Pinterest implementierte eine generische Lösung für Change Data Capture (CDC), um Inkonsistenzen in bestehenden, isolierten Lösungen zu beheben. Dieses neue System nutzt Red Hat Debezium und ist für Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und geringe Latenz konzipiert. Die Architektur trennt die Steuerungsebene, die den Systemzustand und die Konfiguration verwaltet, von der Datenebene, die Änderungen verarbeitet und sie an Kafka sendet. Kafka speichert die CDC-Daten, die Benutzer dann konsumieren können. Die Implementierung überwand mehrere Herausforderungen, darunter Skalierbarkeitsprobleme, Rebalancing-Timeouts und doppelte Aufgaben. Lösungen umfassten das Bootstrapping, die Rate-Limitierung, die Anpassung von Timeout-Konfigurationen und das Upgraden von Kafka. Die Verbesserungen führten zu einer stabilen Systemleistung und reduzierten die Failover-Wiederherstellungszeit erheblich. Zukünftige Pläne umfassen die Verbesserung der Skalierbarkeit, die Implementierung von Disaster Recovery mit CDC und die Erstellung eines nahezu Echtzeit-Datenbank-Importsystems. Der Erfolg des Projekts war das Ergebnis von Beiträgen mehrerer Pinterest-Teams. Schließlich enthält der Blog-Beitrag eine Haftungsausschlussklausel bezüglich Markenzeichen.