マイクロサービスのための分散データ 〜 イベントソーシング vs チェンジデータキャプチャ - 赤帽エンジニアブログ
インテグレーションのためのミドルウェア製品のテクニカルサポートを担当している山下です。 今回は レッドハットのシニアアーキテクトである Eric Murphy さんによる「マイクロサービスのための分散データ 〜 イベントソーシング vs チェンジデータキャプチャ(CDC)」の翻訳記事です。この記事では、イベントソーシング、CDC、CDC + Outboxパターン、CQRSをそれぞれ簡単に説明しながら、それらの特性の違いを比較します。また、イベントソーシングとCQRSの簡易な説明がなされている他、あまり明確に語られることが少ないもののソフトウェアの設計に大きな影響をおよぼすドメインイベントとチェンジイベントの違いにも触れられています。 [原文] Distributed Data for Microservices — Event Sourcing vs. Change Data Captur
Building robust CDC pipeline with Apache Hudi and Debezium
We have covered the need for CDC and the benefits of building a CDC pipeline. We will compare various CDC streaming and reconciliation frameworks. We will also cover the architecture and the challenges we faced while running this system in the production. Finally, we will conclude the talk by covering Apache Hudi, Schema Registry and Debezium in detail and our contributions to the open-source comm
DBLog: A Generic Change-Data-Capture Framework
Andreas Andreakis, Ioannis Papapanagiotou OverviewChange-Data-Capture (CDC) allows capturing committed changes from a database in real-time and propagating those changes to downstream consumers [1][2]. CDC is becoming increasingly popular for use cases that require keeping multiple heterogeneous datastores in sync (like MySQL and ElasticSearch) and addresses challenges that exist with traditional
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