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¿Qué es la captura de datos modificados (CDC): métodos, beneficios y desafíos?

Aisha Shahid

Estratega de contenido

30 de enero de 2024.

¿Qué es la captura de datos modificados?

La captura de datos modificados (CDC) es una técnica utilizada en datos de gestión identificar y rastrear los cambios realizados en los datos de una base de datos y aplicar esos cambios al sistema de destino. Debido a que una base de datos es una gran colección de datos, resulta difícil rastrear qué datos se han agregado, modificado o eliminado. El proceso busca cambios en la base de datos y los registra cuando los encuentra., capturando las modificaciones en real o casi en tiempo real. 

Gestión del riesgo CDC Es más eficiente que el tradicional. ETL (extraer, transformar, cargar), que, de otro modo, consumiría mucho tiempo y recursos. Por ejemplo, una base de datos (Servidor SQL) de un sitio web de comercio electrónico contiene información sobre los clientes que realizan pedidos en el sitio web. Sin CDC, las actualizaciones periódicas de la información del cliente implicarán extraer todo el conjunto de datos, procesarlo y volver a cargarlo en la base de datos. 

Sin embargo, con Captura de datos de cambios de SQL Server, el sistema identifica y extrae la información de los clientes recién agregada de los existentes en tiempo real, a menudo empleado en almacenes de datos, donde mantener los datos actualizados es esencial para análisis e informes. Ayuda a mantener un flujo fluido y aumenta la confiabilidad del sistema, ya que hay integración y un flujo de datos constante en los almacenes de datos. 

Cómo CHange DATA Captitud ¿Trabajos?

Cambio de captura de datos

A continuación se explica paso a paso cómo cambiar la captura de datos normalmente funciona. 

  1. Identificación de cambio: El sistema CDC está configurado para escanear continuamente el registro de transacciones para encontrar cambios, como inserciones, actualizaciones o eliminaciones. Busca información relacionada con qué cambió y qué filas se vieron afectadas.  
  2. Enfoque: Dependiendo de su caso de uso y sus requisitos, las organizaciones establecen diferentes enfoques de captura de datos de cambios. Métodos comunes incluyen el enfoque basado en registros, que implica monitorear el registro de transacciones de la base de datos para identificar cambios, y CDC basado en activadores, donde ciertos activadores se utilizan para capturar cambios.
  3. Capture información relevante: Una vez que ocurre un cambio, el sistema CDC captura la información relevante del registro de transacciones. Esto incluirá el tipo de cambio (insertar, actualizar, eliminar), la marca de tiempo (cuando ocurrió el cambio) y las filas afectadas.
  4. Almacenamiento de datos: La Los datos capturados luego se almacenan en un repositorio separado, en tablas o en una base de datos CDC dedicada. Esto se hace para garantizar que los datos se puedan analizar fácilmente sin afectar el rendimiento de la base de datos de origen. 
  5. Entrega: Después del almacenamiento de datos, puede ser necesario entregar esta información a los sistemas posteriores. Esto podría incluir plataformas de análisis, almacenes de datos u otras aplicaciones. 

El monitoreo y la gestión continuos del proceso CDC también son esenciales para manejar cualquier error que ocurra durante la captura de cambios. La captura de datos de cambios también mantiene un historial de cambios a lo largo del tiempo, lo cual es valioso para fines de análisis y auditoría.  

La necesidad de cambiar la captura de datos 

Captura de cambios de datos

Replicación de datos

En casos de alta disponibilidad, es importante mantener datos consistentes y actualizados en diferentes ubicaciones. Esto es particularmente importante en sectores como el comercio electrónico y las telecomunicaciones, donde el acceso ininterrumpido a datos actualizados es esencial para el servicio al cliente y el cumplimiento. En tales escenarios, la replicación de datos es una estrategia clave para garantizar que los sistemas redundantes tengan datos sincronizados. CDC opera casi en tiempo real y desempeña su papel en la replicación de datos identificando continuamente cambios en el sistema fuente. Esto ayuda a mantener los datos constantes. y al día en todas las ubicaciones.  

