O que é Change Data Capture (CDC): métodos, benefícios e desafios

O que é captura de dados de alterações?

A captura de dados de alteração (CDC) é um técnica usada em gestão de dados para identificar e rastrear alterações feitas nos dados em um banco de dados e aplicar essas alterações ao sistema de destino. Como um banco de dados é uma grande coleção de dados, fica difícil rastrear quais dados foram adicionados, modificados ou excluídos. O processo procura alterações no banco de dados e as registra quando encontradas, capturando as modificações em tempo real ou quase em tempo real. 

Em tempo real CDC é mais eficiente que o tradicional ETL (extrair, transformar, carregar), que de outra forma consumiria muitos recursos e tempo. Por exemplo, um banco de dados (Servidor SQL) de um site de comércio eletrônico contém informações sobre clientes que fazem pedidos no site. Sem o CDC, as atualizações periódicas das informações do cliente envolverão a extração de todo o conjunto de dados, seu processamento e seu recarregamento no banco de dados. 

No entanto, com Captura de dados alterados do SQL Server, o sistema identifica e extrai as informações dos clientes recém-adicionadas das existentes em tempo real, muitas vezes empregadas em data warehouses, onde manter os dados atualizados é essencial para análises e relatórios. Ajuda a manter um fluxo suave e aumenta a confiabilidade do sistema, pois há integração e fluxo constante de dados nos data warehouses. 

Como funciona o dobrador de carta de canal Change Data Capture Trabalho?

Abaixo está a explicação passo a passo sobre como alterar captura de dados normalmente funciona. 

1. Identificação da mudança: O sistema CDC está configurado para verificar continuamente o log de transações para encontrar quaisquer alterações, como inserções, atualizações ou exclusões. Procura informações relacionadas ao que mudou e quais linhas foram afetadas.  
2. Abordagem: Dependendo do caso de uso e dos requisitos, as organizações configuram diferentes abordagens de captura de dados alterados. Métodos comuns incluem a abordagem baseada em log, que envolve o monitoramento do log de transações do banco de dados para identificar alterações, e CDC baseado em gatilho, onde certos gatilhos são usados ​​para capturar alterações.
3. Capture informações relevantes: Assim que ocorre uma alteração, o sistema CDC captura as informações relevantes do log de transações. Isso incluirá o tipo de alteração (inserir, atualizar, excluir), o carimbo de data/hora (quando a alteração ocorreu) e as linhas afetadas.
4. Armazenamento de dados: A os dados capturados são então armazenados em um repositório separado, tabelas ou um banco de dados CDC dedicado. Isso é feito para garantir que os dados possam ser facilmente analisados ​​sem afetar o desempenho do banco de dados de origem.
5. Entrega: Após o armazenamento dos dados, pode haver necessidade de entregar essas informações aos sistemas downstream. Isso pode incluir plataformas analíticas, data warehouses ou outros aplicativos. 

O monitoramento e o gerenciamento contínuos do processo de CDC também são essenciais para lidar com quaisquer erros que ocorram durante a captura de alterações. A captura de dados de alterações também mantém um histórico de alterações ao longo do tempo, o que é valioso para fins analíticos e de auditoria.  

A necessidade de captura de dados de alterações 

Replicação de Dados

Em casos de alta disponibilidade, é importante manter dados consistentes e atualizados em diferentes locais. Isto é particularmente importante em setores como o comércio eletrónico e as telecomunicações, onde o acesso ininterrupto a dados atualizados é essencial para o atendimento ao cliente e a conformidade. Nesses cenários, a replicação de dados é uma estratégia fundamental para garantir que os sistemas redundantes tenham dados sincronizados. O CDC opera quase em tempo real e desempenha seu papel na replicação de dados, identificando continuamente alterações no sistema de origem. Isso ajuda a manter os dados constantes e até à data em todos os locais.  

