Was ist Change Data Capture?

Was ist Change Data Capture?

Change Data Capture (CDC) ist eine Datenintegrationstechnik, die Änderungen auf Zeilenebene in einem Dataset, wie Einfügungen (Inserts), Aktualisierungen (Updates) und Löschungen (Deletes), identifiziert und aufzeichnet. Anstatt ganze Tabellen wiederholt zu extrahieren, erfasst CDC nur die geänderten Datensätze und wendet sie auf nachgelagerte Systeme an. Dieser inkrementelle Ansatz sorgt dafür, dass Analyseplattformen, operative Anwendungen und Machine-Learning-Pipelines mit aktuellen Informationen abgeglichen bleiben, ohne die Kosten oder Verzögerungen vollständiger Aktualisierungen.

Herkömmliche Batch-Pipelines basieren auf periodischen Ingestionsaufträgen, die vollständige Scans durchführen oder große Datasets neu laden. Diese Workflows sind einfach und kostengünstig, aber bei der Scale ineffizient, da sie Latenz hinzufügen und unveränderte Daten wiederholt verarbeiten. CDC begegnet diesen Einschränkungen, indem es kontinuierlich Änderungen durch Mechanismen wie Transaktionsprotokolle, Trigger, Zeitstempel oder native Change-Feeds erkennt, was es Data-Lakehouse-Architektur -Plattformen ermöglicht, mit aktuelleren Daten und reduziertem Rechenaufwand zu arbeiten.

Wie CDC im ETL-Prozess funktioniert

Innerhalb einer ETL-Pipeline ist CDC der Mechanismus, der nur die Daten extrahiert, die sich seit dem letzten Ladevorgang geändert haben. Anstatt geplante Extraktionen ganzer Tabellen auszuführen, erfasst CDC neue oder geänderte Zeilen, sobald sie in der Quelldatenbank auftreten. Indem nur die aus Protokollen, Triggern oder Snapshot-Deltas erfassten Änderungsereignisse verarbeitet werden, kann ein inkrementeller Stream gebildet werden, der die fortlaufende Entwicklung des Datensatzes durch Extract, Transform, and Load (ETL)-Prozesse darstellt.

Sobald Ereignisse in die Pipeline gelangen, übernimmt der ETL-Prozess, wobei Bereinigung, Anreicherung oder Validierung für jeden geänderten Datensatz und nicht für den gesamten Datensatz ausgeführt werden. Der letzte Ladeschritt wendet nur diese inkrementellen Updates auf die Zieltabelle oder das Repository an, was zu einer schlanken, kontinuierlichen Erfassung führt. Dieser Ansatz reduziert die E/A und sorgt dafür, dass nachgelagerte Systeme eng mit der Quelle abgeglichen bleiben.

Durch die Ermöglichung der kontinuierlichen Extraktion, Transformation und des Ladens modernisiert CDC den ETL-Prozess von einem batchorientierten Workflow zu einer Echtzeit-Pipeline. Analytics, Dashboards und Machine-Learning-Pipelines spiegeln dank Streaming Analytics die neuesten Daten konsistent wider, ohne auf langlaufende Jobs oder Wartungsfenster angewiesen zu sein.

Warum CDC für die moderne Datenarchitektur wichtig ist

Moderne Datenökosysteme sind auf den Fluss zeitnaher und genauer Informationen zwischen operativen Systemen, Analyseplattformen und Pipelines für maschinelles Lernen angewiesen. In Umgebungen wie E-Commerce, Bankwesen oder Logistik ändern sich die Daten ständig, da durch Aktionen wie Käufe, Profilaktualisierungen oder Bestandsanpassungen neue Daten erstellt werden. Ohne CDC bleiben diese Aktualisierungen in den Quellsystemen isoliert bis zum nächsten Batch-ETL-Job, was dazu führen kann, dass Dashboards, Berichte und Modelle auf veralteten Datensätzen beruhen.

CDC löst dieses Problem, indem es eine Echtzeit-Synchronisierung ermöglicht, die alle verbundenen Systeme auf dieselbe einzige Quelle der Wahrheit („Single Source of Truth“) ausrichtet.

Dieser Prozess unterstützt auch Migrationen ohne Ausfallzeiten, was ein wesentlicher Bestandteil der Cloud-Modernisierung ist. Anstatt Schreibvorgänge einzufrieren oder riskante Umstellungen durchzuführen, repliziert CDC kontinuierlich Änderungen zwischen alten und neuen Systemen, um nahtlose Migrationen zu ermöglichen.