Auditoría y Cumplimiento

Las organizaciones deben cumplir con los organismos reguladores que les exigen mantener un seguimiento de auditoría de los cambios de datos. El incumplimiento puede provocar daños a la reputación y sanciones severas. La captura de datos modificados también es beneficiosa en este escenario. Proporciona un registro detallado de las adiciones, eliminaciones y modificaciones de los datos. Esto ayuda a cumplir con las regulaciones y sirve como mecanismo para detectar y rectificar cualquier cambio no autorizado.  

Migración en la nube

La migración a la nube es un desafío para la mayoría de las organizaciones, ya que tienen que mover grandes volúmenes de datos desde entornos locales a la nube. Esta transición a menudo se realiza para beneficiarse de la rentabilidad, la flexibilidad y la escalabilidad que ofrecen las plataformas en la nube. Sin embargo, supone un desafío en términos de ancho de banda, tiempo y utilización de recursos. Con CDC, puede rastrear y replicar solo los cambios en los datos, lo que reduce el tiempo de migración y los requisitos de ancho de banda. Esto ayuda a una transición más eficiente y fluida a infraestructuras basadas en la nube. 

Diferentes métodos de captura de datos modificados

Se utilizan diferentes métodos de captura de datos de cambios según los requisitos de la aplicación, como los basados ​​en tiempo, basados ​​en registros, y basado en disparadores, y algunos más. Aquí, repasaremos sólo los importantes.   

Captura de datos de cambios basada en el tiempo

Cuando hay una marca de tiempo más reciente en una fila de una tabla de base de datos que la última vez que se capturaron los datos, se considera un cambio. Esta fila normalmente se denomina "LAST_MODIFIED". Es fácil de implementar ya que sólo es necesario realizar un seguimiento de cuándo se extrajeron los cambios más recientes.  

Sin embargo, este método no puede rastrear ni identificar filas eliminadas. Los sistemas de destino también deben revisar cada fila para encontrar las últimas actualizaciones. 

Captura de datos modificados basada en registros

La mayoría de las bases de datos contienen registros de transacciones, también llamados registros de rehacer, que registran todos los cambios realizados en la base de datos (insertar, actualizar y eliminar). Estos registros resultan útiles durante fallas con fines de recuperación. Los registros de transacciones pueden propagar cambios al sistema de destino sin la necesidad de escanear tablas operativas. Sin embargo, esto conduce a un mayor uso de recursos y gastos generales de almacenamiento debido al aumento de los registros de transacciones. Aún así, el CDC basado en registros es ideal para la mayoría de las bases de datos ocupadas que no pueden permitirse un retraso. 

Captura de datos modificados basada en disparadores

Cada vez que se insertan, actualizan o eliminan datos en una tabla, se activa un activador correspondiente para registrar estos cambios en una tabla separada. Para capturar cualquier cambio en los datos, se necesita un activador por tabla. El proceso también tiene una mayor sobrecarga al ejecutar activadores en las tablas operativas cuando se realizan los cambios. El disparador se activa para registrar los cambios en una tabla separada. Este enfoque crea una versión completa del historial, lo que facilita la recuperación de los datos. 

Sin embargo, puede afectar el rendimiento de la base de datos, ya que la actualización de los registros requiere varias escrituras.  

Enfoques de empujar y tirar

En el enfoque push, todos los procesos ocurren en el conjunto de datos de origen que desencadenan Notificaciones de cambios (inserciones, ediciones, eliminaciones) en tiempo real. El sistema de origen envía la información sobre el cambio al sistema de destino. Tenga en cuenta que el cambio en los datos no se notará si el sistema de destino está fuera de línea. 

En el método de extracción, el sistema CDC extrae activamente consultas o cambios del sistema fuente a intervalos programados. Esto supone menos carga para la base de datos de origen. Al igual que el método push, el método pull también requiere un mensajero intermediario para los sistemas de destino fuera de línea.  

Cambiar la captura de datos en ETL 

ETL is un proceso de integración de datos que trae datos actualizados desde un sistema de origen a una base de datos de destino. La extracción de datos se puede realizar mediante consultas de datos y captura de datos modificados. Thpor lo tanto, CDC es una versión mejorada de ETL.  

