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企業がデータ主導の意思決定に努めるにつれ、効率的でタイムリーなデータ統合の実践の必要性がますます明らかになっています。そこで、組織がデータの同期と統合を処理する方法に革命をもたらした技術である「CDC（変更データキャプチャ）」の出番です。本記事では、CDC の複雑さ、データ複製における重要性、様々な変更データキャプチャの実装方法、ETL や ELT プロセスにおける役割、Integrate.io のようなプラットフォームがどのようにそのアプリケーションの先駆者となっているかを包括的にご説明します。

［主なポイント］以下は、CDC について知っておくべき主なポイントです：

  • CDCは、ソーステーブルやデータソースの変更をリアルタイムで検出してキャプチャする技術である。
  • CDC には、従来のバッチ処理方式やポーリングに代わる、より効率的な方法がある。
  • CDC には「ログベース」と「トリガーベース」という２つの主要な方法がある。
  • CDC は最新の ETL プロセスにおいて極めて重要であり、リアルタイムのデータ統合を実現するものである。
  • SQL Server、MySQL、PostgreSQL は、CDC を効果的に使用できるリレーショナルデータベースの一つである。
  • Integrate.io のようなプラットフォームには、データパイプラインに CDC を実装するための強力なソリューションがある。

変更データキャプチャとは

一般的に「CDC」と呼ばれる変更データキャプチャは、データエンジニアリングとアナリティクスの要として登場たものであり、ソースとなるデータベースに加えられた変更を識別してキャプチャし、システムが常に最新の情報と同期されるようにする技術です。これまで企業は、新しいデータの更新のためにバッチデータ処理に依存しており、急速に進化するビジネス環境では限界がありましたが、CDC の登場により、リアルタイムのデータ統合ができるようになり、「瞬時の分析」と「リアルタイムのアナリティクス」という利点をビジネスに提供できるようになりました。データソースは多様で膨大ですが、CDC は、データの正確性の確保やリソース利用の最適化、リアルタイムの意思決定の促進のためのスケーラブルで効率的かつ不可欠なツールとして際立っています。

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データレプリケーションに CDC が使われる理由

CDC は、リアルタイムのデータ統合と効率的なシステム同期を結びつける極めて重要な糸として登場しましたが、なぜ CDC がデータレプリケーションの主要な戦略となっているのでしょうか。CDC の重要性を強調するような説得力のある理由を探ってみましょう。

リアルタイムデータの必要性

リアルタイムのデータは、単なる贅沢品ではなくて必需品です。秒単位の取引データが必要な金融機関であれ、リアルタイムで在庫を更新する ECプラットフォームであれ、瞬時のデータに対する要求は、どこにでも存在しており、CDC は、ソースデータに変更が発生するとすぐにターゲットシステムに反映されるようにすることで、この要求に応えています。このリアルタイムの同期化により、企業は情報に基づいた意思決定を迅速に行うことができ、ビジネスチャンスを生かし、課題を軽減することができるのです。

効率と帯域幅の節約

従来のデータレプリケーション手法では、スケジュールされた間隔でデータセット全体を転送することがよくありました。この手法は徹底的ではありますが、水が半分しかない状態でもタンクに水を補充するようなものです。一方、CDCは「新しい」または「変更された」データのみに焦点を当て、必要なデータのみを確実に転送します。これにより帯域幅が節約されてソースとターゲットのシステム負荷が大幅に軽減されるため、パフォーマンスの最適化とコスト削減につながります。

データの正確性と完全性の強化

データの完全性は、信頼できる分析の基盤です。バッチ処理では、ソースシステムでデータが変更されてからターゲットシステムで更新されるまでに、常にタイムラグが生じ、このタイムラグが、特にダイナミックな環境だと不一致につながる可能性があります。CDC はこのタイムラグをなくし、それによってターゲットシステムのデータがソースシステムを正確に反映することが保証されます。そしてこのリアルタイムの精度で、データから得られるアナリティクスとインサイトの信頼性が高まります。

