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Building CDC Pipelines With Apache Flink®

Change data capture (CDC) is used to copy data across relational databases, enabling essential backend operations like data synchronization, migration, and disaster recovery. And now, with stream processing, you can build CDC pipelines that power event-driven applications and trusted data products, with fresh, processed data integrated across legacy and modern, distributed systems.

See how Confluent brings Apache Kafka® and Apache Flink® together so you can build streaming CDC pipelines and power downstream analytics with fresh, high-quality operational data.

古いデータでの意思決定からリアルタイムでの対応へ

処理コストを30%削減

手動の修正作業を行わずに、信頼できるクリーンなデータを提供

従来の CDC アーキテクチャに
おける3つの主要な課題

ほとんどの組織はすでにログベースの CDC を使用して、データベースの変更をイベントに変換しています。- __バッチ処理による顕著なデータ遅延。__ほとんどの組織は、イベントストリームの代わりにバッチ処理を利用して、下流のログデータをマテリアライズします。つまり、次のバッチプロセスが実行されるまで、データシステムは数時間または数日間、同期されないままになります。- 冗長な処理のコスト。追加コストは、ポイントツーポイントの統合を構築・維持する必要があることと、これらのパイプライン全体で発生する冗長な処理の両方から生じます。- __絶え間ない手動の修理サイクルによる信頼の喪失。__これらすべてのパイプラインにわたって正確性を維持することは時間がかかり、人為的エラーが発生しやすいです。そしてこのアプローチは、下流の Consumer に影響を与える問題が発見されたときに初めて、チームに反応的に修正することを強いることになります。

Operational estate and analytical state
新鮮でクリーンなデータを取得するためのシンプルなアーキテクチャ
CDC pipeline architecture

Kafka と Flink を使用して CDC パイプラインを構築すると、CDC ワークロードとバッチ分析を統合し、処理サイロを排除できます。このアーキテクチャでは、バッチ処理を待ったり、冗長な処理のコストを負担したり、脆弱なパイプラインに依存したりする代わりに、次のことが可能です。

  • CDC データをイベントストリームとしてキャプチャする
  • Flink を使用してこれらのストリームをリアルタイムで処理する
  • 運用および分析の各領域で CDC ストリームを即座にマテリアライズする

わずかなコストでデータ価値を最大化

Confluent データストリーミングプラットフォーム上のサーバーレス Apache Flink® を使用すると、データ取り込み前に処理をシフトレフトして、レイテンシー、データの移植性、コスト効率を向上させることができます。- データ充実化: 追加のコンテキストを用いてデータを強化し、精度を向上します。- データの再利用性: アプリケーション間で一貫したデータストリームを共有します。- あらゆる場所にリアルタイム対応: 低遅延アプリケーションがイベントに即座に応答できるようにします。- __コスト削減:__リソースの使用を最適化し、冗長な処理を削減します。

アプリ開発チームはタイムリーなアクションを可能にするデータパイプラインを構築可能

分析のためのシフトレフトデータウェアハウスやデータレイクのインジェスト、リアルタイム検索インデックスの構築、ML パイプライン、SIEM の最適化など、どのようなニーズにも対応します。

シフトレフト分析を学ぶ

分析チームは、計算、状態の更新、または外部アクションをトリガーすることで、イベントドリブン型アプリケーションに供給するためのデータを準備および整形できます。

コースの内容には、生成 AI ソリューション、詐欺検出、リアルタイムのアラートと通知、マーケティングのパーソナライズなどのために構築されたアプリケーションが含まれます。

Streaming Agents について詳しく知る

Confluent ストリーム処理を使用して CDC パイプラインを構築するための3つのステップ

Confluent を使用すると、CDC ストリームを分析資産でマテリアライズする前に処理できます。Flink SQ を使用して、Kafka の Topics に取り込まれた変更データをフィルタリング、結合、充実化することができます。次に、運用資産と分析資産の両方にデータストリームをマテリアライズします。

Modernize your tech stack image

ステップ1. 完全マネージド型の CDC Connector を使用して変更データを簡単にキャプチャして統合

Confluentは、Oracle、SQL Server、MySQL、Salesforce、Debezium などのソース向けに完全マネージド型の CDC Connector を提供しています。これらの Connector を使用すると、すべての挿入、更新、削除の順序付けられた履歴を取得できるため、Connector を自分で作成、テスト、保守、管理しなくても、リアルタイムできめ細かな変更データの統合が可能です。

基礎となるデータストリームからのリアルタイムの変更を反映する継続的に更新されるテーブルを作成し、ライブでクエリ可能な結果を実現します。さらに、Debezium CDC ストリームを自動的に解釈し、未処理のデータベース変更を継続的に更新されるテーブルに簡単に変換することも可能です。

CDC diagram

ステップ2. Flink を使用してストリーミング変更データを継続的に強化、変換、最適化

変更データの発生元がどこであっても、Confluent Cloud for Apache Flink® を使用して、シンプルな SQL 構文でメモリ内のステートレスおよびステートフル処理を実行できます。その低レイテンシ、高スループットのストリーム処理機能により、お客様と下流のチームは、フィルタリング、重複排除、集約、結合、非正規化を通じて、処理中の CDC ワークロードを強化し、変革することができます。

