Oracle® Fusion Middleware

Oracle Stream Analyticsの使用

12c (12.2.1.1.0)

E79334-01(原本部品番号:E67739-02)

2016年8月

Oracle Stream Analyticsを使用して複雑なイベント処理を簡素化する方法を説明します。

Oracle Fusion Middleware Oracle Stream Analyticsの使用, 12c (12.2.1.1.0)

E79334-01

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目次

図一覧

タイトルおよび著作権情報

はじめに

- 対象読者

- ドキュメントのアクセシビリティについて

- 関連ドキュメント

- 表記規則

このガイドの最新情報

1 Oracle Stream Analyticsの概要

- 1.1 Oracle Stream Analyticsのユーザー・インタフェース

- 1.1.1 サイン・イン・ページ

- 1.1.2 ホームページ

- 1.1.3 カタログ・ページ

- 1.1.4 Exploration Editor

- 1.1.4.1 式エディタ

- 1.1.5 ストリーム・ウィザード

- 1.1.6 参照ウィザード

- 1.1.6.1 マップ、接続およびターゲットの使用

- 1.1.6.1.1 マップの作成/編集

- 1.1.6.1.2 接続の作成/編集

- 1.1.6.1.3 ターゲットの作成/編集

- 1.2 Oracle Stream Analyticsのコンポーネント

- 1.2.1 ストリーム

- 1.2.2 参照

- 1.2.3 探査

- 1.2.4 トポロジ・ビューア

- 1.2.5 パターン

- 1.2.6 マップ

- 1.2.7 形状

2 ランタイム環境

3 Oracle Stream Analyticsプリファレンスの設定方法

- 3.1 一般プリファレンス

- 3.2 表示モードのプリファレンス

- 3.3 通知プリファレンス

- 3.4 カタログ・プリファレンス

- 3.5 探査プリファレンス

- 3.6 探査 - ライブ出力ストリーム・プリファレンス

4 ストリームの使用

- 4.1 ストリームについて

- 4.1.1 メタデータ

- 4.2 ストリームの作成

- 4.3 ストリームの編集

- 4.4 ストリームのリストア

- 4.5 ストリームをお気に入りとしてマーク

- 4.6 ストリームの削除

5 探査の使用

- 5.1 探査の理解

- 5.1.1 メタデータ

- 5.1.2 相関

- 5.1.3 フィルタ

- 5.1.4 サマリー

- 5.1.5 ビジネス・ルール

- 5.1.6 式ビルダー

- 5.2 探査の作成

- 5.3 探査の編集

- 5.4 ターゲットの構成

- 5.5 ドラフト探査の理解

- 5.6 探査の公開

- 5.7 探査の非公開化

- 5.8 探査のエクスポート

- 5.9 探査の再利用

- 5.10 探査をお気に入りにマーク

- 5.11 探査の削除

- 5.12 探査のリストア

6 参照の使用

- 6.1 参照の理解

- 6.2 参照の作成

- 6.3 参照の編集

- 6.4 参照をお気に入りとしてマーク

- 6.5 参照の削除

7 パターンの使用

- 7.1 パターンの作成

- 7.2「上位N」パターンの作成

- 7.3「下位N」パターンの作成

- 7.4 上昇傾向パターンの作成

- 7.5 下降傾向パターンの作成

- 7.6 「変動」パターンの作成

- 7.7 重複の除去パターンの作成

- 7.8 重複の検出パターンの作成

- 7.9 「W」パターンの作成

- 7.10 逆Wパターンの作成

- 7.11 Bが後に続かないAパターンの作成

- 7.12 Bが後に続くAパターンの作成

- 7.13 「標準偏差」パターンの作成

- 7.14 「相関」パターンの作成

- 7.15 「分位」パターンの作成

- 7.16 「中央値」パターンの作成

- 7.17 「論理和」パターンの作成

- 7.18 変更検出パターンの作成

- 7.19 K平均法異常検出パターンの作成

- 7.20 空間一般パターンの作成

- 7.21 存在しないハートビートの検出パターンの作成

- 7.22 「左外部」パターンの作成

8 Oracle Stream Analyticsのサイン・アウト

- 8.1 サイン・アウト

図一覧

- 1-1 Oracle Stream Analyticsの「サイン・イン」ページ

- 1-2 Oracle Stream Analyticsホーム・ページ

- 1-3「カタログ」ページ

- 1-4 タグが適用されたカタログ

- 1-5 マップの作成 - タイプ・プロパティ

- 1-6 マップの作成 - 接続の詳細

- 1-7 マップの作成 - 形状

- 1-8 作成されたマップ

- 1-9 接続の作成 - タイプ・プロパティ

- 1-10 接続の作成 - 接続の詳細

- 1-11 ターゲットの作成 - タイプ・プロパティ

- 1-12 ターゲットの作成 - ターゲットの詳細

- 1-13 ターゲットの作成 - 形状

- 1-14 カタログ・アクションメニューの「トポロジの表示」オプション

- 1-15 Exploration Editorの「トポロジの表示」オプション

- 1-16 「ソースの詳細」ダイアログの「トポロジの表示」オプション

- 1-17 即時ファミリでのトポロジ・ビューア

- 1-18 拡張ファミリでのトポロジ・ビューア

- 2-1 ランタイムの選択

- 2-2 OEPランタイムによるカタログ

- 2-3 Sparkランタイムによるカタログ

- 3-1 一般プリファレンス

- 3-2 表示モードのプリファレンス

- 3-3 通知プリファレンス

- 3-4 カタログ・プリファレンス

- 3-5 探査ユーザー支援プリファレンス

- 3-6 ライブ出力ストリーム・プリファレンス

- 4-1 「ストリームの作成 - ソースの詳細」ダイアログ

- 4-2 「ストリームの作成 - 「タイプ・プロパティ」ダイアログ

- 4-3 「ストリームの作成 - 形状」ダイアログ

- 4-4 「ソースの編集」ダイアログ

- 4-5 ストリームの編集 — CSVファイルのループ機能

- 4-6 「リストア」アイコン

- 4-7 「お気に入り」アイコン

- 5-1 サンプル・ライブ出力ストリーム

- 5-2 サンプル折れ線グラフ

- 5-3 サンプル散布図

- 5-4 探査メタデータ

- 5-5 ビジネス・ルール

- 5-6 「式ビルダー」ツールバー

- 5-7 関数入力ボックス

- 5-8 探査の作成ダイアログ

- 5-9 ライブ出力ストリームの個々の列に実行できるアクション

- 5-10 Exploration Editor

- 5-11 探査情報の更新

- 5-12「変更を元に戻す」アイコン

- 5-13 変更の再実行アイコン

- 5-14 ユーザー・アシスタントのアイコン

- 5-15 ターゲットの構成ダイアログ

- 5-16 「アクション」・メニュー

- 5-17 公開された探査

- 5-18 非公開化済探査

- 5-19 探査のエクスポート

- 5-20 探査のエクスポートのダイアログ

- 5-21 エクスポート済探査の保存

- 5-22 「お気に入り」アイコン

- 5-23「削除」アイコン

- 5-24 無効状態の探査

- 5-25 「リストア」アイコン

- 6-1「参照の作成- ソースの詳細」ダイアログ

- 6-2 「参照の作成 - タイプ・プロパティ」ダイアログ

- 6-3「参照の作成- 形状」ダイアログ

- 6-4 「参照の編集」画面

- 6-5 「参照の編集- ソースの詳細」ダイアログ

- 6-6 「参照の編集 - タイプ・プロパティ」ダイアログ

- 6-7「参照の編集- 形状」ダイアログ

- 6-8 「お気に入り」アイコン

- 6-9「削除」アイコン

- 7-1 パターンの選択

- 7-2 作成するパターンの選択ダイアログ

- 7-3 <パターン>探索の作成

- 7-4 パターン・エディタ

- 7-5 このパターンを使用

- 7-6 「上位N」パターンの作成

- 7-7 下位Nパターンの作成

- 7-8 「上昇トレンド」パターンの作成

- 7-9 「下降トレンド」パターンの作成

- 7-10 「変動」パターンの作成

- 7-11 「重複排除」パターンの作成

- 7-12 「重複の検出」パターンの作成

- 7-13 「W」パターンの作成

- 7-14 「逆W」パターンの作成

- 7-15 Bが後に続かないAの作成

- 7-16 Bが後に続くAパターンの作成

- 7-17 「標準偏差」パターンの作成

- 7-18 「相関」パターンの作成

- 7-19 「分位」パターンの作成

- 7-20 「中央値」パターンの作成

- 7-21 「論理和」パターンの作成

- 7-22 変更検出パターンの作成

- 7-23 変更検出パターンの例

- 7-24 K平均法異常検出パターンの作成

- 7-25 「空間」パターン

- 7-26 存在しないハートビートの検出パターンの作成

- 7-27 左外部結合パターンの作成

- 8-1 サインアウト

はじめに

このドキュメントでは、Oracle Stream Analyticsを使用する方法を説明します。ユーザー・ガイドでは、Oracle Stream Analyticsを使用して実行できる様々なタスクについて説明します。

対象読者

このドキュメントは、Oracle Stream AnalyticsおよびEvent Processingのすべてのユーザーを対象としています。

ドキュメントのアクセシビリティについて

Oracleのアクセシビリティへの取り組みについては、Oracle Accessibility ProgramのWebサイト(http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=docacc)にアクセスしてください。

Oracleサポートへのアクセス

サポートをご契約のお客様には、My Oracle Supportを通して電子支援サービスを提供しています。詳細は、http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=info、聴覚に障害があるお客様はhttp://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=trsを参照してください。

関連ドキュメント

詳細は、以下のドキュメントを参照してください。

- Oracle SOA製品およびOracle AIA Foundation Packの既知の問題: http://www.oracle.com//technetwork/middleware/soasuite/documentation/soaknown-2644661.html。

- Oracle Stream Analyticsによるイベント処理のためのアプリケーション開発

- Oracle Stream Analyticsイベント処理スタート・ガイド

- Oracle Stream Analyticsスキーマ・リファレンス

- Oracle Stream AnalyticsのVisualizerの使用

- Oracle Stream Analyticsのカスタマイズ

- Oracle CQLデータ・カートリッジによるアプリケーションの開発

- Oracle CQL言語リファレンス

- Oracle Stream Analytics Java APIリファレンス

- Oracle Stream Analyticsの管理

- Oracle Stream Analyticsスタート・ガイド

- Oracle Database SQL言語リファレンス: http://docs.oracle.com/cd/E16655_01/server.121/e17209/toc.htm

- SQL99仕様(ISO/IEC 9075-1:1999、ISO/IEC 9075-2:1999、ISO/IEC 9075-3:1999およびISO/IEC 9075-4:1999)

- Oracle Stream Analyticsフォーラム: http://forums.oracle.com/forums/forum.jspa?forumID=820

表記規則

このマニュアルでは次の表記規則を使用します。

表記規則

意味

太字

太字は、操作に関連するGraphical User Interface要素、または本文中で定義されている用語および用語集に記載されている用語を示します。

イタリック

イタリックは、ユーザーが特定の値を指定するプレースホルダ変数を示します。

固定幅フォント

固定幅フォントは、段落内のコマンド、URL、サンプル内のコード、画面に表示されるテキスト、または入力するテキストを示します。

このガイドの最新情報

このガイドでは、今回のリリースでの次の変更点を説明します。

- 製品名がOracle Stream ExplorerからOracle Stream Analyticsに変更されました。

- 新しいパターンが追加されました。表7-1を参照してください。

- マップ、接続およびターゲットの作成。「マップ、接続およびターゲットの使用」を参照してください。

- Sparkインテグレーション。「ランタイム環境」を参照してください。

使用しているスキンによっては、このガイドで示される画面は実装状態と異なる場合があります。相違点は軽微なものです。

1 Oracle Stream Analyticsの概要

Oracle Stream Analyticsは非常に先進的で、スケーラブルで、信頼性が高く、柔軟です。Oracle Stream Analyticsを使用して、イベント処理アプリケーションを容易に設計できます。

Oracle Stream Analyticsは、複雑なイベント処理操作を簡略化し、技術的バックグラウンドのないユーザーでも使用できるようにするために開発されました。

この章の構成は、次のとおりです。

- Oracle Stream Analyticsのユーザー・インタフェース

- Oracle Stream Analyticsのコンポーネント。

1.1 Oracle Stream Analyticsのユーザー・インタフェース

Oracle Stream Analyticsのユーザー・インタフェース・コンポーネントについては、次以降の項で示し、詳しく説明します。

1.1.1 サイン・イン・ページ

Oracle Stream Analyticsは、Visualizerで構成されたのと同じ、ユーザーおよびユーザー・ロールの組合せを使用します。Oracle Stream Analyticsは、Oracle Stream Analytics Event Processing Serverによって提供されるのと同じ、ロールベースの認可および認証システムを使用します。

次の資格証明を使用してOracle Stream Analyticsアプリケーションにサイン・インします。

- ユーザー名: <インストール時に入力したユーザー名>(デフォルト・ユーザーはoepadmin)

- パスワード: <インストール時に入力したパスワード>

Oracle Stream Analytics Event Processing Serverのいずれかのユーザー・アカウント(管理者ロールを持つもの)を使用してサイン・インすることもできます。

