Change Data Capture: La clave para una gestión eficiente de datos en tiempo real
La captura de datos de cambio (CDC, por sus siglas en inglés) es un proceso de gestión de datos diseñado para capturar, rastrear y mover rápidamente los datos cuando estos cambian. A diferencia de otros procesos tradicionales que replican los datos en lotes una o varias veces al día, el CDC permite a las organizaciones replicar los datos en milisegundos para tomar decisiones basadas en datos actualizados al momento. Esto hace que las operaciones empresariales críticas a nivel organizacional sean más eficientes y productivas, ayudando a las organizaciones a mantenerse por delante de la competencia.
El CDC es especialmente efectivo en las migraciones a la nube. Debido a su baja latencia y capacidad para monitorear de forma independiente los datos a medida que cambian, las empresas pueden analizar los datos recién generados sin afectar el rendimiento de sus bases de datos operativas. En esta introducción a la captura de datos de cambio, aprenderás cómo funciona, por qué es importante y algunas herramientas útiles para gestionar el CDC.
¿Qué es la captura de datos de cambio?
La captura de datos de cambio es un proceso para reconocer y monitorear los cambios y movimientos en los datos de una base de datos. Con el CDC, los datos se transfieren a menudo en incrementos más pequeños de una base de datos a otra.
La transferencia de datos tradicional se basa en bloques y generalmente utiliza una herramienta de extracción, transformación y carga (ETL) para mover los datos desde su origen hacia su destino. El desafío de este método es que existe una ventana de carga limitada o un período de tiempo durante el cual se pueden mover los datos.
La captura de datos de cambio adopta un enfoque diferente. Cada cambio o transacción se captura en tiempo real y se mueve de la base de datos de origen a la base de datos de destino en fragmentos a menor escala.
La revolución de Tableau Salesforce: el poder de la IA en los datos masivosExisten tres métodos principales utilizados en la captura de datos de cambio.
CDC basado en registros
Cada base de datos crea un archivo de registro cada vez que ocurre una nueva transacción. Por lo tanto, una solución de CDC que utiliza un método basado en registros puede leer el archivo de registro, recoger esos cambios y aplicarlos a la base de datos de destino. Este método es altamente eficiente y no tiene impacto en el sistema de origen.
CDC basado en consultas
Las soluciones de CDC que utilizan un enfoque basado en consultas dependen de ejecutar consultas específicas contra la fuente de datos. Por ejemplo, este tipo de solución de CDC puede examinar una marca de tiempo para determinar qué registros han cambiado. Luego, lee esos cambios y los aplica a la base de datos de destino.
CDC basado en disparadores
Los disparadores son fragmentos de código que se activan cuando se cumplen ciertas condiciones. Por lo tanto, las soluciones de captura de datos de cambio que utilizan disparadores se activan cuando se realiza un cambio en la base de datos de origen. El disparador luego captura el cambio y lo aplica a la base de datos de destino.
¿Por qué es importante la captura de datos de cambio?
La captura de datos de cambio es importante porque permite a las organizaciones mover datos en tiempo real sin afectar el rendimiento de las bases de datos de origen. Esto garantiza que los cambios y las actualizaciones se reflejen rápidamente y de manera precisa en la base de datos de destino.
Además, la captura de datos de cambio puede ayudar a mejorar las operaciones empresariales generales y la gestión de datos. Al responder al cambio casi de inmediato, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y basadas en datos sobre sus operaciones.
Servicio de migración de bases de datos de Google: análisis completo (Actualizado para 2023)Beneficios del CDC
El CDC está ganando popularidad entre los equipos de datos que gestionan bases de datos grandes. Ofrece diversos beneficios que lo convierten en una opción atractiva para los gerentes y administradores de bases de datos, desde reducir el tamaño de las cargas en bloque hasta mejorar la eficiencia de las transferencias de datos. A continuación, exploraremos algunas de las ventajas clave de utilizar la captura de datos de cambio en tu entorno de base de datos.
Eficiencia y reducción de impacto
Con la captura de datos de cambio, ya no es necesario utilizar actualizaciones de carga en bloque o ventanas de carga inconvenientes. El CDC permite la transmisión en tiempo real de cambios de datos hacia tu repositorio deseado y solo requiere cargas incrementales.
En particular, el CDC basado en registros es notablemente eficiente porque captura solo los cambios y no requiere un escaneo completo de la tabla cada vez que se deben transferir los datos. Este enfoque de CDC puede reducir significativamente el impacto en tu base de datos de origen.
