Che cos'è il Change Data Capture?

Che cos'è il Change Data Capture?

La Change Data Capture (CDC) è una tecnica di integrazione dei dati che identifica e registra le modifiche a livello di riga apportate a un set di dati, come inserimenti, aggiornamenti ed eliminazioni. Invece di estrarre ripetutamente intere tabelle, la CDC acquisisce solo i record modificati e li applica ai sistemi a valle. Questo approccio incrementale mantiene piattaforme di analitiche, applicazioni operative e pipeline di machine learning allineate con le informazioni correnti, senza i costi o i ritardi dei refresh completi.

Le pipeline batch tradizionali si basano su Job periodici di importazione che eseguono scansioni complete o ricaricano set di dati di grandi dimensioni. Questi flussi di lavoro sono semplici ed economici, ma inefficienti su larga scala poiché aggiungono latenza ed elaborano ripetutamente dati non modificati. Il CDC supera questi limiti rilevando continuamente le modifiche tramite meccanismi quali log delle transazioni, trigger, timestamp o feed di modifiche nativi, consentendo alle piattaforme con architettura data lakehouse di operare con dati più aggiornati e con un overhead di calcolo ridotto.

Come funziona il CDC nel processo ETL

All'interno di una pipeline ETL, il CDC è il meccanismo che estrae solo i dati che sono stati modificati dall'ultimo caricamento. Invece di eseguire estrazioni pianificate di tabelle complete, il CDC acquisisce le righe nuove o modificate nel momento in cui si verificano nel database di origine. Elaborando solo gli eventi di modifica raccolti da log, trigger o delta di snapshot, può formare un stream incrementale che rappresenta l'evoluzione continua del set di dati attraverso processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL).

Una volta che gli eventi entrano nella pipeline, il processo ETL prende il sopravvento, con eventuali operazioni di pulizia, arricchimento o convalida eseguite su ogni record modificato e non sull'intero set di dati. La fase di caricamento finale applica solo questi aggiornamenti incrementali alla tabella o al repository di destinazione, il che si traduce in un'ingestion leggera e continua. Questo approccio riduce l'I/O e mantiene i sistemi downstream strettamente allineati con l'origine.

Consentendo l'estrazione, la trasformazione e il caricamento continui, il CDC modernizza l'ETL trasformandolo da un flusso di lavoro orientato ai batch in una pipeline in tempo reale. Analitiche, dashboard e pipeline di machine learning riflettono costantemente i dati più recenti senza dipendere da processi di lunga durata o finestre di manutenzione, grazie all'analisi in streaming.

Perché il CDC è importante per l'architettura dati moderna

Gli ecosistemi di dati moderni dipendono da un flusso di informazioni tempestivo e accurato tra sistemi operativi, piattaforme analitiche e pipeline di machine learning. In ambienti come l'e-commerce, il settore bancario o la logistica, i dati cambiano costantemente poiché ne vengono creati di nuovi attraverso azioni come acquisti, aggiornamenti del profilo o rettifiche dell'inventario. Senza il CDC, tali aggiornamenti rimangono isolati nei sistemi di origine fino al successivo job ETL batch, e questo può far sì che dashboard, report e modelli si basino su set di dati obsoleti.

Il CDC risolve questo problema abilitando la sincronizzazione in tempo reale, mantenendo tutti i sistemi connessi allineati alla stessa unica fonte di riferimento.

Questo processo supporta anche le migrazioni a zero downtime, che rappresentano una parte fondamentale della modernizzazione del cloud. Invece di bloccare le scritture o eseguire passaggi di consegne rischiosi, il CDC replica continuamente le modifiche tra i sistemi vecchi e nuovi per consentire migrazioni senza interruzioni.

CDC vs. ETL tradizionale: differenze principali

Sebbene le pipeline ETL tradizionali rimangano centrali per molti carichi di lavoro analitici, operano in modo molto diverso dal CDC. L'ETL sposta in genere i dati in batch pianificati, ad esempio a cadenza oraria, notturna o a un altro intervallo fisso. Ogni esecuzione estrae i dati dal sistema di origine, li trasforma e li ricarica nelle piattaforme a valle basate su Databricks Data ingegneria. Questo modello è prevedibile, ma può introdurre latenza e richiede al sistema di scansionare intere tabelle o partizioni di grandi dimensioni, anche quando solo una piccola parte dei record è cambiata.

Catturando le modifiche man mano che avvengono, il CDC elimina il divario tra il momento in cui i dati cambiano nel sistema di origine e quello in cui diventano disponibili per le analitiche o le attività operative.

