Soluciones / CDC en tiempo real
IA y analítica sobre datos en tiempo real - no la instantánea de ayer.
Las comprobaciones de fraude, las recomendaciones en vivo y los agentes que actúan sobre el estado actual de un pedido solo rinden cuando tus datos están actualizados - cada minuto de retraso es una decisión tomada sobre el negocio de ayer.
La captura de datos de cambios basada en logs mantiene tu warehouse, lake e IA como un espejo vivo y fiel de tus bases de datos operativas - cada inserción, actualización y eliminación, en el momento en que se confirma, con una carga casi nula en producción.
Sin plataforma de streaming que construir, sin trabajos de captura que vigilar. Captura de datos de cambios, gestionada de extremo a extremo.
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Your operational database
Tables
untouched - no polling queries, no triggers
commits
Transaction log
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
Source
Your operational database
Tables
untouched - no polling, no triggers
commits
Transaction log
reads the log
Dataddo
Change Data Capture
change events
Destination
Warehouse · Lake · Stream · AI context
always-current mirror
Un enfoque basado en logs. Todos los motores principales.
Como Dataddo lee el log de cambios nativo de cada base de datos, un mismo enfoque cubre PostgreSQL y todas las bases de datos compatibles con Postgres - Aurora, AlloyDB, CockroachDB y Postgres gestionado en la nube - junto con MySQL, SQL Server, Oracle, MongoDB y SAP HANA.
| Motor de origen | Flujo de cambios | Seguimiento de posición |
|---|---|---|
| MySQL | Registro binario (binlog) | Posición del binlog |
| PostgreSQL | Replicación lógica WAL | Slot de replicación |
| SQL Server | Tablas CDC | LSN |
| Oracle | MLOG (gestión automática) | SCN |
| MongoDB | Oplog (change streams) | Token de reanudación |
Captura de cambios en tiempo real, sostenida a escala.
Lo que eso significa en la práctica: un cliente hace un pedido e inmediatamente le pregunta a tu chatbot dónde está. El agente ya ve el pedido - puede confirmarlo, cambiar la dirección de entrega o aplicar un crédito según lo que es cierto en este momento. Y una tarjeta robada activa tu regla de fraude segundos después de la transacción.
| Métrica | Resultado |
|---|---|
| latencia p50 | 351 ms |
| latencia p90 | 568 ms |
| eventos sostenidos | 35,000/s |
CDC de SQL Server, benchmark interno
Datos en tiempo real, sin concesiones.
En tiempo real por construcción
Los cambios se capturan en el momento en que se confirman - no hay intervalo de sondeo que ajustar ni programación que esperar. Tu warehouse sigue la producción de forma continua, de modo que agentes, reglas de fraude y paneles actúan sobre el estado actual de un pedido o una cuenta, no sobre una instantánea de hace unos minutos.
Carga de producción casi nula
Leer el log de transacciones supone una carga casi nula para el origen - sin consultas de sondeo repetidas que compitan con el tráfico de la aplicación, sin índices ni triggers adicionales. La base de datos que hace funcionar tu negocio sigue atendiendo a los usuarios a plena velocidad mientras la replicación ocurre en paralelo, de forma discreta.
No se pierde nada
Cada inserción, actualización y eliminación confirmada se convierte en exactamente un evento de cambio ordenado - eliminaciones incluidas. La sincronización basada en consultas no puede ver una fila que se ha eliminado; la captura basada en logs siempre puede, de modo que las comprobaciones de fraude, los recuentos de inventario y el estado de los pedidos se mantienen correctos incluso cuando los registros desaparecen.
Un espejo en el que puedes confiar. Un pipeline que se ejecuta solo.
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Un espejo, no un feed de cambios para posprocesar
Con el modo de escritura CDC, Dataddo comprime automáticamente la secuencia de operaciones en una tabla totalmente materializada: las inserciones crean filas, las actualizaciones las modifican, las eliminaciones las quitan. Tu warehouse mantiene un espejo siempre actual de producción - sin trabajos de merge que escribir ni posprocesamiento que programar.
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Se repara solo
Un CDC Supervisor integrado comprueba el estado de cada proceso de replicación y reinicia automáticamente los que se detienen, de modo que un proceso reiniciado se reanuda exactamente donde lo dejó - no se pierde ningún cambio confirmado y nadie recibe una alerta.
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Las eliminaciones se capturan
La captura basada en logs es el único método que detecta filas eliminadas sin exigir prácticamente nada a tu base de datos de producción. Comprobaciones de fraude, inventario, estado de pedidos: los casos de uso donde una fila desaparecida importa se mantienen correctos.
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Eventos de cambio ordenados y verificables
Dataddo mantiene el orden de confirmación, y cada evento lleva su tipo de operación y un identificador de secuencia del flujo de cambios del motor. Si necesitas verificar o restablecer el orden aguas abajo, los metadatos para hacerlo viajan con los datos.
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Historial bajo demanda
El CDC captura los cambios hacia adelante, y un backfill único trae el historial existente de la tabla al destino, para que tu espejo empiece completo, no vacío.
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Registro de auditoría cuando lo quieras
¿Prefieres la historia completa antes que el estado actual? Entrega cada cambio en orden de confirmación - a sistemas de eventos, lakes o una tabla de historial de solo inserción.
Ve el CDC en tiempo real sobre tus propios datos.
Una POC acotada y con tiempo definido para tu caso de uso de CDC. Trae tu propia carga de trabajo - cuanto más compleja, mejor.