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La Version 1.0 Final De L'outil De Capture De Modifications De Données Debezium Publiée

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Debezium est un outil open source de capture de changement de données (CDC), construit au-dessus de Kafka qui capture et publie les modifications apportées dans une base de données sous forme de flux d'événements. Debezium 1.0 Final a récemment été publié avec un nettoyage du format d'événements, une couverture de tests accrue des bases de données, y compris Postgres 12, SQL Server 2019 et MongoDB 4.2, ainsi qu'un certain nombre de corrections de bugs avec 96 problèmes résolus dans la version 1.0 et les versions preview. Dans un article de blog, Gunnar Morling décrit les concepts de base de Debezium et certains cas d'utilisation courants, et des détails sur la version actuelle et à quoi s'attendre dans les versions futures.

Pour Gunnar Morling, ingénieur logiciel chez Red Hat et chef de projet de Debezium, ce qui est le plus important dans la nouvelle version, c'est le nettoyage du format d'événements. Ils ont accru leur engagement à maintenir les structures d'événements émises et les options de configuration des connecteurs correctes et cohérentes, et à s'assurer qu'elles évoluent de manière rétrocompatible. Mais il souligne également qu'ils n'ont jamais rien cassé auparavant.

Dans une interview avec InfoQ, Gunnar Morling note certaines fonctionnalités ajoutées à la version 0.10 qu'il pense être également pertinentes à mentionner pour la version 1.0 actuelle. Pour Postgres 10, ils prennent désormais en charge le plug-in de décodage logique pgoutput et les instantanés exportés avec aucun verrou requis. Un connecteur en incubation pour Cassandra, des métriques étendues et plus unifiées entre les différents connecteurs et des clés de message personnalisables sont d'autres nouvelles fonctionnalités.

Gunnar Morling souligne que la version 1.0 Final est le résultat du travail de la communauté Debezium dans son ensemble. Dirigé par Red Hat, environ 150 personnes ont contribué au projet, et il pense que c'est formidable pour un projet open source. Il souligne également l'importance pour les utilisateurs de partager leurs expériences dans les conférences et les articles de blog, car entendre parler de l'utilisation réelle de CDC et de Debezium aide l'équipe à améliorer le produit.

La mise à niveau à partir de la version 0.10 antérieure est principalement un remplacement direct. Pour les versions antérieures, il existe des notes de migration disponibles décrivant les procédures de mise à niveau et les options obsolètes.

Le travail pour Debezium 1.1 a commencé avec la version 1.1.0 Alpha1 récemment publiée. Une nouvelle fonctionnalité est l'extension Quarkus outbox pattern qui va simplifier la création d'événements dans une application. Debezium prend en charge le pattern outbox pour l'intégration des microservices et l'équipe souhaite améliorer cela avec l'extension Quarkus qui complète le routeur d'événements existant pour les événements d'une table outbox.

D'autres fonctionnalités ajoutées ou envisagées pour la nouvelle version incluent la prise en charge en incubation de CloudEvents et IBM DB2, exposant les sujets avec des événements de transaction et ajoutant une SPI pour personnaliser le schéma et la représentation des valeurs des colonnes. Un conteneur autonome pour exécuter Debezium sans Apache Kafka et Connect est également sur la feuille de route.

Red Hat travaille sur une offre commercialisée autour de CDC. En préparation d'une version GA, quatre connecteurs sont actuellement disponibles en tant que Technology Preview. Celles-ci font partie du produit Red Hat Integration, ciblant les déploiements sur OpenShift via l'opérateur Kafka AMQ Streams.

Dans un podcast récemment publié sur InfoQ, Wesley Reisz s'entretient avec Gunnar Morling au sujet du projet Debezium, CDC et certains des cas d'utilisation. Ils discutent également des objectifs stratégiques à long terme du projet.

Lors de la conférence microXchg 2019 à Berlin, Gunnar Morling a expliqué comment CDC peut être utilisé pour créer des événements à partir d'une base de données dans une architecture de microservices.

 

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