변경 데이터 캡처: 정의 및 비즈니스에 어떤 이점이 있습니까?

최신 데이터가 급격히 증가함에 따라 데이터에서 실시간으로 인사이트를 얻어야 할 필요성도 커졌습니다.

기업은 변경 데이터 캡처가 필요한 실시간 요구 사항에 맞게 데이터베이스를 조정할 수 있는 솔루션이 필요합니다. 이 기사에서는 CDC의 기본 사항과 이것이 중요한 이유에 대해 설명합니다.

데이터베이스에서 변경 사항을 식별하고 캡처하는 것의 중요성

데이터는 대량으로 생성될 뿐만 아니라 고속으로 생성됩니다. 이는 현재 많은 양의 데이터가 고속으로 생성되고 있음을 의미합니다.

데이터 변경 사항을 식별하고 캡처하는 것은 모든 시스템 관련 데이터가 동기화되도록 사용자 대면 애플리케이션 및 엔터프라이즈 보고 도구에 중요합니다. 실시간 데이터 이동으로 기업이 더 빠르고 정확한 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 것입니다.

변경 데이터 캡처(CDC)란 무엇입니까?

Change Data Capture, CDC는 데이터베이스 및 원본 테이블의 데이터 변경 사항을 실시간으로 식별하고 추적하는 기술입니다. 간단히 말해서 CDC는 데이터베이스에서 변화를 발견할 때마다 기록합니다. 제한된 리소스를 사용하여 더 빠른 데이터 통합 ​​및 분석을 통해 기업을 돕습니다.

어떻게 작동합니까?

원본 데이터베이스가 변경되거나 업데이트될 때마다 모든 관련 리소스도 업데이트되어야 합니다. 변경 데이터 캡처는 이중 쓰기와 같은 문제 없이 이러한 리소스를 지속적으로 업데이트하는 솔루션을 제공합니다.

소스 데이터베이스의 변경 사항을 추적한 다음 해당 변경 사항에 대한 데이터에 의존하는 관련 시스템에 알리는 방식으로 수행됩니다.

원본 데이터베이스에서 변경한 것과 동일한 순서로 알림을 보냅니다. 이러한 방식으로 CDC는 기업이 시스템을 최신 상태로 유지하고 변경 사항을 알리고 그에 따라 대응할 수 있도록 돕습니다.

왜 중요 함?

소스 데이터베이스의 트랜잭션에서 모든 데이터 변경 사항을 식별 및 캡처하고 대상 시스템에 실시간으로 로드하면 기업이 데이터와 관련된 시스템을 동기화 상태로 유지할 수 있습니다. 다운타임 없이 안정적인 데이터 복제 및 클라우드 마이그레이션을 지원합니다. 광역 네트워크를 통해 데이터를 효율적으로 이동하기 때문에 CDC는 최신 클라우드 아키텍처를 위한 완벽한 솔루션입니다.

ETL과 ELT는 무엇입니까?

ETL(추출, 변환, 로드)

ETL은 소스 시스템에서 데이터를 추출한 다음 보조 처리 서버에서 데이터를 변환한 다음 데이터 웨어하우스 시스템으로 데이터를 로드하는 프로세스입니다.

이 프로세스에서 소스에서 대상으로의 데이터 흐름과 변환 엔진이 모든 변경 사항을 처리합니다. 이 프로세스는 관계형, 온프레미스 및 구조화된 데이터에서 수행됩니다. ETL은 비교적 구현하기 쉽습니다.

ELT(추출, 로드, 변환)

ELT는 원본/원시 데이터를 변경 없이 대상 데이터베이스에 직접 로드합니다. 대상 시스템은 변환 수행을 담당합니다.

ELT 프로세스는 클라우드 구조 및 비구조화 데이터 소스에서 수행됩니다. 이 프로세스에는 구현 및 유지 관리를 위한 틈새 기술이 필요합니다.

ETL의 변경 데이터 캡처

ETL 데이터 통합 ​​프로세스에서 소스 데이터베이스에서 변경 데이터 캡처 솔루션을 사용하여 데이터를 추출한 다음 변환하여 대상 데이터 웨어하우스로 전달할 수 있습니다. CDC는 로그 기반 또는 트리거 기반 방법을 사용하여 ETL을 수행하는 데 필요한 리소스를 최소화하는 데 도움이 됩니다.

CDC의 방법

데이터의 변경 사항을 캡처하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 다음은 CDC의 몇 가지 중요하고 가장 일반적인 방법입니다.

#1. 스크립트 기반 CDC

스크립트 기반 방법은 데이터가 업데이트될 때마다 식별하기 위해 기존 테이블에 필드를 추가하는 애플리케이션 수준의 코딩이 필요합니다.

이 메소드는 마지막 추출 이후 수정된 행만 식별하고 검색합니다. 이 방법은 외부 도구가 필요하지 않으며 기본 애플리케이션 논리로 빌드할 수 있습니다. 스크립트 기반 CDC는 데이터베이스에 추가 오버헤드를 추가합니다.