CDC vs. traditionelles ETL: Wichtige Unterschiede

Während herkömmliche ETL-Pipelines für viele Analyse-Workloads weiterhin von zentraler Bedeutung sind, funktionieren sie ganz anders als CDC. ETL verschiebt Daten typischerweise in geplanten Batches, wie stündlich, nächtlich oder in einem anderen festen Intervall. Jede Ausführung extrahiert Daten aus dem Quellsystem, transformiert sie und lädt sie erneut in nachgelagerte Plattformen, die von Databricks Data Engineering unterstützt werden. Dieses Modell ist vorhersagbar, kann aber Latenz verursachen und erfordert, dass das System ganze Tabellen oder große Partitionen scannt, selbst wenn sich nur ein kleiner Teil der Datensätze geändert hat.

Indem Änderungen erfasst werden, sobald sie auftreten, beseitigt CDC die Lücke zwischen der Datenänderung im Quellsystem und ihrer Verfügbarkeit für Analytics oder den Betrieb.

Die Bedeutung von CDC wird noch deutlicher, wenn man vergleicht, wie CDC und ETL die Datenverschiebung handhaben. Während herkömmliches ETL oft auf vollständige Tabellenscans oder Massen-Neuladungen angewiesen ist, überträgt CDC nur inkrementelle Änderungen. Dies reduziert den Rechenaufwand erheblich und verbessert die Gesamteffizienz Ihrer Datenpipeline.

Batch-ETL ist ebenfalls auf Wartungsfenster angewiesen, um konsistente Lesevorgänge zu gewährleisten. CDC beseitigt diese Abhängigkeit, indem es Änderungen erfasst, ohne die normale Datenbankaktivität zu unterbrechen. Dadurch eignet sich CDC gut für Systeme, die hochaktuelle Daten benötigen, wie Echtzeit-Dashboards, Empfehlungs-Engines oder Analytics. ETL eignet sich jedoch weiterhin für große historische Backfills oder periodische Transformationen, und zusammen können CDC und ETL eine komplementäre Ingestionsstrategie in modernen Architekturen bilden.

CDC in modernen Datenökosystemen

CDC ermöglicht einen kontinuierlichen und zuverlässigen Datenfluss über Data Warehouses, Lakehouses und Streaming-Plattformen hinweg. Da jede Änderung in der Reihenfolge ihres Auftretens erfasst wird, bleiben Dashboards und Anwendungen mit den operativen Systemen synchronisiert. CDC unterstützt auch die Auditierbarkeit und Governance, indem es eine klare Aufzeichnung der Datenentwicklung bewahrt, was eine zentrale Anforderung für regulierte Branchen wie das Finanz- und Gesundheitswesen ist, insbesondere bei der Implementierung von Migrationsstrategien vom Data Warehouse zum Lakehouse.

CDC-Implementierungsmethoden: Vergleich und Auswahl

CDC vs. SCD: Die Beziehung verstehen

CDC und SCD erfüllen unterschiedliche Rollen innerhalb einer Datenpipeline. CDC ist für das Erkennen und Extrahieren von Änderungen auf Zeilenebene aus einem Quellsystem verantwortlich, während SCD bestimmt, wie diese Änderungen im Zielsystem gespeichert werden.

Wenn CDC eine Änderung identifiziert, z. B. wenn ein Kunde seine Adresse aktualisiert, überschreibt SCD Typ 1 den vorhandenen Datensatz, da historische Werte nicht benötigt werden. SCD Typ 2 erstellt stattdessen einen neuen versionierten Datensatz mit Start- und Endzeitstempeln, um den vollständigen Verlauf zu bewahren. Mit anderen Worten: CDC liefert die inkrementellen Änderungsereignisse; SCD wendet die Regeln an, die festlegen, wie diese Ereignisse dargestellt werden, entweder als aktuelle Zustands-Snapshots oder als historische Zeitleisten.

Unternehmen können CDC auf verschiedene Weisen implementieren, abhängig von ihrer System-Performance, Komplexität und ihren Geschäftsanforderungen. Die gängigsten Methoden, die Unternehmen nutzen, erkennen Änderungen auf unterschiedliche Weise.

