¿Qué es la captura de datos de cambios?

¿Qué es la captura de datos de cambios?

La captura de datos de cambios (CDC) es una técnica de integración de datos que identifica y registra los cambios realizados a nivel de fila en un conjunto de datos, como inserciones, actualizaciones y eliminaciones. En lugar de extraer repetidamente tablas completas, CDC captura únicamente los registros modificados y los aplica a sistemas posteriores. Este enfoque incremental mantiene las plataformas de análisis, las aplicaciones operativas y los procesos de aprendizaje automático alineados con la información actual, sin el costo ni el retraso que suponen las actualizaciones completas.

Los pipelines por lotes tradicionales dependen de trabajos de ingesta periódicos que realizan escaneos completos o recargan grandes conjuntos de datos. Estos flujos de trabajo son simples y rentables, pero ineficientes a escala, ya que agregan latencia y procesan repetidamente datos sin cambios. La CDC aborda estas limitaciones detectando continuamente modificaciones mediante mecanismos como registros de transacciones, disparadores, marcas de tiempo o fuentes de cambios nativas, lo que permite que las plataformas de arquitectura de data lakehouse operen con datos más actualizados y una menor sobrecarga de cómputo.

Cómo funciona el CDC en el proceso ETL

Dentro de un pipeline ETL, CDC es el mecanismo que extrae solo los datos que han cambiado desde la última carga. En lugar de ejecutar extracciones completas de tablas programadas, CDC captura las filas nuevas o modificadas a medida que ocurren en la base de datos de origen. Al cambiar únicamente los eventos recopilados a partir de registros, desencadenantes o deltas de instantáneas, puede formar un flujo incremental que representa la evolución continua del conjunto de datos a través de los procesos de extracción, transformación y carga (ETL).

Una vez que los eventos ingresan en el pipeline, el proceso de ETL toma el control, y cualquier limpieza, enriquecimiento o validación se ejecuta sobre cada registro modificado, no sobre todo el conjunto de datos. El paso final de carga aplica únicamente estas actualizaciones incrementales a la tabla o al repositorio de destino, lo que da como resultado una ingesta ligera y continua. Este enfoque reduce la E/S y mantiene los sistemas posteriores estrechamente alineados con la fuente.

Al permitir la extracción, transformación y carga continuas, CDC moderniza el ETL, y lo transforma de un flujo de trabajo orientado a lotes a un proceso en tiempo real. La analítica, los paneles y los pipelines de aprendizaje automático reflejan de forma constante los datos más recientes sin depender de trabajos de larga duración ni de períodos de mantenimiento, gracias a la analítica en tiempo real.

Por qué es importante la CDC para la arquitectura de datos moderna

Los ecosistemas de datos modernos dependen de la información oportuna y precisa que fluye entre los sistemas operativos, las plataformas de analítica y los pipelines de aprendizaje automático. En entornos como el comercio electrónico, la banca o la logística, los datos cambian constantemente a medida que se crean nuevos datos a través de acciones como compras, actualizaciones de perfiles o ajustes de inventario. Sin CDC, esas actualizaciones permanecen aisladas en los sistemas de origen hasta el siguiente trabajo de ETL por lotes, lo que puede hacer que los paneles, informes y modelos dependan de conjuntos de datos desactualizados.

CDC resuelve este problema al permitir la sincronización en tiempo real, al mantener todos los sistemas conectados alineados con la misma fuente única de la verdad.

Este proceso también admite migraciones sin tiempo de inactividad, lo que constituye una parte clave de la modernización en la nube. En lugar de congelar las escrituras o realizar cambios de entorno arriesgados, la CDC replica de forma continua los cambios entre los sistemas antiguos y los nuevos para permitir migraciones sin interrupciones.

CDC vs. ETL tradicional: diferencias clave

Si bien los pipelines de ETL tradicionales siguen siendo fundamentales para muchas cargas de trabajo analíticas, funcionan de manera muy distinta a la CDC. El ETL suele mover los datos en lotes programados, por ejemplo, de forma horaria, nocturna o en otro intervalo fijo. En cada ejecución, se extraen los datos del sistema de origen, se transforman y se vuelven a cargar en plataformas posteriores impulsadas por Databricks Data Engineering. Este modelo es predecible, pero puede introducir latencia y requiere que el sistema escanee tablas completas o grandes particiones, incluso cuando solo ha cambiado una pequeña parte de los registros.

