Quel est le scénario dans lequel vous voyez une grande valeur pour le CDC ?
what's a scenario in which you see lots of value for CDC ?
1. Imagine a very large online service, e.g., Snapchat, keeping user activities in something like MongoDB.  Update rates are very high, the table size is huge, the table footprint is global.
2. You need the data in OLTP because you're trying to use the user data to target ads for them, so storing in Delta is not an option. You need an online solution. This online store maintains aggregates (e.g., clicks over the last 5 min, interest vectors, etc.). Google would use Kansas for this, Facebook uses sharded MySQL + Tao.
3. You need to use this per-user data to analyze your online advertising strategy and re-train your ML models to increase yield.
4. You cannot hit the serving DB with analytical workloads, they're not optimized for that. Many no-SQL DB's don't even allow the kinds of queries you need to run.
5. The database is very large, so taking a snapshot is expensive and slow.
6. A lot of users are inactive at any specific time of the day, so snapshotting the entire state is also inefficient.
7. I want to also know changes in the original production DB. The production DB is an OLTP store and cannot keep that much state.
CDC --- can be an effective answer for this use case.
1. Imaginons un très grand service en ligne, par exemple Snapchat, qui conserve les activités des utilisateurs dans une base de données telle que MongoDB.  Les taux de mise à jour sont très élevés, la taille de la table est énorme et l'empreinte de la table est globale.
2. Les données sont nécessaires en OLTP parce qu'on essaie d'utiliser les données des utilisateurs pour cibler les publicités, donc le stockage dans Delta n'est pas une option. Il faut une solution en ligne. Ce magasin en ligne conserve des agrégats (par exemple, les clics des 5 dernières minutes, les vecteurs d'intérêt, etc.) Google utiliserait Kansas pour cela, Facebook utilise MySQL sharded + Tao.
3. Il est nécessaire d'utiliser ces données par utilisateur pour analyser la stratégie de publicité en ligne et entraîner à nouveau les modèles ML afin d'augmenter le rendement.
4. Il n'est pas possible d'utiliser la base de données de service pour des charges de travail analytiques, car elle n'est pas optimisée pour cela. De nombreuses bases de données no-SQL ne permettent même pas d'exécuter les types de requêtes nécessaires.
5. La base de données étant très volumineuse, la prise d'un instantané est coûteuse et lente.
6. Beaucoup d'utilisateurs sont inactifs à un moment précis de la journée, de sorte qu'il est également inefficace de prendre un instantané de l'ensemble de la base de données.
7. Je souhaite également connaître les modifications apportées à la base de données de production d'origine. La base de données de production est un magasin OLTP et ne peut pas conserver autant d'informations.
CDC --- peut être une réponse efficace à ce cas d'utilisation.
general_qa
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