Zum Hauptinhalt springen
Cloud / Google Cloud / Produkte / Datastream - Serverless Change Data Capture

Datastream - Serverless Change Data Capture

Google Cloud Datastream ist ein serverloser CDC-Service für Echtzeit-Datenreplikation von Datenbanken zu BigQuery, Cloud Storage und anderen Zielen.

Databases
Preismodell Bezahlung nach Nutzung (nach Datenvolumen)
Verfügbarkeit Global mit EU-Regionen
Datensouveränität EU-Regionen verfügbar
Zuverlässigkeit SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite) SLA

Google Cloud Datastream ermöglicht serverlose Echtzeit-Datenreplikation von Datenbanken und Anwendungen zu analytischen Systemen.

Was ist Datastream?

Datastream ist ein serverloser Change Data Capture (CDC) und Replikationsservice. Er erfasst Datenbank- und Anwendungsänderungen in Echtzeit und streamt diese zu BigQuery, Cloud Storage oder anderen Zielen. Der Service erfordert keine Infrastrukturverwaltung und skaliert automatisch mit dem Datenvolumen.

Kernfunktionen

  • Serverless CDC: Automatische Erfassung von Datenänderungen ohne Infrastruktur
  • Echtzeit-Streaming: Änderungen werden zeitnah zum Ziel übertragen
  • Breite Quellenunterstützung: Oracle, MySQL, SQL Server, PostgreSQL/AlloyDB, MongoDB, Spanner sowie SaaS-Quellen wie Salesforce
  • Schema-Erkennung: Automatische Erkennung und Propagierung von Schemaänderungen
  • Private Connectivity: Sichere Verbindung zu On-Premises-Datenbanken über VPN/Interconnect
  • Unified Streams: Ein Stream kann mehrere Tabellen und Schemas replizieren

Typische Anwendungsfälle

Echtzeit-Analytics mit BigQuery

Kontinuierliche Replikation von Transaktionsdaten aus Oracle, MySQL oder SQL Server zu BigQuery für Echtzeit-Dashboards und Analysen. Die Quelldatenbank wird dabei nicht mit Analytics-Queries belastet.

Datenbank-Migration mit minimaler Downtime

Vorbereitung einer Datenbank-Migration durch kontinuierliche Synchronisation der Daten. Der Cutover erfolgt mit deutlich reduzierter Downtime, da die Zieldatenbank bereits weitgehend synchron ist.

Event-Driven Architectures

Trigger von Cloud Functions oder Dataflow-Pipelines basierend auf Datenbankänderungen. Datastream liefert die Änderungen, nachgelagerte Services verarbeiten sie.

Integration von SaaS-Daten

Replikation von Salesforce- und weiteren SaaS-Anwendungsdaten nach BigQuery für einheitliche Analysen neben klassischen Datenbankquellen.

Vorteile

  • Keine Infrastruktur: Vollständig serverlos ohne Cluster oder Server zu verwalten
  • Minimale Quelllast: CDC über Transaktionslogs belastet die Quelldatenbank kaum
  • Einfache Einrichtung: Streams über Console oder Terraform in kurzer Zeit konfigurieren
  • Breite Anbindung: Datenbanken und zunehmend auch SaaS-Anwendungen als Quellen

Integration mit innFactory

Als zertifizierter Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei Datastream: Aufbau von Echtzeit-Analytics-Pipelines, Migration von On-Premises-Datenbanken, Integration mit bestehenden ETL-Prozessen und Architektur von Event-Driven Systemen.

Verfügbare Varianten & Optionen

Typische Anwendungsfälle

Echtzeit-Replikation zu BigQuery
Datenbank-Migration
Event-Driven Architectures
Analytics und Reporting

Technische Spezifikationen

API REST API, gcloud CLI, Terraform
Integration BigQuery, Cloud Storage, Cloud SQL, Spanner, Pub/Sub
Security Private Connectivity, VPC, Verschlüsselung

Häufig gestellte Fragen

Welche Quelldatenbanken unterstützt Datastream?

Datastream unterstützt unter anderem Oracle, MySQL, SQL Server, PostgreSQL (inklusive AlloyDB for PostgreSQL und AlloyDB Omni), MongoDB und Spanner als Datenbankquellen. Zusätzlich werden Anwendungsquellen wie Salesforce (GA) sowie Salesforce Marketing Cloud, Microsoft Dataverse und ServiceNow (jeweils Preview) unterstützt. Als Ziele stehen unter anderem BigQuery, Cloud Storage und – über Dataflow-Templates – weitere Datenbanken zur Verfügung.

