Oracle Cloud Infrastructure-Dokumentation

Stream Analytics

Erstellen Sie benutzerdefinierte Betriebs-Dashboards, die Echtzeitüberwachung und Analysen von Ereignisstreams mit OCI GoldenGate Stream-Analysen bereitstellen. Identifizieren Sie relevante Ereignisse, führen Sie Abfragen für die Ereignisstreams in Echtzeit aus, oder lösen Sie Alerts basierend auf Ihrer Analyse aus.

Streamanalysekonzepte

Die folgenden Konzepte sind für die Arbeit mit OCI GoldenGate Stream Analytics unerlässlich:

  • Verbindung: Speichert die Konnektivitätsinformationen für eine Quell- oder Zieltechnologie.
  • Stream: Ein kontinuierlicher Fluss dynamischer Daten.
  • Pipeline: Die Workflowdaten von der Quelle zum Ziel.
  • Geschäftslogik: Verschiedene Filter und Funktionen, die Sie auf eine Pipeline anwenden können, um die genauen Daten zu erhalten, die Sie analysieren möchten.
  • Veröffentlichung: Stellt die Pipeline allen Streamanalysebenutzern zur Verfügung und sendet Daten an Ziele.

Support und Einschränkungen für Stream Analytics

Während OCI GoldenGate Stream Analytics wie GoldenGate Stream Analytics (GGSA) angezeigt wird, gibt es bestimmte Features, die nur in der OCI-Version verfügbar sind, und andere, die in der OCI-Version nicht unterstützt werden:

OCI-spezifische Features

OCI-spezifische Einschränkungen

  • Benutzerdefinierte JAR-Dateien werden in OCI GoldenGate Stream Analytics nicht unterstützt.
  • OCI GoldenGate Stream Analytics enthält kein Kafka-Cluster, auf das Benutzer zugreifen können. Für Kafka-Eingabe oder -Ausgabe, einschließlich der Verwendung von GoldenGate Change Data-Eingabe, ist ein separates Kafka-Deployment wie OCI Streaming erforderlich.

Achten Sie sorgfältig auf Hinweise in GoldenGate Stream Analytics, die Sie darüber informieren, ob ein Feature in OCI GoldenGate Stream Analytics unterstützt wird oder nicht.

Unterstützte Verbindungen

Erfahren Sie, welche Verbindungstypen von OCI GoldenGate Stream Analytics unterstützt werden.

OCI GoldenGate Stream Analytics unterstützt die folgenden Technologien der Quelle:

Hinweis

Sie können Coherence-, Ignite- und Java Message Server-(JMS-)Verbindungen auch direkt in der Stream Analytics-Konsole erstellen.

Stream Analytics unterstützt die folgenden Ziel-Technologietypen:

Hinweis

Sie können auch Amazon S3-, Azure Data Lake Storage-, Coherence-, Hadoop File Storage-(HDFS-)-, Ignite-, JMS- und MongoDB-Verbindungen direkt in der Stream Analytics-Konsole erstellen.

Überlegungen zur Größe von Stream Analytics-Deployments

Stellen Sie sicher, dass Sie die Informationen unter Messung und Abrechnung für OCI GoldenGate-Deployments zur Auswahl und Skalierung der Oracle Compute Unit (OCPU) prüfen.

Die OCPU-Nutzung von OCI GoldenGate Stream Analytics wird basierend auf den folgenden Faktoren berechnet:

  • Stream Analytics-Konsole
  • Anzahl Streaming-Pipelines
  • Cluster ignorieren
  • GoldenGate Big Data-Cluster

Bevor Sie die Anzahl der erforderlichen OCPUs berechnen, prüfen wir zunächst, wie viele Compute Units jede Stream Analytics-Ressource benötigt. 1 OCPU entspricht 2 Compute Units (vCPUs). 1 vCPU entspricht 1000 Millicores (1000 m).

In der folgenden Tabelle sind Beispiele für Stream Analytics-Pipelineeinstellungen und die berechnete Anzahl der erforderlichen OCPUs aufgeführt.
Pipeline Treiber Executor Insgesamt vCPUs Abgerechnete OCPUs
Pipeline A 500m 1 x 500 m 1000m 1
Pipeline B 500m 2 x 500 m 1500m 1
Pipeline C 500m 4 x 500 m 2500m 2
Pipeline D 600m 2 x 700 m 2000m 1
Pipeline E 1000m 2 x 1000 m 3000m 2

Sie können die Einstellungen für Treiber und Executor für jede Pipeline in der Stream Analytics-Konsole nach Bedarf konfigurieren.

In der folgenden Tabelle sind Beispielkonfigurationen für Stream Analytics-Ressourcen basierend auf der Anzahl der Pipelines (aus der obigen Tabelle) und der berechneten Anzahl der erforderlichen OCPUs aufgeführt.

Stream Analytics-Konsole Anzahl der Pipelines Streaming-Pipelines Cluster ignorieren GoldenGate für Big Data-Cluster Abgerechnete OCPUs
1000m 1 x Rohrleitung A 1000m 0 0 1
1000m 3 x Rohrleitung A 3000m 0 0 2
1000m 1 x Rohrleitung B 1500m 0 0 2
1000m 1 x Rohrleitung B 1500m 2 x 500 m 500m 2
1000m 1 x Rohrleitung A

1 x Rohrleitung B

 2500m 2 x 500 m 500m 3
1000m 2 x Rohrleitung A

1 x Rohrleitung B

 3500m 2 x 500 m 500m 3

Die Stream Analytics-Konsole benötigt 1000 m. Jede Streaming-Pipeline erfordert je nach ihren Einstellungen zusätzliche Millicores. Wenn das Cluster "Ignite" aktiviert ist, sind mindestens 2 Clusterinstanzen erforderlich. Sie können den Millicore-Grenzwert für Ignite- und GoldenGate-Big Data-Cluster in der Stream Analytics-Konsole konfigurieren. Wenn sie zusammen hinzugefügt werden, können Sie die Gesamtanzahl der OCPUs bestimmen, die Sie beim Erstellen des Stream Analytics-Deployments auswählen müssen.

Wenn Sie sich nicht sicher sind, können Sie mit 2 oder 3 OCPUs beginnen. Prüfen Sie dann die OCPU-Nutzungsmetriken auf der Seite mit den Deployment-Details, und passen Sie sie entsprechend an.