Logbasiertes CDC: Dieser Prozess liest direkt aus Datenbank-Transaktionsprotokollen wie MySQL-Binlog, PostgreSQL-WAL oder Oracle-Redo-Logs. Da dieser Prozess auf Datenbankebene statt auf der Ebene von Live-Tabellenabfragen arbeitet, minimiert er die Auswirkungen auf Produktionssysteme und erfasst dennoch alle Einfüge-, Aktualisierungs- und Löschvorgänge in Echtzeit. Frameworks wie Debezium und die Integration von Apache Kafka verwenden diese Methode, um zuverlässige Datenströme mit hohem Volumen bereitzustellen.

Trigger-basiertes CDC: Diese Methode verwendet Datenbank-Trigger oder Stored Procedures, um Änderungen in Schattentabellen aufzuzeichnen. Obwohl dies einen geringen Schreib-Overhead mit sich bringt, bietet es eine präzise Steuerung und kann benutzerdefinierte Logik oder Transformationen beinhalten, was für regulierte Workloads nützlich sein kann.

Abfragebasiertes CDC: Diese Methode identifiziert geänderte Datensätze mithilfe von Timestamps oder Versionsnummern. Sie ist einfach und eignet sich gut für kleinere Systeme oder Altsysteme, kann aber Löschvorgänge übersehen und bei Scale weniger effizient sein.

Sobald Änderungen vom System erfasst wurden, definieren SCD-Muster (Slowly Changing Dimensions), wie sie angewendet werden. Dies geschieht auf zwei verschiedene Arten:

SCD Typ 1 überschreibt bestehende Datensätze, um nur die aktuellste Version beizubehalten. Dies eignet sich hervorragend für Korrekturen oder unkritische Aktualisierungen, wie z. B. die Korrektur eines falsch geschriebenen Kundennamens oder die Aktualisierung der E-Mail-Adresse eines Benutzers. In Spark Declarative Pipelines kann dies mit nur wenigen Zeilen Code konfiguriert werden, während Lakeflow die Sequenzierung, Abhängigkeiten und außerplanmäßige Ereignisse automatisch handhabt.

SCD Typ 2 bewahrt den vollständigen Verlauf mit automatischer Verwaltung der Spalten _START_AT und _END_AT und unterstützt Audits und zeitbasierte Analysen mit ACID-Transaktionen mit Delta Lake, wodurch sichergestellt wird, dass frühere Zustände für die Analyse verfügbar bleiben. Dies ist ideal für Tasks wie die Nachverfolgung der Adresse eines Kunden im Zeitverlauf, das Monitoring von Produktpreisänderungen oder die Pflege von Prüfpfaden für die Compliance.

Durch die Kombination von CDC-Methoden mit Spark Declarative Pipelines können Benutzer wartungsarme, produktionsreife CDC-Pipelines erstellen, die sowohl in Batch- als auch in Streaming-Umgebungen skalierbar sind.

CDC-Implementierung: Schritt-für-Schritt-Bereitstellung

Effektives CDC beginnt mit Planung und Vorbereitung. Bewerten Sie zunächst Ihre Geschäfts- und Systemanforderungen hinsichtlich Aspekten wie Datenvolumen, Latenztoleranz und Aktualisierungshäufigkeit. Systeme mit hohem Durchsatz benötigen möglicherweise Streaming-Ingestion, während Quellen mit langsameren Änderungen auf periodische Aktualisierungen angewiesen sein können. Bestätigen Sie als Nächstes den Zugriff und die Berechtigungen für das Quellsystem, um sicherzustellen, dass Transaktionsprotokolle oder Snapshots gelesen werden können. Entwerfen Sie schließlich Zielschemata, die sowohl aktuelle als auch historische Daten mithilfe von Partitionierungs- oder Versionierungsstrategien speichern können.

Databricks vereinfacht CDC durch Lakeflow Declarative Pipelines, die eine skalierbare, inkrementelle Datenverarbeitung bieten, einschließlich einer ACID-konformen Speicherebene mit Delta Lake, sodass eine einzige Datenkopie sowohl für Batch- als auch für Streaming-Workloads zur Gewährleistung von Konsistenz und Kosteneinsparungen verwendet werden kann.

Lakeflow baut darauf mit den AUTO CDC APIs auf, die automatisch die Sequenzierung verwalten, außerplanmäßige Datensätze auflösen und die Schemakonsistenz aufrechterhalten. Benutzer können Daten nach Zeitstempel, ID oder einem zusammengesetzten Schlüssel für eine deterministische Reihenfolge sequenzieren.

