Wat is Change Data Capture (CDC): methoden, voordelen en uitdagingen

Wat is Change Data Capture?

Change Data Capture (CDC) is een techniek gebruikt in gegevensbeheer om wijzigingen in gegevens in een database te identificeren en bij te houden, en deze wijzigingen toe te passen op het doelsysteem. Omdat een database een grote verzameling gegevens is, wordt het moeilijk om bij te houden welke gegevens zijn toegevoegd, gewijzigd of verwijderd. Het proces zoekt naar wijzigingen in de database en registreert deze wanneer deze worden gevonden, waarbij de wijzigingen in het echt worden vastgelegd of bijna realtime. 

Real-time CDC is efficiënter dan traditioneel ETL (extraheren, transformeren, laden), die anders arbeidsintensief en tijdrovend zouden zijn. Een databank bijvoorbeeld (SQL-server) van een e-commerce website bevat informatie over klanten die bestellingen plaatsen op de website. Zonder CDC zullen periodieke updates van de klantinformatie het extraheren van de volledige dataset inhouden, deze verwerken en opnieuw in de database laden. 

Echter, met SQL Server wijzigingsgegevens vastleggen, identificeert en extraheert het systeem de nieuw toegevoegde klantinformatie in realtime uit de bestaande, vaak gebruikt in datawarehouses, waar het up-to-date houden van gegevens essentieel is voor analyse en rapportage. Het helpt een soepele stroom te behouden en verhoogt de betrouwbaarheid van het systeem omdat er sprake is van integratie en een constante gegevensstroom in datawarehouses. 

Hoe Change Data Cgeschikt Werken?

Hieronder wordt stap voor stap uitgelegd hoe gegevens vastleggen wijzigen werkt meestal. 

1. Identificatie wijzigen: Het CDC-systeem is zo ingesteld dat het transactielogboek voortdurend wordt gescand om eventuele wijzigingen te vinden, zoals invoegingen, updates of verwijderingen. Er wordt gezocht naar informatie over wat er is gewijzigd en welke rijen zijn beïnvloed.  
2. Nadering: Afhankelijk van hun gebruiksscenario en vereisten, zetten organisaties verschillende benaderingen voor het vastleggen van veranderingsgegevens op. Gemeenschappelijke methoden omvatten de op logs gebaseerde aanpak waarbij het databasetransactielogboek wordt gemonitord om wijzigingen te identificeren, en op triggers gebaseerde CDC waarbij bepaalde triggers worden gebruikt om wijzigingen vast te leggen.
3. Leg relevante informatie vast: Zodra er een wijziging plaatsvindt, haalt het CDC-systeem de relevante informatie uit het transactielogboek op. Dit omvat het type wijziging (invoegen, bijwerken, verwijderen), de tijdstempel (wanneer de wijziging plaatsvond) en de betrokken rijen.
4. Data opslag: De De vastgelegde gegevens worden vervolgens opgeslagen in een aparte repository, tabellen of een speciale CDC-database. Dit wordt gedaan om ervoor te zorgen dat de gegevens eenvoudig kunnen worden geanalyseerd zonder de prestaties van de brondatabase te beïnvloeden.
5. Verzending: Na gegevensopslag kan het nodig zijn om deze informatie aan downstream-systemen te leveren. Dit kunnen analyseplatforms, datawarehouses of andere toepassingen zijn. 

Voortdurende monitoring en beheer van het CDC-proces is ook essentieel bij het afhandelen van eventuele fouten die optreden tijdens het vastleggen van wijzigingen. Bij het vastleggen van wijzigingsgegevens wordt ook een geschiedenis van wijzigingen in de loop van de tijd bijgehouden, wat waardevol is voor analyse- en auditdoeleinden.  

