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Microsoft Fabric Copy Job CDC GA를 통한 SQL 데이터 동기화 최적화
Copy Job CDC with SQL estate is now GA in Microsoft Fabric
AI 요약
Context
기존 Full Load 방식의 데이터 복제는 테이블 규모 증가에 따른 소스 시스템 부하 가중과 데이터 최신성 유지의 한계점을 노출함. 특히 소스 시스템의 데이터 변경 및 삭제 이력을 분석 계층에서 정교하게 추적하지 못해 리포팅 데이터의 신뢰도가 저하되는 아키텍처적 결함이 존재함.
Technical Solution
- SQL estate 기반 CDC(Change Data Capture) 도입을 통한 변경분 중심의 증분 데이터 전송 구조 설계
- SCD Type 2 패턴의 Native 지원을 통한 레코드의 유효 기간 설정 및 이력 버전 관리 체계 구축
- Soft Delete 핸들링 메커니즘 적용으로 소스 데이터 삭제 시 물리적 제거 대신 비활성 상태로 마킹하여 감사 추적성 확보
- Fabric Data Factory 내 CDC를 표준 패턴화하여 팀별로 파편화되었던 커스텀 복제 스크립트를 플랫폼 수준의 통합 파이프라인으로 전환
- SQL Server, Azure SQL, SAP Datasphere 등 다양한 SQL 기반 소스와 Fabric, Snowflake 등의 목적지를 연결하는 유연한 커넥터 아키텍처 제공
실천 포인트
- 빈번한 데이터 변경이 발생하는 Operational SQL 소스 시스템 여부 확인 - SCD Type 2 적용이 필요한 과거 상태 추적성 요구사항 분석 - 물리적 삭제 대신 Soft Delete를 통한 데이터 감사 및 재검증 전략 수립 - 기존의 커스텀 복제 Job을 Fabric Data Factory의 표준 CDC 패턴으로 전환 검토 - 초기 데이터 로드 전략 및 변경 추적 가동 시의 Latency 허용 범위 정의