Daten von Autonomous AI Transaction Processing in Confluent Kafka replizieren

Dieser Schnellstart zeigt, wie Sie Daten von Autonomous AI Transaction Processing in Confluent Kafka replizieren.

Bevor Sie beginnen

Um diesen Schnellstart erfolgreich abzuschließen, benötigen Sie Folgendes:

Eine Instanz der autonomen KI-Transaktionsverarbeitung.
Eine Confluent Platform-Instanz.

Umgebung eingerichtet: Autonome KI-Transaktionsverarbeitung

Wenn noch keine Quelldatenbank für die Replikation eingerichtet ist, können Sie mit den folgenden Schritten ein Beispielschema laden, das für diesen Schnellstart verwendet werden soll. Dieser Schnellstart verwendet die autonome KI-Transaktionsverarbeitung für die Quelldatenbank.

So richten Sie die autonome KI-Quelltransaktionsverarbeitung ein:

Laden Sie das Beispieldatenbankschema herunter, und dekomprimieren Sie es.
Wählen Sie in der Oracle Cloud-Konsole Ihre Autonomous AI Transaction Processing-(ATP-)Instanz auf der Seite "Autonome KI-Datenbanken" aus, um ihre Details anzuzeigen und auf Database Actions zuzugreifen.
Entsperren Sie den GGADMIN-Benutzer:
1. Wählen Sie Database actions aus, und wählen Sie Database Users aus.
2. Suchen Sie GGADMIN, und wählen Sie das zugehörige Auslassungsmenü (drei Punkte) aus, und wählen Sie Bearbeiten aus.
3. Geben Sie im Bereich "Benutzer bearbeiten" das GGADMIN-Passwort ein, bestätigen Sie das Passwort, und heben Sie die Auswahl von Account ist gesperrt auf.
4. Wählen Sie Apply Changes aus.
Laden Sie die Beispielschemas und -daten der Quelle:
1. Wählen Sie im Menü "Datenbankaktionen" unter "Entwicklung" die Option SQL aus.
2. Kopieren Sie das Skript von OCIGGLL_OCIGGS_SETUP_USERS_ATP.sql, und fügen Sie das Skript in das SQL-Arbeitsblatt hinzu.
3. Wählen Sie Skript ausführen aus. Auf der Registerkarte "Skriptausgabe" werden Bestätigungsmeldungen angezeigt.
4. Löschen Sie das SQL-Arbeitsblatt, kopieren Sie das SQL-Skript aus OCIGGLL_OCIGGS_SRC_USER_SEED_DATA.sql., und fügen Sie es ein.
  
  Tipp: Möglicherweise müssen die einzelnen Anweisungen separat ausgeführt werden, damit das SQL-Tool die Skripte erfolgreich ausführen konnte.
5. Um zu prüfen, ob die Tabellen erfolgreich erstellt wurden, schließen Sie das SQL-Fenster, und öffnen Sie es erneut. Suchen Sie in der Registerkarte "Navigator" nach dem Schema SRC_OCIGGLL, und wählen Sie dann Tabellen aus dem entsprechenden Dropdown-Listen.
Aktivieren Sie zusätzliches Logging:
1. Leeren Sie das SQL-Arbeitsblatt.
2. Geben Sie die folgende Anweisung ein, und wählen Sie Anweisung ausführen aus:
```
ALTER PLUGGABLE DATABASE ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA;
```

Umgebung eingerichtet: Confluent Cloud

Wenn Sie noch kein Confluent Cloud-Zielcluster, -Thema und -Schema haben, können Sie Folgendes tun:

Cluster erstellen.
API-Schlüssel für das Cluster erstellen. Beachten Sie den API-Schlüssel und das Secret für die nächsten Schritte.
Aktivieren Sie Confluent Schema Registry, und erstellen Sie einen API-Schlüssel für Confluent Cloud Confluent Schema Registry. Beachten Sie den API-Schlüssel und das Secret für die nächsten Schritte.
Thema erstellen im Cluster. Notieren Sie sich den Namen des Themas für die nächsten Schritte.

Aufgabe 1: OCI GoldenGate-Ressourcen erstellen

Für dieses Schnellstartbeispiel sind Deployments und Verbindungen sowohl für die Quelle als auch für das Ziel erforderlich.

Erstellen Sie ein Oracle-Deployment für die Autonomous AI Transaction Processing-Quellinstanz.
Erstellen Sie ein Big Data Deployment für das Confluent-Zielcloud.
Erstellen Sie eine Verbindung zur autonomen AI-Quelltransaktionsverarbeitung.
Konfluent-Kafka-Verbindung erstellen.
Confluent Schema Registry erstellen.
Erstellen Sie eine Verbindung zu GoldenGate, und weisen Sie diese Verbindung dem Oracle-Quell-Deployment zu.
Weisen Sie die Autonomous AI Transaction Processing-Verbindung dem Oracle-Quell-Deployment zu.
Zuweisen von Confluent Kafka- und Confluent Schema Registry-Verbindungen zum Big Data-Ziel-Deployment.