「サイン・イン」ページを次に示します。

図1-1 Oracle Stream Analyticsの「サイン・イン」ページ

1.1.2 ホームページ

Oracle Stream Analyticsでサポートされている業種が、ホーム・ページにリストされています。

各業種にはそれに関連付けられたタグがあり、タグでは大文字と小文字が区別されます。

- IOT用の分散インテリジェンス - エッジとデータ・センター両方のセンサーとデバイスからの大量の高速データをリアルタイムで取得、分析し、それに対処します。この業種のタグは、IOTです。

- リスクと不正の管理 - 業界最高のストリーム処理プラットフォームを活用して、リアルタイムでリスクを評価し、金融詐欺を防止します。この業種のタグは、riskです。

- 運送と物流 - ストリーミング・データをOracleの先進の空間機能と結びつけることによって、車両を管理し、アセットを追跡し、サプライ・チェーンの効率を改善します。この業種のタグは、transportationです。

- 顧客の経験と消費者の分析 - リアルタイムで顧客感情を理解して、混乱を軽減し、忠実度を高め、オファーを届け、顧客を引きつけます。この業種のタグは、customerです。

- 電気通信 - プロアクティブにネットワークをモニターし、ネットワーク障害を予測して、DDoSタイプの攻撃を防止します。この業種のタグは、telecomです。

- 小売業 - その時点の小売購買傾向を理解および適用し、有効な品質保持期限パターンと配置を調査し、顧客カートの使用に応答し、先進の自動販売機と相互作用します。この業種のタグは、retailです。

ホームページを次に示します。

図1-2 Oracle Stream Analyticsホーム・ページ

1.1.3 「カタログ」ページ

「カタログ」ページは、探査、ストリーム、参照、マップ、接続およびターゲットなどのリソースが表示される場所です。これは、Oracle Stream Analyticsのあらゆるタスクを実行するための場所です。

カタログで表示されるリソースは、アプリケーションに使用しているランタイムによって異なります。詳細は、「ランタイム環境」を参照してください。

スター・アイコンをクリックして、リソースをカタログでお気に入りとしてマークできます。アイコンを再度クリックして、お気に入りからします。お気に入りアイコン右のメニュー・アイコンを使用して、リソースの削除あるいはトポロジの表示が可能です。「カタログ」ページを次に示します。

図1-3 「カタログ」ページ

カタログで項目に適用されたタグは、左ナビゲーション・ペイン下の画面にもリスト表示されます。これらのタグのいずれかをクリックすると、カタログのそのタグの付いた項目のみを表示できます。画面上部にタグが表示されます。画面上の「すべてクリア」をクリックし、カタログをクリアしてすべての項目を表示します。次の画面は、タグを選択したときのカタログを示しています。

図1-4 タグが適用されたカタログ

「表示」下の左側のパネルの「すべて表示」リンクを使用して、カテゴリに基づいて探査、ストリーム、参照、マップ、接続およびターゲットを包含または除外できます。「すべて表示」をクリックすると、隣にティック・マークが表示され、すべてのコンポーネントがカタログに表示されます。

いくつかの選択した項目のみをカタログに表示するには、「すべて表示」の選択を解除し、個別にコンポーネントを選択します。選択されたコンポーネントのみがカタログ内に表示されます。

1.1.4 Exploration Editor

Exploration Editor (Explorerとも呼ばれます)を使用すると、Oracle Stream Analyticsで探査を作成または編集できます。

1.1.4.1 式エディタ

式エディタを使用して、式を簡単に作成できます。式エディタは様々な標準の関数をサポートしており、文字列、数値データ、英数字データ、日時、その他多くのデータ型に操作を実行できます。式エディタを探査内で使用して、計算を実行し、特定のデータを取得できます。

式の追加の詳細は、「式」を参照してください。

1.1.5 ストリーム・ウィザード

ストリーム・ウィザードを使用すると、Oracle Stream Analyticsでストリームを作成または編集できます。

1.1.6 参照ウィザード

参照ウィザードを使用すると、Oracle Stream Analyticsで参照を作成または編集できます。

1.1.6.1 マップ、接続およびターゲットの使用

マップ、接続およびターゲットは、今回のリリースで追加された新しい機能です。

詳細は、次の各項を参照してください。

- マップの作成/編集

- 接続の作成/編集

- ターゲットの作成/編集

1.1.6.1.1 マップの作成/編集

マップは、境界を定義するための地理的な領域の仮想的な垣根です。マップは特定の領域における境界を定義するのに役立ち、ビジネスのためのデータの分析に使用できます。分析したデータを基にして、データをビジネス・パフォーマンスの向上に使用できます。

マップを使用して、ビジネスにトリガーを設定できます。デバイスが定義された境界に出入りするとき、ユーザーはテキスト・メッセージまたは電子メールでアラートを受け取ります。

マップを作成する手順は、次のとおりです。

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「マップ」の順に選択します。
「マップの作成 - タイプ・プロパティ」ウィザードが開きます。

図1-5 マップの作成 - タイプ・プロパティ

3. 「タイプ・プロパティ」画面の次のフィールドに詳細を入力します。

a. 「名前」にマップの名前を入力します。これは必須フィールドです。

b. 「説明」にマップの説明を入力します。これはオプションのフィールドです。

c. 「タグ」にマップのタグを入力します。任意のタグを好きなように入力できます。タグは「カタログ」でのマップのフィルタリングに役立ちます。

d. マップ・タイプを選択します。使用可能なタイプは、次のとおりです。

- なし(手動で作成) - この値は、既存のマップ・タイプを使用しないで、手動でタイプを作成することを示します。このオプションを選択すると、詳細を保存できますが、マップの作成は完了しません。

- データベース表 — マップはデータベース表に格納されているデータに基づきます。

注意:
データベース表には少なくとも1つのSDO_GEOMETRYタイプのフィールドが含まれている必要があります。

e. 「保存」をクリックして、実施した変更をコミットするか、これまでに追加された詳細設定を保存します。

f. 「次へ」をクリックします。
「マップの作成」 - 「接続の詳細」画面が開きます。

図1-6 マップの作成 - 接続の詳細

4. 接続の詳細画面の次のフィールドに詳細を入力します。

a. ドロップダウン・リストからデータ・ソース名を選択します。このデータ・ソース名は、以前に作成した接続から付けられています。

b. 「戻る」をクリックすると、ウィザードの前の画面に移動します。

c. 「保存」をクリックして、実施した変更をコミットするか、これまでに追加された詳細設定を保存します。

d. 「次へ」をクリックします。
「マップの作成 - 形状」画面が開きます。

図1-7 マップの作成 - 形状

5. 「名前」で形状の名前を選択します。IDのプロパティ、説明のプロパティ、名前のプロパティおよび形状のプロパティを変更できます。選択された形状は、マップおよび接続の形状バインディング・キーを表示します。

6. 「戻る」をクリックすると、ウィザードの前の画面に移動します。

7. 「保存」をクリックしてこれまでに入力した詳細を保存し、マップの作成を完了します。

指定した詳細でマップが作成されます。

作成されたマップは次のように表示されます。

図1-8 作成されたマップ

保存されたジオフェンスをクリックして、マップに保存済の領域を表示します。マップのビューのズーム・インおよびズーム・アウト・コントロールを使用できます。場所を表示をクリックすると、選択されたジオフェンスの緯度と経度を表示できます。

情報の編集アイコンをクリックし、名前、説明などのマップの詳細を編集します。「元に戻す」アイコンは、最後に行った変更の取消しに、再実行アイコンは最後に実行したアクションの繰返しに使用できます。

1.1.6.1.2 接続の作成/編集

接続は、URL、証明書など、外部システムへの接続に必要なメタデータの集合体です。接続はストリームおよびターゲットの作成の基礎になります。

接続を作成および編集する手順は、次のとおりです。

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「接続」の順に選択します。
「接続の作成 - タイプ・プロパティ」ウィザードが開きます。

図1-9 接続の作成 - タイプ・プロパティ

3. 「タイプ・プロパティ」画面の次のフィールドに詳細を入力します。

a. 「名前」にマップの名前を入力します。これは必須フィールドです。

b. 「説明」にマップの説明を入力します。これはオプションのフィールドです。

c. 「タグ」にマップのタグを入力します。任意のタグを好きなように入力できます。タグは「カタログ」でのマップのフィルタリングに役立ちます。

d. 「接続タイプ」を選択します。使用可能なタイプは、次のとおりです。

- Kafka

- Twitter

- Coherenceキャッシュ

- HTTPパブリッシュ/サブスクライブ

- MQTT

- Weblogicサーバー

e. 「次へ」をクリックします。
「接続の作成」 - 接続の詳細画面が開きます。

図1-10 接続の作成 - 接続の詳細

f. 使用可能なフィールドは、選択した接続のタイプによって異なります。

表1-1 接続のタイプ

フィールド名

説明

Kafka

Kafka接続を使用する場合、このタイプを選択します。

注意:
Kafka接続のトピック名の指定は、ストリームで使用される接続に必要です。デプロイメントが成功するには、トピックが存在する必要があります。

- ZooKeeper

カンマで区切られたZooKeeperの接続文字列を入力します。

- Kafkaブートストラップ

カンマで区切られたKafkaの接続文字列を入力します。

ツイッター

Twitter接続を使用する場合、このタイプを選択します。

- コンシューマ・キー

コンシューマ・キーとして使用されるAPIキーを入力します。

- コンシューマ・シークレット

コンシューマ・シークレットとして使用されるAPIシークレットを入力します。

- アクセス・トークン

アクセス・トークンを入力します。

- アクセス・トークン・シークレット

シークレットのアクセス・トークンを入力します。

- HTTPプロキシ・ホスト

HTTPプロキシのホストを入力します。

- HTTPプロキシ・ポート

HTTPプロキシのポート番号を入力します。

Coherenceキャッシュ

Coherenceキャッシュ接続を使用する場合、このタイプを選択します。

- Tangosol構成

XMLコンテンツ(XMLヘッダーなし)をtangosolのconfig.xmlファイルからこのフィールド内にコピーして貼り付けます。

- キャッシュ構成

XMLコンテンツ(XMLヘッダーなし)をキャッシュの config.xmlファイルからこのフィールド内にコピーして貼り付けます。

HTTPパブリッシュ/サブスクライブ

HTTPパブリッシュ・サブスクライブ接続を使用する場合、このタイプを選択します。

- サーバーのURL

サーバーのURLを入力します。

- ユーザー名

この接続に使用されるユーザー名を入力します。

- パスワード

この接続に使用されるパスワードを入力します。

MQTT

MQTT接続を使用する場合、このタイプを選択します。

- サーバーURL

サーバーのURLを入力します。

WebLogicサーバー

WebLogicサーバー接続を使用する場合、このタイプを選択します。

- URL

サーバーのURLを入力します。

- ユーザー名

接続に使用されるユーザー名を入力します。

- パスワード

接続に使用されるパスワードを入力します。

4. 「戻る」をクリックすると、ウィザードの前の画面に移動します。

5. 「保存」をクリックして、実施した変更をコミットするか、これまでに追加された詳細設定を保存します。

指定した詳細で接続が作成されます。

1.1.6.1.3 ターゲットの作成/編集

ターゲットは、ダウンストリーム・システムとのインタフェースを定義するオブジェクトです。ターゲット・タイプのリストは、サポートされる技術とメッセージング・システムに関しては、ストリーム・タイプのリストとほぼ同じです。また、ターゲットはイベント形状の定義の観点からタイプ分けされます。

ターゲットを作成および編集する手順は、次のとおりです。

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「接続」の順に選択します。
「接続の作成 - タイプ・プロパティ」ウィザードが開きます。

図1-11 ターゲットの作成 - タイプ・プロパティ

3. 「タイプ・プロパティ」画面の次のフィールドに詳細を入力します。

a. 「名前」にマップの名前を入力します。これは必須フィールドです。

b. 「説明」にマップの説明を入力します。これはオプションのフィールドです。

c. 「タグ」にマップのタグを入力します。任意のタグを好きなように入力できます。タグは「カタログ」でのマップのフィルタリングに役立ちます。

d. 「接続タイプ」を選択します。使用可能なタイプは、次のとおりです。

- HTTPパブリッシャ

- Kafka

- JMS

- Coherenceキャッシュ

- CSVファイル

- REST

- MQTT

- EDN。

e. 「次へ」をクリックします。
「接続の作成」 - 接続の詳細画面が開きます。

図1-12 ターゲットの作成 - ターゲットの詳細

f. 使用可能なフィールドは、選択したターゲットのタイプによって異なります。

表1-2 ターゲットのタイプ

フィールド名

説明

HTTPパブリッシャ

HTTPパブリッシャ・ターゲットを使用する場合、このタイプを選択します。

- 接続

HTTPパブリッシャのタイプのドロップダウン・リストから接続を選択します。

- チャネル

HTTPパブリッシャの適切なチャネルを入力します。

Kafka

Kafkaターゲットを使用する場合、このタイプを選択します。

- 接続

Kafkaのタイプのドロップダウン・リストから接続を選択します。

- トピック名

Kafkaターゲットの適切なトピック名を入力します。

JMS

JMSターゲットを使用する場合、このタイプを選択します。

- 接続

JMSのタイプのドロップダウン・リストから接続を選択します。

- JNDI名

JMSの適切なJNDI名を入力します。

Coherenceキャッシュ

Coherenceキャッシュ・ターゲットを使用する場合、このタイプを選択します。

- 接続

Coherenceキャッシュのタイプのドロップダウン・リストから接続を選択します。

- キャッシュ名

キャッシュの適切な名前を入力します。

- キャッシュ・キー

キャッシュの適切なキーを入力します。

CSVファイル

CSVファイルをターゲットとして使用する場合、このタイプを選択します。

- ファイル名

ファイル名を入力し、「ダウンロード」をクリックしてCSVファイルをダウンロードします。

- 追加

CSVファイルをターゲットに追加する場合は、このチェック・ボックスを選択します。

REST

RESTターゲットを使用する場合、このタイプを選択します。

- ターゲットURL

RESTターゲットのURLを入力します。

MQTT

MQTTターゲットを使用する場合、このタイプを選択します。

- 接続

MQTTのタイプのドロップダウン・リストから接続を選択します。

- トピック名

MQTTターゲットの適切な名前を入力します。 このトピック名はMQTT接続で定義されている必要があります。

- サービスのクオリティ

ゼロより大きい数値を入力してください。 入力できる値は次のとおりです。

- 0 - 多くても1回

- 1 - 少なくとも1回

- 2 - 必ず1回。

増分アイコンまたは減分アイコンを使用して値を増加または減少させます。

EDN

EDNターゲットを使用する場合、このタイプを選択します。

- 接続

EDNのタイプのドロップダウン・リストから接続を選択します。

g. 「戻る」をクリックすると、ウィザードの前の画面に移動します。

h. 「保存」をクリックして、実施した変更をコミットするか、これまでに追加された詳細設定を保存します。

i. ウィザードの次の画面に進むには、「次へ」をクリックします。
「ターゲットの作成 - 形状」画面が開きます。

図1-13 ターゲットの作成 - 形状

4. 既存の形状を使用してマッピングを行うには、既存の形状を選択を選択します。

5. マッピングに新しい形状を作成するには、新規形状の作成を選択します。新しい形状を作成するとき、形状の名前を指定し、形状にフィールドを追加し、フィールドのタイプを指定する必要があります。

