변경 데이터 캡처란 무엇인가요?

데이터 변경 캡처란 무엇인가요?

변경 데이터 캡처(CDC)는 삽입, 업데이트, 삭제 등 데이터 세트에 대한 행 수준 변경 사항을 식별하고 기록하는 데이터 통합 기술입니다. CDC는 전체 테이블을 반복적으로 추출하는 대신 수정된 레코드만 캡처하여 다운스트림 시스템에 적용합니다. 이 증분식 접근 방식을 사용하면 전체 refresh에 드는 비용이나 지연 없이 분석 플랫폼, 운영 애플리케이션, 머신러닝 파이프라인이 최신 정보와 일치된 상태를 유지할 수 있습니다.

기존의 배치 파이프라인은 전체 스캔을 수행하거나 대규모 데이터세트를 다시 로드하는 주기적인 수집 작업에 의존합니다. 이러한 워크플로는 간단하고 비용 효율적이지만, 지연 시간을 추가하고 변경되지 않은 데이터를 반복적으로 처리하기 때문에 대규모 환경에서는 비효율적입니다. CDC는 트랜잭션 로그, 트리거, 타임스탬프 또는 네이티브 변경 피드와 같은 메커니즘을 통해 변경 사항을 지속적으로 감지하여 이러한 한계를 해결하고, 데이터 레이크하우스 아키텍처 플랫폼이 더 최신 데이터와 감소된 컴퓨팅 오버헤드로 운영될 수 있도록 합니다.

ETL 프로세스에서 CDC가 작동하는 방식

ETL 파이프라인 내에서 CDC는 마지막 로드 이후 변경된 데이터만 추출하는 메커니즘입니다. CDC는 예약된 전체 테이블 추출을 실행하는 대신 소스 데이터베이스에서 새 행이나 수정된 행이 발생할 때 이를 캡처합니다. 로그, 트리거 또는 스냅샷 델타에서 수집된 이벤트만 변경함으로써 추출, 변환, 로드(ETL) 프로세스를 통해 데이터세트의 지속적인 변화를 나타내는 증분 스트림을 형성할 수 있습니다.

이벤트가 파이프라인에 들어오면 ETL 프로세스가 이어받아 전체 데이터 세트가 아닌 변경된 각 레코드에 대해 정리, 보강 또는 유효성 검사를 실행합니다. 최종 로드 단계에서는 이러한 증분 업데이트만 대상 테이블 또는 리포지토리에 적용하므로 경량의 지속적인 수집이 가능해집니다. 이 접근 방식은 I/O를 줄이고 다운스트림 시스템이 소스와 긴밀하게 일치하도록 유지합니다.

CDC는 지속적인 추출, 변환, 로드를 지원하여 배치 지향 워크플로의 ETL을 실시간 파이프라인으로 현대화합니다. 분석, 대시보드 및 머신 러닝 파이프라인 은 스트리밍 분석을 통해 장기 실행 작업이나 유지 관리 기간에 의존하지 않고 최신 데이터를 일관되게 반영합니다.

현대 데이터 아키텍처에서 CDC가 중요한 이유

현대 데이터 에코시스템은 운영 시스템, 분석 플랫폼, 머신러닝 파이프라인 간에 흐르는 시기적절하고 정확한 정보에 의존합니다. 전자상거래, 금융, 물류와 같은 환경에서는 구매, 프로필 업데이트, 재고 조정과 같은 작업을 통해 새로운 데이터가 생성되면서 데이터가 끊임없이 변경됩니다. CDC가 없으면 이러한 업데이트는 다음 일괄 ETL 작업이 실행될 때까지 소스 시스템에 격리된 상태로 남아 있게 되며, 이로 인해 대시보드, 보고서, 모델이 오래된 데이터세트에 의존하게 될 수 있습니다.

CDC는 실시간 동기화를 지원하여 모든 연결된 시스템을 동일한 단일 정보 소스(single source of truth)에 맞춰 정렬함으로써 이 문제를 해결합니다.

이 프로세스는 또한 클라우드 현대화의 핵심적인 부분인 무중단 마이그레이션을 지원합니다. CDC는 쓰기 작업을 중지하거나 위험한 전환을 수행하는 대신 기존 시스템과 새 시스템 간의 변경 사항을 지속적으로 복제하여 원활한 마이그레이션을 가능하게 합니다.