Für Systeme ohne native Änderungsfeeds vergleicht AUTO CDC FROM SNAPSHOT aufeinanderfolgende Snapshots – wie Tabellen oder Exporte aus Oracle und MySQL –, um Änderungen effizient zu erkennen.

Im Vergleich zu manuellen Methoden wie MERGE INTO oder foreachBatch ist AUTO CDC eine Low-Code-Alternative mit integrierter Unterstützung für DELETE- und TRUNCATE-Vorgänge, die von Databricks Lakeflow Connect bereitgestellt wird. Integriert in Delta-Tabellen können diese Pipelines Updates in Kafka, Iceberg oder Data Warehouses streamen und so verschiedene Analyse- und Streaming-Anwendungsfälle unterstützen.

Zusammen machen Delta Lake und Lakeflow CDC deklarativ, zuverlässig und produktionsreif und stehen im Einklang mit der Databricks Lakehouse-Vision für real-time, unified analytics.

Plattform-spezifische CDC-Implementierung

Das CDC-Verhalten variiert je nach Quelldatenbank:

SQL Server: Die nativen CDC-Features von SQL Server erfassen automatisch Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen aus einer Quelltabelle in dedizierte Änderungstabellen innerhalb der Datenbank. Diese Tabellen enthalten Metadaten wie den Operationstyp und den Commit-Zeitstempel, was es einfach macht, festzustellen, welche Zeilen sich in einem bestimmten Intervall geändert haben. SQL Server bietet auch Steuerelemente für die Aufbewahrung, um unbegrenztes Wachstum zu verhindern und gleichzeitig sicherzustellen, dass nachgelagerte Systeme genügend Zeit haben, erfasste Ereignisse zu lesen. Organisationen können Migrationsstrategien von SQL Server zu Databricks nutzen, um ihre Dateninfrastruktur zu modernisieren.

Oracle: Oracle ermöglicht CDC durch Technologien wie LogMiner und GoldenGate, die Redo-Logs lesen, um festgeschriebene Änderungen zu erkennen, ohne den Quell-Workload zu beeinträchtigen. Diese Tools ermöglichen eine Replikation mit hohem Volumen und geringer Latenz, und Teams können für eine erfolgreiche Implementierung die Best Practices für die Migration von Oracle zu Databricks befolgen.

MySQL: MySQL legt Änderungsereignisse über sein Binärprotokoll offen, was es CDC-Tools ermöglicht, Updates auf Zeilenebene effizient zu verarbeiten.

PostgreSQL: PostgreSQL verwendet sein Write-Ahead-Log, um die logische Dekodierung zu ermöglichen, die Änderungsereignisse sichtbar macht, die nachgelagerte Consumer verarbeiten können.

Plattformübergreifend ist das Muster konsistent: Die Quelldatenbank schreibt Änderungen in logs oder Änderungstabellen und CDC-Tools extrahieren diese Ereignisse, um nachgelagerte Pipelines zu versorgen.

CDC-Optimierung: Performance und Datenqualität

Sobald CDC-Pipelines in Betrieb sind, müssen sie im Hinblick auf Performance, Qualität und Ausfallsicherheit optimiert werden. Ein solides Datenqualitätsmanagement sorgt für zuverlässige Pipelines.

Dies beginnt mit der Parallelisierung und Partitionierung, bei der die Daten nach Region, Datum oder Schlüssel aufgeteilt werden, um mehrere Streams parallel zu verarbeiten. Die Anpassung der Batch-Größe und der Ressourcenzuweisung trägt dazu bei, Latenz und Kosten weiter auszugleichen. Kleinere Batches reduzieren beispielsweise die Verzögerung, während größere den Durchsatz verbessern.

Beim Verschieben von Daten zwischen mehreren Systemen gewährleistet CDC die Konsistenz über die Zielsysteme hinweg, ohne den ressourcenintensiven Aufwand einer vollständigen Replikation. Durch die Verarbeitung nur der Änderungen von Quellsystemen wird eine geringe Latenz für Downstream-Verbraucher aufrechterhalten, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass Downstream-Anwendungen aktualisierte Daten für zeitkritische Entscheidungen erhalten.

