こんにちは Red Hat 小杉です。 Red Hat Integration 2020-04 がリリースされ、Debezium もリリースとなりました。 Tech Preview のときに紹介した内容も含めて再度ユースケースをご紹介します。 medium.com Developer Channel で Webinar も開催していますので興味があれば参加してみてください。 www.redhat.com
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
レッドハットで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 Jiri Pechanec さんによる「DebeziumとApache Camelのインテグレーションシナリオ 」の翻訳記事です。 今回の記事では、Debeziumによってデータベースからの変更をキャプチャしてKafkaへと流し、CamelによるEIPを通して、Twitterとメールに配信する、というシナリオを説明します。 ところ今回の記事では軽く触れながらも流しているのですが、Kafka Connectランタイム上で Camel のコンポーネントを動作させるプロジェクトが進んでいます。これによってCamelが既に持っている様々なシステムとのアダプタを利用して、容易にKafkaとのデータの出し入れができるようになっていくはずです(もちろんオープンソースで!)。個人的にはこちらも楽しみ
The latest release of Red Hat Integration is now available, and with it we've introduced some exciting new capabilities aimed at helping customers better manage APIs at scale, enhancements for Apache Kafka-based environments, and API policy extensibility. Red Hat Integration is a comprehensive set of agile and flexible integration and messaging products that provide API connectivity, data transfor
こんにちは、Red Hat の小杉です。 今回の投稿は各 Advent Calendar とは全く関係なく投稿いたします。 Change Data Capture Change Data Capture をご存知でしょうか。Wikipedia によると In databases, change data capture (CDC) is a set of software design patterns used to determine (and track) the data that has changed so that action can be taken using the changed data. とあります。データベースの変更データを使用して何かしらのアクションを実行するためのソフトウェアのデザインパターンのセットということです。 Red Hat Integration
Historically, MySQL had been the de-facto database of choice for microservices at WePay. As WePay scales, the sheer volume of data written into some of our microservice databases demanded us to make a scaling decision between sharded MySQL (i.e. Vitess) and switching to a natively sharded NoSQL database. After a series of evaluations, we picked Cassandra, a NoSQL database, primarily because of its
Red Hatの須江です。 本記事は赤帽エンジニアAdvent Calendar 2018の6日目です。 (子供の寝かしつけで一緒に寝落ちして日付が変わってしまいましたが12/6分です。。。) Debeziumとは? DebeziumはDBに対するデータ操作をキャプチャしてイベントストリームに変換してくれる分散プラットフォームです。Apache Kafkaをベースに実装されており、Kafka Connectベースのコネクタを利用してDBをモニターすることができます。 既存DBに対するデータ操作をKafkaのメッセージに変換することができますので、レガシーシステムなどでアプリケーションに手を入れたくないけどデータだけ抜き出してリアルタイム処理したいとか、別システムにデータを流用したいという場合に便利なソフトウェアです。 また、イベントログはKafkaが保持してくれているので、データを利用する
Debezium is an open source distributed platform for change data capture. Start it up, point it at your databases, and your apps can start responding to all of the inserts, updates, and deletes that other apps commit to your databases. Debezium is durable and fast, so your apps can respond quickly and never miss an event, even when things go wrong. Try our tutorial Stream changes from your database
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