L'importanza del CDC diventa ancora più chiara quando si confronta il modo in cui CDC ed ETL gestiscono lo spostamento dei dati. Mentre l'ETL tradizionale si basa spesso su scansioni complete delle tabelle o ricaricamenti in blocco, il CDC trasmette solo le modifiche incrementali. Ciò riduce significativamente l'overhead di compute e migliora l'efficienza complessiva della pipeline di dati.

Anche l'ETL batch dipende da finestre di manutenzione per garantire letture coerenti. Il CDC elimina questa dipendenza acquisendo le modifiche senza interrompere la normale attività del database. Questo rende il CDC una soluzione ideale per i sistemi che richiedono dati estremamente aggiornati, come dashboard in tempo reale, motori di raccomandazione o analitiche operative. Tuttavia, l'ETL rimane adatto per backfill storici di grandi dimensioni o trasformazioni periodiche e, insieme, CDC ed ETL possono formare una strategia di inserimento complementare nelle architetture moderne.

Il CDC negli ecosistemi di dati moderni

Il CDC consente ai dati di fluire in modo continuo e affidabile attraverso data warehouse, lakehouse e piattaforme di streaming. Poiché ogni modifica viene acquisita nell'ordine in cui si verifica, dashboard e applicazioni rimangono sincronizzati con i sistemi operativi. Il CDC supporta anche la verificabilità e la governance conservando una registrazione chiara di come i dati si sono evoluti, un requisito fondamentale per i settori industriali regolamentati come quello finanziario e sanitario, in particolare durante l'implementazione di strategie di migrazione da data warehouse a lakehouse.

Metodi di implementazione del CDC: confronto e selezione

CDC e SCD: comprendere la relazione

CDC e SCD svolgono ruoli diversi all'interno di una pipeline di dati. Il CDC è responsabile del rilevamento e dell'estrazione delle modifiche a livello di riga da un sistema di origine, mentre l'SCD determina come tali modifiche vengono archiviate nel sistema di destinazione.

Quando la CDC identifica una modifica, ad esempio un cliente che aggiorna il proprio indirizzo, la SCD di tipo 1 sovrascrive il record esistente perché i valori storici non sono necessari. La SCD di tipo 2, invece, crea un nuovo record versionato con timestamp di start e fine per conservare l'intera cronologia. In altre parole, la CDC fornisce gli eventi di modifica incrementale, mentre la SCD applica le regole che definiscono il modo in cui tali eventi vengono rappresentati, come istantanee dello stato attuale o come cronologie storiche.

Le organizzazioni possono implementare il CDC in diversi modi, a seconda delle prestazioni del sistema, della complessità e delle esigenze aziendali. I metodi più comuni utilizzati dalle organizzazioni rilevano le modifiche in modo diverso.

CDC basato su log: questo processo legge direttamente dai log delle transazioni del database, come i binlog di MySQL, i WAL di PostgreSQL o i redo log di Oracle. Poiché funziona a livello di database anziché interrogare le tabelle attive, riduce al minimo l'impatto sui sistemi di produzione, catturando al contempo tutti gli inserimenti, gli aggiornamenti e le eliminazioni in tempo reale. Framework come Debezium e l'integrazione con Apache Kafka utilizzano questo metodo per fornire flussi di dati affidabili e a volumi elevati.

CDC basato su trigger: questo metodo utilizza trigger di database o stored procedure per registrare le modifiche in tabelle ombra. Sebbene introduca un lieve overhead di scrittura, offre un controllo preciso e può includere logica o trasformazioni personalizzate, utili per carichi di lavoro regolamentati.

CDC basato su query: questo metodo identifica i record modificati utilizzando timestamp o numeri di versione. È semplice e funziona bene per sistemi più piccoli o legacy, ma potrebbe non rilevare le eliminazioni e può essere meno efficiente su larga scala.

Una volta che le modifiche vengono acquisite dal sistema, i modelli SCD (Slowly Changing Dimensions) definiscono come vengono applicate. Ciò avviene in due modi diversi:

L'SCD di tipo 1 sovrascrive i record esistenti per conservare solo la versione più recente. È un'ottima soluzione per correzioni o aggiornamenti non critici, come la correzione del nome di un cliente scritto in modo errato o l'aggiornamento dell'indirizzo email di un utente. Nelle pipeline dichiarative di Spark, questa operazione può essere configurata con poche righe di codice, mentre Lakeflow gestisce automaticamente la sequenza, le dipendenze e gli eventi fuori sequenza.