Durch das regelmäßige Monitoring wichtiger Metriken wie Commit-Latenz und Fehleranzahl können Benutzer Performanceprobleme frühzeitig erkennen. Darüber hinaus verhindern klar definierte Aufbewahrungsrichtlinien ein unnötiges Wachstum der Änderungstabellen, und die automatisierte Schemaentwicklung erhält die Kompatibilität, wenn sich die Quellstrukturen ändern. Integrierte Databricks-Validierungen bestätigen, dass Updates die Schemaanforderungen erfüllen, während Audit-Trails jeden Insert-, Update- und Delete-Vorgang zur Transparenz nachverfolgen.

Natürlich bringt die Arbeit mit Daten mehrere Herausforderungen mit sich, wie z. B. mehrere Updates innerhalb eines einzelnen Microbatches. Um dies zu lösen und die Genauigkeit zu gewährleisten, gruppiert Databricks Datensätze nach dem Primär-Key und wendet nur die letzte Änderung mithilfe einer Sequenzierungsspalte an. Updates, die nicht in der richtigen Reihenfolge eintreffen, werden durch deterministische Sequenzierung gehandhabt, und Soft-Delete-Muster markieren Datensätze als inaktiv, bevor sie später durch Bereinigungsjobs entfernt werden. Diese Strategien erhalten die Datenintegrität, ohne den Betrieb zu unterbrechen.

Fortgeschrittene Anwendungsfälle und zukünftige Überlegungen

CDC geht über die einfache Replikation hinaus. Unternehmen nutzen CDC, um mehrere Systeme und Clouds zu verbinden, verteilte Umgebungen zu synchronisieren und Echtzeitanalysen zu ermöglichen. Da CDC die Reihenfolge der Ereignisse beibehält, gewährleistet es einen konsistenten Zustand über Plattformen hinweg, ohne aufwändige Batchjobs.

CDC unterstützt auch Pipelines für Machine-Learning-Features, indem es kontinuierliche Updates liefert, die Training und Inferenz aufeinander abstimmen und so den Online-/Offline-Skew reduzieren. Feature Stores wie der Databricks Feature Store stützen sich auf CDC-Daten für genaue, zeitabhängige Lookups und ermöglichen so ein fortschrittliches Feature Engineering für Machine Learning.

Mit der Weiterentwicklung von Architekturen vereinfacht die Automatisierung durch Lakeflow Jobs und Spark Declarative Pipelines die Orchestrierung und das Monitoring. Serverless CDC reduziert den Betriebsaufwand, offene Tabellenformate wie Delta und Iceberg erhöhen die Flexibilität, und ereignisgesteuerte Designs nutzen CDC als Rückgrat für eine schnelle, zuverlässige Datenbewegung.

CDC und Event-Streaming: Die Kafka-Verbindung

Wie wir bei CDC und SCD gesehen haben, adressieren CDC und Apache Kafka verschiedene Teile der Datenbewegungspipeline, ergänzen sich aber in hohem Maße. Während CDC neue Daten erfasst, ist Kafka eine verteilte Streaming-Plattform, die dafür konzipiert ist, Ereignisdaten in großem Umfang mithilfe der Funktionen einer Daten-Streaming-Plattform zu transportieren und zu verarbeiten. Die beiden werden oft zusammen innerhalb einer Datenpipeline verwendet.

In einer typischen Architektur liest ein protokollbasiertes CDC-Tool wie Debezium Änderungsereignisse direkt aus Datenbank-Transaktionsprotokollen. Anstatt diese Ereignisse sofort in eine Zieltabelle zu schreiben, veröffentlicht Debezium sie in Kafka-Topics, wo sie Teil eines dauerhaften Ereignisstroms werden. Kafka Connect stellt die Integrationsschicht bereit, die dies ermöglicht, wodurch Quellen wie MySQL, PostgreSQL oder SQL Server neue Daten ohne benutzerdefinierten Code in Kafka einspeisen können. Sobald die CDC-Ereignisse in Kafka sind, speichern andere Systeme, wie Data Warehouses oder Lakehouses, die neuesten Daten, sobald sie eintreffen.

Zusätzlich können Dienste Änderungsereignisse abonnieren, anstatt die Datenbank wiederholt abzufragen, was die Latenz reduziert und die Skalierbarkeit verbessert. Da CDC sicherstellt, dass die neuesten Daten in Kafka gelangen, sobald sie generiert werden, arbeiten nachgelagerte Prozesse immer mit aktuellen Informationen, sei es bei der Aktualisierung materialisierter Ansichten, dem Auslösen von Workflows oder der Durchführung von Echtzeitanalysen. Auf diese Weise liefert CDC die Änderungsereignisse, und Kafka fungiert als das System, das diese Ereignisse effizient im gesamten Datenökosystem des Unternehmens verteilt.