Así es como se ven los CDC a través de las diferentes etapas de ETL: 

Extracto: En el pasado, la extracción de datos implicaba grandes lotes, lo que provocaba retrasos en el reflejo de las actualizaciones del sistema de origen en la base de datos de destino. Ahora, con la captura de datos de cambios, los datos se extraen en tiempo real, capturando solo los cambios a medida que ocurren. Este enfoque específico reduce significativamente el volumen de datos procesados, optimizando el proceso general de ETL.  

Transformar: es el proceso de convertir la estructura y el formato de un conjunto de datos para que coincida con la base de datos de destino. Dado que los métodos tradicionales implicaban extracción y transformación en masa, esto llevaría mucho tiempo. Sin embargo, en CDC, donde la transformación sigue siendo un paso clave, los datos se cargan de manera eficiente y se transforman directamente en el repositorio de destino. Esto hace que el enfoque de los CDC esté bien justificado con el tamaño cada vez mayor de las bases de datos.  

Carga: Este se refiere a la ubicación real de los datos en el sistema de destino. Técnicamente, la transformación y la carga ocurren simultáneamente con CDC, lo que lo convierte en un procedimiento más eficiente. 

Superar la C comúnHange DATA Captitud Desafios 

Gestión de datos masivos

Manejar la mayor parte de los datos que requieren cambios importantes puede plantear desafíos para los CDC. Su eficacia disminuye notablemente en estos casos. Por ejemplo, en una plataforma de colaboración en la nube, donde los usuarios editan, crean y comparten archivos continuamente en tiempo real, CDC se emplea para capturar de manera efectiva estos cambios en los documentos durante un aumento en el volumen de datos, pero durante los períodos de uso pico, como ediciones simultáneas de archivos. , desencadena un cambio masivo en el flujo de datos a través del canal CDC.  

Para abordar el desafío, considere implementar herramientas eficientes, como marcos de procesamiento distribuido, y optimizar la estrategia de implementación, como escalar los recursos dinámicamente en función de los patrones de uso.  Además, mejorar el proceso de CDC y utilizar técnicas avanzadas de procesamiento de datos puede ayudar a gestionar las ediciones simultáneas de archivos de forma más eficaz.

 Cambios de esquema

Los cambios en el esquema pueden interrumpir el mapeo y la sincronización de datos entre los sistemas de origen y de destino. Estos cambios pueden complicar a CDC, ya que necesita adaptarse a las estructuras de bases de datos en evolución. La adaptación de los CDC puede ayudar a atender estos cambios. Las soluciones CDC avanzadas suelen emplear metadatos y algoritmos inteligentes para adaptarse a los cambios de esquema.

Integridad de los datos

La implementación de CDC puede dificultar el mantenimiento de la coherencia e integridad de los datos, especialmente durante transformaciones complejas. El riesgo de errores puede surgir debido a cambios simultáneos y posibles interrupciones debido al mapeo de datos.  

Este desafío puede superarse fácilmente mediante comprobaciones de validación, un sólido manejo de errores y mecanismos de conciliación. Además, los mecanismos de control de versiones y reversión pueden proporcionar trazabilidad y corrección rápida, manteniendo así la integridad de los datos transformados. 

Consumo de recursos

CDC consume importantes recursos del sistema, lo que provoca problemas de rendimiento en aplicaciones simultáneas. Surge principalmente debido a la demanda inherente de E/S de disco y memoria de CPU durante la extracción, transformación y carga de datos. 

Se pueden implementar una serie de estrategias de optimización para abordar este desafío. Por ejemplo, se pueden utilizar mecanismos de limitación para controlar la velocidad de procesamiento de datos. Además, se pueden emplear parámetros de ajuste fino, como el tamaño del lote y el paralelismo, para alinearlos con la capacidad del sistema.   

Beneficios de la captura de datos modificados 

Las grandes bases de datos requieren un sistema de integración de datos eficiente que funcionars en realidadtiempo. Tener que cambiar la captura de datos para este fin presenta una serie de beneficios.  

