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Migra i dati utilizzando Change Data Capture (CDC)
Se hai già familiarità con la configurazione di una pipeline di acquisizione dei dati di modifica (CDC) con Debezium
Il connettore Debezium per Apache Cassandra
Per risolvere eventuali problemi di coerenza dei dati, puoi implementare un processo con Amazon MSK in cui un consumatore confronta le chiavi o le partizioni in Cassandra con quelle in Amazon Keyspaces.
Per implementare con successo questa soluzione, consigliamo di considerare quanto segue.
Come analizzare il registro dei commit del CDC, ad esempio come rimuovere gli eventi duplicati.
Come mantenere la directory del CDC, ad esempio come eliminare i vecchi log.
Come gestire gli errori parziali in Apache Cassandra, ad esempio se una scrittura riesce solo in una replica su tre.
Come gestire l'allocazione delle risorse, ad esempio aumentando le dimensioni dell'istanza per tenere conto dei requisiti aggiuntivi di CPU, memoria, DISCO e IO per il processo CDC che si verifica su un nodo.
Questo schema considera le modifiche apportate da Cassandra come un «indizio» che una chiave potrebbe essere cambiata rispetto al suo stato precedente. Per determinare se ci sono modifiche da propagare al database di destinazione, devi prima leggere dal cluster Cassandra di origine utilizzando un'LOCAL_QUORUMoperazione per ricevere i record più recenti e poi scriverli su Amazon Keyspaces.
In caso di eliminazione o aggiornamento degli intervalli, potrebbe essere necessario eseguire un confronto con l'intera partizione per determinare quali eventi di scrittura o aggiornamento devono essere scritti nel database di destinazione.
Nei casi in cui le scritture non siano idempotenti, è inoltre necessario confrontare le scritture con ciò che è già presente nel database di destinazione prima di scrivere su Amazon Keyspaces.
Il diagramma seguente mostra l'architettura tipica di una pipeline CDC che utilizza Debezium e Amazon MSK.