Was ist der Unterschied zwischen Datastream und Database Migration Service?

Datastream ist für kontinuierliche Echtzeit-Replikation konzipiert, während Database Migration Service für einmalige Migrationen optimiert ist. Datastream eignet sich für Analytics-Pipelines, DMS für Datenbank-Migrationen.

Wie funktioniert Change Data Capture mit Datastream?

Datastream liest Änderungen aus dem Transaktionslog der Quelldatenbank (z. B. Oracle Redo Logs, MySQL Binlog, SQL-Server-Change-Tables) und streamt diese in Echtzeit zum Ziel. Die Quelldatenbank wird dabei minimal belastet.

Kann Datastream mit On-Premises-Datenbanken verbunden werden?

Ja, über Private Connectivity mit Cloud VPN oder Interconnect können On-Premises-Datenbanken wie Oracle, MySQL, SQL Server oder PostgreSQL als Quellen konfiguriert werden.

Wie wird Datastream abgerechnet?

Die Abrechnung erfolgt nach verarbeitetem Datenvolumen (CDC-Daten und Backfill-Daten in der Regel getrennt betrachtet). Für exakte Preise und etwaige Mindestgebühren ist die aktuelle Preisseite maßgeblich.

Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von Google Cloud (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von Google Cloud dar.

Google Cloud Partner

innFactory ist zertifizierter Google Cloud Partner. Wir bieten Beratung, Implementierung und Managed Services.

Google Cloud Partner

Ähnliche Produkte anderer Cloud-Anbieter

Andere Cloud-Anbieter bieten vergleichbare Services in dieser Kategorie. Als Multi-Cloud Partner helfen wir bei der richtigen Wahl.

AWS

Amazon Aurora - Relationale Cloud-Datenbank

Amazon Aurora ist eine MySQL- und PostgreSQL-kompatible relationale Datenbank mit hoher Performance und Verfügbarkeit.

Preismodell Pay-per-Use: Bezahlung für …
SLA 99,99% Verfügbarkeit bei Multi-AZ-Clustern gemäß Amazon Aurora SLA
Vergleichen →
AWS

Amazon Aurora DSQL: Serverlose verteilte SQL-DB

Amazon Aurora DSQL: serverlose, verteilte SQL-Datenbank mit aktiv-aktivem Multi-Region-Betrieb, …

Preismodell Pay-per-use (DPUs + Storage)
SLA 99,99% Single-Region, 99,999% Multi-Region
Vergleichen →
AWS

Amazon DocumentDB - MongoDB-kompatible Datenbank

Amazon DocumentDB ist eine verwaltete Dokumentendatenbank mit MongoDB-Kompatibilität. Skalierbar, sicher und …

Preismodell Bezahlung für Instanzstunden und …
SLA 99,99% bei Multi-AZ-Clustern, 99,9% bei Single-AZ-Clustern
Vergleichen →
AWS

Amazon DynamoDB - NoSQL Datenbank

Amazon DynamoDB ist eine serverlose NoSQL-Datenbank mit Single-Digit Millisekunden Performance. DSGVO-konform in …

Preismodell Bezahlung pro Anfrage (On-Demand) oder …
SLA 99,99% Standard-SLA, 99,999% bei korrekt konfigurierten Global Tables
Vergleichen →
AWS

Amazon ElastiCache - In-Memory Caching

Amazon ElastiCache ist ein verwalteter In-Memory-Cache-Service mit Redis und Memcached für schnelle Datenzugriffe.

Preismodell Bezahlung für node hours
SLA 99,99% Multi-AZ
Vergleichen →
AWS

Amazon Keyspaces - Serverless Cassandra-Datenbank

Amazon Keyspaces ist eine serverlose, Apache-Cassandra-kompatible Datenbank auf AWS. Skaliert automatisch, kein …

Preismodell Pay-per-use: On-Demand pro Read/Write …
SLA SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite)
Vergleichen →

33 vergleichbare Produkte bei anderen Cloud-Anbietern gefunden.

Bereit, mit Datastream - Serverless Change Data Capture zu starten?

Unsere zertifizierten Google Cloud Experten helfen bei Architektur, Integration und Optimierung.

Beratung vereinbaren