CDC（Change Data Capture）

概要

• CDC（Change Data Capture）は、データベースの変更（挿入、更新、削除）をリアルタイムで検出し、その変更を他のシステムに伝播させる技術
• Kafkaでは、CDCを利用してデータベースの変更をトピックにストリームとして送信し、他のシステムで処理することが可能。
• CDCは、Kafkaを用いたリアルタイムデータ処理やイベント駆動型アーキテクチャの構築において重要な役割を果たす技術

KafkaでCDCを利用するメリット

1. リアルタイムデータ同期
   データベースの変更をリアルタイムでキャプチャし、他のシステムに反映できる。

2. 非侵入型アプローチ
   データベースのトリガーやアプリケーションコードを変更せずに、ログベースで変更を検出する。

3. スケーラビリティ
   Kafkaの分散アーキテクチャにより、大量のデータ変更を効率的に処理できる。

4. データ統合
   異なるシステム間でデータを統合し、データウェアハウスや分析基盤に活用できる。

KafkaでのCDCの実現方法

1. Debeziumの利用
   Debeziumは、Kafkaと連携してCDCを実現するオープンソースツールである。データベースの変更をキャプチャし、Kafkaトピックに送信する。

2. データベースのログベースCDC
   データベースのトランザクションログ（例: MySQLのbinlog、PostgreSQLのWAL）を監視し、変更を検出する。

3. Kafka Connectの活用
   Kafka Connectを使用して、CDCツール（例: Debezium）をKafkaクラスターに統合する。