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Qu'est-ce que la capture de données modifiées (CDC) : méthodes, avantages et défis

Aïcha Shahid

Stratégiste Content

30 janvier 2024

Qu'est-ce que la capture de données modifiées ?

La capture des données modifiées (CDC) est un technique utilisée dans gestion des données pour identifier et suivre les modifications apportées aux données dans une base de données, et appliquer ces modifications au système cible. Une base de données étant une vaste collection de données, il devient difficile de savoir quelles données ont été ajoutées, modifiées ou supprimées. Le processus recherche les modifications dans la base de données et les enregistre lorsqu'elles sont trouvées, capturant les modifications en réel ou quasiment en temps réel. 

En temps réel CDC est plus efficace que le traditionnel ETL (extraire, transformer, charger), ce qui autrement nécessiterait beaucoup de ressources et de temps. Par exemple, une base de données (SQL Server) d'un site Web de commerce électronique contient des informations sur les clients qui passent des commandes sur le site Web. Sans CDC, les mises à jour périodiques des informations client impliqueront l'extraction de l'intégralité de l'ensemble de données, son traitement et son rechargement dans la base de données. 

Cependant, avec Capture de données modifiées SQL Server, le système identifie et extrait les informations client nouvellement ajoutées des informations existantes en temps réel, souvent utilisées dans les entrepôts de données, où la mise à jour des données est essentielle pour l'analyse et le reporting. Il permet de maintenir un flux fluide et augmente la fiabilité du système grâce à l'intégration et au flux de données constant dans les entrepôts de données. 

Comment CCHANGEMENT Data Capture Travaux?

Modification de la capture de données

Vous trouverez ci-dessous l'explication étape par étape sur la façon dont modifier la capture de données fonctionne généralement. 

  1. Changer l'identification: Le système CDC est configuré pour analyser en permanence le journal des transactions pour rechercher toute modification, telle que des insertions, des mises à jour ou des suppressions. Il recherche des informations sur ce qui a changé et quelles lignes ont été affectées.  
  2. Approche: En fonction de leur cas d'utilisation et de leurs exigences, les organisations mettent en place différentes approches de capture des données modifiées. Méthodes courantes incluent l'approche basée sur les journaux qui implique la surveillance du journal des transactions de la base de données pour identifier les changements, et le CDC basé sur des déclencheurs où certains déclencheurs sont utilisés pour capturer les changements.
  3. Capturez les informations pertinentes : Une fois qu'un changement se produit, le système CDC capture les informations pertinentes du journal des transactions. Cela inclura le type de modification (insertion, mise à jour, suppression), l'horodatage (lorsque la modification s'est produite) et les lignes concernées.
  4. Stockage de données: Le plus les données capturées sont ensuite stockées dans un référentiel distinct, des tables ou une base de données CDC dédiée. Ceci est fait pour garantir que les données peuvent être facilement analysées sans affecter les performances de la base de données source.
  5. Livraison: Après le stockage des données, il peut s'avérer nécessaire de transmettre ces informations aux systèmes en aval. Cela peut inclure des plateformes d'analyse, des entrepôts de données ou d'autres applications. 

La surveillance et la gestion continues du processus CDC sont également essentielles pour gérer les erreurs qui se produisent lors de la capture des modifications. La capture des données modifiées conserve également un historique des modifications au fil du temps, ce qui est précieux à des fins d'analyse et d'audit.  

La nécessité de capturer des données de changement 

Capture des modifications de données

Réplication de données

Dans les cas de haute disponibilité, il est important de conserver des données cohérentes et mises à jour sur différents emplacements. Ceci est particulièrement important dans des secteurs comme le commerce électronique et les télécommunications, où un accès ininterrompu à des données à jour est essentiel pour le service client et la conformité. Dans de tels scénarios, la réplication des données est une stratégie clé pour garantir que les systèmes redondants disposent de données synchronisées. CDC fonctionne en temps quasi réel et joue son rôle dans la réplication des données en identifiant en permanence les changements au niveau du système source. Cela permet de garder les données constantes et à jour à tous les endroits.  