De noodzaak van het vastleggen van veranderingsgegevens 

Gegevensreplicatie

In gevallen met hoge beschikbaarheid is het belangrijk om consistente en bijgewerkte gegevens op verschillende locaties te behouden. Dit is vooral belangrijk in sectoren als e-commerce en telecommunicatie, waar ononderbroken toegang tot actuele gegevens essentieel is voor klantenservice en compliance. In dergelijke scenario's is gegevensreplicatie een belangrijke strategie om ervoor te zorgen dat redundante systemen over gesynchroniseerde gegevens beschikken. CDC werkt vrijwel in realtime en speelt zijn rol bij gegevensreplicatie door voortdurend wijzigingen in het bronsysteem te identificeren. Dit helpt de gegevens constant te houden en op de hoogte op alle locaties.  

Audit en naleving

Organisaties moeten voldoen aan regelgevende instanties die hen de opdracht geven een audittrail van gegevenswijzigingen bij te houden. Niet-naleving kan leiden tot reputatieschade en zware straffen. Het vastleggen van wijzigingsgegevens is ook in dit scenario nuttig. Het biedt een gedetailleerd overzicht van de toevoegingen, verwijderingen en wijzigingen van de gegevens. Dit helpt bij het naleven van de regelgeving en dient als een mechanisme om ongeoorloofde wijzigingen op te sporen en te corrigeren.  

Cloud Migration

Cloudmigratie is voor de meeste organisaties een uitdaging, omdat ze grote hoeveelheden gegevens van lokale omgevingen naar de cloud moeten verplaatsen. Deze transitie wordt vaak gedaan om te profiteren van de kosteneffectiviteit, flexibiliteit en schaalbaarheid die cloudplatforms bieden. Het is echter een uitdaging in termen van bandbreedte, tijd en gebruik van hulpbronnen. Met CDC kunt u alleen de wijzigingen in gegevens volgen en repliceren, waardoor de migratietijd en bandbreedtevereisten worden verminderd. Dit helpt bij een efficiëntere en soepelere overgang naar cloudgebaseerde infrastructuren. 

Verschillende methoden voor het vastleggen van gegevens

Er worden verschillende methoden voor het vastleggen van wijzigingsgegevens gebruikt, afhankelijk van de vereisten van de applicatie, zoals tijdgebaseerd, loggebaseerd, en trigger-gebaseerd, en nog een paar meer. Hier zullen we alleen de belangrijkste doornemen.  

Op tijd gebaseerde vastlegging van wijzigingsgegevens

Als er een recentere tijdstempel op een rij in een databasetabel staat dan de laatste keer dat gegevens zijn vastgelegd, wordt dit als wijziging beschouwd. Zo'n rij wordt doorgaans 'LAST_MODIFIED' genoemd. Het is eenvoudig te implementeren, omdat u alleen hoeft bij te houden wanneer de meest recente wijzigingen zijn geëxtraheerd.  

Deze methode kan echter geen verwijderde rijen volgen of identificeren. De doelsystemen moeten ook elke rij doorlopen om de nieuwste updates te vinden. 

Log-gebaseerde vastlegging van wijzigingsgegevens

De meeste databases bevatten transactielogboeken, ook wel redo-logboeken genoemd, waarin alle wijzigingen in de database worden vastgelegd (invoegen, bijwerken en verwijderen). Deze logboeken blijken nuttig tijdens crashes voor hersteldoeleinden. De transactielogboeken kunnen wijzigingen doorgeven aan het doelsysteem zonder dat operationele tabellen hoeven te worden gescand. Het leidt echter tot een verhoogd gebruik van bronnen en opslagoverhead als gevolg van de groeiende transactielogboeken. Toch is log-gebaseerde CDC ideaal voor de meeste gebruikte databases die zich geen vertraging kunnen veroorloven. 