CDC와 기존 ETL의 주요 차이점

기존 ETL 파이프라인은 많은 분석 워크로드의 중심이지만 CDC와는 매우 다르게 작동합니다. ETL은 일반적으로 시간별, 야간 또는 다른 고정된 간격과 같이 예약된 배치로 데이터를 이동합니다. 각 실행은 소스 시스템에서 데이터를 추출하고 변환한 후 Databricks Data Engineering으로 구동되는 다운스트림 플랫폼에 다시 로드합니다. 이 모델은 예측 가능하지만, 레코드의 일부만 변경된 경우에도 지연 시간을 유발하고 시스템이 전체 테이블이나 대규모 파티션을 스캔해야 할 수 있습니다.

CDC는 변경 사항이 발생하는 즉시 캡처하여 소스 시스템에서 데이터가 변경되는 시점과 분석 또는 운영에 사용할 수 있게 되는 시점 사이의 격차를 없애줍니다.

CDC와 ETL이 데이터 이동을 처리하는 방식을 비교하면 CDC의 중요성이 더욱 명확해집니다. 기존 ETL은 종종 전체 테이블 스캔이나 대량 재로드에 의존하는 반면, CDC는 증분 변경 사항만 전송합니다. 이는 컴퓨팅 오버헤드를 크게 줄이고 데이터 파이프라인의 전반적인 효율성을 향상시킵니다.

배치 ETL 또한 일관된 읽기를 보장하기 위해 유지 관리 기간에 의존합니다. CDC는 정상적인 데이터베이스 활동을 중단하지 않고 변경 사항을 캡처하여 이러한 종속성을 제거합니다. 이로 인해 CDC는 실시간 대시보드, 추천 엔진 또는 운영 분석과 같이 매우 최신 데이터가 필요한 시스템에 매우 적합합니다. 그러나 ETL은 대규모 기록 백필 또는 주기적 변환에 여전히 적합하며, 현대 아키텍처에서 CDC와 ETL은 함께 보완적인 수집 전략을 형성할 수 있습니다.

현대 데이터 생태계의 CDC

CDC를 사용하면 데이터 웨어하우스, 레이크하우스, 스트리밍 플랫폼 전반에서 데이터가 지속적이고 안정적으로 흐를 수 있습니다. 모든 변경 사항이 발생 순서대로 캡처되므로 대시보드와 애플리케이션은 운영 시스템과 동기화된 상태를 유지합니다. 또한 CDC는 데이터가 어떻게 변화했는지에 대한 명확한 기록을 보존하여 감사 가능성과 거버넌스를 지원하는데, 이는 금융 및 의료와 같은 규제 산업의 핵심 요구 사항이며, 특히 데이터 웨어하우스에서 lakehouse로의 마이그레이션 전략을 구현할 때 중요합니다.

CDC 구현 방법: 비교 및 선택

CDC와 SCD: 관계 이해하기

CDC와 SCD는 데이터 파이프라인 내에서 서로 다른 역할을 수행합니다. CDC는 소스 시스템에서 행 수준 변경 사항을 감지하고 추출하는 역할을 하는 반면, SCD는 이러한 변경 사항이 대상 시스템에 저장되는 방식을 결정합니다.

CDC가 고객의 주소 업데이트와 같은 변경 사항을 식별하면, SCD 유형 1은 기록 값이 필요하지 않으므로 기존 레코드를 덮어씁니다. 대신 SCD 유형 2는 전체 기록을 보존하기 위해 시작 및 종료 타임스탬프가 있는 새로운 버전의 레코드를 생성합니다. 다시 말해, CDC는 증분 변경 이벤트를 제공하고, SCD는 이러한 이벤트가 현재 상태 스냅샷 또는 기록 타임라인으로 표현되는 방식을 결정하는 규칙을 적용합니다.

조직은 시스템 성능, 복잡성, 비즈니스 요구 사항에 따라 여러 가지 방법으로 CDC를 구현할 수 있습니다. 조직이 활용하는 가장 일반적인 방법은 변경 사항을 다르게 감지합니다.