Al capturar los cambios a medida que ocurren, la CDC elimina la brecha entre el momento en que los datos cambian en el sistema de origen y cuando pasan a estar disponibles para analítica u operaciones.

La importancia de la CDC se vuelve aún más clara al comparar cómo la CDC y el ETL gestionan el movimiento de datos. Mientras que el ETL tradicional suele basarse en escaneos completos de tablas o recargas masivas, la CDC transmite únicamente cambios incrementales. Esto reduce de forma significativa la sobrecarga de cómputo y mejora la eficiencia general del pipeline de datos.

El ETL por lotes también depende de los períodos de mantenimiento para garantizar lecturas consistentes. La CDC elimina esta dependencia, ya que captura los cambios sin interrumpir la actividad normal de la base de datos. Esto convierte a la CDC en una opción ideal para sistemas que requieren datos altamente actualizados, como paneles de control en tiempo real, motores de recomendación o analítica operativa. Sin embargo, el ETL sigue siendo adecuado para grandes cargas históricas o transformaciones periódicas y, en conjunto, la CDC y el ETL pueden conformar una estrategia de ingesta complementaria en las arquitecturas modernas.

La CDC en los ecosistemas de datos modernos

La CDC permite que los datos fluyan de manera continua y confiable a través de almacenes de datos, lakehouses y plataformas de transmisión. Debido a que cada cambio se captura en el orden en que ocurre, los paneles y las aplicaciones permanecen sincronizados con los sistemas operativos. La CDC también respalda la auditabilidad y la gobernanza al preservar un registro claro de cómo evolucionaron los datos, lo que constituye un requisito clave para industrias reguladas como las finanzas y la atención médica, en particular al implementar estrategias de migración de almacén de datos a data lakehouse.

Métodos de implementación de la CDC: comparación y selección

CDC vs. SCD: comprender la relación

La CDC y el SCD cumplen funciones diferentes dentro de un pipeline de datos. La CDC se encarga de detectar y extraer los cambios a nivel de fila de un sistema de origen, mientras que el SCD determina cómo se almacenan esos cambios en el sistema de destino.

Cuando la CDC identifica un cambio, como un cliente que actualiza su dirección, el SCD Tipo 1 sobrescribe el registro existente porque los valores históricos no son necesarios. En su lugar, el SCD Tipo 2 crea un nuevo registro versionado con sellos de tiempo de inicio y finalización para preservar el historial completo. En otras palabras, la CDC suministra los eventos de cambio incremental; el SCD aplica las reglas que determinan cómo se representan esos eventos, ya sea como instantáneas del estado actual o líneas temporales históricas.

Las organizaciones pueden implementar CDC de varias maneras, dependiendo del rendimiento de su sistema, la complejidad y las necesidades empresariales. Los métodos más comunes que utilizan las organizaciones detectan los cambios de manera diferente.

CDC basada en logs: este proceso lee directamente los registros de transacciones de la base de datos, como el binlog de MySQL, el WAL de PostgreSQL o los redo logs de Oracle. Dado que funciona a nivel de la base de datos en lugar de consultar tablas en tiempo real, minimiza el impacto en los sistemas de producción y, al mismo tiempo, captura todas las inserciones, actualizaciones y eliminaciones en tiempo real. Los marcos de trabajo como Debezium y Apache Kafka Integration emplean este método para ofrecer flujos de datos confiables y de alto volumen.

CDC basada en desencadenantes: este método utiliza desencadenantes de base de datos o procedimientos almacenados para registrar los cambios en tablas sombra. Aunque introduce una sobrecarga menor en las escrituras, ofrece un control preciso y puede incluir lógica o transformaciones personalizadas, lo que puede resultar útil para cargas de trabajo reguladas.

CDC basada en consultas: este método identifica los registros modificados utilizando marcas de tiempo o números de versión. Es simple y funciona bien para sistemas más pequeños o heredados, pero puede perder eliminaciones y puede ser menos eficiente a escala.

Una vez que el sistema captura los cambios, los patrones de dimensiones de variación lenta (SCD) definen cómo se aplican dichos cambios. Estos ocurren de dos maneras diferentes:

El SCD Tipo 1 sobrescribe los registros existentes para conservar solo la versión más reciente. Esto es ideal para correcciones o actualizaciones no críticas, como corregir un nombre de cliente mal escrito o actualizar la dirección de correo electrónico de un usuario. En Spark Declarative Pipelines, esto se puede configurar con solo unas pocas líneas de código, mientras que Lakeflow se encarga automáticamente de la secuenciación, las dependencias y los eventos fuera de orden.