Expose CDC streams

ステップ3. CDC ストリームをどこにでも即座に公開

ETL パイプラインは、分析資産に運用ワークロードを提供する脆弱でコストのかかる方法です。クリーンで充実化されたデータを運用環境で利用できるようにする必要がある場合、それはさらに困難になります。追加のホップとスケジュールされたバッチ処理は、リアルタイムのイベントドリブン型エクスペリエンスを提供する能力に大きな影響を与える可能性があります。

Confluent を使用すれば、これらのシステムを簡単に統合し、CDC ワークロードをインフライトで処理し、分析アプリケーションと運用アプリケーションの両方で即座に具現化することができます。Confluent の豊富な Connector セットはシームレスな統合を可能にし、Tableflow はストリーミングデータをオープンテーブル形式でリアルタイムにマテリアライズします。

ストリーミング CDC デモとケーススタディ

Confluent のお客様は Flink を使用して、データ同期やディザスタリカバリのような既存の CDC ユースケースを強化し、新しいリアルタイム機能を開拓しています。

GitHub リポジトリを調べて、Customer 360 や製品販売分析、または販売傾向分析のユースケースにおけるリアルタイム分析を実装する方法を学んでください。

選択できるラボは2つあります。

製品販売と Customer360 アグリゲーションラボ

製品販売データをクリーンアップして集計し、強化されたデータを Snowflake や Redshift に取り込み、運用データベースが利用するためのデータプロダクトを作成します。

今すぐ開始

日次売上トレンド分析ラボ

支払いを検証し、販売パターンを分析して日々の傾向を特定した後、Kafka Topics を Amazon Athena の Iceberg テーブルとしてマテリアライズし、より深い洞察を得ます。

今すぐ開始
CDC data flow diagram
Confluent で CDC ストリーミングを開始する方法

Flink で CDC データをリアルタイムで処理する準備はできましたか?Confluent を使い始めて、あらゆる環境に対応したストリーム処理アーキテクチャを実装しましょう。

AWS、Google Cloud、Microsoft Azure で利用可能な Confluent Cloud for Apache Flink® をお試しください。サーバーレスでクラウドネイティブなコスト効率とシンプルさを活かして、Kafka + Flink を活用したアプリケーションを構築できます。Confluent Platform for Apache Flink® を使用することで、既存の Flink ワークロードを自己管理型のデータストリーミングプラットフォームに移行し、オンプレミスまたはプライベートクラウドに展開する準備が整います。

Confluent Cloud

完全マネージド型、クラウドネイティブの Apache Kafka® サービス

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Streaming CDC With Flink | FAQs

How does a streaming approach improve on batch ELT/ETL pipelines?

A streaming approach allows you to "shift left," processing and governing data closer to the source. Instead of running separate, costly ELT jobs in multiple downstream systems, you process the data once in-stream with Flink to create a single, reusable, high-quality data product. This improves data quality, reduces overall processing costs and risks, and gets trustworthy data to your teams faster.

Why use Apache Flink® for processing real-time CDC Data?

Apache Flink® is the de facto standard for stateful stream processing, designed for high-performance, low-latency workloads—making it ideal for CDC. Its ability to handle stateful computations allows it to accurately interpret streams of inserts, updates, and deletes to maintain a correct, materialized view of data over time. Confluent offers a fully managed, serverless Flink service that removes the operational burden of self-management.

How do you handle data consistency and quality in real-time CDC pipeline?

Data consistency is maintained by processing CDC events in-flight to filter duplicates, join streams for enrichment, and aggregate data correctly before it reaches any downstream system. Confluent's platform integrates Flink with Stream Governance, including Schema Registry, to define and enforce universal data standards, ensuring data compatibility, quality, and lineage tracking across your organization.

How does Confluent Cloud handle changes to the source database schema?

When your CDC pipeline is integrated with Confluent Schema Registry, it can automatically and safely handle schema evolution. This ensures that changes to the source table structure—like adding or removing columns—do not break downstream applications or data integrity. The platform manages schema compatibility, allowing your data streams to evolve seamlessly.

What are the main benefits of using a Fully managed service for Apache Flink® like Confluent Cloud?

A fully managed service eliminates the significant operational complexity, steep learning curve, and high in-house support costs associated with self-managing Apache Flink®. With Confluent, you get a serverless experience with elastic scalability, automated updates, and pay-as-you-go pricing, allowing your developers to focus on building applications rather than managing infrastructure. In addition, native integration between Apache Kafka® and Apache Flink® and pre-built connectors allow teams to build and scale fast.

How does Confluent Cloud simplify processing Debezium CDC events?

Confluent Cloud provides first-class support for Debezium, an open source distributed platform for change data capture. Pre-built connectors can automatically interpret the complex structure of Debezium CDC event streams, simplifying the process of integrating with Kafka and Flink.