Veamos de qué es capaz: 

Migración en la nube

Las empresas están migrando cada vez más a soluciones de almacenamiento en la nube para poder centrarse en ofrecer soluciones innovadoras en lugar de dedicar tiempo y esfuerzo a mantener y gestionar infraestructuras. La utilización de CDC en este caso garantiza la coherencia de los datos entre las bases de datos locales y en la nube, optimizando el proceso de sincronización y evitando discrepancias.  

Respuesta rápida

Los CDC tienen una ventaja sobre los métodos tradicionales de actualización de conjuntos de datos completos. Hallazgos de un estudio idc muestran que el 86.5 por ciento de las organizaciones emplean ETL para transferir un mínimo del 25 por ciento de sus datos. Casi dos tercios (63.9 por ciento) de los datos transferidos a través de ETL conservan al menos cinco días de antigüedad cuando llegan a una base de datos analítica. Estos datos obsoletos impiden que las organizaciones entreguen la información correcta cuando la necesitan y no sirven de nada cuando se enfrentan a amenazas en tiempo real. 

CDC es útil para capturar y analizar cambios de datos en tiempo real.tiempo. Con CDC, una empresa de ciberseguridad puede detectar y responder a violaciones de seguridad. Esto permite actuar rápidamente para evitar que la información confidencial se vea comprometida antes de que se produzcan daños importantes. 

Arquitectura de microservicios

Los datos deben transferirse desde conjuntos de datos de origen a múltiples sistemas de destino. Resulta más fácil utilizar CDC ya que ayuda a mantener la sincronización entre los conjuntos de datos de origen y de destino durante el proceso. Adoptando el enfoque de transferencia de datos en tiempo real, ahora es más conveniente sincronizar múltiples sistemas de datos sin importar dónde se encuentren.  

Menos presión sobre las bases de datos operativas

Los conjuntos de datos operativos deben monitorear continuamente los análisis de los empleados y otras actividades. CDC trabaja aliviando la presión sobre la operaciónal bases de datos optimizando el proceso de identificación y transfiriendo cambios de datos. En los métodos de sincronización tradicionales, existe una carga considerable en las bases de datos operativas, pero un enfoque específico que utiliza CDC minimiza esta tensión. En lugar de transferir conjuntos de datos completos, el CDC captura y transmite solo actualizaciones específicas que se produjeron desde la última sincronización. 

Procesamiento de datos más rápido

La diferenciación de productos y los servicios de calidad no siguen siendo los únicos criterios de éxito para las empresas. La necesidad del momento son procesos de datos eficientes, incluida la recopilación, el almacenamiento y el uso de datos. Dada la demanda contemporánea de procesamiento rápido de datos, las capacidades de CDC lo convierten en un componente esencial para las empresas. 

Mantener la ventaja competitiva

Si bien es evidente la importancia de un sistema eficiente en los procesos de datos, alrededor de 75% de las empresas todavía dependen del procesamiento por lotes para modificar conjuntos de datos. Emplear la captura de datos de cambios puede ser una forma eficaz de abordar estos desafíos. Y desde aproximadamente 80% de las empresas planean implementar estrategias de almacenamiento en múltiples nubes en los próximos años, la necesidad de un buen mecanismo de captura de datos de cambios se vuelve cada vez más primordial. 

Además, CDC potencia la agilidad empresarial al permitir que las empresas se mantengan actualizadas con sus datos a medida que avanzan. facilitars replicación en varios entornos de nube. Esto beneficia a aquellas empresas que trabajan con diversas soluciones en la nube, ya sea una combinación de público, privado o híbrido las nubes. 

Cambiar captura de datos con Astera 

Para garantizar que el negocio prospere en los próximos años, las decisiones deben basarse en datos en tiempo real. Y para sincronizar todas las bases de datos dentro de una organización para lograr un enfoque coherente, la captura de datos modificados es una de las posibles soluciones, ya que minimiza las interrupciones durante la transferencia de datos y reduce los costos.  

AsteraConstructor de canalización de datos se destaca como un actor clave en la gestión de datos, ofreciendo funciones integrales para diseñar, implementar y gestionar procesos de integración de datos. Admite varios métodos de captura de datos modificados para diferentes bases de datos, incluidos mecanismos basados ​​en tiempo, basados ​​en registros y basados ​​en activadores.  

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