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.

Relatório de benchmark

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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

+ INSERT new row
~ UPDATE changed row
DELETE removed row

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
Any source engine → any destination
CDC nativo para seus bancos de dados de origem

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.

Ver os mais de 400 conectores →
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
Desempenho

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

O que ele garante

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.

Recursos

Um espelho em que você pode confiar. Um pipeline que se executa sozinho.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.