L'SCD di tipo 2 conserva la cronologia completa con la gestione automatica delle colonne _START_AT e _END_AT, supportando audit e analisi basate sul tempo con le transazioni ACID con Delta Lake e garantendo che gli stati passati rimangano disponibili per l'analisi. È l'ideale per attività come il monitoraggio dell'indirizzo di un cliente nel tempo, il monitoraggio delle variazioni di prezzo dei prodotti o la gestione di audit trail per la conformità.

Combinando i metodi CDC con le Spark Declarative Pipelines, gli utenti possono creare pipeline CDC a bassa manutenzione e pronte per la produzione che scalano in ambienti sia batch che di streaming.

Implementazione del CDC: distribuzione passo-passo

Un CDC efficace inizia con la pianificazione e la preparazione. Innanzitutto, valuta i requisiti aziendali e di sistema per aspetti come volume dei dati, tolleranza alla latenza e frequenza di aggiornamento. I sistemi a elevato throughput potrebbero richiedere l'acquisizione in streaming, mentre le origini a movimento più lento possono basarsi su aggiornamenti periodici. Successivamente, conferma l'accesso al sistema di origine e le autorizzazioni per garantire la possibilità di leggere i log delle transazioni o le snapshot. Infine, progetta schemi di destinazione in grado di archiviare sia i dati correnti che quelli storici utilizzando strategie di partizionamento o di controllo delle versioni.

Databricks semplifica il CDC attraverso Lakeflow Declarative Pipelines, che fornisce un'elaborazione dei dati scalabile e incrementale, incluso un livello di archiviazione conforme ad ACID con Delta Lake, consentendo a una singola copia dei dati di servire carichi di lavoro sia batch che in streaming per garantire coerenza e risparmio sui costi.

Lakeflow si basa su questo con le API AUTO CDC, che gestiscono automaticamente il sequenziamento, risolvono i record fuori sequenza e mantengono la coerenza dello schema. Gli utenti possono sequenziare i dati per timestamp, ID o chiave composita per un ordinamento deterministico.

Per i sistemi senza feed di modifiche nativi, AUTO CDC FROM SNAPSHOT confronta snapshot consecutivi, come tabelle o esportazioni da Oracle e MySQL, per rilevare le modifiche in modo efficiente.

Rispetto a metodi manuali come MERGE INTO o foreachBatch, AUTO CDC è un'alternativa low-code con supporto integrato per le attività operative DELETE e TRUNCATE fornito da Databricks Lakeflow Connect. Integrate con le tabelle Delta, queste pipeline possono trasmettere in streaming gli aggiornamenti a Kafka, Iceberg o ai data warehouse, supportando diversi casi d'uso di analitiche e streaming.

Insieme, Delta Lake e Lakeflow rendono il CDC dichiarativo, affidabile e pronto per la produzione, in linea con la visione della lakehouse di Databricks per un'analisi unificata in tempo reale.

Implementazione del CDC specifica della piattaforma

Il comportamento del CDC varia a seconda dei database di origine:

SQL Server: le funzionalità CDC native di SQL Server acquisiscono automaticamente inserimenti, aggiornamenti ed eliminazioni da una tabella di origine in tabelle di modifica dedicate all'interno del database. Queste tabelle includono metadati come il tipo di attività operativa e il timestamp del commit, rendendo facile determinare quali righe sono cambiate in un dato intervallo. SQL Server fornisce anche controlli di conservazione per prevenire una crescita illimitata, garantendo al contempo che i sistemi downstream abbiano tempo sufficiente per leggere gli eventi acquisiti. Le organizzazioni possono sfruttare le strategie di migrazione da SQL Server a Databricks per modernizzare la loro infrastruttura dati.

Oracle: Oracle abilita il CDC tramite tecnologie come LogMiner e GoldenGate, che leggono i redo log per rilevare le modifiche confermate senza influire sul carico di lavoro di origine. Questi strumenti consentono la replica a volumi elevati e a bassa latenza e i team possono seguire le best practice per la migrazione da Oracle a Databricks per un'implementazione di successo.

MySQL: MySQL espone gli eventi di modifica attraverso il suo log binario, consentendo agli strumenti CDC di utilizzare gli aggiornamenti a livello di riga in modo efficiente.

PostgreSQL: PostgreSQL utilizza il suo Write-Ahead Log per abilitare la decodifica logica, che espone gli eventi di modifica che i consumer a valle possono elaborare.

