Canal est un outil populaire de capture de données de changement (CDC) pour MySQL, mais son architecture par défaut peine avec les données à l'échelle pétaoctet. Cette analyse examine les extensions architecturales clés nécessaires pour une mise à l'échelle massive : partitionnement horizontal des flux binlog, stockage hiérarchisé avec séparation chaud/tiède/froid, et points de contrôle distribués pour la tolérance aux pannes. Elle aborde également l'optimisation de l'utilisation de la mémoire et du disque pour éviter les goulots d'étranglement. Pour les ingénieurs de données et les architectes backend, ces informations sont essentielles pour construire des pipelines CDC fiables et à haut débit capables de gérer des volumes de données d'entreprise sans dégradation.
Cet article explore comment étendre l'architecture de Canal pour gérer des volumes de données de l'ordre du TB/PB, couvrant le partitionnement, l'optimisation du stockage et la tolérance aux pannes. Il fournit des informations exploitables pour les ingénieurs gérant des pipelines CDC à grande échelle.