로그 기반 CDC: 이 프로세스는 MySQL binlog, PostgreSQL WAL 또는 Oracle redo logs와 같은 데이터베이스 트랜잭션 로그에서 직접 읽습니다. 라이브 테이블을 쿼리하는 대신 데이터베이스 수준에서 작동하므로 프로덕션 시스템에 미치는 영향을 최소화하면서 모든 삽입, 업데이트, 삭제를 실시간으로 캡처합니다. Debezium 및 Apache Kafka 통합 과 같은 프레임워크는 이 방법을 사용하여 안정적인 대용량 데이터 스트림을 제공합니다.

트리거 기반 CDC: 이 방법은 데이터베이스 트리거 또는 저장 프로시저를 사용하여 섀도 테이블에 변경 사항을 기록합니다. 사소한 쓰기 오버헤드가 발생하지만 정밀한 제어를 제공하고 맞춤형 로직이나 변환을 포함할 수 있어 규제 대상 워크로드에 유용할 수 있습니다.

쿼리 기반 CDC: 이 방법은 타임스탬프 또는 버전 번호를 사용하여 수정된 레코드를 식별합니다. 간단하고 소규모 또는 레거시 시스템에 적합하지만, 삭제를 놓칠 수 있으며 대규모 환경에서는 효율성이 떨어질 수 있습니다.

시스템에서 변경 사항을 캡처하면 점진적 차원 변경(SCD) 패턴이 적용 방법을 정의합니다. 이는 두 가지 다른 방식으로 발생합니다.

SCD 유형 1 은 최신 버전만 유지하기 위해 기존 레코드를 덮어씁니다. 이는 철자가 틀린 고객 이름을 수정하거나 사용자의 이메일 주소를 업데이트하는 것과 같이 중요하지 않은 수정이나 업데이트에 적합합니다. Spark 선언적 파이프라인에서는 단 몇 줄의 코드로 이를 구성할 수 있으며, Lakeflow는 시퀀싱, 종속성, 순서가 맞지 않는 이벤트를 자동으로 처리합니다.

SCD 유형 2 는 _START_AT 및 _END_AT 열의 자동 관리를 통해 전체 기록을 보존하고, Delta Lake를 사용한 ACID 트랜잭션으로 감사 및 시간 기반 분석을 지원하여 과거 상태를 분석에 계속 사용할 수 있도록 보장합니다. 이는 시간 경과에 따른 고객 주소 추적, 제품 가격 변경 모니터링 또는 규정 준수를 위한 감사 추적 유지와 같은 작업에 이상적입니다.

CDC 방법을 Spark 선언적 파이프라인과 결합하여 사용자는 배치 및 스트리밍 환경 모두에서 확장 가능한, 유지 관리가 적고 프로덕션에 즉시 사용 가능한 CDC 파이프라인을 만들 수 있습니다.

CDC 구현: 단계별 배포

효과적인 CDC는 계획과 준비에서 시작됩니다. 먼저 데이터 볼륨, 지연 시간 허용 범위, 업데이트 빈도와 같은 비즈니스 및 시스템 요구 사항을 평가합니다. throughput이 많은 시스템에는 스트리밍 수집이 필요할 수 있으며, 느리게 움직이는 소스는 주기적인 업데이트에 의존할 수 있습니다. 다음으로, 트랜잭션 로그나 스냅샷을 읽을 수 있도록 소스 시스템 액세스 및 권한을 확인합니다. 마지막으로 파티셔닝 또는 버전 관리 전략을 사용하여 현재 데이터와 기록 데이터를 모두 저장할 수 있는 대상 스키마를 설계합니다.

Databricks는 Lakeflow Declarative Pipelines를 통해 CDC를 간소화합니다. 이 파이프라인은 Delta Lake를 사용하는 ACID 규격 스토리지 레이어를 포함한 확장 가능하고 증분적인 데이터 처리를 제공하여, 단일 데이터 복사본으로 일관성을 유지하고 비용을 절감하면서 일괄 처리 및 스트리밍 워크로드를 모두 지원할 수 있게 합니다.

Lakeflow는 이를 기반으로 AUTO CDC API를 사용하여 시퀀싱을 자동으로 관리하고, 순서가 맞지 않는 레코드를 해결하며, 스키마 일관성을 유지합니다. 사용자는 결정적 순서 지정을 위해 timestamp, ID 또는 복합 키를 기준으로 데이터를 시퀀싱할 수 있습니다.