6. 「戻る」をクリックすると、ウィザードの前の画面に移動します。

7. 「保存」をクリックして、実施した変更をコミットするか、これまでに追加された詳細設定を保存します。

指定した詳細でターゲットが作成されます。

1.2 Oracle Stream Analyticsのコンポーネント

Oracle Stream Analyticsのコンポーネントについては、次以降の項で示します。

1.2.1 ストリーム

ストリームは、動的データのソースです。データは流動するものであり、静的であったり凍結したりしてはいません。たとえば、個別の企業の株価は、データが毎秒到来するため、ストリームとみなすことができます。ストリームはEDNサーバー、JMSサーバー、RESTサービス、HTTPパブリッシュ・サブスクライブ・サーバー、CSVファイルからのシミュレーション(データ・ダンプ)、Kafkaアダプタ、Twitterアダプタ、MQTTアダプタ、Coherenceキャッシュ・アダプタまたはイベント・ジェネレータから得られます。

1.2.2 参照

参照は、イベント・データに関するコンテキスト情報を提供する静的データのソースです。イベント・データのメタデータとコンテキスト情報は、参照に格納されます。このリリースでサポートされる唯一の参照タイプは、Oracle Databaseの表です。

1.2.3 探査

探査を使用すると、データを管理するためのビジネス基準を定義できます(フィルタ、サマリー、グループ化または相関)。探査は、ストリーミング・データ、式およびビジネス・ルールの視覚表現です。これにより、ビジネス基準がどのように適用され、データを管理するかがわかります。ターゲットを探査に追加または添付できます。ただし、ターゲットは事前に作成され、構成されている必要があります。

1.2.4 トポロジ・ビューア

トポロジは、接続されたエンティティのグラフィカル表示です。トポロジは、エンティティ間の依存関係および接続を示します。

トポロジ・ビューアを使用して、選択したエンティティの他のエンティティに対する依存関係を識別できます。依存関係を理解することにより、注意深くエンティティを削除あるいはアンデプロイできます。Oracle Stream Analyticsでは、トポロジ用の2つのコンテキスト、即時ファミリおよび拡張ファミリがサポートされています。

トポロジ・ビューアは、次のいずれかの方法で起動できます。

- 選択したエンティティに対してトポロジ・ビューアを起動するには、カタログ・アクションメニューから「トポロジの表示」を選択します。

図1-14 カタログ・アクションメニューの「トポロジの表示」オプション

- Exploration Editorの「トポロジの表示」をクリックします。

図1-15 Exploration Editorの「トポロジの表示」オプション

- 「ソースの詳細」ダイアログの「トポロジの表示」アイコンをクリックします(ストリームの表示)。

図1-16 「ソースの詳細」ダイアログの「トポロジの表示」オプション

エディタ右上の「トポロジの表示」アイコンをクリックして、トポロジ・ビューアを開きます。トポロジは、エンティティ間の依存関係および接続のグラフィカル表示です。デフォルトでは、トポロジ・ビューアを起動したエンティティのトポロジが表示されます。このトポロジのコンテキストは即時ファミリで、エンティティと他のエンティティの間の即時依存関係および接続のみが表示されることを示します。トポロジのコンテキストを切り替えて、トポロジ・ビューアで起動したエンティティのトポロジ全体を表示できます。拡張ファミリコンテキストのトポロジでは、トポロジのすべての依存関係および接続が階層的に表示されます。

注意:
トポロジ・ビューアでは、トポロジが表示されているエンティティはグレーのボックスに囲まれています。

即時ファミリ

即時ファミリコンテキストによって、選択したエンティティとその子または親との間の依存性が表示されます。

次の図は、即時ファミリでどのようにトポロジが表示されるかを示しています。

図1-17 即時ファミリでのトポロジ・ビューア

拡張ファミリ

拡張ファミリコンテキストは、エンティティ間の依存関係をフルコンテキストで表示します。つまり、エンティティに子エンティティおよび親エンティティがあり、親エンティティに他の依存関係がある場合、すべての依存関係がフルコンテキストで表示されます。

次の図は、拡張ファミリでどのようにトポロジが表示されるかを示しています。

図1-18 拡張ファミリでのトポロジ・ビューア

1.2.5 パターン

パターンを使用すると、共通のビジネス・シナリオに基づくイベント・ストリームを簡単に調査できます。

1.2.6 マップ

マップはジオフェンスの集合体です。ジオフェンスとは、地理的領域のことで、地理的マップ上のポリゴンです。Oracle Stream Analyticsでは、マップはGPSデータなどの地理的座標を含むストリーミング・データの基本となる参照として使用されます。

この技術は日々の生活で多く使用されています。次に例を示します。

- ショッピング・モールでは、ショッピング・モールが所有するデバイスが領域から出たかどうかを識別して追跡する境界を設定できます。このような追跡は、経営者がデバイスを無効にしたり、デバイスの通信が途絶えたこと報告する際に役立ちます。

- 店舗は特定の地理的ロケーションにいる顧客に割引を提供し、割引クーポンを送ることができます。割引クーポンを店に持参した顧客は割引を受けられます。

1.2.7 形状

形状は、ストリームの範囲内におけるデータ定義の表現です(つまり、イベント・タイプ)。

2 ランタイム環境

Oracle Stream Analyticsでは、アプリケーションを実行するランタイム環境を選択するオプションが提供されています。

使用可能なランタイムは、次のとおりです。

- OEP — このオプションでは、Oracle Stream Analyticsのすべてのイベント処理機能が提供されます。

- Spark — このオプションでは、Sparkインテグレーションに関係するすべての機能が提供されます。

画面右上のユーザー名の隣の矢印をクリックし、表示されるオプションからランタイムを選択します。

図2-1 ランタイムの選択

警告:
必要な構成が完了していない場合、Sparkオプションは無効化されることがあります。システム管理者に連絡してください。

OEPランタイムの機能

OEPランタイムは次の機能を提供します。

- 探査

- ストリーム

- 参照

- マップ

- 接続

- ターゲット

- パターン

「OEP」ランタイムを選択すると、次の画面のように「カタログ」ページが表示されます。

図2-2 OEPランタイムによるカタログ

Sparkランタイムの機能

Sparkランタイムは次の機能を提供します。

- 探査

- ストリーム

- 接続

- ターゲット

Sparkランタイム環境では次の制約があります。

- ひとつの探査で複数のストリームは使用できません。

- ビジネス・ルールがありません。

- 探査の連結はできません。かわりに、Kafkaターゲットにイベントを送信して同じKafkaトピックから読み込むストリームを作成できます。

- パターンを作成できません。

- マップを作成できません。

- 接続を作成できません。

「Spark」ランタイムを選択すると、次の画面のように「カタログ」ページが表示されます。

図2-3 Sparkランタイムによるカタログ

3 Oracle Stream Analyticsプリファレンスの設定方法

この章では、ユーザーがOracle Stream Analyticsで設定できるプリファレンスについて詳しく説明します。Oracle Stream Analyticsの特性は、ユーザーがこのページで設定するプリファレンスによって異なります。

この章の構成は、次のとおりです。

- 一般プリファレンス

- 表示モードのプリファレンス

- 通知プリファレンス

- カタログ・プリファレンス

- 探査 - ライブ出力ストリーム・プリファレンス

3.1 一般プリファレンス

この項では、ユーザーがOracle Stream Analyticsで設定できる一般プリファレンスについて説明します。

図3-1 一般プリファレンス

開始ページ

「ホーム」ページ、「カタログ」ページまたは「パターン」ページをスタート・ページとして表示するかどうかを選択します。

注意:
「パターン」は、ランタイムが「OEP」の場合のみオプションとして表示されます。

行った変更を適用するには「保存」をクリックし、デフォルト設定を維持するには「デフォルトに戻す」をクリックします。

3.2 表示モードのプリファレンス

この項では、ユーザーがOracle Stream Analyticsで設定できる表示モードのプリファレンスについて説明します。

図3-2 表示モードのプリファレンス

ブラウザ・モード

ブラウザ・モードで、つまり他のあらゆるWebアプリケーションのブラウザでの表示と同様にアプリケーションを表示するには、このオプションを使用します。

プレゼンテーション・モード(プロジェクタ)

プレゼンテーション・モードで、つまりアプリケーションがまるでプレゼンテーションとしてプロジェクタで表示されているかのようにアプリケーションを表示するには、このオプションを使用します。「プレゼンテーション・モード」を選択すると、アプリケーションに異なるカラー・スキンが適用されます。

行った変更を適用するには「保存」をクリックし、デフォルト設定を維持するには「デフォルトに戻す」をクリックします。

3.3 通知プリファレンス

この項では、ユーザーがOracle Stream Analyticsで設定できる通知プリファレンスについて説明します。

図3-3 通知プリファレンス

情報通知の表示

情報通知がアプリケーションに表示されるようにするには、このオプションを選択します。このオプションはデフォルトで選択されます。

情報通知期間(単位は秒)

通知が表示される秒数を選択します。5秒がデフォルト値です。

行った変更を適用するには「保存」をクリックし、デフォルト設定を維持するには「デフォルトに戻す」をクリックします。

3.4 カタログ・プリファレンス

この項では、ユーザーがOracle Stream Analyticsで設定できるカタログ・プリファレンスについて説明します。

図3-4 カタログ・プリファレンス

デフォルト・ソート列

列がソートされる基準となる列を選択します。この値は、再び値を変更するまで、すべての列のデフォルトとして使用されます。

デフォルトのソート順

列がソートされる基準となるソート順を選択します。この値は、再び値を変更するまで、すべての列のデフォルト値として使用されます。

デフォルト・ページ・サイズ

デフォルト・ページサイズとして使用される値を選択します。ページ上に表示されるレコードの数は、選択された値に基づいて異なります。この値は、再び値を変更するまで、すべてのページのデフォルトとして使用されます。

行った変更を適用するには「保存」をクリックし、デフォルト設定を維持するには「デフォルトに戻す」をクリックします。

3.5 探査プリファレンス

この項では、ユーザーがOracle Stream Analyticsで設定できる探査プリファレンスについて説明します。

図3-5 探査ユーザー支援プリファレンス

Exploration Editorで探査に対するユーザー支援テキストを表示するには、「はい」を選択します。

デフォルトのオプションに戻すには、デフォルトの復元をクリックします。任意の時点で「保存」をクリックしてプリファレンスを保存し、「取消」をクリックして操作を中断し、「ホーム」・ページに移動します。

3.6 探査 - ライブ出力ストリーム・プリファレンス

この項では、ユーザーがOracle Stream Analyticsで設定できる探査プリファレンスについて説明します。

図3-6 ライブ出力ストリーム・プリファレンス

デフォルト表サイズ

探査のライブ出力ストリームで、データのためのデフォルト表サイズとして適用する値を選択します。

行った変更を適用するには「保存」をクリックし、デフォルト設定を維持するには「デフォルトに戻す」をクリックします。

4 ストリームの使用

この章では、ストリームの詳細、ストリームの作成、およびストリームの編集について詳しく説明します。

この章の構成は、次のとおりです。

- ストリームについて

- ストリームの作成

- ストリームの編集

- ストリームのリストア

- ストリームをお気に入りとしてマーク

- ストリームの削除。

4.1 ストリームについて

イベント・ストリームは、単一タイプのイベントを生成するOracle Stream Analytics Event Processingアダプタ・ノードです。

Oracle Stream Analyticsのオブジェクトの分類においては、イベント・ストリームは、イベントの外部からの受け取りを担当するエンティティです。REST、JMS、Kafkaなど、様々な通信技術またはメッセージング・システムに基づく様々なストリーム・タイプがあります。

