La Captura de Cambio de Datos o CDC es un conjunto de técnicas y procesos que permiten detectar, registrar y transmitir las modificaciones que ocurren en sistemas de origen como bases de datos o almacenes de datos hacia sistemas destino en tiempo real o casi real. CDC evita cargas masivas y permite cargas incrementales, sincronización continua y migraciones de bases de datos sin tiempo de inactividad, lo que resulta esencial para analítica en tiempo real y toma de decisiones en entornos de datos de alta velocidad.

Por qué importa CDC en ingeniería de datos: CDC reduce la latencia frente a cargas completas, mejora la eficiencia detectando cambios en los logs de transacciones, disminuye el consumo de recursos y asegura que la información disponible para dashboards, modelos de IA y procesos de negocio esté siempre actualizada. Además facilita la sincronización entre sistemas, algo crítico para operaciones que dependen de información reciente y consistente.

Cómo funciona CDC de forma general: existen dos enfoques de inicio de captura, push y pull. En el enfoque push el sistema origen emite o empuja los cambios hacia uno o varios destinos. En el enfoque pull los consumidores o sistemas destino consultan periódicamente el origen y extraen los cambios identificados. En ambos casos se identifican eventos de cambio a nivel de fila o de registro y se transmiten a plataformas destino como almacenes de datos, sistemas analíticos o brokers de mensajería como Kafka.

Métodos comunes de implementación de CDC: log based o basado en logs, trigger based o mediante triggers, y time based o por sondeo de timestamps. El CDC basado en logs lee directamente los registros de transacciones de la base de datos y ofrece baja latencia y alta fidelidad. El CDC mediante triggers escribe en tablas de cambio cuando ocurren operaciones, es fácil de implementar pero puede impactar el rendimiento del origen. El CDC por timestamps consulta columnas de tiempo para detectar nuevas filas o cambios, es sencillo pero puede generar load por sondeos frecuentes.

Herramientas CDC y enfoque en Debezium: las herramientas de CDC automatizan la detección y replicación de cambios. Entre las soluciones populares están Rivery, Hevodata, Oracle y Debezium. Debezium es una colección de servicios distribuidos construida sobre Apache Kafka que captura cambios a nivel de fila y publica eventos en topics de Kafka. Sus conectores compatibles con Kafka Connect detectan cambios en el DBMS y emiten flujos de eventos en el orden en que ocurrieron, lo que facilita la respuesta por parte de aplicaciones y procesos downstream.

Arquitectura típica con Kafka y Debezium: Debezium suele ejecutarse como conector fuente dentro de Kafka Connect. Kafka Connect actúa como runtime para conectores fuente que envían registros a Kafka y conectores sink que consumen topics de Kafka y los entregan a destinos. El flujo típico es origen de datos con cambios detectados por Debezium, publicación de eventos en topics y consumidores o sinks que aplican esos cambios en almacenes, data lakes o sistemas analíticos.

Flujo de trabajo de Debezium: primero establece conexión con la base de datos y se posiciona en el log de transacciones. Para conectores nuevos normalmente realiza un snapshot inicial para capturar el estado actual y luego procesa cambios incrementales leyendo el registro de transacciones, convirtiendo cada cambio en un evento que se publica en un topic por tabla. Si se integra con un registry de esquemas, los esquemas se validan y registran, y finalmente aplicaciones o sinks consumen los eventos.

Ejemplo conceptual con PostgreSQL: habilitar replicación lógica requiere ajustes en la configuración como wal_level logical, max_wal_senders y max_replication_slots y otorgar permisos de replicación al usuario. Luego se instala el conector Debezium para PostgreSQL en el entorno de Kafka Connect, se configura el conector indicando host, puerto, usuario, base de datos, nombre lógico del servidor y tablas a monitorear, y se registra el conector mediante la API de Kafka Connect para comenzar a recibir eventos. Las operaciones de insert, update y delete se ven como eventos con estado before y after y un campo que indica la operación y la marca temporal.

Retos habituales y soluciones: uno de los retos es la evolución de esquemas. En producción se recomienda usar registros de esquemas que validen compatibilidad ante cambios. El dato tardío o late data se maneja añadiendo timestamps de commit desde la fuente, definiendo cut offs y usando tablas de retención temporal para mensajes retrasados. La tolerancia a fallos se logra con reintentos, manejo de errores y garantizando persistencia en el broker, por ejemplo en Kafka. El orden de eventos se preserva mediante particionado que garantiza ordering por partición y aplicando lógica idempotente y merge en el sistema destino.

Buenas prácticas para una implementación robusta: planificar la evolución de esquemas, monitorizar lag y réplicas, diseñar consumidores idempotentes, usar particionado y compactación cuando proceda, y probar migraciones con snapshots y procesos de reconciliación. También es clave documentar contratos de datos y coordinar cambios entre equipos de desarrollo, operaciones y analítica.

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