네이티브 변경 피드가 없는 시스템의 경우 AUTO CDC FROM SNAPSHOT은 Oracle 및 MySQL의 테이블 또는 내보내기 파일과 같은 연속적인 스냅샷을 비교하여 변경 사항을 효율적으로 감지합니다.

MERGE INTO 또는 foreachBatch와 같은 수동 방법에 비해 AUTO CDC는 Databricks Lakeflow Connect에서 제공하는 DELETE 및 TRUNCATE 운영을 기본 내장 지원하는 로우코드(low-code) 대안입니다. Delta 테이블과 통합된 이러한 파이프라인은 업데이트를 Kafka, Iceberg 또는 데이터 웨어하우스로 스트리밍하여 다양한 분석 및 스트리밍 사용 사례를 지원할 수 있습니다.

Delta Lake와 Lakeflow는 함께 CDC를 선언적이고 안정적이며 프로덕션에 즉시 사용할 수 있도록 만들어, 실시간 unified analytics를 위한 Databricks lakehouse 비전과 부합합니다.

플랫폼별 CDC 구현

CDC 동작은 소스 데이터베이스에 따라 다릅니다.

SQL Server: SQL Server의 네이티브 CDC 기능은 소스 테이블의 삽입, 업데이트, 삭제를 데이터베이스 내의 전용 변경 테이블에 자동으로 캡처합니다. 이 테이블에는 작업 유형 및 commit timestamp와 같은 메타데이터가 포함되어 있어 주어진 간격 동안 어떤 행이 변경되었는지 쉽게 확인할 수 있습니다. 또한 SQL Server는 무한한 증가를 방지하면서 다운스트림 시스템이 캡처된 이벤트를 읽을 충분한 시간을 확보하도록 보존 제어 기능을 제공합니다. 조직은 SQL Server에서 Databricks로의 마이그레이션 전략을 활용하여 데이터 인프라를 현대화할 수 있습니다.

Oracle: Oracle은 LogMiner 및 GoldenGate와 같은 기술을 통해 CDC를 지원합니다. 이 기술들은 재실행 로그를 읽어 소스 워크로드에 영향을 주지 않고 커밋된 변경 사항을 감지합니다. 이러한 도구는 대용량, 저지연 복제를 허용하며, 팀은 성공적인 구현을 위해 Oracle에서 Databricks로 마이그레이션 모범 사례를 따를 수 있습니다.

MySQL: MySQL은 바이너리 로그를 통해 변경 이벤트를 노출하므로 CDC 도구가 행 수준 업데이트를 효율적으로 사용할 수 있습니다.

PostgreSQL: PostgreSQL은 미리 쓰기 로그(Write-Ahead Log)를 사용하여 논리적 디코딩을 활성화하며, 이를 통해 다운스트림 소비자가 처리할 수 있는 변경 이벤트가 표시됩니다.

모든 플랫폼에서 패턴은 일관됩니다. 즉, 소스 데이터베이스는 변경 사항을 로그나 변경 테이블에 쓰고, CDC 도구는 해당 이벤트를 추출하여 다운스트림 파이프라인에 제공합니다.

CDC 최적화: 성능 및 데이터 품질

일단 실행되면 CDC 파이프라인은 성능, 품질, 복원력을 위해 튜닝해야 합니다. 강력한 데이터 품질 관리는 파이프라인의 신뢰도를 유지합니다.

이는 여러 스트림을 병렬로 처리하기 위해 지역, 날짜 또는 키별로 데이터를 분할하는 병렬화 및 파티셔닝으로 시작됩니다. 배치 크기와 리소스 할당을 조정하면 지연 시간과 비용의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 작은 배치는 지연을 줄이고 큰 배치는 처리량을 향상시킵니다.

여러 시스템 간에 데이터를 이동할 때 CDC는 전체 복제에 따르는 리소스 집약적인 오버헤드 없이 대상 시스템 전반의 일관성을 보장합니다. 소스 시스템의 변경 사항만 처리하면 다운스트림 소비자의 지연 시간을 낮게 유지하면서, 다운스트림 애플리케이션이 시간에 민감한 의사 결정을 위해 업데이트된 데이터를 받도록 할 수 있습니다.