4.1.1 メタデータ

すべてのストリームは、次の組合せのメタデータを持っています。

- 名前

- タグ

- 説明

- 作成者

- 作成日時

- 更新者

- 更新日時

- お気に入りか否か。

4.2 ストリームの作成

ユーザーが探査を作成するには、ストリームが必要です。この項では、ストリームを作成する方法を説明します。ストリームの作成画面を次に示します。

図4-1 「ストリームの作成 - ソースの詳細」ダイアログ

ストリームを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」メニューの「ストリーム」を選択します。

3. 「名前」フィールドにストリームの名前を入力します。これは必須フィールドです。

4. 「説明」フィールドに、ユーザーがストリームについて理解するのを助ける説明を入力します。これはオプションのフィールドです。

5. 「タグ」フィールドに、ストリームに付けるタグを入力します。複数のタグを入力できます。これはオプションのフィールドです。複数のタグを入力する場合は、カンマ、Enterキーまたはスペースで区切ります。

注意:

入力するタグは、Oracle Stream Analyticsでサポートされている業種を表す必要があります。既存のタグの詳細は、「ホームページ」を参照してください。

6. 「ソース・タイプ」フィールドから、ストリームに使用するストリーム・タイプを選択します。これは必須フィールドです。

注意:

ソース・タイプとしてEDNを選択した場合、フラット構造のXML要素のみを使用できます。XMLスキーマは他のスキーマをサポートしません。「ストリーム」ウィザードは、他のタイプのEDNはすべて表示しません。

7. Exploration Editorを起動して、このストリームをプライマリ・ソースとして利用する場合、このソースで探査を作成(Exploration Editorを起動)を選択します。

8. 「次へ」をクリックします。「タイプ・プロパティ」画面の次のフィールドに、選択したソース・タイプに基づいてデータを入力する必要があります。

図4-2 「ストリームの作成 - 「タイプ・プロパティ」ダイアログ

表4-1 ストリームのソース・タイプ

ソース・タイプ

データ・フィールド

CSVファイル

ソース・タイプが「CSVファイル」の場合、次のフィールドにデータを入力する必要があります。

- ソース・パス - ローカルCSVファイルをアップロードするか、ファイルが存在する場所のURLを入力します。これは必須フィールドです。

- イベントの間隔 - イベントのリフレッシュ間隔。時間はミリ秒単位です。デフォルト値は、1000ミリ秒(1秒)です。

- 初期遅延 (ms) - データ・ストリーミングが開始されるまでの間隔。時間はミリ秒単位です。デフォルト値は0です。

- CSVファイルのループ - ファイルの終わりに到達すると、自動的にファイルの最初から再開することで、CSVソースが常に実行していられるようにするオプションです。

HTTP Subscriber

ソース・タイプがHTTP Subscriberの場合、次のフィールドにデータを入力する必要があります。

- 接続 - HTTPサブスクライバのタイプの接続。これは必須フィールドです。

- Password- HTTP Subscriberにアクセスするパスワードこれは必須フィールドです。

EDN

ソース・タイプが「EDN」の場合、次のフィールドにデータを入力する必要があります。

- 接続 - EDNタイプの接続これは必須フィールドです。

JMS

ソース・タイプが「JMS」の場合、次のフィールドにデータを入力する必要があります。

- 接続 - JMSにアクセスするURL。これは必須フィールドです。

- JNDI名 - JMSにアクセスするJNDI名(キューまたはトピック)。これは必須フィールドです。

REST

ソース・タイプが「REST」の場合、次のフィールドにデータを入力する必要があります。

- コンテキスト・パス - REST Adapterのコンテキスト・パス。これは必須フィールドです。

Coherenceキャッシュ

ソース・タイプが「Coherenceキャッシュ」の場合、次のフィールドにデータを入力する必要があります。

- 接続 - 「Coherenceキャッシュ」タイプの接続これは必須フィールドです。

- キャッシュ名: キャッシュの名前。

Kafka

ソース・タイプが「Kafka」の場合、次のフィールドにデータを入力する必要があります。

- 接続 - 「Kafka」タイプの接続これは必須フィールドです。

- トピック名 — ストリームで使用されるトピック名。このトピック名は、接続の作成時に定義されている必要があります。これは必須フィールドです。

- グループID — ストリームで使用されるグループID。このIDは、接続の作成時に定義されている必要があります。これはオプションのフィールドです。

MQTT

ソース・タイプがMQTTの場合、次のフィールドにデータを入力する必要があります。

- 接続 - MQTTタイプの接続これは必須フィールドです。

Twitter

ソース・タイプがTwitterの場合、次のフィールドにデータを入力する必要があります。

- 接続 - Twitterタイプの接続。これは必須フィールドです。

- ハッシュタグ — ライブ出力ストリームに含める、カンマで区切られたハッシュタグ。これはオプションのフィールドです。

- 言語 — ライブ出力ストリームに含める、カンマで区切られた言語。これはオプションのフィールドです。

- ユーザー — ライブ出力ストリームに含める、カンマで区切られたTwitterユーザーIDのリスト。これはオプションのフィールドです。

少なくとも1つのハッシュタグまたは「ユーザー」プロパティを指定する必要があります。

注意:
ハッシュタグおよび「ユーザー」の両方を指定する場合、論理演算子ORが使用されます。詳細は、https://dev.twitter.com/streaming/reference/post/statuses/filterを参照してください。

イベント・ジェネレータ

ソース・タイプがイベント・ジェネレータの場合、次のフィールドにデータを入力する必要があります。

- 間隔 (ms) - メッセージの間隔(ミリ秒)。これはオプションのフィールドです。

- 最小値 — 生成される最小の数値。これはオプションのフィールドです。

- 最大値 — 生成される最大の数値。これはオプションのフィールドです。

- 精度 — 小数の桁数を指定します。これはオプションのフィールドです。

- 文字列数 — 事前に生成された文字列の数。これはオプションのフィールドです。

- 最小単語数 — 生成された文字列内の最小単語数。これはオプションのフィールドです。

- 最大単語数 — 生成された文字列内の最大単語数。これはオプションのフィールドです。

9. 「次へ」をクリックします。「ストリームの作成 - 形状」画面が表示されます。

図4-3 「ストリームの作成 - 形状」ダイアログ

10. 「形状」画面で手動マッピングまたは形状の選択を実行します。

手動マッピングを実行する場合、データ・ソースの各フィールドにより表される値に適合する最適なデータ型を決定する必要があります。可能なデータ型は、String、Byte、Integer、Big int、Float、Double、Big decimal、Boolean、Timestampです。

注意:

形状名の入力はオプションです。形状を指定しない場合、この形状はドロップダウン・リストで再利用できません。

形状を選択する場合、既存の構成はストリーム用に使用されます。

11. 「作成」をクリックしてストリームを作成します。新しいストリームがカタログに表示されます。

12. 任意の時点で操作を中断するには、「取消」をクリックします。

4.3 ストリームの編集

ストリームを作成したら、Oracle Stream Analyticsを使用してストリームを編集できます。

次の場合は、ストリームを編集できません。

- ストリームを使用している公開済探査がある場合

- 探査内からストリーム・ダイアログを開いている場合

ストリームを編集する手順:

1. 「カタログ」で、編集するストリームをクリックします。

2. 上部のソース・ダイアログの「編集」をクリックします。

図4-4 「ソースの編集」ダイアログ

注意:
現リリースにおける各セクション・レベルでの「編集」の動作は、ストリームの編集ウィザードの起動です。これは、ストリームの編集 - 「ソースの詳細」画面が、表示されるデフォルトの画面であることを意味します。

3. ストリーム・ダイアログで、編集するデータを更新します。

注意
Sparkランタイムを使用している場合、データ・ソースのフィールドにGeometryのデータ型は使用できません。

注意:
Twitterタイプのストリームにハッシュタグおよび「ユーザー」の両方を指定する場合、論理演算子ORが使用されます。詳細は、https://dev.twitter.com/streaming/reference/post/statuses/filterを参照してください。

4. ストリームの編集 - 「タイプ・プロパティ」ダイアログで、CSVファイルのループを選択します。この機能によって、ファイルの終わりに到達すると、自動的にファイルの最初から再開することで、CSVソースが常に実行していられるようにします。

図4-5 ストリームの編集 — CSVファイルのループ機能

注意:
この機能は、CSVソースのみに使用でき、他のタイプのソースやターゲットには使用できません。

5. ストリームの更新または編集が完了したら、「保存」をクリックします。

6. 任意の時点で操作を中断するには、「取消」をクリックします。

7. ストリーム・ダイアログで「完了」をクリックして、編集操作を完了します。

4.4 ストリームのリストア

ストリームまたは対応するEvent ProcessingアプリケーションがVisualizerでアンデプロイされている場合、ストリームは無効状態に移行します。Oracle Stream Analyticsを使用すると、無効状態にあるストリームをリストアできます。

探査をリストアする手順:

1. カタログで、無効状態のストリームを特定します。無効状態のストリームは、赤い十字のアイコンによって示されます。

2. デプロイメントの問題を修正して、ストリームをリストアするには、ストリームの右側にある「リストア」アイコンをクリックします。

図4-6「リストア」アイコン

リストア操作の結果に関する通知が表示されます。

4.5 ストリームをお気に入りとしてマーク

ストリームをお気に入りとしてマークすることができます。ストリームをお気に入りにマークすると、カタログ上に多数の項目があっても、そのようなストリームを簡単に見つけて、移動できます。

ストリームをお気に入りとしてマークする手順:

1. カタログで、お気に入りにマークするストリームを特定します。

2. そのストリームに対応する表の行の右側にある「お気に入り」アイコンをクリックすると、お気に入りとしてマークされます。このアイコンは、トグル・ボタンとして機能します。

図4-7「お気に入り」アイコン

3. お気に入りからストリームを削除するには、「お気に入り」ボタンをもう一度クリックします。

4.6 ストリームの削除

ストリームが不要であることが確実になった場合、ストリームを削除できます。ストリームが依存関係を持っている場合は削除できません。ストリームが依存関係を持つとは、いずれかのユーザーが使用している公開済探査の一部であることです。

依存関係があるストリームを削除するには、先に依存関係を削除する必要があります。

ストリームを削除する手順:

1. カタログで、削除するストリームを特定します。

2. ストリームの右側の「アクション」・メニューのアイテムの削除オプションをクリックして削除します。

確認のダイアログが表示されます。「削除」を選択すると、ストリームは削除されます。なんらかの理由でストリームを削除しない場合は、「取消」をクリックします。

5 探査の使用

この章では、Oracle Stream Analyticsでの探査について説明します。

この章の構成は、次のとおりです。

- 探査の理解

- 探査の作成

- 探査の編集

- ターゲットの構成

- ドラフト探査の理解

- 探査の公開

- 探査の非公開化

- 探査のエクスポート

- 探査の再利用

- 探査をお気に入りにマーク

- 探査の削除

- 探査のリストア。

5.1 探査の理解

探査は、ビジネス・ロジックをイベント・フローに適用可能にするOracle Stream Analytics Event Processingアプリケーションです。探査は、ソースからストリーミングされるデータの視覚的表現です。探査では、データは次の形式で視覚的に表されます。

- ライブ出力ストリーム - ライブ出力ストリームは、ストリーミング・データの形状を表形式で表示します。

図5-1 サンプル・ライブ出力ストリーム

- 折れ線グラフ - 折れ線グラフは、時系列データを視覚化する第一の方法です。X軸は時間の動きを表すために使用され、データは、時間が進むにつれ自然にスクロールします。Y軸は、時間が進むにつれての従属変数(つまり注目している変数)の変化を示すために使用されます。

図5-2 サンプル折れ線グラフ

- 散布図 - 時間ディメンションが重要でない場合、データは、散布図に示されることでわかりやすくなる場合があります。この場合、ユーザーはX軸とY軸に異なるイベント・プロパティを割り当てることができます。ただし、各軸上の値は数値変数である必要があります。X軸が説明変数、Y軸がレスポンス変数を表すことを思い出してください。このため、レスポンスまたは計算済フィールドを示すプロパティは、Y軸に自動割当てするのにより適した候補です。
時系列の場合、言うまでもなく、新しい値はグラフの右側に現れ、古い値は左側に消えていきます。ただし、この挙動は散布図に変換されません(新しい点が任意の場所に出現できるため)。

図5-3 サンプル散布図

探査では、次のことが可能です。

- 1つ以上のストリームと参照をイベントとデータのソースとして使用すること

- 複数のイベントとデータ・ソースを相関させること

- イベントとデータのフィルタ

- イベントとデータのグループ化

- 集計関数のウィンドウを時間/イベントに基づいて指定すること

- サマリーで使用する集計関数を指定すること

- 受信イベント(ロジック適用前)と、結果として生じるイベント(ロジック適用後)を表およびグラフ形式で、レビューすること

- ターゲットの追加

- 出力ストリームのデータに関数を定義または適用すること。「式ビルダー」を参照してください。

- 出力ストリームのライブ・データに対するOracleビジネス・ルールを定義すること。詳細は、「ビジネス・ルール」を参照してください。

5.1.1 メタデータ

すべての探査は、次の組合せのメタデータを持っています。

- 名前

- タグ

- 説明

- 作成者

- 作成日時

- 更新者

- 更新日時

- お気に入りか否か。

タグ、説明およびお気に入りであることは、Exploration Editorで明示的に指定されます。作成および更新情報は、自動的に持続されます。

図5-4 探査メタデータ

5.1.2 相関

探査に複数のデータ・ソースが関連付けられる場合、データ・ソース間で論理的な関係が確立される必要があります。この論理的な関係は、相関と呼ばれます。

Oracle Stream Analyticsでは、相関ルールを使用してデータ・ソースを結合できます。すべてのソースが相関している場合、さらにターゲットに向けて送信できる単一のイベント・ストリームが提供されます。相関させられていない様々なソースに由来する、互換性がある型のフィールドだけが、相関のオペランドとして使用できます。

