Lösungen / Echtzeit-CDC
KI und Analytik auf Echtzeitdaten - nicht der Snapshot von gestern.
Betrugsprüfungen, Live-Empfehlungen und Agenten, die auf den aktuellen Status einer Bestellung reagieren, zahlen sich nur aus, wenn Ihre Daten aktuell sind - jede Minute Verzögerung ist eine Entscheidung auf Basis des gestrigen Geschäfts.
Log-basierte Change Data Capture hält Ihr Warehouse, Ihren Lake und Ihre KI als lebendigen, treuen Spiegel Ihrer operativen Datenbanken - jedes Insert, Update und Delete, im Moment des Commits, mit nahezu null Last auf der Produktion.
Keine Streaming-Plattform zu bauen, keine Capture-Jobs zu überwachen. Change Data Capture, durchgängig verwaltet.
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Your operational database
Tables
untouched - no polling queries, no triggers
commits
Transaction log
PostgreSQL
MySQL
SQL Server
Oracle
MongoDB
SAP HANA
+ any Postgres-compatible
reads the log
not the tables
Dataddo
Change Data Capture
every commit → one ordered event
change events
continuous
Destination
Warehouse · Lake · Stream · AI context
Always-current mirror
rows appear, change, and disappear exactly as they do at the source
Snowflake
Databricks
Google BigQuery
Amazon Redshift
Azure Synapse
Kafka
Azure Event Hub
Google Pub/Sub
+ any other
Source
Your operational database
Tables
untouched - no polling, no triggers
commits
Transaction log
PostgreSQL
MySQL
SQL Server
Oracle
MongoDB
SAP HANA
+ any Postgres-compatible
reads the log
Dataddo
Change Data Capture
change events
Destination
Warehouse · Lake · Stream · AI context
always-current mirror
Snowflake
Databricks
Google BigQuery
Amazon Redshift
Azure Synapse
Kafka
Azure Event Hub
Google Pub/Sub
+ any other
Ein log-basierter Ansatz. Jede wichtige Engine.
Da Dataddo das native Änderungslog jeder Datenbank liest, deckt ein Ansatz PostgreSQL und jede Postgres-kompatible Datenbank ab - Aurora, AlloyDB, CockroachDB und verwaltetes Cloud-Postgres - neben MySQL, SQL Server, Oracle, MongoDB und SAP HANA.
| Quell-Engine | Änderungsstream | Positionsverfolgung |
|---|---|---|
| MySQL | Binärlog (Binlog) | Binlog-Position |
| PostgreSQL | Logische WAL-Replikation | Replikations-Slot |
| SQL Server | CDC-Tabellen | LSN |
| Oracle | MLOG (automatische Verwaltung) | SCN |
| MongoDB | Oplog (Change Streams) | Resume-Token |
Echtzeit-Änderungserfassung, dauerhaft skaliert.
Was das in der Praxis bedeutet: ein Kunde gibt eine Bestellung auf und fragt sofort Ihren Chatbot, wo sie ist. Der Agent sieht die Bestellung bereits - er kann sie bestätigen, die Lieferadresse ändern oder eine Gutschrift auf Basis dessen anwenden, was gerade jetzt wahr ist. Und eine gestohlene Karte löst Ihre Betrugsregel Sekunden nach der Transaktion aus.
| Metrik | Ergebnis |
|---|---|
| p50-Latenz | 351 ms |
| p90-Latenz | 568 ms |
| dauerhaft verarbeitete Events | 35,000/s |
SQL Server CDC, interner Benchmark
Echtzeitdaten, ohne Kompromisse.
Echtzeit von Grund auf
Änderungen werden in dem Moment erfasst, in dem sie committet werden - kein Polling-Intervall zum Einstellen, kein Zeitplan zum Abwarten. Ihr Warehouse folgt der Produktion kontinuierlich, sodass Agenten, Betrugsregeln und Dashboards auf den aktuellen Status einer Bestellung oder eines Kontos reagieren, nicht auf einen Snapshot von vor ein paar Minuten.
Nahezu null Produktionslast
Das Lesen des Transaktionslogs belastet die Quelle nahezu nicht - keine wiederholten Polling-Abfragen, die mit dem Anwendungsverkehr konkurrieren, keine zusätzlichen Indizes oder Trigger. Die Datenbank, die Ihr Geschäft betreibt, bedient Ihre Nutzer weiterhin mit voller Geschwindigkeit, während die Replikation unauffällig daneben läuft.
Nichts geht verloren
Jedes bestätigte Insert, Update und Delete wird zu genau einem geordneten Änderungsereignis - Löschungen inklusive. Abfragebasierte Synchronisierung kann eine entfernte Zeile schlicht nicht sehen; log-basierte Erfassung immer, sodass Betrugsprüfungen, Bestandszählungen und der Bestellstatus korrekt bleiben, selbst wenn Datensätze verschwinden.
Ein Spiegel, dem Sie vertrauen können. Eine Pipeline, die sich selbst betreibt.
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Ein Spiegel, kein nachzubearbeitender Änderungs-Feed
Mit dem CDC-Schreibmodus verdichtet Dataddo die Abfolge von Operationen automatisch zu einer vollständig materialisierten Tabelle: Inserts erzeugen Zeilen, Updates ändern sie, Deletes entfernen sie. Ihr Warehouse hält einen stets aktuellen Spiegel der Produktion - keine Merge-Jobs zu schreiben, kein Postprocessing zu planen.
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Sie heilt sich selbst
Ein integrierter CDC Supervisor prüft den Zustand jedes Replikationsprozesses und startet automatisch jeden neu, der stehen bleibt, sodass ein neu gestarteter Prozess genau dort fortsetzt, wo er aufgehört hat - keine bestätigte Änderung geht verloren, und niemand wird alarmiert.
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Löschungen werden erfasst
Log-basierte Erfassung ist die einzige Methode, die gelöschte Zeilen erkennt und dabei Ihre Produktionsdatenbank praktisch nicht belastet. Betrugsprüfungen, Inventar, Bestellstatus - Anwendungsfälle, in denen eine verschwundene Zeile zählt, bleiben korrekt.
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Geordnete, überprüfbare Änderungsereignisse
Dataddo bewahrt die Commit-Reihenfolge, und jedes Ereignis trägt seinen Operationstyp und eine Sequenzkennung aus dem Änderungsstream der Engine. Wenn Sie die Reihenfolge stromabwärts überprüfen oder wiederherstellen müssen, reisen die dafür nötigen Metadaten mit den Daten.
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Historie auf Abruf
CDC erfasst Änderungen ab jetzt, und ein einmaliger Backfill bringt die vorhandene Historie der Tabelle ins Ziel, sodass Ihr Spiegel vollständig startet, nicht leer.
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Audit-Trail, wann immer Sie wollen
Bevorzugen Sie die vollständige Geschichte statt des aktuellen Zustands? Liefern Sie jede Änderung in Commit-Reihenfolge - an Event-Systeme, Lakes oder eine reine Insert-Historientabelle.
Sehen Sie Echtzeit-CDC auf Ihren eigenen Daten.
Ein abgegrenzter, zeitlich begrenzter POC für Ihren CDC-Anwendungsfall. Bringen Sie Ihren eigenen Workload mit - je komplexer, desto besser.