커밋 지연 시간 및 실패 횟수와 같은 핵심 지표를 정기적으로 모니터링함으로써 사용자는 성능 문제를 조기에 발견할 수 있습니다. 또한 잘 정의된 보존 정책은 변경 테이블의 불필요한 증가를 방지하고, 자동화된 스키마 변화는 소스 구조가 변경될 때 호환성을 유지합니다. 기본 내장 Databricks 유효성 검사는 업데이트가 스키마 요구 사항을 충족하는지 확인하고, 감사 추적은 투명성을 위해 모든 삽입, 업데이트 및 삭제를 추적합니다.

물론 데이터를 다루다 보면 단일 마이크로배치 내에서 여러 번 업데이트되는 것과 같은 여러 가지 문제가 발생합니다. 이 문제를 해결하고 정확성을 보장하기 위해 Databricks는 기본 키를 기준으로 레코드를 그룹화하고 시퀀싱 열을 사용하여 최신 변경 사항만 적용합니다. 순서가 맞지 않는 업데이트는 결정적 시퀀싱을 통해 처리되며, 소프트 삭제 패턴은 나중에 정리 작업에서 레코드를 제거하기 전에 비활성으로 표시합니다. 이러한 전략은 운영을 중단하지 않고 데이터 무결성을 보존합니다.

고급 사용 사례 및 향후 고려 사항

CDC는 단순한 복제 이상의 기능을 제공합니다. 조직은 CDC를 사용하여 여러 시스템과 클라우드를 연결하고, 분산 환경을 동기화하며, 실시간 분석을 지원합니다. CDC는 이벤트 순서를 보존하므로 무거운 배치 작업 없이도 플랫폼 전반에서 일관된 상태를 유지합니다.

CDC는 또한 훈련과 추론을 일치시키는 지속적인 업데이트를 제공하여 온라인/오프라인 편향을 줄임으로써 머신러닝 피처 파이프라인을 지원합니다. Databricks 특징점과 같은 특징점은 정확하고 시간을 인식하는 조회를 위해 CDC 데이터에 의존하며, 이를 통해 고급 machine learning을 위한 특징점 엔지니어링이 가능합니다.

아키텍처가 발전함에 따라 Lakeflow Jobs 및 Spark Declarative Pipelines를 통한 자동화는 오케스트레이션과 모니터링을 간소화합니다. 서버리스 CDC는 운영 오버헤드를 줄이고, Delta 및 Iceberg와 같은 개방형 테이블 형식은 유연성을 높이며, 이벤트 기반 설계는 빠르고 안정적인 데이터 이동을 위한 백본으로 CDC를 활용합니다.

CDC와 이벤트 스트리밍: Kafka 연결

CDC 및 SCD에서 살펴본 바와 같이, CDC와 Apache Kafka는 데이터 이동 파이프라인의 서로 다른 부분을 처리하지만 상호 보완성이 매우 높습니다. CDC는 새로운 데이터를 캡처하는 반면, Kafka는 데이터 스트리밍 플랫폼 기능을 통해 대규모 이벤트 데이터를 전송하고 처리하도록 설계된 분산 스트리밍 플랫폼입니다. 이 두 가지는 데이터 파이프라인 내에서 함께 사용되는 경우가 많습니다.

일반적인 아키텍처에서 Debezium과 같은 로그 기반 CDC 도구는 데이터베이스 트랜잭션 로그에서 직접 변경 이벤트를 읽습니다. Debezium은 이러한 이벤트를 대상 테이블에 즉시 쓰는 대신 Kafka 토픽에 게시하여 영구적인 이벤트 스트림의 일부로 만듭니다. Kafka Connect는 이를 가능하게 하는 통합 계층을 제공하여 MySQL, PostgreSQL 또는 SQL Server와 같은 소스가 사용자 지정 코드 없이 Kafka에 새 데이터를 공급할 수 있도록 합니다. CDC 이벤트가 Kafka에 들어오면 데이터 웨어하우스나 레이크하우스와 같은 다른 시스템은 도착하는 대로 최신 데이터를 저장합니다.

또한 서비스는 데이터베이스를 반복적으로 폴링하는 대신 변경 이벤트를 구독할 수 있어 지연 시간을 줄이고 확장성을 향상시킵니다. CDC는 최신 데이터가 생성되자마자 Kafka에 들어가도록 보장하므로, 다운스트림 프로세스는 구체화된 뷰를 업데이트하든, 워크플로를 트리거하든, 실시간 분석을 수행하든 관계없이 항상 현재 정보를 기반으로 작동합니다. 이런 방식으로 CDC는 변경 이벤트를 공급하고, Kafka는 조직의 데이터 에코시스템 전반에 이러한 이벤트를 효율적으로 배포하는 시스템 역할을 합니다.