Auditoria e conformidade

As organizações devem cumprir os órgãos reguladores que as obrigam a manter uma trilha de auditoria das alterações de dados. O não cumprimento pode levar a danos à reputação e penalidades severas. A captura de dados alterados também é benéfica neste cenário. Ele fornece um registro detalhado das adições, exclusões e modificações dos dados. Isto ajuda a cumprir os regulamentos e serve como um mecanismo para detectar e retificar quaisquer alterações não autorizadas.  

Migração para a nuvem

A migração para a nuvem é um desafio para a maioria das organizações, pois elas precisam mover grandes volumes de dados de ambientes locais para a nuvem. Essa transição geralmente é feita para se beneficiar da economia, da flexibilidade e da escalabilidade que as plataformas em nuvem oferecem. No entanto, é um desafio em termos de largura de banda, tempo e utilização de recursos. Com o CDC, você pode rastrear e replicar apenas as alterações nos dados, reduzindo o tempo de migração e os requisitos de largura de banda. Isso ajuda em uma transição mais eficiente e suave para infraestruturas baseadas em nuvem. 

Diferentes métodos de captura de dados alterados

Diferentes métodos de captura de dados alterados são usados ​​dependendo dos requisitos do aplicativo, como baseado em tempo, baseado em log, e baseado em gatilho, e mais alguns. Aqui, examinaremos apenas os mais importantes.  

Captura de dados de alterações com base no tempo

Quando há um carimbo de data/hora mais recente em uma linha em uma tabela de banco de dados do que a última vez que os dados foram capturados, isso é considerado uma alteração. Essa linha normalmente é chamada de 'LAST_MODIFIED'. É simples de implementar, pois só é necessário acompanhar quando as alterações mais recentes foram extraídas.  

No entanto, este método não pode rastrear ou identificar linhas excluídas. Os sistemas de destino também devem percorrer cada linha para encontrar as atualizações mais recentes. 

Captura de dados de alteração baseada em log

A maioria dos bancos de dados contém logs de transações, também chamados de redo logs, que registram todas as alterações feitas no banco de dados (inserir, atualizar e excluir). Esses logs são úteis durante falhas para fins de recuperação. Os logs de transações podem propagar alterações para o sistema de destino sem a necessidade de varrer tabelas operacionais. No entanto, isso leva ao aumento do uso de recursos e à sobrecarga de armazenamento devido ao crescimento dos logs de transações. Ainda assim, o CDC baseado em log é ideal para a maioria dos bancos de dados ocupados que não podem se dar ao luxo de atrasos. 

Captura de dados de mudança baseada em gatilho

Cada vez que dados são inseridos, atualizados ou excluídos em uma tabela, um gatilho correspondente é ativado para registrar essas alterações em uma tabela separada. Para capturar qualquer alteração nos dados, é necessário um gatilho por tabela. O processo também apresenta maior sobrecarga com a execução de gatilhos nas tabelas operacionais quando as alterações são feitas. O gatilho é ativado para registrar as alterações em uma tabela separada. Essa abordagem cria uma versão completa do histórico, facilitando a recuperação dos dados. 

No entanto, isso pode afetar o desempenho do banco de dados, pois a atualização dos registros requer múltiplas gravações.  

Abordagens push e pull

Na abordagem push, todos os processos ocorrem no conjunto de dados de origem que acionam notificações de alterações (inserções, edições, exclusões) em tempo real. O sistema de origem envia as informações sobre a mudança para o sistema de destino. Observe que a alteração nos dados não será percebida se o sistema de destino estiver offline. 

No método pull, o sistema CDC extrai ativamente consultas ou alterações do sistema de origem em intervalos programados. Isso coloca menos carga no banco de dados de origem. Assim como a abordagem push, o método pull também requer um mensageiro intermediário para sistemas de destino offline.  

Alterar captura de dados em ETL 

ETL is um processo de integração de dados que traz dados atualizados de um sistema de origem para um banco de dados de destino. A extração de dados pode ser feita por meio de consultas de dados e captura de dados alterados. ºantes, o CDC é uma versão melhorada do ETL.  

