Canal es una herramienta popular de captura de datos de cambio (CDC) para MySQL, pero su arquitectura predeterminada tiene dificultades con datos a escala de petabytes. Este análisis examina las extensiones arquitectónicas clave necesarias para la escala masiva: particionamiento horizontal de flujos binlog, almacenamiento por niveles con separación caliente/tibio/frío y puntos de control distribuidos para tolerancia a fallos. También discute la optimización del uso de memoria y disco para evitar cuellos de botella. Para ingenieros de datos y arquitectos backend, estos conocimientos son críticos para construir pipelines de CDC confiables y de alto rendimiento que puedan manejar volúmenes de datos empresariales sin degradación.
Este artículo explora cómo extender la arquitectura de Canal para manejar volúmenes de datos de nivel TB/PB, cubriendo particionamiento, optimización de almacenamiento y tolerancia a fallos. Proporciona información práctica para ingenieros que gestionan pipelines de CDC a gran escala.