FAQ

변경 데이터 캡처(Change Data Capture)에 대한 자주 묻는 질문

ETL에서 CDC 프로세스란 무엇인가요?

CDC는 마지막 추출 이후 변경된 행만 식별하여 전달하는 메커니즘입니다. CDC는 전체 테이블을 스캔하거나 다시 로드하는 대신 소스 시스템에서 직접 삽입, 업데이트, 삭제를 캡처하여 증분 이벤트로 다운스트림에 전송합니다. 이를 통해 변환 및 로드 단계를 고정된 배치 간격이 아닌 지속적으로 실행할 수 있습니다. 각각의 새로운 이벤트가 파이프라인을 통해 흐르면서 유효성이 검사되고 변환되어 거의 실시간으로 대상 시스템에 적용됩니다.

ETL과 CDC의 차이점은 무엇인가요?

ETL은 소스 시스템에서 데이터를 추출하고 일관성을 위해 변환한 후 다운스트림 데이터 웨어하우스 또는 레이크하우스에 로드하는 광범위한 데이터 워크플로입니다. 기존 ETL은 종종 전체 테이블이나 대규모 파티션이 예약된 간격으로 이동되는 배치 처리에 의존합니다. 대신 CDC는 ETL 주기 사이에 발생하는 변경 사항만 식별하고 전송하는 데 중점을 둡니다. CDC는 ETL을 대체하는 것이 아니라 추출 단계를 증분 및 연속적으로 만들어 ETL을 향상시킵니다. 이는 컴퓨팅 오버헤드를 줄이고, 배치 기간에 대한 의존성을 제거하며, 다운스트림 시스템이 전체 재로드 없이 시기적절한 업데이트를 수신하도록 보장합니다.

CDC와 SCD의 차이점은 무엇인가요?

CDC와 SCD는 데이터 파이프라인의 다른 계층에서 작동합니다. CDC는 소스 시스템에서 변경 사항을 캡처하는 반면, SCD는 캡처된 변경 사항을 대상 시스템에 저장하는 방법을 결정하는 모델링 패턴입니다. 예를 들어, CDC가 업데이트를 감지하면 SCD 유형 1은 기존 레코드를 덮어쓰는 반면, SCD 유형 2는 전체 기록을 유지하기 위해 시작 및 종료 Timestamp가 있는 새로운 버전의 행을 추가합니다.

CDC와 Kafka의 차이점은 무엇인가요?

CDC와 Kafka는 상호 보완적인 목적을 수행합니다. CDC는 소스 데이터베이스에서 행 수준 변경 사항을 캡처하는 데 사용되는 기술인 반면, Kafka는 이러한 이벤트를 대규모로 저장, 전송 및 처리하도록 설계된 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼입니다. 많은 현대 아키텍처에서 Debezium과 같은 CDC 도구는 로그 기반 캡처를 사용하여 소스 시스템의 새 데이터를 감지한 다음 결과 이벤트를 Kafka 토픽에 게시합니다. 거기서부터 다운스트림 애플리케이션, 서비스 또는 데이터 플랫폼이 최신 데이터를 실시간으로 소비합니다.

결론

데이터 변경 캡처는 현대 데이터 팀의 핵심 기능이 되었습니다. 실시간 대시보드를 지원하든, 머신 러닝 모델에 데이터를 공급하든, 또는 클라우드 데이터 웨어하우스 현대화 및 lakehouse 아키텍처를 통해 원활한 데이터 마이그레이션을 지원하든, CDC는 실시간 데이터 동기화를 통해 시스템을 정렬된 상태로 유지하고 데이터 신뢰도를 높이는 데 도움이 됩니다.

이 프로세스의 성공은 신중한 설계에 달려 있습니다. 올바른 방법을 선택하고, 확장을 계획하며, 품질을 모니터링해야 합니다. 이제 이러한 원칙이 아키텍처에 어떻게 부합하는지 평가하고, 개념 증명으로 작게 시작한 다음 성장하면서 개선해 나가세요. 올바른 접근 방식을 사용하면 CDC는 단순한 파이프라인 작업을 넘어 지속적인 비즈니스 이점이 됩니다.

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