Kiến trúc phái sinh (CDC, event sourcing, CQRS)

Module 3 — Kiến trúc phái sinh: tổng quan

Ghép batch và stream thành kiến trúc dữ liệu thật: CDC, event sourcing, CQRS, lambda/kappa — và capstone đồ án nối cả track.

Change Data Capture — biến changelog của DB thành stream

CDC đọc chính replication log của database và phát ra như một stream sự kiện, để đồng bộ index/cache/warehouse mà không phải poll. Nối thẳng WAL đã học ở SQL.

Event sourcing — lưu chuỗi sự kiện thay vì lưu trạng thái

Thay vì lưu trạng thái rồi ghi đè, event sourcing lưu chuỗi sự kiện bất biến và dựng lại trạng thái bằng cách phát lại. Nối tư duy input bất biến ở Module 1.

CQRS — tách đường ghi khỏi đường đọc và cái giá nhất quán

CQRS tách mô hình ghi (command) khỏi mô hình đọc (query): dựng nhiều read model tối ưu cho từng truy vấn. Vì sao tách, và cái giá của nhất quán cuối cùng.

Lambda vs Kappa — hai cách kết hợp batch và stream

Lambda chạy song song lớp batch (chính xác, chậm) và lớp stream (nhanh); Kappa bỏ lớp batch, chỉ dùng stream reprocess. Chọn kiến trúc nào và vì sao.

Capstone — thiết kế một hệ dữ liệu phái sinh đầu-cuối

Đồ án tổng hợp cả track: thiết kế một hệ dữ liệu thật nối source of truth, CDC, stream, batch và các read model phái sinh — lập luận trade-off ở từng mắt xích.

Module 3 — Tổng kết & bế mạc track

Recap kiến trúc phái sinh: CDC, event sourcing, CQRS, lambda/kappa. Cheat sheet, glossary, self-assessment — và khép lại track Hệ thống Dữ liệu Quy mô lớn.