

ومع ذلك ، مع يقوم SQL Server بتغيير التقاط البيانات، يقوم النظام بتحديد واستخراج معلومات العملاء المضافة حديثًا من المعلومات الحالية في الوقت الفعلي، وغالبًا ما يتم استخدامها في مستودعات البيانات، حيث يعد تحديث البيانات أمرًا ضروريًا للتحليلات وإعداد التقارير. فهو يساعد في الحفاظ على التدفق السلس ويزيد من موثوقية النظام حيث يوجد تكامل وتدفق مستمر للبيانات في مستودعات البيانات. 

كيفية Change Dآتا Capture يعمل

وفيما يلي شرح خطوة بخطوة حول كيفية القيام بذلك تغيير التقاط البيانات يعمل عادة. 

1. تغيير الهوية: تم ضبط نظام مركز السيطرة على الأمراض (CDC) على فحص سجل المعاملات بشكل مستمر للعثور على أي تغييرات، مثل الإدراجات أو التحديثات أو الحذف. فهو يبحث عن المعلومات المتعلقة بما تم تغييره والصفوف التي تأثرت.  
2. النهج: اعتمادًا على حالة الاستخدام والمتطلبات الخاصة بها، تقوم المؤسسات بإعداد أساليب مختلفة لالتقاط بيانات التغيير. الطرق الشائعة تضمين النهج القائم على السجل والذي يتضمن مراقبة سجل معاملات قاعدة البيانات لتحديد التغييرات، ومركز السيطرة على الأمراض (CDC) القائم على المشغل حيث يتم استخدام مشغلات معينة لالتقاط التغييرات.
3. التقاط المعلومات ذات الصلة: بمجرد حدوث تغيير، يقوم نظام مركز السيطرة على الأمراض (CDC) بالتقاط المعلومات ذات الصلة من سجل المعاملات. سيتضمن ذلك نوع التغيير (إدراج، تحديث، حذف)، الطابع الزمني (وقت حدوث التغيير)، والصفوف المتأثرة.
4. مخزن البيانات: إنّ يتم بعد ذلك تخزين البيانات الملتقطة في مستودع منفصل أو جداول أو قاعدة بيانات مخصصة لمراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها. ويتم ذلك لضمان إمكانية تحليل البيانات بسهولة دون التأثير على أداء قاعدة البيانات المصدر.
5. مدة التسليم: بعد تخزين البيانات، قد تكون هناك حاجة لتسليم هذه المعلومات إلى الأنظمة النهائية. يمكن أن يشمل ذلك منصات التحليلات أو مستودعات البيانات أو التطبيقات الأخرى. 

تعد المراقبة والإدارة المستمرة لعملية مركز السيطرة على الأمراض (CDC) أمرًا ضروريًا أيضًا في التعامل مع أي أخطاء تحدث أثناء التقاط التغيير. ويحتفظ تسجيل بيانات التغيير أيضًا بسجل من التغييرات بمرور الوقت، وهو أمر ذو قيمة لأغراض التحليل والتدقيق.  

الحاجة إلى التقاط بيانات التغيير 

نسخ البيانات

في الحالات التي تتوفر فيها بيانات عالية التوافر، من المهم الحفاظ على اتساق البيانات وتحديثها عبر مواقع مختلفة. وهذا مهم بشكل خاص في قطاعات مثل التجارة الإلكترونية والاتصالات، حيث يعد الوصول المستمر إلى البيانات المحدثة أمرًا ضروريًا لخدمة العملاء والامتثال. في مثل هذه السيناريوهات، يعد تكرار البيانات استراتيجية رئيسية لضمان مزامنة البيانات في الأنظمة المكررة.

يعمل مركز السيطرة على الأمراض في الوقت الفعلي تقريبًا ويلعب دوره في تكرار البيانات من خلال تحديد التغييرات بشكل مستمر في نظام المصدر. يساعد هذا في الحفاظ على ثبات البيانات حتى الآن في جميع المواقع.  

التدقيق والامتثال

يجب أن تمتثل المؤسسات للهيئات التنظيمية التي تكلفها بالحفاظ على سجل تدقيق لتغييرات البيانات. يمكن أن يؤدي عدم الامتثال إلى الإضرار بالسمعة وعقوبات شديدة. يعد تغيير التقاط البيانات مفيدًا في هذا السيناريو أيضًا. يوفر سجلاً مفصلاً لعمليات الإضافة والحذف والتعديل للبيانات. وهذا يساعد على الامتثال للوائح ويعمل كآلية لاكتشاف وتصحيح أي تغييرات غير مصرح بها.  

