Change Data Capture - CDC, faz sentido?

Você já ouviu falar em Change Data Capture, ou CDC? Se você trabalha com bancos de dados ou está interessado no universo de engenharia e ciência de dados, essa é uma sigla que você deve conhecer. Neste post, vou explorar o que é o CDC, como ele funciona, por que é uma ferramenta essencial em muitos ambientes de TI e se ele é algo que faz sentido para a engenharia de dados.

O que é CDC?

O CDC, ou Change Data Capture, é um processo utilizado para identificar e capturar mudanças em dados em um banco de dados. Em termos simples, ele monitora inserções, atualizações e deleções de dados e as registra de forma que possam ser utilizadas por outros sistemas ou processos. Ele utiliza recursos do próprio banco de dados para fazer isso, como logs de transação e triggers, por exemplo.

Como o CDC funciona?

Uma solução de CDC possui três passos principais, sendo eles:

Monitoramento contínuo: O CDC monitora continuamente o banco de dados em busca de mudanças nos dados.

Captura de Mudanças: Quando uma mudança ocorre, como uma nova entrada de dados ou uma atualização, o CDC captura essa mudança.

Registro e Replicação: As mudanças capturadas são registradas e podem ser replicadas para outros sistemas, como um data warehouse, sistemas de mensageria ou análise de dados.

Benefícios do CDC:

Atualização em tempo real: uma vez que temos esse monitoramento e captura de mudanças, isso permite que dados sejam atualizados em tempo real em diferentes sistemas, garantindo que todos estejam utilizando a informação mais recente.

Integração de dados: esse monitoramento contínuo facilita a integração de dados entre diferentes sistemas e plataformas.

Suporte a análises avançadas: o CDC, é muitas vezes, essencial para análises em tempo real e big data, fornecendo dados atualizados continuamente.

Soluções de CDC

Há no mercado diversos fornecedores e soluções de CDC, tanto comerciais como o Oracle GoldenGate, MS SQL Server CDC, IBM InfoSphere Data Replication, Qlik Replicate etc. quanto open source como Debezium, Apache Nifi e Airbyte por exemplo. Eu já fiz uso de todas estas que citei, as principais vantagens que eu vejo das soluções comerciais em relação às ferramentas open source, além do custo, é claro, está no suporte ofertado, não estou me referindo ao suporte técnico para a abertura de chamados apenas, mas ao suporte na construção de novas funcionalidades e correção de bugs.

Apesar de ter trabalhado muito com o Apache Nifi, dentre as soluções open source, o Debezium se destacou, na minha visão, pela performance e facilidade de uso.

Desvantagens do CDC

Nem tudo são flores quando estamos trabalhando com CDC para integrar dados. Há diversos problemas e desvantagens nesse tipo de abordagem. Os mais comuns são:

Complexidade na implementação: implementar CDC pode ser complexo, exigindo conhecimento técnico especializado para configurar e gerenciar o processo de captura de dados.

Custo adicional: a implementação de soluções de CDC pode envolver custos adicionais, tanto em termos de software quanto de hardware, além do tempo e esforço necessários para configurar e manter o sistema.

Impacto no desempenho: embora o CDC possa melhorar o desempenho ao evitar consultas completas, ele pode adicionar uma carga extra ao sistema de banco de dados, especialmente se houver um grande volume de transações.

Manutenção contínua: o CDC requer manutenção contínua para garantir que as capturas de dados estejam funcionando corretamente e que os dados replicados estejam atualizados e precisos, visto que as estruturas de dados também sofrem manutenções contínuas.

Problemas de sincronização: em ambientes complexos, pode ser difícil garantir que todos os sistemas estejam perfeitamente sincronizados, especialmente se houver falhas na rede ou interrupções no serviço. Isso pode aumentar ainda mais a complexidade da solução.

Segurança e privacidade: a captura e a replicação contínua de dados podem apresentar riscos de segurança e privacidade, exigindo medidas adicionais para proteger os dados sensíveis durante o processo de CDC. O administrador do banco de dados consegue garantir os acessos dentro do seu "cercado", mas depois que a informação é replicada para outro sistema essa responsabilidade passa a ser compartilhada e os processos de governança devem ser ajustados para cobrir estas situações.

Dependência de ferramentas e tecnologias específicas: algumas soluções de CDC podem ser dependentes de ferramentas ou tecnologias específicas, limitando a flexibilidade e aumentando a dependência de fornecedores específicos.

Casos de uso do CDC:

É muito comum vermos o CDC sendo usado em alguns cenários específicos, como:

Integração de sistemas heterogêneos: quando há necessidade de sincronizar dados entre diferentes sistemas ou plataformas em tempo real, o CDC é extremamente útil para garantir que todos os sistemas estejam utilizando dados atualizados.

Data warehousing e BI: para alimentar data warehouses e sistemas de Business Intelligence (BI) com dados atualizados continuamente, melhorando a precisão das análises e relatórios.

Monitoramento de transações em tempo real: em setores como financeiro, onde o monitoramento de transações em tempo real é crítico, o CDC permite a detecção e resposta rápida a atividades suspeitas ou anômalas.

E-commerce e gestão de inventário: para manter informações de estoque e produtos atualizadas em tempo real, permitindo uma gestão eficiente e evitando problemas como vendas de itens fora de estoque.

Aplicações de saúde: em sistemas de registros médicos eletrônicos, para garantir que os dados dos pacientes sejam atualizados instantaneamente, permitindo melhor atendimento e tomada de decisões clínicas.

Há outros cenários onde o CDC é usado, porém os descritos anteriormente foram onde eu vi o maior número de vezes o uso dessa abordagem de integração.