El SCD Tipo 2 conserva el historial completo mediante la gestión automática de las columnas _START_AT y _END_AT, lo que permite auditorías y análisis basados en el tiempo con transacciones ACID con Delta Lake, y garantiza que los estados pasados sigan disponibles para el análisis. Esto es ideal para tareas como hacer seguimiento de la dirección de un cliente a lo largo del tiempo, monitorear cambios en los precios de los productos o mantener pistas de auditoría para fines de cumplimiento.

Al combinar métodos de CDC con Spark Declarative Pipelines, los usuarios pueden crear pipelines de CDC de bajo mantenimiento y listos para producción, que escalan tanto en entornos por lotes como de transmisión.

Implementación de CDC: despliegue paso a paso

La eficacia de la CDC comienza con la planificación y la preparación. Primero, evalúa los requisitos de tu negocio y sistema en cuanto a aspectos como el volumen de datos, la tolerancia a la latencia y la frecuencia de actualización. Los sistemas de alto rendimiento pueden necesitar ingesta de transmisión, mientras que las fuentes de movimiento más lento pueden depender de actualizaciones periódicas. A continuación, confirma el acceso al sistema de origen y los permisos para garantizar la capacidad de leer registros de transacciones o instantáneas. Por último, diseña esquemas de destino que puedan almacenar tanto datos actuales como históricos utilizando estrategias de partición o versionado.

Databricks simplifica la CDC a través de Lakeflow Declarative Pipelines, que proporciona un procesamiento de datos escalable e incremental, lo que incluye una capa de almacenamiento compatible con ACID con Delta Lake, y permite que una única copia de datos sirva tanto cargas por lotes como de transmisión para coherencia y ahorro de costos.

Lakeflow se basa en esto con las API de AUTO CDC, que manejan automáticamente la secuenciación, resuelven los registros fuera de secuencia y mantienen la consistencia del esquema. Los usuarios pueden ordenar los datos por marca de tiempo, ID o clave compuesta para obtener un orden determinista.

Para sistemas sin fuentes de cambios nativas, AUTO CDC FROM SNAPSHOT compara instantáneas consecutivas, como tablas o exportaciones de Oracle y MySQL, para detectar cambios de manera eficiente.

En comparación con métodos manuales como MERGE INTO o foreachBatch, AUTO CDC es una alternativa de bajo código con compatibilidad integrada para operaciones DELETE y TRUNCATE, proporcionada por Databricks Lakeflow Connect. Integrados con tablas Delta, estos pipelines pueden transmitir actualizaciones a Kafka, Iceberg o almacenes de datos, lo que respalda diversos casos de uso de analítica y transmisión.

En conjunto, Delta Lake y Lakeflow hacen que la CDC sea declarativa, confiable y lista para producción, en línea con la visión de lakehouse de Databricks para una analítica unificada en tiempo real.

Implementación de CDC específica por plataforma

El comportamiento de las CDC varía según las bases de datos fuente:

SQL Server: las funcionalidades nativas de CDC de SQL Server capturan automáticamente inserciones, actualizaciones y eliminaciones de una tabla de origen en tablas de cambios dedicadas dentro de la base de datos. Estas tablas incluyen metadatos como el tipo de operación y la marca de tiempo de compromiso, lo que facilita determinar qué filas cambiaron en un intervalo dado. SQL Server también proporciona controles de retención para evitar un crecimiento ilimitado, al tiempo que garantiza que los sistemas posteriores dispongan de tiempo suficiente para leer los eventos capturados. Las organizaciones pueden aprovechar las estrategias de migración de SQL Server a Databricks para modernizar su infraestructura de datos.

Oracle: Oracle habilita CDC a través de tecnologías como LogMiner y GoldenGate, que leen redo logs para detectar cambios confirmados sin afectar la carga de trabajo de origen. Estas herramientas permiten la replicación de alto volumen y baja latencia, y los equipos pueden seguir las mejores prácticas de migración de Oracle a Databricks para una implementación exitosa.

MySQL: MySQL expone los eventos de cambio a través de su registro binario, lo que permite a las herramientas CDC consumir actualizaciones a nivel de fila de manera eficiente.

PostgreSQL: PostgreSQL utiliza su Write-Ahead Log para habilitar la decodificación lógica, lo que expone eventos de cambio que los consumidores posteriores pueden procesar.