成長企業のためのスケーラビリティ

ビジネスが拡大するにつれてデータも拡大します。従来のレプリケーション方法だと、急増するデータ量に対応できずに更新間隔が長くなり、それでデータの不一致が発生する可能性があります。変更のみのアップデートに焦点を当てた CDC にはスケーラブルなソリューションがあり、ギガバイトからペタバイトのデータまで、データ量に悩まされることなく、タイムリーで正確なデータレプリケーションを実現します。

ハイブリッド環境におけるシームレスな統合

現代の企業は多くの場合、オンプレミスのデータベースとクラウド プラットフォームを活用して、ハイブリッド データ環境で運用されており、CDC はこのようなシナリオで力を発揮し、多様なデータ環境をシームレスに統合します。オンプレミスの SQL データベースからクラウドベースの分析プラットフォームへデータをレプリケートする場合でも、さまざまなクラウドプロバイダー間でデータを同期する場合でも、CDC だと、データがシステム間でスムーズかつ一貫して流れることが保証されます。

また、CDC は、データレプリケーションのパラダイムを再度定め、それがビジネスの定期的なバッチ更新からリアルタイムのデータ同期への移行となりました。CDC には、強固で効率的、かつスケーラブルなソリューションがあり、変更に焦点を当て、リソースを節約し、データの完全性を確保することで、企業のデータの潜在能力の最大限の活用や、情報に基づいた意思決定、最適化されたオペレーション、戦略的成長への道を開いてくれます。

CDC の種類： ログベースCDC と トリガーベースCDC 

CDC は、データ統合の要として確固たる地位を築いており、それでデータベースの変更をキャプチャして同期するための合理的なアプローチが企業に提供されます。ただ、多くの技術ソリューションがそうであるように、CDC も万能ではありません。その代わり、CDC はさまざまな方法論が組み合わされており、それぞれに独自の利点と考慮点があります。CDC の最も顕著な2つのタイプは「ログベースCDC」と「トリガーベースCDC」であり、この方法論について掘り下げてその難しさを取り上げ、特定のシナリオに最も適しているのはどれかを判断してみましょう。

ログベース CDC

メカニズム：トランザクションログは全データベースの中心にあります。このログは、データベースの変更を全て記録する几帳面な書記だと考えてください。新しいエントリーが追加されようと、既存のレコードが更新されようと、データが削除されようと、トランザクションログはそのすべてを記録します。ログベースCDC はそのログを活用し、スキャンしてデータの変更を特定してキャプチャします。

利点：

  • パフォーマンスへの影響が最小限： ログベースCDC は実際のデータベースではなくトランザクションログと直接やり取りするため、データベースの運用パフォーマンスはほとんど影響を受けない。
  • 包括的なデータキャプチャ： 変更の大小にかかわらず、どんな変更も全てキャプチャされ、それによって高度なデータの正確性と完全性が保証される。
  • 効率： データベースに直接問い合わせる必要性を回避することで、ログベース CDC は迅速かつ効率的に変更をキャプチャする手段を提供する。

考慮点：

  • データベースの特異性： トランザクションログはデータベースシステムによって違ってくるため、ログベースCDC ソリューションは特定のデータベースに合わせたカスタマイズが必要。
  • ログ管理： ログベースCDC が最適に機能するには、効果的なログ管理が実施されなければならず、それには、ログが早期に切り捨てられたりアーカイブされたりしないようにすることも含まれる。

トリガーベースのCDC

メカニズム：トリガーベースの CDC は、その名前が示すように、トリガーに依存し、それは事前に定められたアクションやデータベース内の特定のイベントに応答して自動的に実行される一連のアクションです。例えば、特定のテーブルにデータが追加されるたびにトリガーが起動するように設定することができ、このイベントが発生すると、トリガーは指定されたテーブルに変更を取り込んで保存します。

利点：

  • リアルタイムのデータキャプチャ： トリガーは瞬時に実行されるため、変更をリアルタイムで確実に把握できる。
  • 柔軟性： トリガーは、特定のタイプの変更をキャプチャするようにカスタマイズすることができ、それによって、どのデータをキャプチャするかを決定する上で高い柔軟性が企業に提供される。

