Informatica 通过在 PowerCenter 中定义映射来管理架构，采用更传统且面向设计的方法。
Informatica 和 Kafka 之间的决定取决于具体的技术要求、转换的复杂性、现有架构和系统管理偏好。 Kafka 凭借其去中心化、水平可扩展的架构，可以高效处理大量数据，在可扩展性和弹性方面具有明显的优势。然而，Kafka Streams和KSQL主要是为处理事件流而设计的，不太适合复杂的业务逻辑或批量转换。在这种情况下，Informatica 可能是更好的选择。
最佳实践
尽管 CDC 很有用，但需要考虑一些关键方面，例如高可用性环境中的性能管理和数据漂移管理，这需要采取特定的操作。
对于第一方面，网络和处理资源的有效管理对于具有 CDC 的系统 老年人保险线索 至关重要。设计基础设施以处理峰值数据收集和传输负载而不影响源系统的性能非常重要：
此外，使用负载平衡技术来均匀分配流量和数据库查询可以防止出现瓶颈。当数据同时收集并发送给多个用户时，这一点尤其重要。
最后，在高可用性环境中，数据复制可以帮助降低数据丢失的风险并提高读取性能。
根据一致性和延迟要求，实施同步或异步复制可以帮助维护整个系统的数据完整性。
使用将 CDC 操作分组为逻辑工作单元的事务，这些工作单元可以完全执行或在发生错误时中止，以及定期进行数据完整性测试和验证，以确保传输的数据准确和完整，对于数据差异的管理至关重要。此外，实施错误检测算法来识别传输数据中的差异（例如校验和或哈希值）至关重要。一旦检测到错误，就可以激活自动或半自动纠正机制以恢复数据的正确性。使用遥测工具和仪表板维护详细的 CDC 日志并持续监控数据完整性还可以立即发出异常警报，并帮助快速识别和解决潜在的差异。
这些措施不仅提高了CDC系统的弹性和效率，而且保证了数据的准确性和可靠性，从而最大限度地降低基于不准确数据做出错误业务决策的风险。
结论
变更数据捕获是一种在分布式软件系统中自动同步数据变更的有效方法。通过监视、捕获和复制更改，CDC 可以促进不同子系统之间的数据一致性。深思熟虑的CDC规划和实施有助于提高数据一致性，提高运营效率，从而提高对客户需求和市场变化的响应能力。
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