Apache Kafka®️ 비용 절감 방법 및 최적의 비용 설계 안내 웨비나 | 자세히 알아보려면 지금 등록하세요
변경 데이터 캡처(CDC)는 관계형 데이터베이스 간에 데이터를 복제하는 데 사용되며, 데이터 동기화, 마이그레이션, 재해 복구와 같은 필수 백엔드 작업을 가능하게 합니다. 이제 스트림 처리를 통해 레거시 시스템과 최신 분산 시스템 전반에 통합된 최신 데이터로 이벤트 기반 애플리케이션과 신뢰할 수 있는 데이터 제품을 지원하는 CDC 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
Confluent가 어떻게 Apache Kafka®와 Apache Flink®를 결합하여 스트리밍 CDC 파이프라인을 구축하고, 최신의 고품질 운영 데이터로 다운스트림 분석을 지원하는지 확인해 보세요.
오래된 데이터 기반의 의사 결정에서 벗어나 실시간 대응 체제로 전환합니다.
처리 비용을 30% 절감합니다.
수동 장애 수정 작업 없이 신뢰할 수 있고 깨끗한 데이터를 제공합니다.
대부분의 조직은 이미 로그 기반 CDC를 사용하여 데이터베이스 변경 사항을 이벤트로 변환합니다.
Kafka와 Flink로 CDC 파이프라인을 구축하면 CDC 워크로드와 일괄 처리 분석을 통합하고 처리 사일로를 제거할 수 있습니다. 일괄 처리를 기다리거나 중복 처리 비용을 감수하거나 취약한 파이프라인에 의존하는 대신, 이 아키텍처를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
서버리스 Apache Flink®를 Confluent 데이터 스트리밍 플랫폼에서 사용하면 데이터 수집 전 단계로 처리를 Shift Left 하여 지연 시간, 데이터 이동성, 비용 효율성을 개선할 수 있습니다.
앱 개발(AppDev) 팀은 적시 조치를 가능하게 하는 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
분석, 실시간 검색 인덱스 구축, ML 파이프라인, SIEM 최적화를 위한 Shift-Left 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 수집이 필요한 경우.
분석 팀은 계산, 상태 업데이트, 외부 작업을 트리거하여 이벤트 기반 애플리케이션에 공급할 데이터를 준비하고 가공할 수 있습니다.
여기에는 생성형 AI 솔루션, 사기 탐지, 실시간 경고 및 알림, 마케팅 개인화 등을 위해 구축된 애플리케이션이 포함됩니다.
Confluent를 사용하면 분석 환경에서 CDC 스트림을 구체 화하기 전에 처리할 수 있습니다. Flink SQL을 사용하여 Kafka topics에서 캡처한 변경 데이터를 간편하게 필터링, 조인, 강화합니다. 그 후 운영 및 분석 환경 모두에서 데이터 스트림을 구체화합니다.
Confluent 고객들은 Flink를 사용하여 데이터 동기화 및 재해 복구와 같은 기존 CDC 사용 사례를 개선하고 새로운 실시간 기능을 확보하고 있습니다.
GitHub 리포지토리를 방문하여 Customer 360 및 제품 판매 분석, 또는 판매 추세 분석을 위한 실시간 분석 구현 방법을 알아보세요.
선택 가능한 2가지 실습이 있습니다.
"CDC를 채택함으로써 실시간 데이터의 강력한 힘을 발휘하고, 궁극적으로 일괄 처리 데이터 워크로드에서 스트림 처리로 전환할 수 있었습니다."
"Flink를 사용하여 이제 Shift Left를 통해 데이터가 Snowflake에 도달하기 전에 초기 데이터 변환 및 계산을 대폭 수행할 수 있는 기회를 얻게 되었습니다. 이를 통해 데이터 처리 비용을 최적화하고 사용 가능한 데이터의 양을 늘릴 수 있습니다."
"Confluent를 사용하면 10분마다 일괄로 데이터를 가져오는 대신, 실시간 데이터 수집을 위한 CDC 파이프라인을 쉽게 구축하여 사기를 신속하게 탐지할 수 있습니다."
"가장 어려웠던 점은 CDC와 스트리밍 프로세스를 개발할 내부 리소스가 부족했다는 것이었습니다. 이제 우리는 CDC 시스템을 쉽게 구축할 수 있으며... 개발팀은 스트리밍 프로세스를 개발하는 동안 업무 부하를 줄일 수 있었습니다."
"Confluent Cloud를 통해 이제 운영 데이터를 필요로 하는 모든 팀에 실시간으로 제공할 수 있습니다. 이는 정말 강력하며 운영 부담을 크게 줄여줍니다."