ストリームと参照が相関していない場合、ソースを相関させるまで、探査は無効な状態のままです。相関させるまで、探査はサーバー上で更新されません。

5.1.3 フィルタ

出力のフィルタに使用できる条件は、フィルタと呼ばれます。出力にフィルタを適用すると、フィルタのすべてまたはいずれかに適合するイベントだけが表示されます。次の演算子を使用して左オペランドを右のオペランドと比較することによって、イベントをフィルタできます。

- 次と等しい

- 次と等しくない

- 次より低い

- 以下または同等

- 次より大きい

- 以上または同等

- 次を含む

- 次を含まない

- NULL

- NULL以外

左オペランドは次のいずれかです。

- 探査内の任意のソースのフィールド

- 「サマリー」領域で定義されているサマリー。

右オペランドは次のいずれかです。

- 左オペランドの型と互換性を持つ型の定数

- 左オペランドのソースからのフィールドまたはフィールドのサマリー。

条件の追加

条件を追加する手順は次のとおりです。

1. 「フィルタ」フィールドをクリックし、データ・ソースの任意のフィールドを選択します。

2. 「フィルタ演算子」をクリックし、適切な演算子を選択します。

3. 入力フィールドに適切な値を入力します。

4. あらかじめ入力されているデータ型が正しくない場合、適切なデータ型を選択します。
条件IDがビジネス・ルールに追加されます。

5. フィルタへの要件に基づいて、「すべてに一致」または「いずれかに一致」を選択します。

グループの追加

ネストした問合せを追加するため、グループを追加できます。ANDおよびOR条件に一致するイベントが表示されます。

グループを追加する手順は、次のとおりです。

1. 「フィルタ」フィールドをクリックし、データ・ソースの任意のフィールドを選択します。

2. 「フィルタ演算子」をクリックし、適切な演算子を選択します。

3. 入力フィールドに適切な値を入力します。

4. あらかじめ入力されているデータ型が正しくない場合、適切なデータ型を選択します。
ビジネス・ルールにグループIDが追加され、論理演算子ORを適用して条件を追加します。

5. フィルタへの要件に基づいて、「すべてに一致」または「いずれかに一致」を選択します。

5.1.4 サマリー

フィールドに関数(「サマリー」)を集計して、任意の組合せのフィールドにより、グループ化を適用できます。唯一の例外は、フィールドが両方のサマリーを持ってグループに含まれることができないということです。サマリーとグループ化のいずれかまたは両方を定義する場合、他のすべての非集計および非グループ化フィールドが結果の形状から自動的に除外されます。

サマリーまたはグループ化を定義する場合、出力に含められるフィールドは、「サマリー」および「グループ化」領域のフィールドのみです。サマリーを定義する場合、結果表に自動的に表示され、フィルタ領域にはこの新しく作成されたサマリーを基準にフィルタするオプションが表示されます。サマリーを削除または変更する場合、それがフィルタや出力で使用されているときは、フィルタや出力に影響を及ぼすため、このアクションを確認する必要があります。

5.1.5 ビジネス・ルール

ビジネス・ルールは、アプリケーションに条件ロジックを構築します。

ビジネス・ルールを探査に追加できます。ただし、ビジネス・ルールの追加はオプションです。

注意
ランタイム環境としてSparkを選択した場合、ビジネス・ルールは使用できません。

ビジネス・ルールを追加する手順は、次のとおりです。

1. Exploration Editorに移動します。

2. 「ルールの追加」をクリックして、探査にビジネス・ルールを追加します。

a. 「ルール名」に適切な名前を入力します。これは必須フィールドです。

b. 「説明」にビジネス・ルールの適切な説明を入力します。これはオプションのフィールドです。

c. 「完了」をクリックします。

図5-5 ビジネス・ルール

3. 「IF」ブロックをクリックし、「すべてに一致」または「いずれかに一致」を選択します。

- すべてに一致 — ビジネス・ルールのすべての条件を照合します。

- いずれかに一致 — ビジネス・ルールのいずれかの条件を照合します。

4. フィルタ・フィールドからフィールドを選択し、適切な演算子を選択します。使用可能な演算子は次のとおりです。

- 次と等しい

- 次と等しくない

- 次より低い

- 次のもの以下

- 次より大きい

- 次以上

- NULL

- NULL以外

- 数値フィルタの数値を入力します。増分アイコンまたは減分アイコンを使用して値を増加または減少させることができます。データ型は、選択したフィルタ・フィールドのタイプに基づいて、自動的にDoubleまたはIntegerに決定されます。

- テキスト・ベースのフィルタの文字列を入力します。データ型は、自動的にStringに決定されます。

- 日付ベースのフィルタの日付をカレンダおよび時計ウィジェットを使用して選択します。データ型は、自動的にTimestampに決定されます。

5. 「THEN」ブロックの「アクションの追加」をクリックします。さらに、このアクションは「IF」ブロックに追加した詳細に基づいて、探査のデータを絞り込みます。
必要に応じて、このフィールドで式を使用することもできます。

指定したデータでビジネス・ルールが作成され、探査に適用されます。

既存のビジネス・ルールを編集または変更するには、「ルールの編集」アイコンをクリックします。

5.1.6 式ビルダー

式ビルダーを使用して、アプリケーションで使用可能な事前定義済の関数と演算子を使用して式を定義できます。

式を作成する手順は、次のとおりです。

1. 「式ビルダー」・アイコンをクリックします。
「式ビルダー」・ツールバーが開きます。

図5-6 「式ビルダー」・ツールバー

2. 式で使用する関数を表示するには、CQL関数のリストアイコンをクリックします。

3. 目的の関数のタイプを選択します。
関数入力ボックスに、選択した関数が表示されます。

図5-7 関数入力ボックス

括弧内に関数の入力パラメータの入力を開始します。

4. 「適用」アイコンをクリックし、式を適用します。

5. 「取消」をクリックし、操作を中断して式ビルダーを終了します。

適用された式はライブ出力ストリームにただちに有効になり、実施した変更を見ることができます。

5.2 探査の作成

この項では、探査を作成する方法を説明します。

探査を作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」メニューの探査を選択します。

3. 探査の作成ダイアログに情報を入力します。探査の作成画面を次に示します。

図5-8 探査の作成ダイアログ

a. 「名前」フィールドに探査の名前を入力します。これは必須フィールドです。

b. Descriptionフィールドに、ユーザーがこの探査について理解するのを助ける説明を入力します。これはオプションのフィールドです。

c. 「タグ」フィールドに、探査に付けるタグを入力します。複数のタグを入力できます。これはオプションのフィールドです。

d. 「ソース」フィールドで、探査のソースとしてストリームを選択します。これは、公開状態にあるもう一つの探査でもかまいません。これは必須フィールドです。複数のストリームを選択できます。

注意:

ソースが参照だけに基づく探査は作成できません。まずストリームから開始し、後から参照をソースとして追加する必要があります。

注意
ランタイムとしてSparkを使用している場合、探査に対して複数のストリームを選択できません。単一のストリームのみがサポートされています。

4. 「作成」をクリックして探査の作成を完了します。新しい探査が、Exploration Editor内に開きます。新しく作成した探査は「カタログ」にも表示されます。
このエディタで、新規作成した探査に引き続きさらに次のものを追加することができます。

- 相関 - 探査で複数のソースが使用される場合は、ソース間に相関を追加する必要があります。

- サマリー - 探査データのサマリーを追加し、データを適宜グループ化することができます。これはオプションです。「サマリー」を参照してください。

- フィルタ - フィルタを追加し、探査に追加したサマリーに基づいてデータをさらにフィルタすることができます。これはオプションです。「フィルタ」を参照してください。

- ビジネス・ルール - 探査のデータにビジネス・ルールを追加できます。ビジネス・ルールは、アプリケーションに条件ロジックを構築します。これはオプションです。「ビジネス・ルール」を参照してください。

- 式 - ストリーミング探査データに式を追加できます。式を使用すると、既存のデータに対して計算を実行することによって、ストリームに新しいデータ・フィールドを移入できます。式の追加はオプションです。「式ビルダー」を参照してください。

詳細は、「探査の編集」を参照してください。

5. ライブ出力ストリームの列にアクションを実行できます。

- 非表示 — 選択している列を非表示にします

- 削除 — 選択した列を削除します

- 名前の変更 — 選択した列の名前を変更します

- 関数 — 選択した列に式を追加します

- リストア — 削除した列を復元します。このオプションは、列を削除した場合のみ表示されます。

図5-9 ライブ出力ストリームの個々の列に実行できるアクション

6. 任意の時点で操作を中断するには、「取消」をクリックします。

5.3 探査の編集

探査を作成すると、探査がExploration Editor内に開きます。探査のパラメータを編集するオプションを持っています。既存の探査は編集または更新できます。探査のデータ・ソースを追加または変更できます。

探査を編集する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 編集または更新する探査を特定します。名前文字列または探査アイコンをクリックすると、編集する探査が開きます。Exploration Editorを次に示します。

図5-10 Exploration Editor

3. データ・ソースを追加または削除するには、「ソース」フィールドのどこかをクリックします。複数のデータ・ソースがある場合、ソースを相関させる必要があります。

重要
Sparkランタイムを使用している場合、複数のストリームを持つことはできません。

注意
-ERROR: ../sxservices/webresources/v0.1/exploration/41 Empty explorationのようなエラーが発生した場合は、探査に少なくとも1つのソースがあることを確認してください。探査からすべてのデータ・ソースを削除すると、このようなエラー・メッセージが表示されます。

4. 探査が複数のデータ・ソースを持っている場合、「相関」を定義します。

注意:
探査に対する変更は、ソースを相関させるまで適用されません。ソースを相関させずに変更を保存しようとすると、エラー・メッセージが表示されます。

5. 探査にサマリーを追加するには、「サマリー」領域の「サマリーの追加」をクリックします。

注意:
「グループ化」機能では計算フィールドを使用できません。

6. 出力にフィルタを追加するには、「フィルタ」領域の「フィルタの追加」をクリックします。フィルタは、追加したサマリーに基づいてストリーミング・データをさらにフィルタします。

7. 探査にビジネス・ルールを追加するには、「ビジネス・ルール」領域の「ルールの追加」をクリックします。ビジネス・ルールは、アプリケーションに条件ロジックを構築します。「ビジネス・ルール」を参照してください。

8. ライブ出力ストリームにタイムスタンプを表示するには、「タイムスタンプ」をクリックします。ストリーミング・データを取得したタイムスタンプが、ライブ出力ストリームの各行に表示されます。これはトグル・ボタンで、ライブ・データでのタイムスタンプのオン/オフを切り替えることができます。

9. 一時停止アイコンをクリックしてストリームしているライブ・データを一時停止し、「再開」アイコンをクリックしてストリームを再開できます。

10. 以前非表示にした列を復元するには、列の復元をクリックします。

11. ライブ出力ストリームを別ウィンドウとしてデタッチするには、「連結解除」をクリックします。後で連結できます。

12. 列のヘッダーをクリックして、列の名前を変更できます。また、ライブ出力ストリームのいずれかの列をクリックしてドラッグすると、列を並び替えられます。マウスを使用して列のサイズを変更できます。列を表示または非表示にできます。

13. ライブ出力ストリームに式または関数を追加し、ストリームしているデータに基づいて特定のデータを計算できます。「式エディタ」を使用して関数または式を追加します。式エディタをクリックし、式を入力フィールドに=を入力し、続けて必要な関数を入力します。完了アイコンをクリックし、式の追加を終了して追加された式または関数を保存します。任意の時点で操作を中断するには、「取消」アイコンをクリックします。詳細は、「式ビルダー」を参照してください。

14. 「グラフ」領域で、出力ストリームに表示するグラフの数を構成します。

15. ストリームの処理で使用される、時間とイベントに基づくウィンドウを指定するには、画面の右側にあるウィンドウ・ドロワーのアイコンをクリックします。

a. 「範囲」ドロップダウン・リストで値を選択して、数値を指定します。この値は、データのストリームに関する期間の範囲を指定します。範囲は「現在」、「ナノ秒」、「マイクロ秒」、「ミリ秒」、「秒」、「分」、「時間」、「イベント」または「バインドなし」などの単位で定義されます。
「現在」は範囲が1ナノ秒の狭さであることを示し、「バインドなし」はサーバーが起動して以来の範囲とみなされることを示します。範囲が「現在」でない場合は、もう一つのフィールド、「評価頻度」が表示されます。

b. 「評価頻度」ドロップダウン・リストで値を選択して、数値を指定します。この値は、システムがどれくらい頻繁に結果イベントを作成するかを定義します。

注意:

「評価頻度」は、「範囲」より長くはできません。

16. 「トポロジの表示」をクリックして、トポロジを表示します。詳細は、「トポロジ・ビューア」を参照してください。

17. 探査の情報を表示するには、右上隅の鉛筆アイコンをクリックします。

a. 探査の「名前」、「説明」または「タグ」を更新するには、「情報の編集」をクリックします。

図5-11 探査情報の更新

b. 情報を更新したら、「完了」をクリックします。

18. 行った変更を元に戻すには、右上隅の「変更を元に戻す」アイコンをクリックします。行った変更を再適用するには、右上隅の変更の再実行アイコンをクリックします。元に戻ることができ、再実行できるのは、次の変更のみです。