Su tutte le piattaforme, lo schema è coerente: il database di origine scrive le modifiche nei log o nelle tabelle delle modifiche e gli strumenti CDC estraggono tali eventi per alimentare le pipeline a valle.

Ottimizzazione del CDC: prestazioni e qualità dei dati

Una volta in esecuzione, le pipeline CDC devono essere ottimizzate in termini di prestazioni, qualità e resilienza. Una solida gestione della qualità dei dati rende le pipeline affidabili.

Si inizia con la parallelizzazione e il partizionamento, che suddividono i dati per regione, data o chiave per elaborare più flussi in parallelo. La regolazione delle dimensioni dei batch e dell'allocazione delle risorse aiuta a bilanciare ulteriormente latenza e costi; ad esempio, i batch più piccoli riducono il ritardo, mentre quelli più grandi migliorano il throughput.

Durante il trasferimento di dati tra più sistemi, il CDC garantisce la coerenza tra i sistemi di destinazione senza l'overhead ad alto consumo di risorse della replica completa. Elaborando solo le modifiche provenienti dai sistemi di origine, si mantiene una bassa latenza per i consumer downstream, garantendo al contempo che le applicazioni downstream ricevano dati aggiornati per decisioni sensibili al fattore tempo.

Con il monitoraggio regolare delle metriche chiave, come la latenza dei commit e il numero di errori, gli utenti possono rilevare tempestivamente i problemi di prestazione. Inoltre, policy di conservazione ben definite impediscono la crescita non necessaria delle tabelle di modifica e l'evoluzione automatizzata di uno schema mantiene la compatibilità al variare delle strutture di origine. Le convalide integrate di Databricks confermano che gli aggiornamenti soddisfano i requisiti dello schema, mentre gli audit trail tracciano ogni inserimento, aggiornamento ed eliminazione per garantire la trasparenza.

Naturalmente, lavorare con i dati presenta molteplici sfide, come aggiornamenti multipli all'interno di un singolo microbatch. Per risolvere questo problema e garantire l'accuratezza, Databricks raggruppa i record per chiave primaria e applica solo la modifica più recente utilizzando una colonna di sequenziamento. Gli aggiornamenti fuori sequenza vengono gestiti tramite sequenziamento deterministico e i modelli di soft-delete contrassegnano i record come inattivi prima che i Job di pulizia li rimuovano in un secondo momento. Queste strategie preservano l'integrità dei dati senza interrompere le attività operative.

Casi d'uso avanzati e considerazioni future

La tecnologia CDC va oltre la semplice replica. Le organizzazioni utilizzano la tecnologia CDC per connettere più sistemi e cloud, sincronizzare ambienti distribuiti e alimentare le analitiche in tempo reale. Poiché il CDC preserva l'ordine degli eventi, mantiene uno stato coerente su più piattaforme senza pesanti processi batch.

Il CDC supporta anche le pipeline di funzionalità di machine learning fornendo aggiornamenti continui che mantengono allineati addestramento e inferenza, riducendo lo sfasamento (skew) tra online e offline. I negozi di funzionalità come il Databricks negozio di funzionalità si basano sui dati CDC per ricerche accurate e time-aware, consentendo un' ingegneria delle funzionalità avanzata per il machine learning.

Con l'evolversi delle architetture, l'automazione tramite Lakeflow Jobs e Spark Declarative Pipelines semplifica l'orchestrazione e il monitoraggio. Il CDC serverless riduce l'overhead operativo, i formati di tabella aperti come Delta e Iceberg aumentano la flessibilità e i design basati su eventi sfruttano il CDC come spina dorsale per un trasferimento dei dati rapido e affidabile.

CDC e streaming di eventi: la connessione Kafka

Come abbiamo visto con CDC e SCD, CDC e Apache Kafka gestiscono parti diverse della pipeline di spostamento dei dati, ma sono estremamente complementari. Mentre il CDC acquisisce nuovi dati, Kafka è una piattaforma di streaming distribuita progettata per trasportare ed elaborare dati di eventi su larga scala tramite le funzionalità della piattaforma di streaming di dati. I due vengono spesso utilizzati insieme all'interno di una pipeline di dati.

In un'architettura tipica, uno strumento CDC basato su log come Debezium legge gli eventi di modifica direttamente dai log delle transazioni del database. Invece di scrivere immediatamente questi eventi in una tabella di destinazione, Debezium li pubblica in topic Kafka, dove diventano parte di un flusso di eventi durevole. Kafka Connect fornisce il livello di integrazione che rende possibile tutto ciò, consentendo a origini come MySQL, PostgreSQL o SQL Server di inviare nuovi dati a Kafka senza codice personalizzato. Una volta che gli eventi CDC sono in Kafka, altri sistemi, come data warehouse o lakehouse, archiviano i dati più recenti man mano che arrivano.