Audit et conformité

Les organisations doivent se conformer aux organismes de réglementation qui les obligent à conserver une piste d'audit des modifications des données. Le non-respect peut entraîner une atteinte à la réputation et des sanctions sévères. La capture des données modifiées est également bénéfique dans ce scénario. Il fournit un enregistrement détaillé des ajouts, suppressions et modifications des données. Cela permet de se conformer aux réglementations et sert de mécanisme pour détecter et rectifier toute modification non autorisée.  

Nuage de migration

La migration vers le cloud est un défi pour la plupart des organisations, car elles doivent déplacer de gros volumes de données depuis des environnements sur site vers le cloud. Cette transition est souvent effectuée pour bénéficier de la rentabilité, de la flexibilité et de l’évolutivité qu’offrent les plateformes cloud. Cependant, cela représente un défi en termes de bande passante, de temps et d’utilisation des ressources. Avec CDC, vous pouvez suivre et répliquer uniquement les modifications apportées aux données, réduisant ainsi le temps de migration et les besoins en bande passante. Cela contribue à une transition plus efficace et plus fluide vers des infrastructures basées sur le cloud. 

Différentes méthodes de capture de données modifiées

Différentes méthodes de capture des données modifiées sont utilisées en fonction des exigences de l'application, telles que les méthodes basées sur le temps, basées sur les journaux, et basés sur des déclencheurs, et quelques autres. Ici, nous ne passerons en revue que les plus importants.  

Capture de données modifiées en fonction du temps

Lorsqu'il y a un horodatage plus récent sur une ligne dans une table de base de données que la dernière fois que les données ont été capturées, cela est alors considéré comme un changement. Une telle ligne est généralement appelée « LAST_MODIFIED ». C'est simple à mettre en œuvre car il suffit de savoir quand les modifications les plus récentes ont été extraites.  

Toutefois, cette méthode ne peut pas suivre ou identifier les lignes supprimées. Les systèmes cibles doivent également parcourir chaque ligne pour trouver les dernières mises à jour. 

Capture de données de modification basée sur le journal

La plupart des bases de données contiennent des journaux de transactions, également appelés journaux redo, qui enregistrent toutes les modifications apportées à la base de données (insertion, mise à jour et suppression). Ces journaux s'avèrent utiles lors de crashs à des fins de récupération. Les journaux de transactions peuvent propager les modifications au système cible sans qu'il soit nécessaire d'analyser les tables opérationnelles. Cependant, cela entraîne une utilisation accrue des ressources et une surcharge de stockage en raison de l’augmentation des journaux de transactions. Néanmoins, le CDC basé sur les journaux est idéal pour la plupart des bases de données occupées qui ne peuvent pas se permettre de décalage. 

Capture de données modifiées basée sur un déclencheur

Chaque fois que des données sont insérées, mises à jour ou supprimées dans une table, un déclencheur correspondant est activé pour enregistrer ces modifications dans une table distincte. Pour capturer tout changement dans les données, un déclencheur par table est nécessaire. Le processus entraîne également une surcharge plus importante en raison de l'exécution de déclencheurs sur les tables opérationnelles lorsque les modifications sont apportées. Le déclencheur est activé pour enregistrer les modifications dans un tableau séparé. Cette approche crée une version complète de l'historique, facilitant ainsi la récupération des données. 

Cependant, cela peut affecter les performances de la base de données, car la mise à jour des enregistrements nécessite plusieurs écritures.  

Approches push et pull

Dans l'approche push, tous les processus se produisent sur l'ensemble de données source qui déclenchent notifications de modifications (insertions, modifications, suppressions) en temps réel. Le système source transmet les informations sur la modification au système cible. Notez que la modification des données ne sera pas remarquée si le système cible est hors ligne. 

Dans la méthode pull, le système CDC extrait activement les requêtes ou les modifications du système source à intervalles planifiés. Cela met moins de charge sur la base de données source. Tout comme l’approche push, la méthode pull nécessite également un messager intermédiaire pour les systèmes cibles hors ligne.  

Modifier la capture de données dans ETL 

ETL is un processus d'intégration de données qui amène les données mises à jour d'un système source vers une base de données cible. L'extraction de données peut être effectuée via des requêtes de données et la capture de données modifiées. Èmedonc, le CDC est une version améliorée d'ETL.  