- サマリーの追加、編集、削除

- グループ化

- フィルタの追加、編集、削除

- 範囲の指定

- ライブ出力ストリームのプロパティの名前の変更

- 式エディタでの変更または更新

注意:

公開アクションでは、元に戻す操作は使用できません。公開を元に戻すには、探査を非公開化する必要があります。

図5-12「変更を元に戻す」アイコン

図5-13 変更の再実行アイコン

注意:

一度「元に戻す」をクリックすると、最後に行った変更だけが元に戻ります。

注意:

一度「やり直し」をクリックすると、最後に行った変更のみが再適用されます。

19. Exploration Editorについての説明を表示するには、右上隅のユーザー・アシスタントのアイコンをクリックします。このアイコンは、トグル・ボタンとして機能します。

図5-14 ユーザー・アシスタントのアイコン

20. 探査のターゲットを構成するには、ターゲットの構成をクリックします。「ターゲットの構成」を参照してください。

注意:

ライブ出力ストリームに表示されるフィールドのみ、ターゲットに送信できます。

注意:

探査を編集する場合、変更が実装されるためには、再びそれを公開する必要があります。

5.4 ターゲットの構成

詳細をダウンストリームに送信するには、すべての探査にターゲットが構成される必要があります。探査が公開されない限り、構成されたターゲットにイベントをダウンストリーム送信できません。

ターゲットを構成する手順:

1. Exploration Editorのターゲットの構成をクリックします。ターゲットの構成ダイアログが表示されます。

図5-15 ターゲットの構成ダイアログ

2. ターゲットの構成ダイアログの「ターゲット」を選択します。

3. 任意の時点で操作を中断するには、「取消」をクリックします。

4. 探査を構成するには、ターゲットの構成画面で「終了」をクリックします。

5.5 ドラフト探査の理解

探査を作成する場合、デフォルトではドラフト状態にあります。アプリケーションの他のユーザーはそのドラフト探査を利用できません。探査は、それが公開されると公開済状態へ移動します。

公開された探査が削除済または非公開化された場合、探査はドラフト状態に移行します。

ドラフト状態の探査には、次のような独特の特徴があります。

- Exploration Editorを終了すると、ランタイムからアンデプロイされます。

- ターゲットが存在していても、ターゲットにイベントを送信しません。イベントがターゲットに表示される前に探査を公開する必要があります。

5.6 探査の公開

探査をOracle Stream Analyticsのすべてのユーザーが利用できるようにするには、探査を公開する必要があります。公開された探査は:

- 別の探査のソースとして使用できます。

- アプリケーションの他のユーザーから認識できます。

- 別のユーザーが非公開化するか、探査を削除するまで、実行状態にあります。

- ターゲットに適用できます。

探査を公開する手順:

1. カタログにナビゲートします。

2. 公開する探査を特定して、その名前またはアイコンをクリックします。

3. 「アクション」メニューから「パブリッシュ」を選択します。

図5-16 「アクション」メニュー

探査が公開され、確認メッセージが表示されます。探査が公開されると、次の図に示すようにカタログに表示されます。

図5-17 公開された探査

コンシューマが誰も使用していない場合、次のシナリオで、探査を公開/再公開できます。

- 公開された探査を変更なしで再公開する場合

- 公開された探査の詳細を変更した後に公開する場合(公開された探査は、変更されると、ステータスがドラフトに移行します)。公開後、ドラフト・ステータスが公開ステータスに変更されます。

- ターゲットが構成された探査を再公開する場合

2人以上のユーザーが変更後に探査を公開しようとすると、競合が発生します。競合を解決する際には、次の競合解決アクションが助けになります。

a. 「上書き」をクリックして、行った変更を、公開されたバージョンに上書きします。

b. 「破棄」をクリックすると、変更は破棄され、最新の公開済バージョンの探査に移動します。

c. 複数ユーザーによる変更を保持する探査を異なる名前で公開するには、「クローン」をクリックします。

注意:
公開した探査を使用しているユーザーがいる場合は、依存性をクリアするまで、その探査を再公開することはできません。

5.7 探査の非公開化

すでに公開されている探査を非公開化できます。

注意:
公開した探査を使用しているユーザーがいる場合は、依存性をすべてクリアするまで、その探査を非公開化することはできません。

探査を非公開化する手順:

1. カタログにナビゲートします。

2. 構成する公開済探査を特定して、それをクリックします。

3. 「アクション」メニューから「非公開」を選択します。

探査が非公開化され、確認メッセージが表示されます。探査が非公開化されると、カタログで、公開ステータスがドラフト・ステータスに変更されます。

図5-18 非公開化済探査

注意:

いずれかのユーザーによって使用されている公開済探査は非公開化できません。

5.8 探査のエクスポート

Oracle Stream Analyticsを使用すると、探査をJARファイルとしてエクスポートし、ダウンロードして再利用できます。公開されていない探査をエクスポートしようとすると、エラー・メッセージが表示されます。

エクスポートされた探査をJDeveloperにインポートして、アプリケーションを開発することができます。ただし、Oracle Stream Analyticsにアプリケーションまたは探査をインポートすることはできません。

注意
ランタイム環境としてSparkを使用している場合、探査のエクスポートはできません。

探査をエクスポートする手順:

1. カタログにナビゲートします。

2. エクスポートする公開済探査を特定して、それをクリックします。

3. 「アクション」メニューから「エクスポート」を選択します。

図5-19 探査のエクスポート

探査のエクスポートのダイアログを次に示します。

図5-20 探査のエクスポートのダイアログ

4. 「エクスポート・リスト」で探査の詳細をレビューします。「リソース」は、探査と、エクスポートされるその依存関係の名前です。「タイプ」は、リソース(探査/ソース)のタイプです。

5. 必要な場合、「拡張オプション」で探査バンドルの詳細を編集/更新します。

a. 「バンドルID」フィールドに値を入力します。これは、一意のOSGIバンドルであるOSGI Bundle-SymbolicNameパラメータで、エクスポートされたJARファイルの名前になります。

b. 「バンドル名」フィールドに値を入力します。これは、探査がエクスポートされる際の名前です。

6. 「エクスポート」をクリックして、探査のエクスポートを完了します。探査は、jarファイルとして保存されます。JARファイルはどこにでも保存できます。

図5-21 エクスポート済探査の保存

7. 任意の時点で操作を中断するには、「取消」をクリックします。

探査で、ユーザー資格証明(EDN、JMS、HTTP pubsub)が指定されているターゲットまたはソースが使用される場合、エクスポートされた探査は、暗号化パスワードのある資格証明を含みます。パスワードは、サーバー暗号化鍵で暗号化されます。通常、異なるサーバーは、異なる暗号化鍵を使用します。結果的に、サーバーに探査をデプロイする前に、暗号化パスワードを更新するか、プレーン・テキストのパスワードに変換する必要があります。そうしないと、暗号化エラーが表示されます。

5.9 探査の再利用

別の探査のためのソースとして、既存の探査を再利用できます。

注意
ランタイム環境としてSparkを使用している場合、探査のエクスポートはできません。

5.10 探査をお気に入りにマーク

探査をお気に入りにすることができます。探査をお気に入りにマークすると、カタログ上に多数の項目があっても、そのような探査を簡単に見つけて、移動できます。

探査をお気に入りとしてマークする手順:

1. カタログで、お気に入りにマークする探査を特定します。

2. 探査の右側にある「お気に入り」アイコンをクリックすると、お気に入りとしてマークされます。このアイコンは、トグル・ボタンとして機能します。

図5-22 「お気に入り」アイコン

3. お気に入りから探査を削除するには、「お気に入り」アイコンをクリックします。

5.11 探査の削除

探査が不要であることが確実になった場合、探査を削除できます。公開された探査を削除すると、ドラフト状態に移行します。ドラフト状態と公開済状態の探査がある場合、削除操作はドラフト探査を先に削除します。同じ探査について2回目に削除操作を起動すると、探査は削除されます。

探査を削除する手順:

1. カタログで、削除する探査を特定します。

2. それを削除するには、探査の右側にある「削除」アイコンをクリックします。

図5-23 「削除」アイコン

確認のダイアログが表示されます。「OK」を選択すると、探査は削除されます。

5.12 探査のリストア

探査は次のいずれかの状況では無効状態になります。

- デプロイメントがVisualizerから削除された場合

- ネットワークの問題により、EDNソースが起動できない場合

- ファイルが存在しないため、CSVソースが起動できない場合

- 対応するEvent Processingアプリケーションが、Event Processingサーバー上でアンデプロイまたは一時停止された場合

前述の状況は、探査が無効状態になる理由の一部にすぎません。

無効状態は、オブジェクト(ソースまたは公開済探査)にデプロイメントがないことを示します。

探査をリストアできます。リストア操作は、Oracle Stream Analyticsで利用できる情報を使用して、無効状態のオブジェクトをデプロイしようと試みます。たとえば、ソースS1を使用する探査E1があり、双方とも無効状態にあるとします。探査上でリストア操作を起動すると、Oracle Stream Analyticsはストリームと探査を順番にデプロイしようと試みます。

探査をリストアする手順:

1. カタログで、無効状態の探査を特定します。無効状態の探査は、赤い十字のアイコンによって示されます。

図5-24 無効状態の探査

2. デプロイメントの問題を修正して、探査をリストアするには、探査の右側にある「リストア」アイコンをクリックします。

図5-25「リストア」アイコン

リストア操作の結果に関する通知が表示されます。

6 参照の使用

この章では、Oracle Stream Analyticsでの参照について説明します。

この章の構成は、次のとおりです。

- 参照の理解

- 参照の作成

- 参照の編集

- 参照をお気に入りとしてマーク

- 参照の削除

6.1 参照の理解

Oracle Stream Analyticsを使用すると、静的データへの参照を作成してイベント・ストリームをエンリッチできます。

6.2 参照の作成

参照の作成に必要な手順をこの項で挙げます。

参照を作成するには:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」メニューの「参照」を選択します。

3. 「参照の作成」ダイアログで情報を入力します。 「参照の作成 - ソースの詳細」画面が、次のように表示されます。

図6-1「参照の作成- ソースの詳細」ダイアログ

a. 「名前」フィールドに参照の名前を入力します。これは必須フィールドです。

b. Descriptionフィールドに、ユーザーがこの参照について理解するのを助ける説明を入力します。これはオプションのフィールドです。

c. 「タグ」フィールドに、参照に付けるタグを入力します。複数のタグを入力できます。これはオプションのフィールドです。

d. 「ソース・タイプ」ドロップダウン・リストからソース・タイプを選択します。Oracle Stream Analytics Visualizerでソースを定義する必要があります。これは必須フィールドです。

注意:

このリリースでは、データベースの表(Oracle Database)のみサポートされます。ドライバoracle.jdbc.driver.OracleDriverは非推奨であり、サポートされません。config.xmlファイルでは、代わりにoracle.jdbc.OracleDriverを使用してください。

4. 「次」をクリックして、「タイプ・プロパティ」画面に移動します。「参照の作成 - タイプ・プロパティ」画面を次に示します。

図6-2 「参照の作成 - タイプ・プロパティ」ダイアログ

a. 「データ・ソース名」を選択します。

b. 詳細のいずれかを変更する場合、任意の時点で「戻る」をクリックします。

5. 「次」をクリックして、「形状」画面に移動します。「参照の作成 - 形状」画面を次に示します。

図6-3「参照の作成- 形状」ダイアログ

a. 参照に対しては「形状」を選択します。
形状は、選択した既存の形状に基づいて適用されます。

6. 「作成」をクリックして形状の作成を完了します。新しい参照がカタログ内に表示されます。

7. 任意の時点で操作を中断するには、「取消」をクリックします。

6.3 参照の編集

Oracle Stream Analyticsでは、既存の参照を編集または更新できます。この項では、参照を編集する方法を説明します。

参照を編集する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 編集する参照を特定します。名前文字列または参照アイコンをクリックすると、編集する参照が開きます。次に示すように、参照の詳細画面が表示されます。

図6-4 参照の編集画面

3. 画面の右上隅にある「編集」をクリックします。 「参照の作成 - ソースの詳細」画面が、次のように表示されます。

図6-5 「参照の編集- ソースの詳細」ダイアログ

a. 必要に応じて、参照の名前を更新します。

b. 必要に応じて、参照の説明を更新します。

c. 参照に付けたいタグを追加または更新します。複数のタグを入力できます。

d. このリリースでは、「ソース・タイプ」は変更できません。そのため、無効です。

4. 「次」をクリックして、「タイプ・プロパティ」画面に移動します。「参照の編集 - タイプ・プロパティ」画面を次に示します。

図6-6 「参照の編集 - タイプ・プロパティ」ダイアログ

a. ソースを更新する場合、異なるデータ・ソース名を選択します。

b. 詳細のいずれかを変更する場合、任意の時点で「戻る」をクリックします。

5. 「次」をクリックして、「形状」画面に移動します。「参照の編集 - 形状」画面を次に示します。

図6-7「参照の編集- 形状」ダイアログ

a. 参照の形状を更新する場合は、異なる形状を選択します。

6. 参照の編集を完了するには、「保存」をクリックします。

7. 任意の時点で操作を中断するには、「取消」をクリックします。

8. 操作を完了するには、参照詳細ページで「完了」をクリックします。更新された参照がカタログ内に表示されます。

6.4 参照をお気に入りとしてマーク

参照をお気に入りとしてマークすることができます。参照をお気に入りにマークすると、カタログ上に多数の項目があっても、そのような参照を簡単に見つけて、移動できます。

参照をお気に入りとしてマークする手順:

