La captura de cambios o CDC es una técnica que detecta, captura y transmite únicamente los datos modificados de un sistema origen hacia destinos como almacenes de datos, paneles de control o aplicaciones de streaming, permitiendo mantener vistas actualizadas sin copiar tablas completas constantemente.

Principios clave incluyen captura eficiente que minimice el impacto en el sistema origen, actualizaciones incrementales que reduzcan ancho de banda, procesamiento en tiempo real o casi real, idempotencia para evitar corrupción por reintentos y seguimiento basado en logs para precisión y escalabilidad.

Métodos de implementación principales: log based CDC que lee los registros de transacciones de la base de datos para generar eventos con baja latencia y alta escalabilidad; CDC por triggers que usa disparadores en la base de datos para capturar cambios inmediatamente; CDC por sondeo o query que consulta periódicamente columnas de versión o timestamp; y CDC basado en columna de marca temporal que compara el campo last modified para identificar filas cambiadas.

Log based CDC es el enfoque más robusto en entornos de alto volumen. Plataformas como Debezium extraen cambios a nivel de fila desde PostgreSQL, MySQL, SQL Server y MongoDB y publican flujos de eventos, habitualmente a Apache Kafka, lo que facilita durabilidad, orden y consumo por múltiples consumidores. Herramientas gestionadas y servicios como Confluent y AWS DMS también ofrecen conectores CDC listos para producción.

CDC por triggers puede ser sencillo de implementar cuando no hay acceso a logs, pero añade carga adicional a la base de datos y puede complicar cambios en el esquema. El polling es útil cuando no hay otra opción, aunque introduce latencia y puede aumentar la carga si la frecuencia es alta. Las soluciones basadas en timestamps dependen de tener una columna fiable que registre la última modificación.

Principales tecnologías y patrones de adopción incluyen Debezium para captura log based, Apache Kafka y Kafka Connect para transporte y conexión de orígenes y destinos, conectores gestionados de Confluent, servicios como AWS DMS para migraciones continuas, y plataformas ETL como Talend e Informatica cuando se requieren transformaciones complejas. Muchas bases de datos ofrecen capacidades nativas de CDC como replication lógica en PostgreSQL, CDC en SQL Server o los binlogs de MySQL.

Estrategias prácticas: iniciar con un snapshot consistente de la base de datos para establecer la línea base; luego pasar a streaming continuo de INSERT UPDATE DELETE extraídos de los logs; y decidir dónde realizar denormalización según latencia y complejidad. Opciones para denormalizar incluyen vistas materializadas, patrón outbox, procesamiento de streams con Kafka Streams o ksqlDB, o transformación en el data warehouse.

Retos comunes y soluciones: evolución de esquemas que puede romper consumidores, resuelto con registros de esquema y versionado y prácticas de cambios compatibles hacia atrás; orden de eventos que puede generar estados inconsistentes, mitigado con particionado y diseño idempotente de consumidores; datos tardíos por interrupciones o lag, gestionados con ventanas, watermarks y posibilidad de replay gracias a los logs retenidos; y tolerancia a fallos cubierta por seguimiento de offsets, reintentos idempotentes y estrategias de snapshot controladas.

CDC es especialmente valiosa para casos de uso como replicación de datos, sincronización entre sistemas, pipelines de analytics en tiempo real y arquitecturas de microservicios que comparten eventos. Para empresas que desean modernizar sus procesos de datos, implementar CDC sobre infraestructuras cloud es una práctica habitual.

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