Esta é a aparência do CDC em diferentes estágios de ETL: 

Extrato: No passado, a extração de dados envolvia grandes lotes, causando atrasos na reflexão das atualizações do sistema de origem no banco de dados de destino. Agora, com a captura de dados alterados, os dados são extraídos em tempo real, capturando apenas as alterações à medida que elas ocorrem. Essa abordagem direcionada reduz significativamente o volume de dados processados, otimizando o processo geral de ETL.  

Transformar: Transformação é o processo de converter a estrutura e o formato de um conjunto de dados para corresponder ao banco de dados de destino. Como os métodos tradicionais envolviam extração e transformação em massa, isso levaria muito tempo. No entanto, no CDC, onde a transformação continua a ser uma etapa fundamental, os dados são carregados de forma eficiente e transformados diretamente no repositório de destino. Isso torna a abordagem do CDC bem justificada com o aumento do tamanho dos bancos de dados.  

Carga: Esta refere-se a a colocação real dos dados no sistema de destino. Tecnicamente, a transformação e o carregamento ocorrem simultaneamente com o CDC, tornando-o um procedimento mais eficiente. 

Superando C Comumhange Data Capture Desafios 

Gerenciamento de dados em massa

O tratamento da grande quantidade de dados que exige alterações extensas pode representar desafios para o CDC. A sua eficiência diminui notavelmente nesses casos. Por exemplo, em uma plataforma de colaboração em nuvem, onde os usuários editam, criam e compartilham continuamente arquivos em tempo real, o CDC é empregado para capturar efetivamente essas alterações de documentos durante um aumento no volume de dados, mas durante períodos de pico de uso, como edições simultâneas de arquivos. , ele desencadeia uma alteração em massa no fluxo de dados através do pipeline do CDC.  

Para enfrentar o desafio, considere implementar ferramentas eficientes, como estruturas de processamento distribuído, e otimizar a estratégia de implantação, como dimensionar recursos dinamicamente com base em padrões de uso.  Além disso, aprimorar o pipeline do CDC e usar técnicas avançadas de processamento de dados pode ajudar a gerenciar edições simultâneas de arquivos de maneira mais eficaz.

Mudanças de esquema

As alterações de esquema podem interromper o mapeamento de dados e a sincronização entre os sistemas de origem e de destino. Essas mudanças podem complicar o CDC, pois ele precisa se adaptar às estruturas de banco de dados em evolução. A adaptação do CDC pode ajudar a atender a essas mudanças. As soluções avançadas de CDC geralmente empregam metadados e algoritmos inteligentes para se ajustar às mudanças de esquema.

Integridade de dados

A implementação do CDC pode dificultar a manutenção da consistência e integridade dos dados, especialmente durante transformações complexas. O risco de erros pode surgir devido a alterações simultâneas e possíveis interrupções devido ao mapeamento de dados.  

Este desafio pode ser facilmente superado por meio de verificações de validação, forte tratamento de erros e mecanismos de reconciliação. Além disso, os mecanismos de controle de versão e reversão podem fornecer rastreabilidade e correção rápida, mantendo assim a integridade dos dados transformados. 

Consumo de recursos

O CDC consome recursos substanciais do sistema que levam a problemas de desempenho para aplicativos simultâneos. Surge principalmente devido à demanda inerente por E/S de disco e memória de CPU durante a extração, transformação e carregamento de dados. 

Uma série de estratégias de otimização podem ser implementadas para enfrentar esse desafio. Por exemplo, mecanismos de limitação podem ser usados ​​para controlar a taxa de processamento de dados. Além disso, parâmetros de ajuste fino, como tamanho do lote e paralelismo, podem ser empregados para alinhar com a capacidade do sistema.   

Benefícios da captura de dados alterados 

Grandes bancos de dados exigem um sistema eficiente de integração de dados que operars na real-tempo. Ter que alterar a captura de dados para esse fim apresenta vários benefícios.  