1. カタログで、お気に入りにマークする参照を特定します。

2. 参照の右側にある「お気に入り」アイコンをクリックすると、お気に入りとしてマークされます。このアイコンは、トグル・ボタンとして機能します。もう一度このボタンをクリックすると、お気に入りから参照が削除されます。

図6-8「お気に入り」アイコン

6.5 参照の削除

参照が不要であることが確実になった場合、参照を削除できます。参照が依存関係を持っている場合は削除できません。参照が依存関係を持つとは、いずれかのユーザーが使用している公開済探査の一部であることです。依存関係がある参照を削除するには、先に依存関係を削除する必要があります。

参照を削除する手順:

1. カタログで、削除する参照を特定します。

2. それを削除するには、参照の右側にある「削除」アイコンをクリックします。

図6-9「削除」アイコン

確認のダイアログが表示されます。「OK」を選択すると、参照は削除されます。

7 パターンの使用

パターンは標準的な探査よりもはるかにシンプルです。パターンを使用する場合、興味深い結果を得るには、いくつかのキー・フィールドを指定する必要があります。パターンを作成すると、他の探査のように「カタログ」に表示されます。パターンを使用して、新しい探査を作成できます。

パターンは、ビジネス・ロジックがすでに組み込まれている、Oracle Stream Analyticsアプリケーションのテンプレートです。イベント・ストリームの視覚表現は、選択するキー・フィールドに基づいて、様々なパターン・タイプを持ちます。パターンを使用すると、共通のビジネス・シナリオに基づくイベント・ストリームを簡単に調査できます。左側のフィルタを使用して様々なカテゴリのパターンを表示し、このパターンを使用をクリックして探査を作成します。それぞれのパターンが含まれるボックスをクリックすることにより、パターンの詳細な説明が表示され、詳しい情報を知ることができます。追加情報を非表示にするには、再度クリックします。

パターンは、共通のビジネス・シナリオに基づくライブ出力ストリームの形式に結果を表示します。

注意:
特定のパターンのフィールドにデータを入力する際、入力するデータがフィールドのデータ型に一致していることを確認してください。入力されたデータとデータ型が一致しない場合、パターンは不正な結果を生み出します。

「表示」下の左側のパネルの「すべて表示」リンクを使用して、カテゴリに基づいてパターンを包含または除外できます。「すべて表示」をクリックすると、隣にティック・マークが表示され、すべてのパターンがページに表示されます。

いくつかの選択したパターンのみを表示するには、「すべて表示」の選択を解除し、個別にパターンを選択します。選択されたパターンのみがカタログに表示されます。

図7-1 パターンの選択

次の表は、パターンを分類しています。

表7-1 パターンのカテゴリ

カテゴリ

パターン

新規/既存

一般

変更検出

新規

Bが後に続くA

新規

Bが後に続かないA

新規

下位N

既存

重複の検出

既存

下降トレンド

既存

重複排除

既存

変動

既存

逆W

既存

存在しないハートビートの検出

新規

上位N

既存

上昇トレンド

既存

W

既存

論理和

新規

左外部結合

新規

機械学習

K平均法異常検出

新規

空間

空間一般

新規

統計

中央値

新規

相関

新規

分位

新規

標準偏差

新規

7.1 パターンの作成

Oracle Stream Analyticsは、様々なパターンを提供しています。

次のような様々なタイプおよびカテゴリのパターンを利用できます。

- 一般

- 機械学習

- 空間

- 統計

このダイアログには、カテゴリ別にすべてのパターンがリスト表示されます。それぞれのパターンの上にカーソルを置くと、その説明が表示されます。

パターンを作成する手順は、次のとおりです。

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」の順に選択します。
作成するパターンの選択ダイアログが開きます。

図7-2 作成するパターンの選択ダイアログ

3. 作成するパターンをクリックします。

図7-3 <パターン>探索の作成

4. 「名前」に探査の名前を入力します。これは必須フィールドです。

5. 「説明」に探査の説明を入力します。これはオプションのフィールドです。

6. 「タグ」に探査の適切なタグを入力します。これはオプションのフィールドです。

7. 「作成」をクリックします。パターンを作成するエディタが、作成したばかりの探査とともに表示されます。

図7-4 パターン・エディタ

選択したパターンが作成されます。
「パターン」をクリックし、使用するパターン・タイルのこのパターンを使用を選択してもパターンを作成できます。

図7-5 このパターンを使用

7.2 「上位N」パターンの作成

このパターンを使用して、ウィンドウ範囲の最初のN個のイベントを取得します。

「上位N」パターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、「上位N」の順に選択します。「パターン」をクリックし、「上位N」を選択することもできます。次のようなパターン作成画面が表示されます。

図7-6 「上位N」パターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. ウィンドウ範囲の値を入力し、単位を選択します(ナノ秒、ミリ秒、マイクロ秒、秒、分および時間のいずれか)。この数は、1以上である必要があります。

ウィンドウ範囲は、出力が生成される範囲です。

5. ウィンドウ・スライドの値を入力し、単位を選択します(ナノ秒、ミリ秒、マイクロ秒、秒、分および時間のいずれか)。これは、データをリフレッシュする周波数です。

6. 基準でソート・フィールドで値を選択します。複数のフィールドを選択できます。

7. 「イベント数」フィールドに値を入力します。この数は、1以上である必要があります。これは、パターンとして検討されるイベントの数を示す数です。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.3 「下位N」パターンの作成

下位Nパターンを使用して、ウィンドウ範囲の最後のN個のイベントを取得します。

この項では、「下位N」パターンを作成する方法を説明します。

「下位N」パターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、下位Nの順に選択します。「パターン」をクリックし、下位Nを選択することもできます。次のようなパターン作成画面が表示されます。

図7-7 下位Nパターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. ウィンドウ範囲の値を入力し、単位を選択します(ナノ秒、ミリ秒、秒、分および時間のいずれか)。この数は、1以上である必要があります。

ウィンドウ範囲は、出力が生成される範囲です。

5. ウィンドウ・スライドの値を入力し、単位を選択します(ナノ秒、ミリ秒、秒、分および時間のいずれか)。これは、データをリフレッシュする周波数です。

6. 基準でソート・フィールドで値を選択します。複数のフィールドを選択できます。

7. 「イベント数」フィールドに値を入力します。この数は、1以上である必要があります。これは、パターンとして検討されるイベントの数を示す数です。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.4 「上昇トレンド」パターンの作成

このパターンを使用して、数値イベント・フィールドが、いつ指定された傾向の変化(値の上昇)を示すかを検出します。たとえば、このパターンを使用して、センサー・デバイスからの温度値がいつ連続的に上昇し始めるかを特定します。

上昇傾向パターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、「上昇トレンド」の順に選択します。「パターン」をクリックし、「上昇トレンド」を選択することもできます。次のようなパターン作成画面が表示されます。

図7-8 「上昇トレンド」パターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. パーティション基準の値を入力します。この値は、イベント・ストリームのデータのパーティション化に使用されます。

トレンドを追跡するフィールドです。

5. 「期間」の値を入力し、単位を選択します(ナノ秒、ミリ秒、秒、分および時間のいずれか)。これは、アプリケーションがパターン一致を検索する間隔です。

6. 「トラッキング・フィールド」のドロップダウンで値を選択します。1つの項目のみ選択できます。

これは、その動作が、イベントを発生させるパターンに対応するトレンドに従うソース・フィールドです。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.5 「下降トレンド」パターンの作成

このパターンを使用して、数値イベント・フィールドが、いつ指定された傾向の変化(値の低下)を示すかを検出します。たとえば、このパターンを使用して、センサー・デバイスからの温度値がいつ連続的に低下し始めるかを特定します。

下降傾向パターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、「下降トレンド」の順に選択します。「パターン」をクリックし、「下降トレンド」を選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-9 「下降トレンド」パターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. パーティション基準の値を入力します。このフィールドは、イベント・ストリームのデータのパーティション化に使用できます。

トレンドを追跡するフィールドです。

5. 「期間」の値を入力し、単位を選択します(ナノ秒、ミリ秒、秒、分および時間のいずれか)。これは、アプリケーションがパターン一致を検索する間隔です。

6. トラッキング値フィールドで値を選択します。1つの項目のみ選択できます。

これは、その動作が、イベントを発生させるパターンに対応するトレンドに従うソース・フィールドです。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.6 「変動」パターンの作成

このパターンを使用して、イベント・データ・フィールド値が、特定の時間ウィンドウの範囲内で、いつ特定の上方向または下方向への変更を示すかを検出します。たとえば、このパターンを使用して、油圧値の多様な変化が許容範囲内に保たれていることを特定します。

振動パターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、「変動」の順に選択します。「パターン」をクリックし、「変動」を選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-10 「変動」パターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. パーティション基準の値を入力します。このフィールドは、イベント・ストリームのデータのパーティション化に使用できます。

トレンドを追跡するフィールドです。

5. 「トラッキング・フィールド」に値を入力します。この値は、イベント・データの追跡およびライブ出力ストリームでのパターン作成に使用されます。

6. 「ウィンドウ」の値を入力し、単位を選択します(ナノ秒、ミリ秒、秒、分および時間のいずれか)。これは、データをリフレッシュする周波数です。

7. 「偏差しきい値%」の値を入力します。この値は、パターンに含める偏差のパーセンテージを示します。

これは、アプリケーションが一致するパターンを検索する間隔です。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.7 「重複排除」パターンの作成

このパターンを使用して、イベント・ストリームの重複イベントを排除する探査を作成します。

重複の除去パターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、「重複排除」の順に選択します。「パターン」をクリックし、「重複排除」を選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-11 「重複排除」パターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. 重複基準の値を入力します。

これは、重複キーが理由で除外するフィールドです。

5. 「ウィンドウ」の値を入力し、単位を選択します(ナノ秒、ミリ秒、秒、分および時間のいずれか)。これは、アプリケーションが重複を検索する範囲です。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.8 「重複の検出」パターンの作成

このパターンを使用して、指定された期間内のいつ、イベント・データ・フィールドが重複値を持つかを検出します。たとえば、このパターンを使用して、いつ、同じ順序が1日のうちに2回発生するかを検出します。

重複の検出パターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、「重複の検出」の順に選択します。「パターン」をクリックし、「重複の検出」を選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-12 「重複の検出」パターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. 重複条件の値を入力します。

これは、重複キーを検索するフィールドです。

5. 「ウィンドウ」の値を入力し、単位を選択します(ナノ秒、ミリ秒、秒、分および時間のいずれか)。これは、アプリケーションが重複を検索する間隔です。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.9 「W」パターンの作成

このパターンを使用して、指定された時刻ウィンドウ内のいつ、イベント・データ・フィールド値が上昇および下降してWを描くかを検出します。たとえば、市場データ・フィードの株価の動きをモニタリングして買/売/ホールドの評価を決定する場合に、このパターンを使用します。

Wパターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、「W」の順に選択します。「パターン」をクリックして「W」を選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-13 「W」パターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. パーティション基準の値を入力します。複数のフィールドを選択できます。

これらは、データが分割されてWを形成するフィールドです。

5. 「ウィンドウ」の値を入力し、単位を選択します(ナノ秒、ミリ秒、秒、分および時間のいずれか)。これは、アプリケーションが一致するパターンを検索する間隔です。

6. どの変量がパターン・ベースの探査でW形状を構成するかに基づいて、トラッキング値の数値を選択してイベントを作成します。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.10 「逆W」パターンの作成

このパターンを使用して、ライブ出力ストリームの逆Wパターンを検出します。

逆Wパターンを作成する手順:

1. カタログにナビゲートします。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、「逆W」の順に選択します。「パターン」をクリックして「逆W」を選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-14 「逆W」パターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. パーティション基準の値を入力します。

これは、データが分割されて逆Wを形成するフィールドです。

5. 「ウィンドウ」の値を入力し、単位を選択します(ナノ秒、ミリ秒、秒、分および時間のいずれか)。これは、アプリケーションが一致するパターンを検索する間隔です。

6. どの変量がパターン・ベースの探査で逆W形状を構成するかに基づいて、トラッキング値の数値を選択してイベントを作成します。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.11 Bが後に続かないAパターンの作成

このパターンを使用して、Aの後の指定された期間内のいつ、Bが発生しないかを検出します。

Bが後に続かないAパターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、Bが後に続かないAの順に選択します。「パターン」をクリックし、Bが後に続かないAを選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-15 Bが後に続かないAの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. パーティション基準のフィールドを選択します。
これらは、Bが後に続かないことを示すために形成されるパターンの基になるフィールドです。

5. 状態A: フィールドのフィールドを選択します。

6. 状態A: 値のフィールドを選択します。これは状態A: フィールドの値です。

7. 状態B: フィールドのフィールドを選択します。

8. 状態B: 値のフィールドを選択します。これは状態B: フィールドの値です。

9. 「期間」にゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンおよび減分アイコンを使用して値を増加または減少させることができます。このフィールドは指定された期間、パターンを監視するために使用されます。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.12 Bが後に続くAパターンの作成

このパターンを使用して、指定された期間内のいつ、イベントAの後に続いてイベントBが発生するかを検出します。中間イベントが存在していても可能です。

Bが後に続くAパターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、Bが後に続くAの順に選択します。「パターン」をクリックし、Bが後に続くAを選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-16 Bが後に続くAパターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. パーティション基準のフィールドを選択します。
これらは、Bが後に続くことを示すために形成されるパターンの基になるフィールドです。