Voici à quoi ressemble CDC à travers les différentes étapes d'ETL : 

Extrait: Dans le passé, l'extraction de données impliquait des lots volumineux, ce qui entraînait des retards dans la prise en compte des mises à jour du système source dans la base de données cible. Désormais, grâce à la capture des données modifiées, les données sont extraites en temps réel, capturant uniquement les modifications au fur et à mesure qu'elles se produisent. Cette approche ciblée réduit considérablement le volume de données traitées, optimisant ainsi le processus ETL global.  

Transformer: De La Carrosserie est le processus de convertir la structure et le format d'un ensemble de données pour qu'il corresponde à la base de données cible. Étant donné que les méthodes traditionnelles impliquaient une extraction et une transformation en masse, cela prendrait beaucoup de temps. Cependant, dans CDC, où la transformation reste une étape clé, les données sont chargées efficacement et transformées directement dans le référentiel cible. Cela rend l’approche CDC bien justifiée compte tenu de la taille croissante des bases de données.  

Charge: Ce désigne le placement réel des données dans le système cible. Techniquement, la transformation et le chargement se produisent simultanément avec CDC, ce qui en fait une procédure plus efficace. 

Surmonter le C communCHANGEMENT Data Capture Défis 

Gestion des données en masse

La gestion de la majeure partie des données nécessitant des modifications importantes peut poser des défis au CDC. Son efficacité diminue considérablement dans de tels cas. Par exemple, dans une plate-forme de collaboration cloud, où les utilisateurs modifient, créent et partagent des fichiers en temps réel en continu, CDC est utilisé pour capturer efficacement ces modifications de documents lors d'une augmentation du volume de données, mais également pendant les périodes d'utilisation de pointe, comme les modifications simultanées de fichiers. , cela déclenche une modification massive du flux de données via le pipeline CDC.  

Pour relever ce défi, envisagez de mettre en œuvre des outils efficaces tels que des cadres de traitement distribué et d'optimiser la stratégie de déploiement, comme la mise à l'échelle dynamique des ressources en fonction des modèles d'utilisation.  De plus, l’amélioration du pipeline CDC et l’utilisation de techniques avancées de traitement des données peuvent aider à gérer plus efficacement les modifications simultanées de fichiers.

Modifications du schéma

Les modifications de schéma peuvent perturber le mappage des données et la synchronisation entre les systèmes source et cible. Ces changements peuvent compliquer le CDC, car il doit s'adapter à l'évolution des structures de bases de données. L’adaptation du CDC peut aider à répondre à ces changements. Les solutions CDC avancées utilisent souvent des métadonnées et des algorithmes intelligents pour s'adapter aux changements de schéma.

L'intégrité des données

La mise en œuvre de CDC peut rendre difficile le maintien de la cohérence et de l’intégrité des données, en particulier lors de transformations complexes. Le risque d'erreurs peut survenir en raison de changements simultanés et de perturbations potentielles dues au mappage des données.  

Ce défi peut être facilement surmonté grâce à des contrôles de validation, une gestion rigoureuse des erreurs et des mécanismes de rapprochement. De plus, les mécanismes de gestion des versions et de restauration peuvent fournir une traçabilité et une correction rapide, préservant ainsi l'intégrité des données transformées. 

La consommation de ressources

CDC consomme des ressources système substantielles, ce qui entraîne des problèmes de performances pour les applications simultanées. Cela se produit principalement en raison de la demande inhérente d’E/S disque et de mémoire CPU lors de l’extraction, de la transformation et du chargement des données. 

Une série de stratégies d’optimisation peuvent être mises en œuvre pour relever ce défi. Par exemple, des mécanismes de limitation peuvent être utilisés pour contrôler la vitesse de traitement des données. De plus, des paramètres de réglage précis tels que la taille des lots et le parallélisme peuvent être utilisés pour s'aligner sur la capacité du système.   

Avantages de la capture des données modifiées 

Les grandes bases de données nécessitent un système d'intégration de données efficace qui fonctionners en vrai-temps. Le fait de devoir modifier la saisie des données à cette fin présente un certain nombre d’avantages.  