Vamos ver do que ele é capaz: 

Migração para a nuvem

As empresas estão cada vez mais migrando para soluções de armazenamento em nuvem para que possam se concentrar em trazer soluções inovadoras, em vez de gastar tempo e esforço na manutenção e gerenciamento de infraestruturas. A utilização do CDC neste caso garante a consistência dos dados entre os bancos de dados locais e na nuvem, otimizando o processo de sincronização e evitando discrepâncias.  

Resposta rápida

O CDC tem uma vantagem sobre os métodos tradicionais de atualização de conjuntos de dados inteiros. Descobertas de um Estudo IDC mostram que 86.5% das organizações empregam ETL para transferir um mínimo de 25% dos seus dados. Quase dois terços (63.9%) dos dados transferidos por meio de ETL permanecem com pelo menos cinco dias de existência quando chegam a um banco de dados analítico. Esses dados desatualizados impedem as organizações de fornecer as informações corretas quando necessárias e são inúteis ao lidar com ameaças em tempo real. 

O CDC é útil na captura e análise de alterações de dados reais-tempo. Com o CDC, uma empresa de segurança cibernética pode detectar e responder a violações de segurança. Isto permite uma ação rápida para evitar o comprometimento de informações confidenciais antes que ocorram danos significativos. 

Arquitetura de microsserviços

Os dados precisam ser transferidos de conjuntos de dados de origem para vários sistemas de destino. Torna-se mais fácil usar o CDC, pois ajuda a manter a sincronização entre os conjuntos de dados de origem e de destino durante o processo. Adotando a abordagem de transferência de dados em tempo real, agora é mais conveniente sincronizar vários sistemas de dados, não importa onde eles estejam.  

Menos pressão nos bancos de dados operacionais

Os conjuntos de dados operacionais precisam monitorar continuamente as análises dos funcionários e outras atividades. O CDC funciona aliviando a pressão na operaçãoal bancos de dados, otimizando o processo de identificação e transferência de alterações de dados. Nos métodos tradicionais de sincronização, há uma carga considerável nos bancos de dados operacionais, mas uma abordagem direcionada usando CDC minimiza essa pressão. Em vez de transferir conjuntos de dados inteiros, o CDC captura e transmite apenas atualizações específicas que ocorreram desde a última sincronização. 

Processamento de dados mais rápido

A diferenciação dos produtos e os serviços de qualidade não continuam a ser os únicos critérios de sucesso das empresas. A necessidade do momento são processos de dados eficientes, incluindo coleta, armazenamento e uso de dados. Dada a demanda contemporânea por processamento rápido de dados, os recursos do CDC tornam-no um componente essencial para as empresas. 

Manter a vantagem competitiva

Embora a importância de um sistema eficiente nos processos de dados seja evidente, cerca de 75% das empresas ainda dependem do processamento em lote para modificar conjuntos de dados. Empregar a captura de dados de alterações pode ser uma forma eficaz de enfrentar esses desafios. E desde cerca 80% das empresas planejam implementar estratégias de armazenamento multinuvem nos próximos anos, a necessidade de um bom mecanismo de captura de dados alterados torna-se cada vez mais importante. 

Além disso, o CDC capacita a agilidade dos negócios, permitindo que as empresas se mantenham atualizadas com os seus dados à medida que avançam. facilitars replicação em vários ambientes de nuvem. Isso beneficia as empresas que lidam com diversas soluções em nuvem, sejam elas uma combinação de serviços públicos, privados ou híbridos nuvens. 

Alterar captura de dados com Astera 

Para garantir que o negócio prospere nos próximos anos, as decisões devem ser baseadas em dados em tempo real. E para sincronizar todos os bancos de dados dentro de uma organização para uma abordagem coerente, a captura de dados alterados é uma das soluções potenciais, pois minimiza a interrupção durante a transferência de dados e reduz custos.  

AsteraConstrutor de pipeline de dados se destaca como um player-chave no gerenciamento de dados, oferecendo recursos abrangentes para projetar, implementar e gerenciar processos de integração de dados. Ele oferece suporte a vários métodos de captura de dados alterados para diferentes bancos de dados, incluindo mecanismos baseados em tempo, registros e gatilhos.  

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