考慮点：

  • パフォーマンスへの影響： トリガーはデータベースを直接操作するため、特に変更量が多い場合、そのパフォーマンスが影響を受ける可能性がある。
    複雑さ： 多くのトリガーの管理および維持には、綿密な計画と整理が必要。

どの CDC 方式を選ぶべきか

ログベースCDC とトリガーベースCDC のどちらを選択するかは、使用するデータベースシステムやデータ変更量、パフォーマンス、カスタマイズのレベルなど、いくつかの要因によって決まります。なので企業は、十分な情報に基づいた決定を下すために、各手法の利点と考慮点を独自の要件と照らし合わせる必要があります。

CDC 、データストリーミング、ETL 

データ管理では、CDC、データストリーミング、ETL（抽出、変換、格納）のプロセスが交差することがよくあり、それぞれがデータの正確な取り込みや処理、データウェアハウスやデータレイクのようなターゲットシステムへの配信の上で極めて重要な役割を果たします。ただ、このようなコンポーネントはどのように組み合わされているのでしょうか。また、それぞれがより広範なデータ統合においてどのような役割を果たしているのでしょうか。その概念を解明し、その相互作用にスポットを当ててみましょう。

CDC： 先に説明したように、CDC はソースデータの変更をリアルタイムでキャプチャすることです。データベースの新規登録、既存レコードの更新、データの削除など、CDC でこのような変更が即座にターゲットシステムに反映されるようになります。また、データセット全体ではなく、変更点に焦点を当てることで、CDC はより効率的でタイムリーなデータレプリケーションのアプローチを提供します。

データストリーミング： CDC が変化を捕捉するのに対し、データストリーミングはこのデータをリアルタイムでターゲットシステムに送信することであり、捕捉したばかりのデータを滞りなく目的地に運ぶベルトコンベアのようなものです。また、データ ストリーミング ソリューションは、この分野のフロントランナーとして台頭しており、ほぼリアルタイムのデータ送信のための強固でスケーラブルなプラットフォームを提供します。

ETL（抽出、変換、格納）：ETL は、ソースシステムからデータを抽出し、それを必要なフォーマットに変換してターゲットシステムに格納する３つのステップのプロセスです。従来の ETL プロセスは、スケジュールされた間隔でデータが処理されるバッチモードで動作していましたが、CDC とデータストリーミングの出現により、変更が発生すると継続的にデータが抽出、変換、格納されるリアルタイム ETL への道が開かれました。

CDC、データストリーミング、ETL の相乗効果：最新のデータでは、CDC、データストリーミング、ETL の相乗効果が顕著になっています。CDC で変更がリアルタイムで取り込まれることが保証され、データストリーミングでその変更が遅延なく伝送されることが保証されます。そして ETL プロセスで、データが処理されてターゲットシステムにシームレスに統合されることが保証されます。このようなコンポーネントを組み合わせることで、企業はリアルタイムでのデータ統合のための強固なフレームワークを得られ、データの可能性が最大限に活用されるようになります。

Integrate.io がCDC を支援する方法

CDC では、流れをガラリと変えるものとして Integrate.io のようなプラットフォームが登場し、それによって企業はリアルタイムデータ統合のための強固でスケーラブルなソリューションを得られるようになりました。ただ、このようなプラットフォームはどのように CDC を促進し、どのような利点をもたらすのでしょうか？Integrate.io には、データ統合をシンプルにするためにデザインされたツール群があり、ドラッグ＆ドロップの直感的なインターフェースによって、企業はデータパイプラインを簡単に作成およびデプロイし、多様なソースからのデータを統合プラットフォームに統合することができます。また、Integrate.io の CDC 機能には、SQL Server、MySQL、PostgreSQL のような一般的なデータベースとのシームレスな統合があり、ソースデータの変更をリアルタイムで確実にキャプチャします。クラウドプラットフォーム間のデータ同期、オンプレミスデータベースとクラウドベースの分析ツールの統合、リアルタイムデータレプリケーションの促進など、Integrate.io には包括的なソリューションがあるのです。

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