FAQs

Häufig gestellte Fragen zu Change Data Capture

Was ist der CDC-Prozess in ETL?

CDC ist der Mechanismus, der nur die Zeilen identifiziert und liefert, die sich seit der letzten Extraktion geändert haben. Anstatt ganze Tabellen zu scannen oder neu zu laden, erfasst CDC Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen direkt vom Quellsystem und sendet sie als inkrementelle Ereignisse an nachgelagerte Systeme. Dies ermöglicht es, dass die Transformations- und Ladephasen kontinuierlich ausgeführt werden, anstatt in festen Batch-Intervallen. Wenn jedes neue Ereignis durch die Pipeline fließt, wird es validiert, transformiert und in nahezu Echtzeit auf das Zielsystem angewendet.

Was ist der Unterschied zwischen ETL und CDC?

ETL ist ein umfassender Daten-Workflow, der Daten aus Quellsystemen extrahiert, sie zur Gewährleistung der Konsistenz transformiert und in nachgelagerte Data Warehouses oder Lakehouses lädt. Herkömmliches ETL basiert oft auf Batch-Verarbeitung, bei der ganze Tabellen oder große Partitionen in geplanten Intervallen verschoben werden. CDC konzentriert sich stattdessen darauf, nur die Änderungen zu identifizieren und zu übertragen, die zwischen den ETL-Zyklen auftreten. CDC ersetzt ETL nicht, sondern erweitert es, indem der Extraktionsschritt inkrementell und kontinuierlich gestaltet wird. Dies reduziert den Compute-Aufwand, beseitigt die Abhängigkeit von Batch-Fenstern und stellt sicher, dass nachgelagerte Systeme zeitnahe Aktualisierungen ohne vollständiges Neuladen erhalten.

Was ist der Unterschied zwischen CDC und SCD?

CDC und SCD arbeiten auf unterschiedlichen Ebenen einer Datenpipeline. CDC erfasst Änderungen aus dem Quellsystem, während SCD ein Modellierungsmuster ist, das festlegt, wie diese erfassten Änderungen im Zielsystem gespeichert werden sollen. Wenn CDC beispielsweise ein Update erkennt, überschreibt SCD Typ 1 den vorhandenen Datensatz, während SCD Typ 2 eine neue versionierte Zeile mit Start- und Endzeitstempeln hinzufügt, um einen vollständigen Verlauf beizubehalten.

Was ist der Unterschied zwischen CDC und Kafka?

CDC und Kafka dienen sich ergänzenden Zwecken. CDC ist die Technik, die verwendet wird, um Änderungen auf Zeilenebene aus Quelldatenbanken zu erfassen, während Kafka eine verteilte Event-Streaming-Plattform ist, die entwickelt wurde, um diese Ereignisse in großem Umfang zu speichern, zu transportieren und zu verarbeiten. In vielen modernen Architekturen verwenden CDC-Tools wie Debezium die protokollbasierte Erfassung, um neue Daten im Quellsystem zu erkennen und die resultierenden Ereignisse dann in Kafka-Themen zu veröffentlichen. Von dort aus nutzen nachgeschaltete Anwendungen, Dienste oder Datenplattformen die neuesten Daten in Echtzeit.

Fazit

Change Data Capture ist zu einer Kernkompetenz für moderne Datenteams geworden. Ob es darum geht, Echtzeit-Dashboards zu betreiben, Machine-Learning-Modelle zu versorgen oder nahtlose Datenmigrationen durch Modernisierung von Cloud Data Warehouses und Lakehouse-Architektur zu ermöglichen, CDC hilft dabei, Systeme aufeinander abzustimmen und Daten vertrauenswürdig zu halten, mit Echtzeit-Datensynchronisation.

Der Erfolg dieses Prozesses hängt von einem durchdachten Design ab: Wählen Sie die richtige Methode, planen Sie für Scale und überwachen Sie die Qualität. Bewerten Sie von hier aus, wie diese Prinzipien zu Ihrer Architektur passen, und beginnen Sie klein mit einem Proof of Concept (PoC), den Sie dann im Laufe der Zeit verfeinern. Mit dem richtigen Ansatz wird CDC mehr als nur ein Pipeline-Task und zu einem dauerhaften Geschäftsvorteil.

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