Inoltre, i servizi possono sottoscrivere gli eventi di modifica invece di eseguire ripetutamente il polling del database, il che riduce la latenza e migliora la scalabilità. Poiché il CDC garantisce che i dati più recenti entrino in Kafka non appena vengono generati, i processi downstream operano sempre su informazioni correnti, che si tratti di aggiornare viste materializzate, attivare flussi di lavoro o eseguire analisi in tempo reale. In questo modo, il CDC fornisce gli eventi di modifica e Kafka funge da sistema che distribuisce tali eventi in modo efficiente attraverso l'ecosistema di dati dell'organizzazione.

Domande frequenti

Domande frequenti sul Change Data Capture

Qual è il processo CDC nell'ETL?

Il CDC è il meccanismo che identifica e fornisce solo le righe che sono state modificate dall'ultima estrazione. Invece di scansionare o ricaricare intere tabelle, il CDC cattura inserimenti, aggiornamenti ed eliminazioni direttamente dal sistema di origine e li invia a valle come eventi incrementali. Ciò consente alle fasi di trasformazione e caricamento di essere eseguite in modo continuo anziché a intervalli batch fissi. Man mano che ogni nuovo evento fluisce attraverso la pipeline, viene convalidato, trasformato e applicato al sistema di destinazione quasi in tempo reale.

Qual è la differenza tra ETL e CDC?

L'ETL è un ampio flusso di lavoro di dati che estrae i dati dai sistemi di origine, li trasforma per coerenza e li carica in data warehouse o lakehouse a valle. L'ETL tradizionale si basa spesso sull'elaborazione batch, in cui intere tabelle o partizioni di grandi dimensioni vengono spostate a intervalli programmati. Il CDC, invece, si concentra sull'identificazione e la trasmissione solo delle modifiche che si verificano tra i cicli ETL. Il CDC non sostituisce l'ETL, ma lo migliora rendendo la fase di estrazione incrementale e continua. Ciò riduce l'overhead di compute, elimina la dipendenza dalle finestre batch e garantisce che i sistemi a valle ricevano aggiornamenti tempestivi senza ricaricamenti completi.

Qual è la differenza tra CDC e SCD?

CDC e SCD operano a livelli diversi di una pipeline di dati. Il CDC acquisisce le modifiche dal sistema di origine, mentre l'SCD è un modello di modellazione che determina come le modifiche acquisite devono essere archiviate nel sistema di destinazione. Ad esempio, quando il CDC rileva un aggiornamento, l'SCD di tipo 1 sovrascrive il record esistente, mentre l'SCD di tipo 2 aggiunge una nuova riga con versione con timestamp di inizio e fine per mantenere la cronologia completa.

Qual è la differenza tra CDC e Kafka?

CDC e Kafka hanno scopi complementari. Il CDC è la tecnica utilizzata per acquisire le modifiche a livello di riga dai database di origine, mentre Kafka è una piattaforma di streaming di eventi distribuita, progettata per archiviare, trasportare ed elaborare tali eventi su larga scala. In molte architetture moderne, strumenti CDC come Debezium utilizzano l'acquisizione basata su log per rilevare nuovi dati nel sistema di origine, per poi pubblicare gli eventi risultanti nei topic di Kafka. Da lì, applicazioni, servizi o piattaforme dati a valle utilizzano i dati più recenti in tempo reale.

Conclusione

La Change Data Capture è diventata una funzionalità fondamentale per i moderni team di dati. Sia che si tratti di alimentare dashboard in tempo reale, fornire dati a modelli di machine learning o abilitare migrazioni di dati senza interruzioni attraverso la modernizzazione dei data warehouse in cloud e l'architettura lakehouse, il CDC aiuta a mantenere i sistemi allineati e i dati affidabili, con la sincronizzazione dei dati in tempo reale.

Il successo di questo processo dipende da una progettazione attenta: selezionare il metodo giusto, pianificare la scale e monitorare la qualità. A questo punto, valuta in che modo questi principi si adattano alla tua architettura, e inizia in piccolo con un proof of concept per poi perfezionare man mano che cresci. Con l'approccio giusto, il CDC va oltre la semplice attività di pipeline per diventare un vantaggio aziendale duraturo.

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