Change Data Capture

개요

Change Data Capture(CDC)는 데이터베이스 내에서 발생하는 변경사항을 실시간 또는 근실시간으로 캡처하여 다른 시스템으로 전파하는 기술입니다. 기존의 배치 기반 ETL과 달리, CDC는 데이터의 변경 이벤트(삽입, 수정, 삭제)를 추적하여 스트리밍 방식으로 전달함으로써 데이터 동기화의 정확성과 속도를 크게 향상시킵니다.

---

1. 개념 및 정의

CDC는 소스 시스템의 데이터 변경을 감지하여 대상 시스템으로 전달하고 이를 실시간으로 반영하는 데이터 처리 기법입니다.

• 적용 대상: 관계형 DB, NoSQL, 메시지 큐 등
• 주요 방식: 로그 기반(Log-based), 트리거 기반(Trigger-based), 시간 기반(Polling)
• 활용 목적: 데이터 복제, 실시간 분석, 마이크로서비스 간 연동

---

2. 특징

항목	설명	기존 방식과 비교
실시간성	변경 즉시 이벤트 전파	배치 ETL 대비 지연 없음
무중단 동기화	소스 DB 부하 최소화	전통적 Full Load 방식보다 효율적
이벤트 중심 구조	변경 데이터만 처리	전체 데이터 재처리 불필요

데이터 민첩성과 시스템 연동성이 핵심 가치입니다.

---

3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
CDC Agent	DB 로그 또는 이벤트 추출	변경사항 감지 및 전송 준비
Message Broker	이벤트를 스트리밍 처리	Kafka, Pulsar 등 연동
Sink Connector	타겟 시스템으로 전달	데이터 웨어하우스, Elastic 등 연계

구성 요소는 이벤트 파이프라인을 구성합니다.

---

4. 기술 요소

기술	설명	활용 사례
Debezium	오픈소스 CDC 플랫폼	MySQL, PostgreSQL, MongoDB 연동
Kafka Connect	스트리밍 CDC 이벤트 처리	실시간 분석 파이프라인 구성
Snowpipe, BigQuery Streaming	실시간 DWH 연계	스트리밍 기반 분석 자동화

CDC는 현대적 데이터 플랫폼의 중심 축으로 기능합니다.

---

5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
최신성 보장	데이터 변경을 즉시 반영	분석 정확성 향상
아키텍처 유연화	마이크로서비스 간 비동기 연동 가능	시스템 결합도 완화
운영 간소화	배치 로드 제거	운영 리소스 절감

데이터 중심의 시스템 설계에 핵심적인 역할을 합니다.

---

6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	설명	고려사항
이커머스	주문/재고 실시간 연동	트랜잭션 정합성 보장 필요
금융	계좌 활동 로그 스트리밍	보안 및 개인정보 마스킹 필요
물류	배송 상태 실시간 트래킹	네트워크 지연 대응 필요

설계 시 정확도와 보안이 핵심 고려사항입니다.

---

7. 결론

Change Data Capture는 실시간 데이터 파이프라인의 기반 기술로, 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 데이터 기반 의사결정과 자동화된 운영을 가능하게 합니다. CDC를 통해 기업은 데이터 흐름의 투명성과 신속성을 확보하고, 다양한 시스템 간 연계에서 유연성과 확장성을 강화할 수 있습니다.