Debezium с нуля: Change Data Capture и потоковая репликация данных
Этот курс раскрывает концепцию Change Data Capture (CDC) как основу современной потоковой интеграции данных. Вы разберётесь, как отслеживать изменения в базах данных в реальном времени и превращать их в поток событий для аналитики, Data Lake и DWH.
Внутри курса — архитектура Debezium, интеграция с Kafka и streaming-платформами, работа с транзакциями, схемами и гарантией доставки данных. Отдельный акцент сделан на производительности, консистентности и построении event-driven архитектур.
В результате вы получите понимание, как внедрять CDC-пайплайны в production и использовать их для real-time аналитики и синхронизации данных.
- Введение в Debezium и Change Data Capture
- Основы Change Data Capture: концепции и термины
- Контекст применения CDC: бизнес-цели и сценарии
- Архитектура CDC: общие принципы и роли Debezium
- Протоколы, форматы и стандарты CDC
- Потоковые платформы и интеграции: Kafka, Connect, Streams, альтернативы
- Модели данных CDC: снимки против потока изменений и унификация форматов
- Обеспечение консистентности: транзакционные границы и модели чтения
- Архитектурные паттерны CDC: event-driven, CQRS, data mesh
- Источник данных и поддерживаемые СУБД: особенности Debezium
- Конфигурация Debezium: ключевые параметры и оптимизация
- Управление схемами: Schema Registry и совместимость
- Безопасность, контроль доступа и соответствие требованиям
- Мониторинг и операционные метрики CDC: дашборды и сигналы тревоги
- Тестирование CDC: стратегии и практики
- Доставка и гарантийность данных: exactly-once versus at-least-once
- Идемпотентность и обработка дубликатов в CDC
- Эволюция схем и миграции моделей данных
- Пилотный проект CDC: постановка целей и KPI
- Инженерия данных и интеграции: Data Lake и Data Warehouse сценарии
- Практическая реализация: пошаговый процесс внедрения Debezium
- Эксплуатационная модель: управление релизами, обновлениями и резервами
- Масштабирование CDC: параллелизм, шардинг, мульти-регионы
- Риски, ограничения и типовые ошибки в CDC-проектах
- Развитие зрелости CDC-практик: чек-листы и архитектурная зрелость
- Практические кейсы: миграции баз данных к потокам аналитики
- Будущее Change Data Capture: тренды и новые технологии
- Этапы внедрения Debezium и CDC: дорожная карта для организаций