Trigger-gebaseerde vastlegging van wijzigingsgegevens

Telkens wanneer gegevens in een tabel worden ingevoegd, bijgewerkt of verwijderd, wordt een overeenkomstige trigger geactiveerd om deze wijzigingen in een afzonderlijke tabel vast te leggen. Om elke wijziging in gegevens vast te leggen, is één trigger per tabel nodig. Het proces heeft ook een grotere overhead doordat triggers op operationele tabellen worden uitgevoerd wanneer de wijzigingen worden aangebracht. De trigger wordt geactiveerd om wijzigingen in een aparte tabel vast te leggen. Deze aanpak creëert een volledige versie van de geschiedenis, waardoor de gegevens gemakkelijker kunnen worden opgehaald. 

Het kan echter de databaseprestaties beïnvloeden, omdat het bijwerken van de records meerdere schrijfbewerkingen vereist.  

Duw- en trekbenaderingen

Bij de push-aanpak vinden alle processen plaats op de brongegevensset die een trigger veroorzaken meldingen voor wijzigingen (invoegingen, bewerkingen, verwijderingen) in realtime. Het bronsysteem pusht de informatie over de wijziging naar het doelsysteem. Houd er rekening mee dat de wijziging in de gegevens niet wordt opgemerkt als het doelsysteem offline is. 

Bij de pull-methode haalt het CDC-systeem met geplande tussenpozen actief vragen of wijzigingen op uit het bronsysteem. Hierdoor wordt de brondatabase minder belast. Net als de push-aanpak vereist de pull-methode ook een intermediaire boodschapper voor offline doelsystemen.  

Wijzig gegevensverzameling in ETL 

ETL is een data-integratieproces dat bijgewerkte gegevens van een bronsysteem naar een doeldatabase brengt. De gegevensextractie kan worden uitgevoerd via gegevensquery's en het vastleggen van wijzigingsgegevens. Edaarvoor, CDC wel een verbeterde versie van ETL.  

Zo ziet CDC eruit in verschillende fasen van ETL: 

Extract: In het verleden waren bij de gegevensextractie grote batches betrokken, waardoor vertragingen ontstonden bij het weergeven van bronsysteemupdates in de doeldatabase. Met het vastleggen van wijzigingsgegevens worden gegevens nu in realtime geëxtraheerd, waarbij alleen de wijzigingen worden vastgelegd zodra ze zich voordoen. Deze gerichte aanpak vermindert de hoeveelheid verwerkte gegevens aanzienlijk, waardoor het algehele ETL-proces wordt geoptimaliseerd.  

Transformeren: Transformatie is het proces van het converteren van de structuur en het formaat van een dataset zodat deze overeenkomen met de doeldatabase. Omdat de traditionele methoden bulkextractie en -transformatie inhielden, zou dit veel tijd vergen. Bij CDC, waar transformatie echter een belangrijke stap blijft, worden gegevens efficiënt geladen en rechtstreeks naar de doelrepository getransformeerd. Dit maakt de CDC-aanpak goed gerechtvaardigd met de toenemende databasegroottes.  

Laden: Deze verwijst naar de daadwerkelijke plaatsing van gegevens in het doelsysteem. Technisch gezien vinden de transformatie en het laden gelijktijdig met CDC plaats, waardoor het een efficiëntere procedure is. 

Het overwinnen van gemeenschappelijke Change Data Cgeschikt Uitdagingen 

Bulkgegevensbeheer

Het verwerken van het grootste deel van de gegevens waarvoor uitgebreide wijzigingen nodig zijn, kan voor de CDC een uitdaging vormen. In dergelijke gevallen neemt de efficiëntie ervan aanzienlijk af. In een cloud-samenwerkingsplatform, waar gebruikers voortdurend in realtime bestanden bewerken, creëren en delen, wordt CDC bijvoorbeeld ingezet om deze documentwijzigingen effectief vast te leggen tijdens een toename van het datavolume, maar tijdens perioden van piekgebruik, zoals gelijktijdige bestandsbewerkingen. , veroorzaakt het een grote verandering in de gegevensstroom door de CDC-pijplijn.  