Quando evitar o uso do CDC?

Eventualmente podemos estar diante de um problema que pode ser resolvido através do uso de uma solução de CDC, porém há alguns fatores que precisamos levar em consideração na hora de avaliar se seu uso realmente é viável, são eles:

Bancos de dados com baixa frequência de mudanças

Em bancos de dados onde as mudanças são raras ou esporádicas, a implementação de CDC pode ser desnecessária e não justificar o custo e complexidade adicionais.

Ambientes com recursos limitados

Em situações onde os recursos de hardware e software são limitados, a carga adicional imposta pelo CDC pode afetar negativamente o desempenho geral do sistema.

Sistemas que toleram uma elevada latência

Se o sistema pode tolerar uma certa latência na atualização dos dados (por exemplo, atualizações diárias em vez de em tempo real), o CDC pode não ser a melhor escolha.

Questões de segurança e privacidade

Em ambientes onde a captura e replicação contínua de dados possam apresentar riscos significativos à segurança e privacidade, outras soluções mais seguras podem ser preferíveis.

Complexidade operacional

Em organizações que não possuem a expertise técnica necessária para implementar e manter uma solução de CDC, a complexidade adicional pode ser um impeditivo significativo.

Há outros fatores, como custos, tempo de implementação, capacitação da equipe, mas que já fazem parte do dia a dia de qualquer avaliação de projeto e portanto eu resolvi não explorar aqui. Avaliar cuidadosamente as necessidades e capacidades do ambiente específico é crucial para determinar se o CDC é a solução adequada.

Alternativas ao uso do CDC

Existem várias alternativas ao uso do CDC para a captura e sincronização de dados. Algumas das opções mais comuns incluem:

ETL (Extract, Transform, Load)

O processo de ETL envolve a extração de dados de diferentes fontes, sua transformação para atender aos requisitos do sistema de destino, e a carga dos dados transformados no destino, um data warehouse ou data lake por exemplo.

Vantagens: é uma abordagem tradicional e bem compreendida, adequada para cargas de dados em lote.

Desvantagens: não é ideal para atualizações em tempo real, pois geralmente é executado em intervalos programados (diários, semanais, etc.).

Polling (Consulta periódica)

Envolve a consulta periódica dos bancos de dados para identificar e capturar mudanças. Os sistemas verificam periodicamente se houve alterações nos dados.

Vantagens: simples de implementar em muitos casos.

Desvantagens: pode ser ineficiente e causar uma sobrecarga significativa no banco de dados, especialmente se as consultas forem frequentes e as mudanças forem grandes.

Triggers

São regras definidas no banco de dados que executam ações específicas quando ocorrem eventos, ou gatilhos definidos, como inserções, atualizações ou deleções.

Vantagens: proporcionam captura de dados em tempo real.

Desvantagens: podem adicionar complexidade e sobrecarga ao banco de dados, além de serem difíceis de gerenciar e depurar em grandes sistemas.

Log-based replication

Utiliza os logs de transação do banco de dados para capturar mudanças. Os logs de transação registram todas as modificações realizadas no banco de dados.

Vantagens: captura de mudanças quase em tempo real e com baixa latência.

Desvantagens: pode ser complexo de configurar e gerenciar, além de depender do suporte do banco de dados para essa funcionalidade.

Event sourcing

Em vez de armazenar o estado atual dos dados, armazena uma série de eventos que representam todas as mudanças que ocorreram no sistema.

Vantagens: permite a reconstrução do estado atual a partir dos eventos, proporcionando uma auditoria completa.

Desvantagens: pode ser complicado de implementar e requer uma mudança significativa na forma como os dados são gerenciados.

Data virtualization

Essa técnica que permite acessar e manipular dados em tempo real sem precisar mover ou replicar os dados do sistema original.

Vantagens: reduz a necessidade de replicação de dados e pode fornecer uma visão integrada de dados provenientes de várias fontes.

Desvantagens: pode ter limitações de desempenho e capacidade de lidar com cargas de trabalho intensivas.

APIs e webhooks

Utilização de APIs para extrair dados quando necessário ou uso de webhooks para receber notificações em tempo real quando ocorrem mudanças de dados.

Vantagens: flexíveis e podem ser usados para capturar mudanças em tempo real.

Desvantagens: dependem da implementação e suporte por parte dos sistemas de origem e destino, podendo requerer desenvolvimento adicional.

Cada uma dessas alternativas tem suas próprias vantagens e desvantagens, e a escolha da abordagem correta dependerá das necessidades específicas do projeto, da arquitetura existente, do volume de dados e das capacidades técnicas da equipe, não existe uma "bala de prata" que resolve todos os casos, por isso é importante conhecermos diversas abordagens e assim podermos construir um repertório que nos permitirá encarar os desafios com mais segurança.

Avaliar a necessidade de implementação do Change Data Capture (CDC) envolve uma análise cuidadosa e estratégica das suas vantagens, desvantagens e usabilidade no seu contexto de negócio. Contudo, quando implementado corretamente, os benefícios são interessante, variando da atualização em tempo real dos dados à integração eficiente entre diferentes sistemas e plataformas.

Se você já trabalhou com CDC, adoraría ouvir as suas experiências e como lidou com os problemas decorrentes da implementação. Os seus insights serão muito valiosos para a nossa comunidade e nos ajudarão a aprimorar ainda mais nosso conteúdo. Acredita que este texto poderia beneficiar alguém da sua rede também? Não hesite em compartilhar o link e estenda a conversa. Juntos, podemos ampliar nossa compreensão sobre o mundo da engenharia e ciência de dados. Compartilhe sua história e espalhe o conhecimento!