الهجرة السحابية

يشكل الانتقال إلى السحابة تحديًا كبيرًا بالنسبة لمعظم المؤسسات، حيث يتعين عليها نقل كميات كبيرة من البيانات من البيئات المحلية إلى السحابة. وغالبًا ما يتم هذا الانتقال للاستفادة من فعالية التكلفة والمرونة وقابلية التوسع التي توفرها منصات السحابة. ومع ذلك، فهو يمثل تحديًا من حيث النطاق الترددي والوقت واستخدام الموارد.

باستخدام CDC، يمكنك تتبع وتكرار التغييرات في البيانات فقط، مما يقلل من وقت الانتقال ومتطلبات النطاق الترددي. يساعد هذا في الانتقال بشكل أكثر كفاءة وسلاسة إلى البنى التحتية المستندة إلى السحابة. 

طرق التقاط بيانات التغيير المختلفة

يتم استخدام طرق مختلفة لالتقاط بيانات التغيير وفقًا لمتطلبات التطبيق، مثل المستندة إلى الوقت والسجل وعلى أساس الزناد، وعدد قليل من أكثر. وهنا سوف نستعرض الأشياء المهمة فقط.  

التقاط بيانات التغيير على أساس الوقت

عندما يكون هناك طابع زمني أحدث على صف في جدول قاعدة البيانات مقارنة بآخر مرة تم فيها التقاط البيانات، فإن ذلك يعتبر تغييرًا. يُطلق على هذا الصف عادةً اسم "LAST_MODIFIED". إنه أمر سهل التنفيذ حيث أن هناك حاجة فقط لتتبع وقت استخراج أحدث التغييرات.  

ومع ذلك، لا يمكن لهذه الطريقة تتبع الصفوف المحذوفة أو تحديدها. يجب أيضًا على الأنظمة المستهدفة مراجعة كل صف للعثور على آخر التحديثات. 

التقاط بيانات التغيير المستندة إلى السجل

تحتوي معظم قواعد البيانات على سجلات المعاملات، والتي تسمى أيضًا سجلات الإعادة، والتي تسجل جميع التغييرات التي تم إجراؤها على قاعدة البيانات (إدراج وتحديث وحذف). تكون هذه السجلات مفيدة أثناء الأعطال لأغراض الاسترداد. يمكن لسجلات المعاملات نشر التغييرات على النظام المستهدف دون الحاجة إلى فحص جداول العمليات. ومع ذلك، فإنه يؤدي إلى زيادة استخدام الموارد وحمل التخزين بسبب تزايد سجلات المعاملات. ومع ذلك، فإن مركز السيطرة على الأمراض (CDC) القائم على السجل يعتبر مثاليًا لمعظم قواعد البيانات المشغولة التي لا يمكنها تحمل التأخير. 

التقاط بيانات التغيير القائم على الزناد

في كل مرة يتم فيها إدراج بيانات أو تحديثها أو حذفها في جدول، يتم تنشيط المشغل المقابل لتسجيل هذه التغييرات في جدول منفصل. لالتقاط أي تغيير في البيانات، هناك حاجة إلى مشغل واحد لكل جدول. تحتوي العملية أيضًا على حمل أكبر من خلال تشغيل المشغلات على الجداول التشغيلية عند إجراء التغييرات. يتم تنشيط المشغل لتسجيل التغييرات في جدول منفصل. يؤدي هذا الأسلوب إلى إنشاء نسخة كاملة من السجل، مما يجعل استرجاع البيانات أسهل. 

ومع ذلك، قد يؤثر ذلك على أداء قاعدة البيانات حيث أن تحديث السجلات يحتاج إلى عمليات كتابة متعددة.  

نهج الدفع والسحب

في أسلوب الدفع، تحدث جميع العمليات في مجموعة البيانات المصدر التي يتم تشغيلها إشعارات بالتغييرات (الإدراج، التحرير، الحذف) في الوقت الفعلي. يقوم النظام المصدر بدفع المعلومات حول التغيير إلى النظام الهدف. لاحظ أن التغيير في البيانات لن يتم ملاحظته إذا كان النظام المستهدف غير متصل بالإنترنت. 

