要点: 信頼できるデータパイプラインは、収集からレポートまで業務上の意味を保ちます。
この記事の用語: CDC：DBログから変更を取得する仕組み。データ経路：データソースからレポートまでのデータ経路。
現場の課題
バッチ抽出は短い状態を見逃します。CDCには重複やスキーマ変更があり、契約と品質検証がなければ運用DBとレポートの数値がずれます。
CDCはバッチより速く変更を運びますが、重複、スキーマ変更、遅延データ、再実行を自動で解決しません。データ契約と各層の品質検証が必要です。
設計と実装
- 初期スナップショットとCDCストリームをつなぐ、安定した元データのOffsetを記録します。
- バージョン付き変換処理を行う前に、生イベントを変更不能な形で保存します。
- 各公開モデルでデータの新しさ、完全性、一意性、業務不変条件を検証します。
実装例
read changes after checkpoint.offset
deduplicate by sourcePartition + sourceOffset
transform using contractVersion
MERGE target ON businessKey
commit target and checkpoint atomically where possible本番導入の進め方
一データセットを旧バッチ経路と並行実行し、レコードの標本と業務上の合計値を比較します。コンシューマーを一つずつ移し、全件再実行のテスト完了まで生イベントを保持します。
まとめ
信頼できる分析基盤は、再現可能なデータ経路とデータ契約に基づきます。