Además, al replicar datos al instante con la captura de datos de cambio, las migraciones de bases de datos pueden ocurrir sin contratiempos y es posible realizar análisis en tiempo real. Por último, utilizar el CDC puede facilitar la protección contra fraudes y sincronizar datos entre bases de datos ubicadas en diferentes partes del mundo.
Optimización en la nube
El CDC es una forma eficiente de mover datos a través de una red de área amplia, por lo que es perfecto para su uso en la nube y puede ser utilizado para mover rápidamente grandes volúmenes de información entre bases de datos locales y en la nube. Esto lo convierte en una solución ideal para empresas que desean migrar sus bases de datos a la nube o utilizar implementaciones híbridas con componentes tanto locales como en la nube.
También es ideal para migrar datos a una solución de procesamiento de flujo, como Amazon Kinesis Streams o Apache Kafka. Debido a la compatibilidad del CDC con la tecnología de procesamiento de flujo, las empresas pueden aprovechar el análisis en tiempo real sin sacrificar el rendimiento o la escalabilidad.
Las características de gobiernoSincronización de datos
El CDC también garantiza que los datos en múltiples sistemas se mantengan sincronizados. Por ejemplo, el CDC es especialmente importante para las aplicaciones que manejan transacciones financieras sensibles al tiempo, donde la sincronización precisa de los datos es fundamental.
Con el CDC, no hay necesidad de preocuparse por discrepancias entre diferentes bases de datos; cualquier cambio realizado se propaga automáticamente en todos los sistemas conectados, lo que permite el acceso a la información más actualizada para todos los usuarios en todo momento. Esto lo convierte en una opción perfecta para las soluciones de gestión de relaciones con los clientes que requieren actualizaciones casi en tiempo real en múltiples plataformas.
Ejemplos de soluciones de CDC
Existen varias soluciones de captura de datos de cambio disponibles, desde herramientas de código abierto hasta herramientas propietarias. A continuación, destacamos algunas soluciones populares de captura de datos de cambio.
Oracle GoldenGate
Oracle GoldenGate es un software eficiente de CDC y replicación que ayuda a los usuarios a mover datos fácilmente de una base de datos a otra sin errores ni latencia. Oracle GoldenGate permite el movimiento de datos de alta velocidad y optimizado, así como la replicación de Oracle Database. También admite una amplia gama de otras fuentes, como Microsoft SQL Server, IBM DB2, Teradata, MongoDB, MySQL y PostgreSQL.
Oracle GoldenGate permite el monitoreo de extremo a extremo de soluciones de procesamiento de datos en tiempo real al tiempo que ayuda a reducir la necesidad de administrar entornos informáticos. Se ha convertido en una opción popular de CDC debido a su facilidad de uso, capacidad de movimiento de datos de alta velocidad y disponibilidad en múltiples plataformas.
5 formas de mejorar la gobernanza de tus datos no estructuradosTalend
Talend es un software líder en integración de datos para CDC a nivel empresarial. La gama de ofertas de Talend va desde Open Studio for Data Integration, su plataforma de código abierto insignia, hasta Talend Integration Cloud, con tres ediciones independientes que ofrecen una amplia conectividad y capacidades excepcionales para la nube integrada.
Los componentes y conectores integrados de Talend para big data brindan acceso fluido a diversas tecnologías populares, como Hadoop, NoSQL, MapReduce, Spark y diversas soluciones de aprendizaje automático e IoT. Los servicios de replicación CDC de Talend ofrecen confiabilidad, escalabilidad y adopción rápida para cualquier empresa que busque actualizar sus procesos de gestión de datos.
Qlik Replicate (anteriormente Attunity Replicate)
Qlik Replicate es una solución avanzada de captura de datos de cambio basada en registros que se puede utilizar para agilizar la replicación y ingesta de datos. Hace hincapié en la velocidad al utilizar la ejecución en paralelo para procesar grandes cantidades de datos rápidamente.
Qlik proporciona conectividad en importantes fuentes de datos como plataformas RDBMS, almacenes de datos y proveedores en la nube como AWS, GCP y Azure. Sus opciones flexibles de conectividad convierten a Qlik Replicate en una solución escalable para fines de integración cruzada. Qlik Replicate permite la replicación en tiempo real de los cambios de datos y se asegura de que los mismos cambios se apliquen de inmediato al punto de destino.
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