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CDC(Change Data Capture)는 데이터베이스 시스템에서 데이터 변경을 실시간으로 감지하고 기록하는 기술이나 방법론을 가리킵니다. 이 기술은 데이터베이스의 변경 로그를 사용하여 데이터의 추가, 수정, 삭제 등의 변경사항을 실시간으로 감지하고, 이를 다른 시스템이나 응용프로그램에 반영하는 데 사용됩니다. CDC를 통해 데이터의 변경사항을 실시간으로 파악할 수 있어서 데이터 웨어하우스, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 통합 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

CDC의 주요 특징

구분 내용
실시간 데이터 변화 감지 데이터베이스 내의 변경 사항을 즉시 감지하여 실시간으로 전송합니다.
가벼운 데이터 추출 변경된 데이터만 추출하기 때문에 ETL 방식보다 가벼우며 빠릅니다.
다양한 데이터 소스 지원 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 메시지 큐 등 다양한 데이터 소스를 지원합니다.
다양한 데이터 플랫폼 연동 변경된 데이터를 다양한 데이터 플랫폼(예: 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 분석 도구)으로 전송하여 활용할 수 있습니다.
데이터 무결성 유지 데이터 변경 사항을 추적하고 전송함으로써 데이터 무결성을 유지합니다.

CDC 활용 사례

 

  • 데이터 동기화: 마스터 데이터베이스와 슬레이브 데이터베이스 간의 데이터 동기화에 활용됩니다.
  • 데이터 웨어하우스 업데이트: 실시간으로 변경된 데이터를 데이터 웨어하우스에 반영하여 최신 분석 결과 제공이 가능합니다.
  • 데이터 품질 관리: 데이터 변경 이력을 추적하여 데이터 품질 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다.
  • 변경 감시 및 알림: 특정 데이터 변경 사항에 대한 알림을 설정하여 중요한 이벤트를 감지할 수 있습니다.
  • 데이터 기반 자동화: 변경된 데이터를 기반으로 자동화된 작업을 트리거할 수 있습니다.

CDC 구현 방법

구분 내용
로그 기반 CDC 데이터베이스 변경 로그를 분석하여 변경 사항을 추출합니다.
트리거 기반 CDC 데이터베이스 트리거를 사용하여 변경 사항을 감지하고 전송합니다.
쿼리 기반 CDC 주기적으로 쿼리를 실행하여 변경된 데이터를 추출합니다.
변경 데이터 캡처 도구 활용 Debezium, Kafka Connect, AWS DMS 등 다양한 CDC 도구를 활용할 수 있습니다.

 

CDC 도입 시 고려 사항

 

  • 데이터베이스 성능 영향: CDC는 데이터베이스 성능에 영향을 줄 수 있으므로, 도입 전에 성능 평가를 수행해야 합니다.
  • 데이터 추출 및 전송 로직 구현: 변경된 데이터를 추출하고 전송하는 로직을 구현해야 합니다.
  • 데이터 플랫폼 연동: 변경된 데이터를 연동할 데이터 플랫폼과의 호환성을 확인해야 합니다.
  • 보안: 데이터 변경 이력을 포함한 민감한 데이터를 안전하게 처리해야 합니다.

CDC는 데이터 동기화 및 연동, 데이터 웨어하우스 업데이트, 데이터 품질 관리 등 다양한 분야에서 활용 가능한 강력한 기술입니다. CDC 도입을 고려하고 있다면, 위에 언급된 사항들을 충분히 검토하고 계획을 세우는 것이 중요합니다.

 

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