Soluções / CDC em tempo real
IA e analítica sobre dados em tempo real - não o retrato de ontem.
As verificações de fraude, as recomendações ao vivo e os agentes que agem sobre o estado atual de um pedido só compensam quando seus dados estão atualizados - cada minuto de atraso é uma decisão tomada sobre o negócio de ontem.
A captura de dados de mudança baseada em logs mantém seu warehouse, lake e IA como um espelho vivo e fiel dos seus bancos de dados operacionais - cada inserção, atualização e exclusão, no momento em que é confirmada, com carga quase nula em produção.
Sem plataforma de streaming para construir, sem jobs de captura para monitorar. Captura de dados de mudança, gerenciada de ponta a ponta.
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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
Uma abordagem baseada em logs. Todos os principais mecanismos.
Como a Dataddo lê o log de mudanças nativo de cada banco de dados, uma única abordagem cobre PostgreSQL e todos os bancos de dados compatíveis com Postgres - Aurora, AlloyDB, CockroachDB e Postgres gerenciado na nuvem - junto com MySQL, SQL Server, Oracle, MongoDB e SAP HANA.
| Mecanismo de origem | Fluxo de mudanças | Rastreamento de posição |
|---|---|---|
| MySQL | Log binário (binlog) | Posição do binlog |
| PostgreSQL | Replicação lógica WAL | Slot de replicação |
| SQL Server | Tabelas CDC | LSN |
| Oracle | MLOG (gerenciamento automático) | SCN |
| MongoDB | Oplog (change streams) | Token de retomada |
Captura de mudanças em tempo real, sustentada em escala.
O que isso significa na prática: um cliente faz um pedido e imediatamente pergunta ao seu chatbot onde ele está. O agente já vê o pedido - pode confirmá-lo, alterar o endereço de entrega ou aplicar um crédito com base no que é verdade agora. E um cartão roubado dispara sua regra de fraude segundos após a transação.
| Métrica | Resultado |
|---|---|
| latência p50 | 351 ms |
| latência p90 | 568 ms |
| eventos sustentados | 35,000/s |
CDC do SQL Server, benchmark interno
Dados em tempo real, sem concessões.
Tempo real por construção
As mudanças são capturadas no momento em que são confirmadas - não há intervalo de polling para ajustar nem agendamento para esperar. Seu warehouse acompanha a produção continuamente, de modo que agentes, regras de fraude e dashboards agem sobre o estado atual de um pedido ou conta, não sobre um retrato de alguns minutos atrás.
Carga de produção quase nula
Ler o log de transações representa uma carga quase nula para a origem - sem consultas de polling repetidas competindo com o tráfego da aplicação, sem índices ou triggers adicionais. O banco de dados que faz seu negócio funcionar continua atendendo os usuários em velocidade total enquanto a replicação acontece em paralelo, discretamente.
Nada é perdido
Cada inserção, atualização e exclusão confirmada se torna exatamente um evento de mudança ordenado - exclusões incluídas. A sincronização baseada em consultas simplesmente não consegue ver uma linha que foi removida; a captura baseada em logs sempre consegue, de modo que verificações de fraude, contagens de inventário e o estado dos pedidos permanecem corretos mesmo quando registros desaparecem.
Um espelho em que você pode confiar. Um pipeline que se executa sozinho.
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Um espelho, não um feed de mudanças para pós-processar
Com o modo de escrita CDC, a Dataddo compacta automaticamente a sequência de operações em uma tabela totalmente materializada: inserções criam linhas, atualizações as modificam, exclusões as removem. Seu warehouse mantém um espelho sempre atual da produção - sem jobs de merge para escrever, sem pós-processamento para agendar.
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Ele se recupera sozinho
Um CDC Supervisor integrado verifica a saúde de cada processo de replicação e reinicia automaticamente os que travam, de modo que um processo reiniciado retoma exatamente de onde parou - nenhuma mudança confirmada é perdida e ninguém é acionado.
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As exclusões são capturadas
A captura baseada em logs é o único método que detecta linhas excluídas sem exigir praticamente nada do seu banco de dados de produção. Verificações de fraude, inventário, estado de pedidos: casos de uso em que uma linha desaparecida importa permanecem corretos.
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Eventos de mudança ordenados e verificáveis
A Dataddo mantém a ordem de confirmação, e cada evento carrega seu tipo de operação e um identificador de sequência do fluxo de mudanças do mecanismo. Se você precisar verificar ou restabelecer a ordenação a jusante, os metadados para isso viajam com os dados.
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Histórico sob demanda
O CDC captura as mudanças daqui para frente, e um backfill único traz o histórico existente da tabela para o destino, para que seu espelho comece completo, não vazio.
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Trilha de auditoria quando você quiser
Prefere a história completa em vez do estado atual? Entregue cada mudança em ordem de confirmação - para sistemas de eventos, lakes ou uma tabela de histórico somente de inserção.
Veja o CDC em tempo real sobre seus próprios dados.
Uma POC delimitada e com prazo definido para o seu caso de uso de CDC. Traga sua própria carga de trabalho - quanto mais complexa, melhor.