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.
Qual é o cenário em que vês muito valor para o CDC?
1. Imagine um serviço online muito grande, por exemplo, Snapchat, mantendo atividades de usuários em algo como o MongoDB. As taxas de atualização são muito altas, o tamanho da tabela é enorme, a pegada da tabela é global. 2. Você precisa dos dados no OLTP porque está tentando usar os dados do usuário para segmentar anúncios para eles, então armazenar no Delta não é uma opção. Você precisa de uma solução on-line. Esta loja on-line mantém agregados (por exemplo, cliques nos últimos 5 minutos, vetores de interesse, etc.). O Google usaria o Kansas para isso, o Facebook usa o MySQL + Tao fragmentado. 3. Você precisa usar esses dados por usuário para analisar sua estratégia de publicidade on-line e re-treinar seus modelos de ML para aumentar o rendimento do DB. 4. Você não pode atingir o banco de dados original com cargas de trabalho analíticas, eles não são otimizados para isso.