5. 状態A: フィールドのフィールドを選択します。

6. 状態A: 値のフィールドを選択します。これは状態A: フィールドの値です。

7. 状態B: フィールドのフィールドを選択します。

8. 状態B: 値のフィールドを選択します。これは状態B: フィールドの値です。

9. 「期間」にゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンおよび減分アイコンを使用して値を増加または減少させることができます。このフィールドは指定された期間、パターンを監視するために使用されます。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.13 「標準偏差」パターンの作成

このパターンを使用して、選択された値と期待値との標準偏差を計算します。

「標準偏差」パターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、「標準偏差」の順に選択します。「パターン」をクリックして「標準偏差」を選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-17 「標準偏差」パターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. パーティション基準のフィールドを選択します。このフィールドは、標準偏差パターンのパーティションの基準を定めます。

5. 監視可能なパラメータを選択します。標準偏差はこのパラメータに基づいて計算されます。

6. 「ウィンドウ」にゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンおよび減分アイコンを使用して値を増加または減少させることができます。「ウィンドウ」の適切な時間単位を必ず選択してください。この値は、標準偏差を追跡するウィンドウを示します。

7. 「スライド」にゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンおよび減分アイコンを使用して値を増加または減少させることができます。「ウィンドウ」の適切な時間単位を必ず選択してください。この値は、標準偏差の計算でウィンドウをスライドできる値を示します。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.14 「相関」パターンの作成

このパターンを使用して、ライブ出力ストリームの2つの監視可能なパラメータの相関を計算します。

「相関」パターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、「相関」の順に選択します。「パターン」をクリックして「相関」を選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-18 「相関」パターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. パーティション基準のフィールドを選択します。このフィールドは、パーティションの基準として使用されます。

5. 監視可能なパラメータ1のパラメータを選択します。これは、監視する最初のパラメータです。

6. 監視可能なパラメータ2のパラメータを選択します。これは2番目のパラメータです。これらのパラメータは、パラメータ間の相関の計算に使用されます。

7. 「ウィンドウ」にゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンまたは減分アイコンを使用して値を増加または減少させます。適切な時間単位を選択します。これは、相関が計算されるウィンドウの期間です。

8. 「スライド」の期間にゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンまたは減分アイコンを使用して値を増加または減少させます。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.15 「分位」パターンの作成

このパターンを使用して、イベント・ストリームの分位を計算します。

「分位」パターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、「分位」の順に選択します。「パターン」をクリックし、「分位」を選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-19 「分位」パターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. パーティション基準のフィールドを選択します。このフィールドは、パーティションの基準として使用されます。

5. 監視可能なパラメータ1としてフィールドを選択します。

6. p分位点にゼロより大きい数値を入力します。この値は、選択されたイベント・ストリームの分位の計算に使用されます。

7. 「ウィンドウ」にゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンおよび減分アイコンを使用して値を増加または減少させることができます。適切な時間単位を選択します。このフィールドは、分位が計算されるウィンドウを定めます。

8. 「スライド」にゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンおよび減分アイコンを使用して値を増加または減少させることができます。適切な時間単位を選択します。このフィールドは、スライドの期間を定めます。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.16 「中央値」パターンの作成

このパターンを使用して、特定のパラメータに関するイベント・ストリームの中央値を計算します。

「中央値」パターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、「中央値」の順に選択します。「パターン」をクリックし、「中央値」を選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-20 「中央値」パターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. パーティション基準のフィールドを選択します。このフィールドは、パーティションの基準として機能します。

5. 監視可能なパラメータを選択します。これは、ストリームの中央値の計算の基準になるパラメータです。

6. 「ウィンドウ」にゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンまたは減分アイコンを使用して値を増加または減少させることができます。適切な時間単位を選択します。このフィールドは、中央値を計算するウィンドウを示します。

7. 「スライド」にゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンまたは減分アイコンを使用して値を増加または減少させることができます。適切な時間単位を選択します。このフィールドは、パターンのスライドを示します。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.17 「論理和」パターンの作成

このパターンを使用して、2つのストリームからイベントの論理和を作成します。両方のストリームのイベントの形状が同一である必要があります。

「論理和」パターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、「論理和」の順に選択します。「パターン」をクリックし、「論理和」を選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-21 「論理和」パターンの作成

3. 第1イベント・ストリームを選択します。

4. 第2イベント・ストリームを選択します。これらのイベント・ストリームの論理和が作成されます。

注意
形状は両方のイベント・ストリームで同一である必要があります。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.18 変更検出パターンの作成

このパターンを使用して、指定された期間内に変更された1つまたは複数のパラメータを検出します。

変更検出パターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、変更検出の順に選択します。「パターン」をクリックし、変更検出を選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-22 変更検出パターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. パーティション基準のフィールドを選択します。このフィールドは、パーティションの基準として機能します。

5. ウィンドウ範囲にゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンまたは減分アイコンを使用して値を増加または減少させることができます。適切な時間単位を選択します。

このフィールドは、変更を検出する必要があるウィンドウの指定に使用されます。

6. 変更基準で変更を検出するフィールドを選択します。複数のフィールドを選択できます。

7. 監視可能なパラメータのすべてが指定された期間内に一緒に変更された際にアラートを受け取る場合は、グループ変更をアラートAlert on Group Changesを選択します。監視可能なパラメータのいずれかが指定された期間内に変更された際にアラートを受け取る場合は、選択を解除します。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

Oracle Stream Analyticsは、指定した期間内の変更を検知し、期間の終わりまたは変更がこの先起こらなくなったときに、出力イベント(アラート)を送信します。次のグラフを例として考えてみます。

図7-23 変更検出パターンの例

指定した期間がAからCの間隔に等しいと仮定します。緑色の例では、AからCの期間で、値はAからBにかけて継続的に変更します。しかし、Bの時点以降は値は変化しなくなります。そのため、B1の時点でアラートを受け取ります。

青色の例では、AからCの期間全体で値が継続的に変更します。指定した期間であるAからCの終わり、Cの時点でアラートを受け取ります。

変更の発生直後にアラートを受け取る必要がある場合があります。緑色および青色の例の両方において、A1の時点で値が変化するため、アラートを受信し、緑色の例ではBの時点まで、青色の例ではCの時点までアラートを受信し続けます。

対策として、ウィンドウの値を最小限にすることで、変更が起こった直後にイベントを受信できます。

7.19 K平均法異常検出パターンの作成

このパターンを使用して、データ・クラスタを探索し、異常を検出します。K平均法は、データ探査用の監督なしの機械学習アルゴリズムとして広く使用されています。K平均法は、低密度クラスタ(メンバがきわめて少ないクラスタ)を識別することによる異常検出に使用されますが、あまり一般的な方法ではありません。Oracle Stream Analyticsでは、監視のための2次元(2D)空間がサポートされています。

K平均法異常検出パターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、K平均法異常検出の順に選択します。「パターン」をクリックし、K平均法異常検出を選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-24 K平均法異常検出パターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. 「値1」の値を選択します。この値は異常を検出するために使用されます。

5. 「値2」の値を選択します。この値は異常を検出するために使用されます。

6. Nクラスタにゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンまたは減分アイコンを使用して値を増加または減少させることができます。この値は、異常の検出で考慮されるクラスタの数を示します。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.20 空間一般パターンの作成

このパターンを使用して、地理ロケーション・データを含むストリームを分析し、イベントがマップに事前定義されたジオフェンスにどのように関係するかを判断します。

空間一般パターンを作成する手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、空間一般の順に選択します。「パターン」をクリックし、空間一般を選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-25 「空間」パターン

マップ上の色分けの意味は次のとおりです。

- 黒 - 欠落したイベントがないことを示します。

- オレンジ - イベントが指定された範囲に入っていることを示します。

- 青 - イベントが指定された範囲に近いことを示します。

- 紫 - イベントが滞在範囲内にあることを示します。

- 緑 - イベントが指定された範囲から出たことを示します。

3. 「マップ」を選択します。以前に作成したマップがこのリストに表示されます。

4. 「イベント・ストリーム」を選択します。

5. 空間の「緯度」として使用されるフィールドを選択します。

6. 空間の「経度」として使用されるフィールドを選択します。

7. 空間の「オブジェクト」として使用されるフィールドを選択します。オブジェクト、緯度および経度により、空間マップの表示方法が決まります。

8. イベントの追跡のオプションを選択します。このフィールドは、パターンの場所との近接度を定めます。可能な値は次のとおりです。

- 近接 — 新しいイベントが指定された緯度および経度で定義された空間領域で発生したとき。

- 入場 — 既存のイベントが指定された緯度および経度で定義された空間領域に入ったとき。

- 退出 — イベントが指定された緯度および経度で定義された空間領域から出たとき。

- 滞在 — イベントが指定された緯度および経度で定義された空間領域に留まっているとき(期間は手順11で指定)。

9. 「座標系」のIDを選択します。可能な値は次のとおりです。

- 3857 — は、WGS 84/Pseudo-Mercatorとしても知られている、測地投影法のデカルト2次元座標系です

- 8307 — は、Longitude/Latitude (WGS 84)としても知られている、楕円体の2次元座標系です。この座標系はOracleによって導入され、デフォルトで使用されます。

10. 距離バッファにゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンまたは減分アイコンを使用して値を増加または減少させます。距離の適切な単位を選択します。この値は、イベントを近似パラメータで追跡しているときに空間距離を計算するためのバッファ範囲を定めます。

通常、バッファは基本値に対する+/-で範囲を定めます。

注意:
このフィールドは、イベントの追跡で近接を選択した場合のみ有効です。

11. 滞在期間にゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンまたは減分アイコンを使用して値を増加または減少させます。適切な時間単位を選択します。このフィールドは、イベントの追跡で滞在を選択した場合のみ使用されます。指定された滞在期間滞在したイベントが検出されます。

注意:
このフィールドは、イベントの追跡で滞在を選択した場合のみ有効です。

パターンは、入力および選択したデータに基づいて、マップの形で視覚的に表されます。

7.21 存在しないハートビートの検出パターンの作成

このパターンを使用して、指定された時刻ウィンドウの中で、期待されるイベントが発生しないのがいつかを検出します。たとえば、次のハートビート・イベントがいつ欠落するかが重要である状況で、このパターンを使用します。

存在しないハートビートの検出パターンの作成手順:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、存在しないハートビートの検出の順に選択します。「パターン」をクリックし、存在しないハートビートの検出を選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-26 存在しないハートビートの検出パターンの作成

3. 「イベント・ストリーム」を選択します。

4. パーティション基準のフィールドを選択します。

5. 「ハートビート間隔」にゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンまたは減分アイコンを使用して値を増加または減少させます。適切な時間単位を選択します。

この値は、存在しないハートビートを検出する範囲を示します。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

7.22 「左外部」パターンの作成

このパターンを使用して、外部参照または別のストリームからのデータを使用して、イベント・元のストリーム・イベントのエンリッチメントを実行します。参照およびストリームにレコードがない場合、ストリームは出力としてNULL値を表示します。

左外部結合パターンの作成:

1. 「カタログ」に移動します。

2. 「新規アイテムの作成」、「パターン」、左外部結合の順に選択します。「パターン」をクリックし、左外部結合を選択することもできます。パターンの作成画面が、次のように表示されます。

図7-27 左外部結合パターンの作成

3. プライマリ・ストリームを選択します。

4. プライマリ・ストリームに対するエンリッチ参照/ストリームを選択します。

5. プライマリ・ストリームの相関基準を選択します。この値は、プライマリ・ストリームの相関基準として機能します。

6. プライマリ・ストリームの相関基準に対するエンリッチ参照/ストリームの相関基準を選択します。

7. プライマリ・ストリームのウィンドウ範囲にゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンまたは減分アイコンを使用して値を増加または減少させることができます。適切な時間単位を選択します。この値は、プライマリ・ストリームのウィンドウを示します。

8. プライマリ・ストリームのウィンドウ・スライドにゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンまたは減分アイコンを使用して値を増加または減少させることができます。適切な時間単位を選択します。この値は、プライマリ・ストリームのスライドを示します。

9. エンリッチ・ストリームのウィンドウ範囲にゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンまたは減分アイコンを使用して値を増加または減少させることができます。適切な時間単位を選択します。この値は、エンリッチつまりセカンダリ・ストリームのウィンドウを示します。

10. エンリッチ・ストリームのウィンドウ・スライドにゼロより大きい数値を入力します。増分アイコンまたは減分アイコンを使用して値を増加または減少させることができます。適切な時間単位を選択します。この値は、エンリッチつまりセカンダリ・ストリームのスライドを示します。

パターンは、入力/選択したデータに基づいて、視覚的に表されます。

8 Oracle Stream Analyticsのサイン・アウト

この章では、Oracle Stream Analyticsアプリケーションからのサイン・アウトに関する詳細を説明します。

8.1 サイン・アウト

Oracle Stream Analyticsアプリケーションの使用が完了したら、アプリケーションからサイン・アウトする必要があります。

サインアウトする手順:

1. 画面の右上隅で、ユーザー名をクリックします。

2. ドロップダウン・リストから「サインアウト」を選択します。

図8-1 サインアウト

アプリケーションからサインアウトして、「サイン・イン」ページに戻されます。Oracle Stream Analyticsアプリケーションを使用するには、もう一度サイン・インします。サインインの詳細は、「「サイン・イン」ページ」を参照してください。

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