Om deze uitdaging aan te pakken, kunt u overwegen efficiënte tools te implementeren, zoals gedistribueerde verwerkingsframeworks, en de implementatiestrategie te optimaliseren, zoals het dynamisch schalen van bronnen op basis van gebruikspatronen.  Bovendien kan het verbeteren van de CDC-pijplijn en het gebruik van geavanceerde gegevensverwerkingstechnieken helpen om gelijktijdige bestandsbewerkingen effectiever te beheren.

Schemawijzigingen

Schemawijzigingen kunnen het in kaart brengen van gegevens en de synchronisatie tussen bron- en doelsystemen verstoren. Deze veranderingen kunnen CDC compliceren, omdat het zich moet aanpassen aan de evoluerende databasestructuren. CDC-aanpassing kan helpen om op deze veranderingen in te spelen. Geavanceerde CDC-oplossingen maken vaak gebruik van metadata en intelligente algoritmen om zich aan te passen aan schemawijzigingen.

Data-integriteit

Het implementeren van CDC kan het moeilijk maken om de consistentie en integriteit van gegevens te behouden, vooral tijdens complexe transformaties. Het risico op fouten kan ontstaan ​​als gevolg van gelijktijdige wijzigingen en mogelijke verstoringen als gevolg van data mapping.  

Deze uitdaging kan gemakkelijk worden overwonnen door validatiecontroles, krachtige foutafhandeling en afstemmingsmechanismen. Bovendien kunnen versiebeheer- en terugdraaimechanismen zorgen voor traceerbaarheid en snelle correctie, waardoor de integriteit van de getransformeerde gegevens behouden blijft. 

Het verbruik van hulpbronnen

CDC verbruikt aanzienlijke systeembronnen die leiden tot prestatieproblemen bij gelijktijdige toepassingen. Het ontstaat voornamelijk als gevolg van de inherente vraag naar schijf-I/O en CPU-geheugen tijdens het extraheren, transformeren en laden van gegevens. 

Er kan een reeks optimalisatiestrategieën worden geïmplementeerd om deze uitdaging aan te pakken. Er kunnen bijvoorbeeld throttling-mechanismen worden gebruikt om de snelheid van gegevensverwerking te regelen. Bovendien kunnen fijnafstemmingsparameters zoals batchgrootte en parallellisme worden gebruikt om deze af te stemmen op de capaciteit van het systeem.   

Voordelen van het vastleggen van wijzigingsgegevens 

Grote databases vragen om een ​​efficiënt data-integratiesysteem besturens in het echt-tijd. Het moeten wijzigen van de gegevensverzameling voor dit doel biedt een aantal voordelen.  

Laten we eens kijken waartoe het in staat is: 

Cloud Migration

Bedrijven migreren steeds vaker naar cloudopslagoplossingen, zodat ze zich kunnen concentreren op het brengen van innovatieve oplossingen in plaats van tijd en moeite te besteden aan het onderhouden en beheren van infrastructuren. Het gebruik van CDC zorgt in dit geval voor gegevensconsistentie tussen de lokale en clouddatabases, waardoor het synchronisatieproces wordt geoptimaliseerd en discrepanties worden voorkomen.  

Snelle reactie

CDC heeft een voorsprong op traditionele methoden voor het bijwerken van volledige datasets. Bevindingen uit een IDC-onderzoek blijkt dat 86.5 procent van de organisaties ETL gebruikt om minimaal 25 procent van hun gegevens over te dragen. Bijna tweederde (63.9 procent) van de gegevens die via ETL worden verzonden, blijven minstens vijf dagen oud wanneer deze een analysedatabase bereiken. Dergelijke verouderde gegevens belemmeren organisaties om de juiste informatie te leveren wanneer dat nodig is, en zijn nutteloos bij het omgaan met realtime bedreigingen. 