في طريقة السحب، يقوم نظام CDC بسحب الاستعلامات أو التغييرات بشكل فعال من النظام المصدر على فترات زمنية مجدولة. وهذا يضع حملاً أقل على قاعدة البيانات المصدر. تمامًا مثل أسلوب الدفع، تتطلب طريقة السحب أيضًا رسولًا وسيطًا للأنظمة المستهدفة غير المتصلة بالإنترنت.

استمتع بتجربة تكامل البيانات بسهولة باستخدام تغيير التقاط البيانات مع Astera منشئ خط أنابيب البيانات

البقاء في الطليعة مع تحديثات البيانات في الوقت الحقيقي. Astera يضمن Data Pipeline Builder أن بياناتك محدثة دائمًا، مما يوفر ميزة تنافسية.

اطلب عرضًا تجريبيًا مجانيًا اليوم!

تغيير التقاط البيانات في ETL 

ETL is عملية تكامل البيانات التي تجلب البيانات المحدثة من النظام المصدر إلى قاعدة البيانات الهدف. يمكن أن يتم استخراج البيانات من خلال استعلامات البيانات وتغيير التقاط البيانات. ذقبل ذلك، مركز السيطرة على الأمراض هو نسخة محسنة من ETL.  

إليك ما يبدو عليه مركز السيطرة على الأمراض (CDC) خلال مراحل مختلفة من ETL: 

استخراج: في الماضي، كان استخراج البيانات يتضمن دفعات كبيرة، مما تسبب في تأخيرات في عكس تحديثات النظام المصدر في قاعدة البيانات الهدف. الآن، مع التقاط بيانات التغيير، يتم استخراج البيانات في الوقت الفعلي، مع التقاط التغييرات فقط عند حدوثها. هذا النهج المستهدف يقلل بشكل كبير من حجم البيانات التي تتم معالجتها، مما يحسن عملية ETL الشاملة.  

تحول: تحول هي عملية تحويل بنية مجموعة البيانات وتنسيقها لتتناسب مع قاعدة البيانات الهدف. وبما أن الطرق التقليدية تنطوي على استخراج كميات كبيرة من المواد وتحويلها، فإن هذا قد يستغرق الكثير من الوقت. ومع ذلك، في مركز السيطرة على الأمراض (CDC)، حيث يظل التحويل خطوة أساسية، يتم تحميل البيانات بكفاءة وتحويلها مباشرة إلى المستودع المستهدف. وهذا يجعل نهج مراكز السيطرة على الأمراض (CDC) مبررًا جيدًا مع زيادة أحجام قاعدة البيانات.  

حمل: هذه يشير إلى التنسيب الفعلي للبيانات في النظام المستهدف. من الناحية الفنية، يحدث التحويل والتحميل في وقت واحد مع مركز السيطرة على الأمراض، مما يجعله إجراء أكثر كفاءة. 

التغلب على المشتركة Change Dآتا Capture التحديات 

إدارة البيانات المجمعة

إن التعامل مع الجزء الأكبر من البيانات التي تتطلب تغييرات واسعة النطاق يمكن أن يشكل تحديات لمراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها. وتتضاءل كفاءتها بشكل ملحوظ في مثل هذه الحالات. على سبيل المثال، في منصة التعاون السحابي، حيث يقوم المستخدمون بتحرير الملفات وإنشائها ومشاركتها بشكل مستمر في الوقت الفعلي، يتم استخدام مركز السيطرة على الأمراض (CDC) لالتقاط تغييرات المستندات هذه بشكل فعال أثناء زيادة حجم البيانات، ولكن خلال فترات الاستخدام القصوى، مثل عمليات التحرير المتزامنة للملفات ، فإنه يؤدي إلى تغيير كبير في تدفق البيانات عبر خط أنابيب CDC.  

ولمواجهة التحدي، فكر في تنفيذ أدوات فعالة مثل أطر المعالجة الموزعة، وتحسين استراتيجية النشر مثل قياس الموارد ديناميكيًا بناءً على أنماط الاستخدام.  علاوة على ذلك، فإن تحسين مسار مراكز السيطرة على الأمراض (CDC) واستخدام تقنيات معالجة البيانات المتقدمة يمكن أن يساعد في إدارة عمليات تحرير الملفات المتزامنة بشكل أكثر فعالية.

تغييرات المخطط

يمكن أن تؤدي تغييرات المخطط إلى تعطيل تعيين البيانات والمزامنة بين الأنظمة المصدر والهدف. يمكن أن تؤدي هذه التغييرات إلى تعقيد مركز السيطرة على الأمراض، حيث يحتاج إلى التكيف مع هياكل قواعد البيانات المتطورة. يمكن أن يساعد التكيف مع مراكز السيطرة على الأمراض (CDC) في تلبية هذه التغييرات. غالبًا ما تستخدم حلول CDC المتقدمة بيانات التعريف والخوارزميات الذكية للتكيف مع تغييرات المخطط.

