- CDC는 데이터베이스의 삽입, 업데이트, 삭제 데이터를 실시간으로 하위 시스템(로그, 분석, 메시지 브로커 등)으로 스트리밍하는 패턴입니다. 🚀
- 이 패턴은 Airbnb, Shopify, Uber와 같은 기업에서 데이터 동기화, 재고 업데이트, 실시간 비즈니스 지표 등에 활용될 정도로 널리 사용됩니다. 🏢
- CDC의 주요 이점은 데이터베이스 마이그레이션 용이성, 빠른 데이터 복제, 실시간 분석 및 사기 탐지 지원, 그리고 폴링 없는 고성능 데이터 전송입니다. ✨
- 데이터 추출 방식 중 가장 권장되는 것은 데이터베이스의 Write-Ahead Log(WAL)를 기반으로 하는 방식이며, 이는 데이터베이스 성능에 영향을 주지 않고 빠릅니다. 📝
- PostgreSQL에서는 '논리적 디코딩(Logical Decoding)'을 통해 WAL 내용을 디코딩하여 변경 사항을 추출하며, 이를 위해 논리적 복제 슬롯을 정의해야 합니다. 🧩
- 수동 구현(예: Node.js의
pg-logical-replication)도 가능하지만, Debezium과 같은 라이브러리는 논리적 디코딩 과정을 자동화하여 복잡성을 줄여줍니다. 🛠️ - CDC 구현 시 스키마 변경(Schema Shifting), 데이터 손실(Log Sequence Numbers 관리), 백프레셔(Back Pressure)와 같은 문제에 직면할 수 있으며, 이는 복잡한 로직을 요구합니다. ⚠️
- Aiven은 완전 관리형 PostgreSQL 및 Apache Kafka 서비스를 제공하며, Kafka Connect와 Debezium 커넥터를 통해 CDC 구현의 복잡성을 크게 줄여줍니다. ☁️
- Aiven의 Kafka Connect는 다양한 소스 커넥터를 지원하여 데이터베이스 변경 사항을 Kafka로 거의 실시간으로 쉽게 전송할 수 있게 합니다. 🔗
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