2026.05.01
目次
皆様、こんにちは。
「NebulaShift di」においてKafka技術を担当しております、上村です。
前回の記事ではApache Kafkaの概要とユースケースをご紹介しました。今回はKafkaのエコシステムの中でも特に注目されている技術である「CDC（Change Data Capture）」、そしてその代表的な実装である「Debezium」をテーマに解説します。
Debezium自体はKafka本体の機能ではありませんが、Kafkaと組み合わせることで、リアルタイムデータパイプラインの入り口を担う重要なコンポーネントになります。また、私たちが推進しているRed Hat Application Foundationsにおいても、Kafkaと並んで重要な役割を担う技術です。
「データベースの変更をリアルタイムにイベントとして取り出し、必要なシステムへ即座に連携する」――この仕組みがなぜ強力なのか、本記事ではCDCの基本概念から、Kafkaと組み合わせたアーキテクチャ、そして当社NebulaShift diで進めている検証内容までご紹介します。
多くの企業システムでは、データベースの変更を他システムへ連携する際に以下のような方法が採用されています。
これらの方法は長年利用されてきましたが、リアルタイムデータ活用の観点ではいくつかの課題があります。まず「タイムラグ」の問題です。バッチ処理の場合、バッチ間隔分の遅延が必ず発生します。データ分析や意思決定において「今起きた出来事」を扱えないという制約が生まれます。
次に「データベースへの負荷」です。ポーリングやトリガーは、業務トランザクションとは別の処理をDBに追加することになり、システム規模が大きくなるほどパフォーマンスへの影響が無視できなくなります。
また、「DELETEの検知の難しさ」もよくある課題です。ポーリング方式では削除された行を検知できないため、論理削除フラグを設けるなどアプリケーション側の設計に影響が出ます。
更に、「スキーマ変更への追従性」も問題になります。テーブル構造が変更されるたびにETLや連携ロジックの改修が必要になり、運用コストが増加します。
こうした課題を根本的に解決するアプローチがCDC（Change Data Capture）です。
CDC（Change Data Capture）とは、データベースに対して行われた変更（INSERT / UPDATE / DELETE）をリアルタイムに検知・取得する技術の総称です。
CDCの最大の特徴は、アプリケーションテーブルではなく、データベースのトランザクションログを直接読み取る点にあります。
代表的なトランザクションログには以下があります。
トランザクションログはデータベースが整合性を維持するために必ず記録している内部ログであり、CDCツールはこのログを読み取ることでデータベースの変更を高精度に検知します。
このアプローチにより、次のようなメリットが得られます。
変更前後の値取得：UPDATE時にbefore/afterデータを取得可能、つまりCDCは、「データベースに起きたことすべての変更を、起きた瞬間に捉える」ための仕組みと言えます。
Debeziumは、CDCを実現するオープンソースプラットフォームで、Apache Kafka Connectのコネクタとして動作します。各種データベースのトランザクションログを読み取り、変更イベントをKafkaトピックにストリーミング配信します。
Debeziumの主な特徴は以下の通りです。
DebeziumはもともとRed Hat社内で誕生したプロジェクトであり、現在はCommonhaus Foundationのプロジェクトとして運営されています。Red Hatは引き続き主要スポンサーとして関与しており、Red Hat build of Debeziumとして商用サポートも提供されています。
エンタープライズ環境において、OSSでありながら商用サポートが利用できる点は大きなメリットです。
Kafkaのストリーミング基盤と、DebeziumのCDCを組み合わせることで、リアルタイムデータパイプラインを構築できます。
この組み合わせにより実現できることを整理します。
Kafkaが「データの高速道路」だとすれば、Debeziumは データベースという源流からイベントを取り出す入口 の役割を担います。
中でも、私たちNebulaShift diが特に注目しているのが、Debezium × Kafka × Databricksの組み合わせによるリアルタイムデータ基盤の構築です。
NebulaShift diでは、基幹系データベースの変更をリアルタイムにデータレイクハウスへ取り込む構成として、以下のアーキテクチャの検証を進めています。
この構成の特徴は基幹系DBに一切手を加えずにリアルタイム連携を実現できる点です。従来のETLでは日次バッチで取り込んでいたデータが、トランザクションコミット直後にレイクハウスへ反映されます。
これにより、
といったユースケースが実現可能になります。
NebulaShift diではこうしたDebezium × Kafka × Databricksの構成をリアルタイムデータ基盤の有力なアーキテクチャとして検証しています。
いかがでしたでしょうか。
今回はCDC（Change Data Capture）の概念と、それを実現するDebeziumについてご紹介しました。
ポイントを整理すると、次の通りです。
前回お伝えしたKafkaの「止まらない、さばける、つなげる」でしたが、Debeziumが加わることで「見逃さない」データ連携基盤を実現できます。
データベースに起きたすべての変更を、起きた瞬間に捉え、必要なところへ届ける。この仕組みは、リアルタイムデータ活用の第一歩として非常に強力です。
「既存DBをそのまま活かしながら、リアルタイム連携を実現したい」という場面がありましたら、ぜひCDC × Kafkaの活用をご検討ください。
次回以降も、Kafkaエコシステムに関する技術トピックをお届けしてまいります。ぜひご覧いただけると嬉しいです。
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