تكامل البيانات

قد يؤدي تنفيذ مراكز السيطرة على الأمراض (CDC) إلى صعوبة الحفاظ على اتساق البيانات وتكاملها، خاصة أثناء التحولات المعقدة. قد تنشأ مخاطر الأخطاء بسبب التغييرات المتزامنة والاضطرابات المحتملة بسبب تعيين البيانات.  

يمكن التغلب على هذا التحدي بسهولة عن طريق فحوصات التحقق من الصحة، والتعامل القوي مع الأخطاء، وآليات التسوية. علاوة على ذلك، يمكن لآليات الإصدار والتراجع أن توفر إمكانية التتبع والتصحيح السريع، وبالتالي الحفاظ على سلامة البيانات المحولة. 

استهلاك المصدر

يستهلك مركز السيطرة على الأمراض (CDC) موارد النظام الكبيرة التي تؤدي إلى مشكلات في الأداء للتطبيقات المتزامنة. ينشأ هذا بشكل رئيسي بسبب الطلب المتأصل على ذاكرة الإدخال / الإخراج للقرص وذاكرة وحدة المعالجة المركزية أثناء استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها. 

ويمكن تنفيذ سلسلة من استراتيجيات التحسين لمواجهة هذا التحدي. على سبيل المثال، يمكن استخدام آليات الاختناق للتحكم في معدل معالجة البيانات. علاوة على ذلك، يمكن استخدام معلمات الضبط الدقيق مثل حجم الدفعة والتوازي للتوافق مع قدرة النظام.   

فوائد التقاط بيانات التغيير 

تتطلب قواعد البيانات الكبيرة وجود نظام فعال لتكامل البيانات طريقة التوسعs في الواقع-وقت. إن الاضطرار إلى تغيير عملية التقاط البيانات لهذا الغرض يقدم عددًا من الفوائد.  

دعونا نرى ما هي قادرة على: 

الهجرة السحابية

تتجه الشركات بشكل متزايد إلى حلول التخزين السحابي حتى تتمكن من التركيز على تقديم حلول مبتكرة بدلاً من إنفاق الوقت والجهد في صيانة وإدارة البنى التحتية. ويضمن استخدام مركز السيطرة على الأمراض (CDC) في هذه الحالة اتساق البيانات بين قواعد البيانات المحلية والسحابية، مما يؤدي إلى تحسين عملية المزامنة ومنع التناقضات.  

استجابة سريعة

تتمتع مراكز السيطرة على الأمراض (CDC) بميزة على الطرق التقليدية لتحديث مجموعات البيانات بأكملها. النتائج من أ دراسة IDC تظهر أن 86.5 بالمائة من المؤسسات تستخدم ETL لنقل ما لا يقل عن 25 بالمائة من بياناتها. ما يقرب من ثلثي (63.9 بالمائة) من البيانات المنقولة عبر ETL تظل عمرها خمسة أيام على الأقل عندما تصل إلى قاعدة بيانات التحليلات. تعيق مثل هذه البيانات القديمة المؤسسات من تقديم المعلومات الصحيحة عند الحاجة إليها ولا تكون ذات فائدة عند التعامل مع التهديدات في الوقت الفعلي. 

يعد مركز السيطرة على الأمراض (CDC) مفيدًا في التقاط وتحليل تغييرات البيانات بشكل حقيقي-وقت. مع مركز السيطرة على الأمراض (CDC)، يمكن لشركة الأمن السيبراني اكتشاف الخروقات الأمنية والاستجابة لها. وهذا يتيح اتخاذ إجراءات سريعة لمنع اختراق المعلومات الحساسة قبل حدوث ضرر كبير. 

هندسة الخدمات المصغرة

يجب نقل البيانات من مجموعات البيانات المصدر إلى أنظمة الوجهة المتعددة. يصبح استخدام مراكز السيطرة على الأمراض (CDC) أسهل لأنه يساعد في الحفاظ على التزامن بين مجموعات البيانات المصدر والهدف أثناء العملية. باتباع نهج نقل البيانات في الوقت الفعلي، أصبح الآن أكثر ملاءمة لمزامنة أنظمة بيانات متعددة بغض النظر عن مكان وجودها.  