En todas las plataformas, el patrón es consistente: la base de datos de origen escribe cambios en registros o tablas de cambios, y las herramientas de CDC extraen esos eventos para alimentar los pipelines posteriores.

Optimización de CDC: rendimiento y calidad de los datos

Una vez en funcionamiento, los pipelines de CDC deben ajustarse en función del rendimiento, la calidad y la resiliencia. Una sólida gestión de la calidad de los datos garantiza la confiabilidad de los procesos.

Esto comienza con la paralelización y la partición, que divide los datos por región, fecha o clave para procesar múltiples flujos en paralelo. Ajustar el tamaño de los lotes y la asignación de recursos ayuda a equilibrar aún más la latencia y el costo; por ejemplo, los lotes más pequeños reducen el retraso, mientras que los más grandes mejoran el rendimiento.

Al mover datos entre varios sistemas, la CDC garantiza la coherencia entre los sistemas de destino sin la sobrecarga de recursos que supone la replicación completa. Al procesar únicamente los cambios provenientes de los sistemas de origen, se mantiene una baja latencia para los consumidores posteriores y, al mismo tiempo, se garantiza que las aplicaciones posteriores reciban datos actualizados para la toma de decisiones sensibles al tiempo.

Al monitorear regularmente métricas clave como la latencia de confirmación y los recuentos de fallos, los usuarios pueden detectar problemas de rendimiento temprano. Además, las políticas de retención bien definidas evitan el crecimiento innecesario de las tablas de cambios, y la evolución automatizada del esquema mantiene la compatibilidad a medida que cambian las estructuras de origen. Las validaciones integradas de Databricks confirman que las actualizaciones cumplen con los requisitos del esquema, mientras que los registros de auditoría rastrean cada inserción, actualización y eliminación para mayor transparencia.

Por supuesto, trabajar con datos presenta múltiples desafíos, como múltiples actualizaciones dentro de un solo microlote. Para resolver esto y garantizar la precisión, Databricks agrupa los registros por clave primaria y aplica solo el último cambio utilizando una columna de secuenciación. Las actualizaciones fuera de orden se gestionan mediante secuenciación determinista, y los patrones de eliminación suave marcan los registros como inactivos antes de que los trabajos de limpieza los eliminen más tarde. Estas estrategias preservan la integridad de los datos sin interrumpir las operaciones.

Casos de uso avanzados y consideraciones futuras

La CDC va más allá de la simple replicación. Las organizaciones utilizan CDC para conectar múltiples sistemas y nubes, sincronizar entornos distribuidos y potenciar el análisis en tiempo real. Debido a que la CDC preserva el orden de los eventos, mantiene un estado consistente en todas las plataformas sin trabajos por lotes pesados.

La CDC también respalda los pipelines de características para aprendizaje automático al proporcionar actualizaciones continuas que mantienen alineados el entrenamiento y la inferencia, y reducen el sesgo entre los entornos en línea y fuera de línea. Las tiendas de características como Databricks Feature Store confían en los datos de la CDC para realizar búsquedas precisas y con conocimiento del tiempo, lo que permite la ingeniería avanzada de funciones para el aprendizaje automático.

A medida que evolucionan las arquitecturas, la automatización mediante Lakeflow Jobs y Spark Declarative Pipelines simplifica la orquestación y la supervisión. La CDC sin servidor reduce la sobrecarga operativa, los formatos de tablas abiertas como Delta e Iceberg aumentan la flexibilidad, y los diseños basados en eventos aprovechan la CDC como la columna vertebral para un movimiento de datos rápido y confiable.

CDC y la transmisión de eventos: la conexión con Kafka

Como vimos con CDC y SCD, CDC y Apache Kafka abordan diferentes partes de la cadena de movimiento de datos, pero son muy complementarias. Mientras que la CDC captura nuevos datos, Kafka es una plataforma de transmisión distribuida diseñada para transportar y procesar datos de eventos a escala a través de las capacidades de la plataforma de transmisión de datos. Los dos se usan a menudo juntos dentro de un pipeline de datos.

En una arquitectura típica, una herramienta CDC basada en registros, como Debezium, lee los eventos de cambio directamente desde los registros de transacciones de la base de datos. En lugar de escribir estos eventos en una tabla de destino de inmediato, Debezium los publica en temas de Kafka, donde pasan a formar parte de un flujo de eventos duradero. Kafka Connect proporciona la capa de integración que lo hace posible, permitiendo que fuentes como MySQL, PostgreSQL o SQL Server introduzcan nuevos datos en Kafka sin necesidad de código personalizado. Una vez que los eventos de la CDC están en Kafka, otros sistemas, como almacenes de datos o data lakehouses, almacenan los datos más recientes a medida que llegan.

