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Changed Data Capture (CDC) Impulsiona a eficiência através da gestão de dados em tempo real

Por Marcio Guerra - 16 de fevereiro de 2024




Nosso mundo está acelerado. Os negócios modernos dependem da capacidade de acessar e analisar dados em tempo real, o que se tornou em uma vantagem competitiva crucial. Changed Data Capture (CDC) é uma metodologia inovadora, que permite as empresas rastrearem e capturarem alterações em dados, de forma eficiente, e em tempo real.

 

Quando o processamento batch já não acompanha o ritmo do negócio, o CDC se torna essencial para capturar o pulso em tempo real da sua empresa.

 

Changed Data Capture (CDC) é sobre a técnica utilizada para identificar e capturar alterações feitas, seja em dados, em bancos de dados ou sistemas de armazenamento de dados. Isso inclui a inserção, atualização e exclusão de registros. O objetivo principal é permitir que as organizações capturem essas alterações de forma eficaz e em tempo real, sem a necessidade de carregar todo o banco de dados para encontrar o que mudou.

As vantagens do CDC para os negócios:

1) Atualização de dados em tempo real

Uma das principais vantagens do CDC é sua capacidade de fornecer atualizações de dados em tempo real. Isso significa que as empresas podem responder rapidamente às mudanças, tomando decisões informadas baseadas nos dados mais recentes disponíveis.

2) Redução da carga de trabalho e do consumo de recursos

Ao focar apenas nas alterações dos dados, em vez de processar grandes volumes de dados inteiros, o CDC reduz significativamente a carga de trabalho e o consumo de recursos. Isso não apenas economiza tempo, mas também reduz os custos operacionais associados à gestão de dados.

3) Melhoria da precisão dos dados

CDC ajuda a melhorar a precisão dos dados ao garantir que apenas as alterações mais recentes sejam capturadas e processadas. Isso minimiza o risco de erros e inconsistências nos dados, melhorando a qualidade das análises e relatórios.

4) Facilitação da integração de dados

O CDC facilita a integração de dados de diferentes fontes, permitindo uma visão unificada e atualizada das informações. Isso é particularmente útil para empresas que dependem de várias fontes de dados para operações e tomada de decisões.

5) Suporte à tomada de decisões baseada em dados

Ao fornecer dados atualizados em tempo real, o CDC permite uma tomada de decisões mais ágil e baseada em dados. Isso pode levar a melhorias significativas na eficiência operacional, na satisfação do cliente e na vantagem competitiva.

Implementação de uma iniciativa de CDC

A implementação do CDC pode ser realizada por meio de várias técnicas, incluindo triggers de banco de dados, log mining, captura de eventos em tempo real ou aplicação de software profissional. A escolha da técnica depende das necessidades específicas da empresa, do ambiente de TI e dos objetivos de negócios.

A MD2 oferece ao mercado a solução IBM Data Replication, também conhecida como IBM Changed Data Captured, que reúne todas as características e potenciais para cobrir os objetivos das empresas de sincronizar dados entre sistemas, fontes de dados e aplicações em tempo real.

O IBM Data Replication é uma solução de sincronização de dados que mantém múltiplos armazenamentos de dados sincronizados com extrema performance. Trata-se de uma solução madura, de baixo impacto, que rastreia e captura alterações de dados nas origens que devem ser monitoradas e replica os dados imediatamente para outros sistemas e plataformas. O conceito de Change Data Captured é aplicado e trata-se de técnicas para identificar e capturar alterações feitas em dados de um banco de dados, permitindo que essas alterações sejam processadas de maneira incremental, sem impacto nas origens e alvos.

 

A MD2 é especialista em integração de dados e possui vasta experiência com o IBM Data Replication aplicado em casos de sucesso que abrangem a integração de milhões de registros de dados, diariamente, em ambientes computacionais complexos.

IBM Data Replication é capaz de monitorar qualquer alteração (inserção, alteração ou remoção) de registros de forma imediata nas seguintes origens:

  • Db2® on Cloud (formerly dashDB® for Transactions)2

  • Db2 Warehouse (formerly dashDB Local)3

  • Db2 Warehouse on Cloud (formerly dashDB for Analytics)3

  • IBM® Db2 for Linux®, UNIX and Windows (LUW)

  • IBM Db2 for i

  • IBM Db2 for z/OS®

  • IMS

  • Informix®

  • Microsoft SQL Server

  • MariaDB

  • MySQL

  • Oracle

  • PostgreSQL (including Amazon RDS for PostgreSQL, Amazon Aurora PostgreSQL, Azure Database for PostgreSQL)

  • Sybase

  • VSAM

 

E replicar para os destinos abaixo:

 

  • Apache Hadoop

  • Apache Kafka (known compatible commercial distributions include Amazon MSK, Confluent Platform, Cloudera Distribution of Apache Kafka, Hortonworks Data Platform, IBM BigInsights®, IBM Event Streams)

  • Amazon Redshift

  • CDC Replication Engine for Event Server1

  • CDC Replication Engine for FlexRep

  • Db2 on Cloud (formerly dashDB for Transactions)2

  • Db2 Warehouse (formerly dashDB Local)

  • Db2 Warehouse on Cloud (formerly dashDB for Analytics)

  • EDB Postgres Advanced Server

  • Google BigQuery

  • IBM Cloudant®

  • IBM Db2 for Linux, UNIX and Windows (LUW)

  • IBM Db2 for i

  • IBM Db2 for z/OS

  • IBM InfoSphere® DataStage®

  • IBM Integrated Analytics System

  • IBM MQ for z/OS (using Classic CDC for z/OS)

  • IBM Performance Server (IPS)

  • Informix

  • Microsoft Azure SQL Database

  • Microsoft Azure SQL Database Managed Instance

  • Microsoft SQL Server

  • MySQL

  • Netezza®

  • Netezza Performance Server (NPS®)

  • Oracle

  • PostgreSQL (including Amazon RDS for PostgreSQL, Amazon Aurora PostgreSQL, Azure Database for PostgreSQL)

  • SingleStoreDB

  • Snowflake

  • Sybase

  • Teradata

  • YugabyteDB

  • Databricks com Kafka

 

A replicação de dados é um estilo de integração chave e muito procurado que possibilita o movimento dinâmico de dados e a entrega em uma arquitetura de tecido de dados. Nenhum outro fornecedor no mercado oferece essa amplitude de estilos de integração, em uma única plataforma.

A integração de dados possibilita o movimento dinâmico de dados e a entrega em uma arquitetura de tecido de dados. A replicação é um estilo chave de integração de dados e fornece:

  • Capacidade de entregar dados alterados em sistemas e locais distintos.

  • Movimento e sincronização de dados de baixo impacto e quase em tempo real em toda a malha.

Os clientes precisam de uma maneira simples e confiável de entender e acessar seus dados. A replicação integrada oferece benefícios adicionais, tais como:

  • Metadados em torno da origem dos dados para linhagem e governança de dados;

  • Garantias de confiabilidade e consistência dos dados por meio de tolerância a falhas embutida;

  • Fornecimento de capacidades complementares de integração de dados ao lado de ETL, Virtualização de Dados e outros estilos de integração de dados necessários em uma arquitetura Data Fabric


Auxiliando no desbloqueio de dados transacionais críticos para o negócio e "difíceis de acessar", como dados em mainframes e outras plataformas de dados e IA.

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