ضغط أقل على قواعد البيانات التشغيلية

يجب أن تقوم مجموعات البيانات التشغيلية بمراقبة تحليلات الموظفين والأنشطة الأخرى بشكل مستمر. يعمل مركز السيطرة على الأمراض (CDC) عن طريق تخفيف الضغط على التشغيلal قواعد البيانات عن طريق تحسين عملية تحديد الهوية ونقل تغييرات البيانات. في طرق المزامنة التقليدية، هناك حمل كبير على قواعد البيانات التشغيلية، ولكن النهج المستهدف باستخدام مراكز السيطرة على الأمراض (CDC) يقلل من هذا الضغط. بدلاً من نقل مجموعات البيانات بأكملها، يقوم مركز السيطرة على الأمراض (CDC) بالتقاط ونقل التحديثات المحددة التي حدثت منذ آخر مزامنة. 

معالجة أسرع للبيانات

لا يظل تمايز المنتجات وجودة الخدمات معيار النجاح الوحيد للشركات. ما تحتاجه الساعة هو عمليات البيانات الفعالة بما في ذلك جمع البيانات وتخزينها واستخدامها. ونظرًا للطلب المعاصر على المعالجة السريعة للبيانات، فإن إمكانيات مراكز السيطرة على الأمراض (CDC) تجعلها عنصرًا أساسيًا للشركات. 

الحفاظ على الميزة التنافسية

في حين أن أهمية وجود نظام فعال في عمليات البيانات واضحة، حول 75% من الشركات لا تزال تعتمد على المعالجة المجمعة لتعديل مجموعات البيانات. يمكن أن يكون استخدام التقاط بيانات التغيير وسيلة فعالة لمواجهة هذه التحديات. ومنذ حوالي 80% من الشركات التي تخطط لتنفيذ استراتيجيات التخزين السحابي المتعدد في السنوات القادمة، أصبحت الحاجة إلى آلية جيدة لالتقاط بيانات التغيير أمرًا بالغ الأهمية بشكل متزايد. 

علاوة على ذلك، تعمل مراكز السيطرة على الأمراض (CDC) على تمكين مرونة الأعمال من خلال السماح للمؤسسات بالبقاء على اطلاع دائم ببياناتها تسهيلs النسخ المتماثل عبر البيئات السحابية المختلفة. وهذا يفيد تلك الشركات التي تتعامل مع الحلول السحابية المتنوعة، سواء مزيج من العام أو الخاص أو الهجين الغيوم. 

تغيير التقاط البيانات مع Astera منشئ خط أنابيب البيانات

ولضمان ازدهار الأعمال في السنوات القادمة، يجب أن تستند القرارات إلى البيانات في الوقت الفعلي. ولمزامنة جميع قواعد البيانات داخل المؤسسة من أجل اتباع نهج متماسك، يعد تغيير التقاط البيانات أحد الحلول المحتملة لأنه يقلل من التعطيل أثناء نقل البيانات ويقلل التكاليف.  

Astera منشئ خط أنابيب البيانات يبسط CDC من خلال تمكين التتبع السلس والاستخراج ودمج البيانات المعدلة عبر الأنظمة. بفضل الدعم المدمج للمعالجة في الوقت الفعلي والدفعات، فإنه يلتقط بكفاءة الإدخالات والتحديثات والحذف، مما يضمن بقاء بياناتك محدثة دون الحاجة إلى إعادة التحميل بالكامل. تعمل الخرائط الدلالية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وإنشاء واجهة برمجة التطبيقات التلقائية على تبسيط حركة البيانات بشكل أكبر، مما يسمح للشركات بمزامنة التغييرات عبر قواعد البيانات ومنصات السحابة والتطبيقات دون عناء.

سواء كنت تقوم بصيانة مستودع بيانات مباشر أو تمكين التحليلات في الوقت الفعلي أو ضمان الامتثال التنظيمي، فإن النهج الموحد الذي تتبناه ADPB تجاه CDC يضمن الدقة والسرعة والحد الأدنى من النفقات التشغيلية. الأداة يدعم طرق التقاط بيانات التغيير المختلفة لقواعد البيانات المختلفة، بما في ذلك الآليات المستندة إلى الوقت والسجل والمشغل.  

استمتع بتجربة مزايا التقاط بيانات التغيير من خلال شركائنا الإصدار التجريبي المجاني من 14 يومًا. قم بالتسجيل اليوم لاستكشاف الوظائف والفوائد بشكل مباشر.