Además, los servicios pueden suscribirse a eventos de cambio en lugar de consultar repetidamente la base de datos, lo que reduce la latencia y mejora la escalabilidad. Como la CDC garantiza que los datos más recientes ingresen en Kafka tan pronto como se generan, los procesos posteriores siempre operan con información actualizada, ya sea que estén actualizando vistas materializadas, activando flujos de trabajo o realizando analítica en tiempo real. De esta manera, CDC proporciona los eventos de cambio y Kafka actúa como el sistema que distribuye esos eventos de manera eficiente por todo el ecosistema de datos de la organización.

PREGUNTAS FRECUENTES

Preguntas comunes sobre la captura de datos de cambios

¿Qué es el proceso CDC en ETL?

La CDC es el mecanismo que identifica y entrega únicamente las filas que han cambiado desde la última extracción. En lugar de escanear o recargar tablas completas, la CDC captura inserciones, actualizaciones y eliminaciones directamente desde el sistema de origen y las envía a los procesos posteriores como eventos incrementales. Esto permite que las etapas de transformación y carga se ejecuten de manera continua en lugar de en intervalos fijos por lotes. A medida que cada nuevo evento fluye por el pipeline, se valida, transforma y aplica al sistema objetivo casi en tiempo real.

¿Cuál es la diferencia entre ETL y CDC?

ETL es un amplio flujo de trabajo de datos que extrae datos de los sistemas de origen, los transforma para lograr consistencia y los carga en almacenes de datos o lakehouses posteriores. El ETL tradicional a menudo se basa en el procesamiento por lotes, donde las tablas completas o particiones grandes se mueven a intervalos programados. En cambio, la CDC se centra en identificar y transmitir solo los cambios que se producen entre los ciclos de ETL. CDC no reemplaza a ETL, pero lo mejora al hacer que el paso de extracción sea incremental y continuo. Esto reduce la sobrecarga de cómputo, elimina la dependencia de las ventanas por lotes y garantiza que los sistemas posteriores reciban actualizaciones oportunas sin necesidad de recargas completas.

¿Cuál es la diferencia entre CDC y SCD?

CDC y SCD operan en diferentes capas de un pipeline de datos. La CDC captura los cambios del sistema de origen, mientras que el SCD es un patrón de modelado que determina cómo deben almacenarse esos cambios capturados en el sistema de destino. Por ejemplo, cuando la CDC detecta una actualización, el SCD Tipo 1 sobrescribe el registro existente, mientras que el SCD Tipo 2 agrega una nueva fila versionada con sellos de tiempo de inicio y finalización para mantener el historial completo.

¿Cuál es la diferencia entre CDC y Kafka?

CDC y Kafka cumplen funciones complementarias. CDC es la técnica utilizada para capturar cambios a nivel de fila desde bases de datos de origen, mientras que Kafka es una plataforma distribuida de transmisión de eventos diseñada para almacenar, transportar y procesar esos eventos a gran escala. En muchas arquitecturas modernas, las herramientas CDC como Debezium utilizan la captura basada en registros para detectar nuevos datos en el sistema de origen y, a continuación, publican los eventos resultantes en temas de Kafka. A partir de ahí, las aplicaciones, los servicios o las plataformas de datos consumen los datos más recientes en tiempo real.

Conclusión

La captura de datos de cambios se ha convertido en una capacidad central para los equipos de datos modernos. Ya sea potenciando paneles en tiempo real, alimentando modelos de aprendizaje automático o permitiendo migraciones de datos sin interrupciones a través de la modernización del almacén de datos en la nube y la arquitectura lakehouse, la CDC ayuda a mantener los sistemas alineados y los datos confiables, con sincronización de datos en tiempo real.

El éxito de este proceso depende de un diseño cuidadoso: seleccionar el método adecuado, planificar la escala y monitorear la calidad. Desde aquí, evalúa cómo estos principios se ajustan a tu arquitectura, y comienza con una prueba de concepto y, luego, perfecciona a medida que crezcas. Con el enfoque adecuado, la CDC va más allá de una simple tarea de pipeline para convertirse en una ventaja comercial duradera.

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