#2. 트리거 기반 CDC

트리거 기반 CDC는 테이블 또는 데이터베이스에서 수행된 삽입, 업데이트 및 삭제 작업을 캡처하여 데이터 조작(DML) 문을 포착하는 트리거를 생성합니다.

이 방법은 데이터베이스가 트리거를 생성할 수 있어야 하고 변경 사항을 다른 테이블에 기록해야 하므로 더 많은 작업이 필요합니다. 이 모든 작업에는 수동 프로세스가 필요하며 때로는 구현 및 관리 비용이 많이 들 수 있습니다.

#삼. 로그 기반 CDC

이 방법을 사용하면 CDC는 데이터베이스의 트랜잭션 로그를 추적하고 식별합니다. 이 방법은 응용 프로그램의 올바른 순서로 데이터 변경 목록을 캡처합니다. 로그 기반 CDC를 구현하려면 트랜잭션을 DML 문으로 푸시하기 위한 기술적 노력이 필요합니다.

그런 다음 DML 문을 대상 시스템에 작성해야 합니다. 이 방법은 다른 방법에 비해 많은 메타데이터를 생성합니다. 또한 이 방법은 데이터베이스 서버에 설치하지 않고 실행할 수 있는 솔루션을 제공하므로 추가 오버헤드 없이 전체 용량으로 실행할 수 있습니다.

변경 데이터 캡처는 비즈니스에 어떤 이점이 있습니까?

다음은 비즈니스에 변경 데이터 캡처(CDC) 솔루션이 필요한 몇 가지 이유입니다.

• 이를 통해 기업은 다양한 시스템 간에 빠르고 효율적으로 데이터를 전송할 수 있으므로 적시에 보고하고 비즈니스 인텔리전스를 개선할 수 있습니다.
• 여러 데이터베이스 시스템을 갖춘 중대형 조직이 데이터 웨어하우스에 실시간 데이터 로드를 원활하게 완료할 수 있도록 지원합니다.
• 기업이 여러 비즈니스 라인에 데이터를 푸시하여 프로덕션 워크로드의 중단을 최소화하도록 지원합니다.
• CDC를 통해 기업은 여러 소스에서 데이터를 가져오고 마스터 데이터 관리 시스템을 지속적으로 업데이트할 수 있습니다.
• CDC는 조직이 데이터를 안전하고 최신 상태로 유지하도록 돕습니다.
• 데이터베이스 호환성을 고려하지 않고 응용 프로그램을 자유롭게 선택하고 배포할 수 있습니다.
• 변경 데이터 캡처는 과도한 사용자 트래픽을 보조 데이터베이스로 전송하여 운영 데이터베이스에 대한 스트레스를 줄일 수 있습니다.
• 기업은 재해 발생 시 데이터의 스탠드업 복사본을 유지하기 위한 백업 계획으로 CDC를 사용할 수도 있습니다.

학습 리소스

#1. 변경 데이터 캡처

이 가이드는 변경 데이터 캡처를 이해하고 문제를 발견하고 이를 해결하기 위한 더 나은 솔루션을 생성하는 데 도움이 됩니다. 이 자체 평가는 변경 데이터 캡처 기술을 사용하기 위해 올바른 질문을 하는 데 도움이 됩니다.

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자체 평가에 필요한 모든 도구를 소개합니다. 변경 데이터 캡처 가이드는 비즈니스에서 변경 데이터 캡처를 개선할 수 있는 영역을 식별하는 데 도움이 되는 새롭고 업데이트된 사례 기반 질문을 제공합니다.

#2. 변경 데이터 캡처 전체 가이드

이 변경 데이터 캡처 자체 평가는 CDC 문제를 식별하고 해결하는 전문가가 되는 데 도움이 됩니다. 문제를 해결하기 위해 CDC 방법의 노력을 줄이는 방법을 배우는 데 도움이 될 것입니다.

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#삼. 데이터 웨어하우스 환경을 위한 ETL 프레임워크

이 Udemy 과정은 높은 수준의 실용적인 접근 방식으로 ETL 프레임워크를 구현하는 데 도움이 됩니다. 여기에는 다양한 데이터 로드 전략, 오류/예외 처리, 제어 처리 및 감사 균형과 함께 재사용할 수 있는 ETM 솔루션을 설계하고 구현하기 위한 완전한 지침, 표준 및 체크리스트가 포함되어 있습니다.

이 과정은 모든 ETL 도구에서 구현할 수 있는 Oracle 11g 및 Informatica 10x를 기반으로 하는 ETL 설계 원칙과 솔루션을 제공합니다.

마지막 말

기업은 데이터 신뢰성과 정확성을 높이기 위해 CDC 솔루션이 필요합니다. 이 블로그에서는 CDC, 비즈니스에 중요한 이유 및 다양한 방법을 소개했습니다. 비즈니스에서 이 기술을 구현하려면 문서에 언급된 리소스를 검토하여 더 깊은 수준에서 이해하는 데 도움이 되는지 확인하세요.

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