CDC is nuttig bij het vastleggen en analyseren van gegevensveranderingen in de praktijk-tijd. Met CDC kan een cyberbeveiligingsbedrijf inbreuken op de beveiliging detecteren en erop reageren. Dit maakt snelle actie mogelijk om het compromitteren van gevoelige informatie te voorkomen voordat er aanzienlijke schade ontstaat. 

Microservices-architectuur

Gegevens moeten worden overgedragen van brongegevenssets naar meerdere doelsystemen. Het wordt eenvoudiger om CDC te gebruiken, omdat het tijdens het proces de synchronisatie tussen bron- en doelgegevenssets helpt behouden. Door gebruik te maken van de real-time gegevensoverdrachtbenadering is het nu handiger om meerdere gegevenssystemen te synchroniseren, waar ze zich ook bevinden.  

Minder druk op operationele databases

Operationele datasets moeten de analyses van medewerkers en andere activiteiten continu monitoren. CDC werkt door de druk op de operatie te verlichtenal databases door het identificatieproces te optimaliseren en gegevenswijzigingen over te dragen. Bij traditionele synchronisatiemethoden wordt de operationele database aanzienlijk belast, maar een gerichte aanpak met behulp van CDC minimaliseert deze belasting. In plaats van hele datasets over te dragen, vangt en verzendt de CDC alleen specifieke updates die hebben plaatsgevonden sinds de laatste synchronisatie. 

Snellere gegevensverwerking

Productdifferentiatie en kwaliteitsdiensten blijven niet de enige succescriteria voor bedrijven. De behoefte van dit moment is efficiënte dataprocessen, inclusief het verzamelen, opslaan en datagebruik. Gezien de hedendaagse vraag naar snelle gegevensverwerking maken de mogelijkheden van CDC het tot een essentieel onderdeel voor bedrijven. 

Concurrentievoordeel behouden

Hoewel het belang van een efficiënt systeem in dataprocessen duidelijk is, zijn er ongeveer 75% van de bedrijven vertrouwt nog steeds op batchverwerking om datasets aan te passen. Het gebruik van het vastleggen van veranderingsgegevens kan een effectieve manier zijn om deze uitdagingen aan te pakken. En sinds ongeveer 80% van de bedrijven die van plan zijn de komende jaren multi-cloud-opslagstrategieën te implementeren, wordt de behoefte aan een goed mechanisme voor het vastleggen van veranderingsgegevens steeds belangrijker. 

Bovendien vergroot CDC de bedrijfsflexibiliteit door bedrijven op de hoogte te houden van hun gegevens vergemakkelijkens replicatie in verschillende cloudomgevingen. Dit komt ten goede aan bedrijven die zich bezighouden met diverse cloudoplossingen, ongeacht of ze zich bezighouden met uiteenlopende cloudoplossingen een combinatie van publiek, privaat of hybride wolken. 

Wijzig gegevensregistratie met Astera 

Om ervoor te zorgen dat het bedrijf de komende jaren floreert, moeten beslissingen gebaseerd zijn op realtime gegevens. En om alle databases binnen een organisatie te synchroniseren voor een samenhangende aanpak, is het vastleggen van wijzigingsgegevens een van de mogelijke oplossingen, omdat hiermee de verstoring tijdens de gegevensoverdracht wordt geminimaliseerd en de kosten worden verlaagd.  

Astera's Data Pipeline Builder onderscheidt zich als een belangrijke speler op het gebied van gegevensbeheer en biedt uitgebreide functies voor het ontwerpen, implementeren en beheren van data-integratieprocessen. Het ondersteunt verschillende methoden voor het vastleggen van wijzigingsgegevens voor verschillende databanken, inclusief op tijd gebaseerde, loggebaseerde en triggergebaseerde mechanismen.  

Ervaar de voordelen van het vastleggen van verandergegevens met onze Gratis proefperiode van 14-dag. Meld u vandaag nog aan en ontdek zelf de functionaliteit en voordelen.