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Se você já está familiarizado com a configuração de um pipeline de captura de dados de alteração (CDC) com o Debezium
O conector Debezium para Apache Cassandra
Para resolver possíveis problemas de consistência de dados, você pode implementar um processo com a Amazon em MSK que um consumidor compara as chaves ou partições no Cassandra com as do Amazon Keyspaces.
Para implementar essa solução com sucesso, recomendamos considerar o seguinte.
Como analisar o registro de CDC confirmação, por exemplo, como remover eventos duplicados.
Como manter o CDC diretório, por exemplo, como excluir registros antigos.
Como lidar com falhas parciais no Apache Cassandra, por exemplo, se uma gravação só for bem-sucedida em uma das três réplicas.
Como lidar com a alocação de recursos, por exemplo, aumentando o tamanho da instância para considerar os requisitos adicionaisCPU, de memória e de E/S para o CDC processo que ocorre em um nó. DISK
Esse padrão trata as mudanças do Cassandra como uma “dica” de que uma chave pode ter mudado em relação ao seu estado anterior. Para determinar se há alterações a serem propagadas para o banco de dados de destino, você deve primeiro ler do cluster Cassandra de origem usando uma operação de LOCAL_QUORUM
para receber os registros mais recentes e depois gravá-los no Amazon Keyspaces.
No caso de exclusões ou atualizações de intervalos, talvez seja necessário realizar uma comparação com a partição inteira para determinar quais eventos de gravação ou atualização precisam ser gravados no banco de dados de destino.
Nos casos em que as gravações não são idempotentes, você também precisa comparar suas gravações com o que já está no banco de dados de destino antes de gravar no Amazon Keyspaces.
O diagrama a seguir mostra a arquitetura típica de um CDC pipeline usando Debezium e Amazon. MSK
![Usando um pipeline de captura de dados de alteração para migrar dados do Apache Cassandra para o Amazon Keyspaces.](images/migration/hybrid-migration-CDC.png)