Voyons de quoi il est capable : 

Nuage de migration

Les entreprises migrent de plus en plus vers des solutions de stockage cloud afin de pouvoir se concentrer sur l'apport de solutions innovantes au lieu de consacrer du temps et des efforts à la maintenance et à la gestion des infrastructures. L'utilisation de CDC dans ce cas garantit la cohérence des données entre les bases de données sur site et dans le cloud, optimisant le processus de synchronisation et évitant les écarts.  

Réponse rapide

CDC a un avantage sur les méthodes traditionnelles de mise à jour d’ensembles de données entiers. Les conclusions d'un Étude IDC montrent que 86.5 % des organisations utilisent ETL pour transférer au moins 25 % de leurs données. Près des deux tiers (63.9 %) des données transférées via ETL datent d'au moins cinq jours lorsqu'elles atteignent une base de données analytique. Ces données obsolètes empêchent les organisations de fournir les bonnes informations en cas de besoin et ne sont d'aucune utilité face aux menaces en temps réel. 

CDC est utile pour capturer et analyser les changements de données en temps réel-temps. Avec CDC, une entreprise de cybersécurité peut détecter et répondre aux failles de sécurité. Cela permet d’agir rapidement pour empêcher la compromission d’informations sensibles avant que des dommages importants ne surviennent. 

Architecture de microservices

Les données doivent être transférées des ensembles de données sources vers plusieurs systèmes de destination. Il devient plus facile d'utiliser CDC car il permet de maintenir la synchronisation entre les ensembles de données source et cible pendant le processus. En adoptant l'approche du transfert de données en temps réel, il est désormais plus pratique de synchroniser plusieurs systèmes de données, quel que soit leur emplacement.  

Moins de pression sur les bases de données opérationnelles

Les ensembles de données opérationnelles doivent surveiller en permanence les analyses des employés et d’autres activités. CDC agit en allégeant la pression sur les opérationsal bases de données en optimisant le processus d’identification et en transférant les modifications des données. Dans les méthodes de synchronisation traditionnelles, les bases de données opérationnelles subissent une charge considérable, mais une approche ciblée utilisant CDC minimise cette contrainte. Au lieu de transférer des ensembles de données entiers, le CDC capture et transmet uniquement les mises à jour spécifiques survenues depuis la dernière synchronisation. 

Traitement des données plus rapide

La différenciation des produits et la qualité des services ne restent pas les seuls critères de réussite des entreprises. Le besoin actuel réside dans des processus de données efficaces, notamment la collecte, le stockage et l’utilisation des données. Compte tenu de la demande contemporaine d'un traitement rapide des données, les capacités de CDC en font un composant essentiel pour les entreprises. 

Maintenir l'avantage concurrentiel

Bien que l'importance d'un système efficace dans les processus de données soit évidente, environ 75% des entreprises s’appuient encore sur le traitement par lots pour modifier leurs ensembles de données. Le recours à la capture des données de changement peut être un moyen efficace de relever ces défis. Et depuis environ 80% des entreprises envisagent de mettre en œuvre des stratégies de stockage multi-cloud dans les années à venir, la nécessité d'un bon mécanisme de capture des données modifiées devient de plus en plus primordiale. 

De plus, CDC renforce l'agilité des entreprises en permettant aux entreprises de rester à jour avec leurs données au fur et à mesure. faciliters réplication sur divers environnements cloud. Cela profite aux entreprises qui utilisent diverses solutions cloud, qu'elles soient une combinaison de services publics, privés ou hybrides nuages. 

Modifier la capture de données avec Astera 

Pour garantir la prospérité de l’entreprise dans les années à venir, les décisions doivent être basées sur des données en temps réel. Et pour synchroniser toutes les bases de données au sein d'une organisation pour une approche cohérente, la capture des données modifiées est l'une des solutions potentielles car elle minimise les perturbations lors du transfert de données et réduit les coûts.  

AsteraLe générateur de pipeline de données de s’impose comme un acteur incontournable de la gestion des données, proposant des fonctionnalités complètes pour la conception, la mise en œuvre et la gestion des processus d'intégration de données. Il prend en charge diverses méthodes de capture de données modifiées pour différentes bases de données, y compris des mécanismes basés sur le temps, les journaux et les déclencheurs.  

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Auteurs:

  • Aïcha Shahid
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