Aufgabe 2: Extract hinzufügen

Wählen Sie auf der Seite "Deployments" das Autonomous AI Transaction Processing-Quell-Deployment.
Wählen Sie auf der Seite "Deployment-Details" die Option Konsole starten.
Melden Sie sich mit dem Benutzernamen und Kennwort des Quell-Deployment-Administrators an.
Fügen Sie einen Extract hinzu.

3. Aufgabe: Verteilungspfad hinzufügen und ausführen

Wenn Sie den GoldenGate-Zugangsdatenspeicher verwenden, erstellen Sie einen Benutzer für den Verteilungspfad im Big Data-Deployment des Ziels, oder fahren Sie mit Schritt 3 fort.
Fügen Sie in der GoldenGate-Deployment-Konsole der Quelle eine Pfadverbindung für den in Schritt 1 erstellten Benutzer hinzu.
1. Wählen Sie in der GoldenGate-Deployment-Konsole der Quelle in der linken Navigationsleiste Pfadverbindungen aus.
2. Wählen Sie Pfadverbindung hinzufügen (Plussymbol), und führen Sie die folgenden Schritte aus:
  1. Geben Sie unter Zugangsdatenalias GGSNetwork ein.
  2. Geben Sie unter Benutzer-ID den Namen des in Schritt 1 erstellten Benutzers an.
  3. Geben Sie das Kennwort des Benutzers zur Bestätigung zweimal ein.
3. Klicken Sie auf Weiterleiten.
  
  Die Pfadverbindung wird in der Liste "Pfadverbindungen" angezeigt.
Fügen Sie in der Quell-Deployment-Konsole einen Verteilungspfad mit den folgenden Werten hinzu:
1. Gehen Sie auf der Seite Quelloptionen wie folgt vor:
  - Wählen Sie unter Quell-Extract den in Aufgabe 2 erstellten Extract.
  - Geben Sie unter Trailname einen aus zwei Zeichen bestehendem Namen wie E1 ein.
2. Gehen Sie auf der Seite Zieloptionen wie folgt vor:
  - Geben Sie unter Zielhost die Hostdomain des Ziel-Deployments an.
  - Geben Sie unter Portnummer 443 ein.
  - Geben Sie unter Trailname einen aus zwei Zeichen bestehendem Namen wie E1 ein.
  - Geben Sie unter Alias den in Schritt 2 erstellten Zugangsdatenalias ein.
Prüfen Sie in der Big Data-Deployment-Konsole des Ziels den Empfangspfad, der als Ergebnis des Verteilungspfades erstellt wurde.
1. Wählen Sie in der Big Data-Zielbereitstellungskonsole die Option Receiver Service aus.
2. Prüfen Sie die Pfaddetails. Dieser Pfad wurde als Ergebnis des im vorherigen Schritt erstellten Verteilungspfads erstellt.

Aufgabe 4: Replicat hinzufügen und ausführen

Wählen Sie im Navigationsmenü der Ziel-Big Data-Deployment-Konsole Replikate, Replicat hinzufügen (Plussymbol) aus.
Fügen Sie ein Replicat hinzu mit den folgenden Werten:
1. Wählen Sie auf der Seite "Replicat-Informationen" unter "Replicat-Typ" die Option Classic Replicat aus, geben Sie einen Prozessnamen ein, und wählen Sie Weiter aus.
2. Führen Sie auf der Seite "Replikationsoptionen" folgende Schritte aus:
  - Geben Sie unter Name den Namen des Trails aus Aufgabe 2 ein.
  - Wählen Sie unter Domain eine Domain aus.
  - Wählen Sie unter Alias die in Aufgabe 1 erstellte Confluent-Kafka-Verbindung.
  - Wählen Sie unter Converter die Option Avro aus.
  - Wählen Sie unter Confluent Schema Registry die Confluent Schema Registry-Verbindung aus, die in Aufgabe 1 erstellt wurde.
  - Wählen Sie unter Checkpoint-Tabelle die Checkpointtabelle aus, die Sie für das Ziel-Deployment erstellt haben.
3. Ersetzen Sie auf der Seite "Replicat-Parameter" MAP *.*, TARGET *.*; durch:
```
MAP SRC_OCIGGLL.SRC_CUSTOMER, Table SRC.CUSTOMER;
```
Wählen Sie Erstellen und ausführen aus.

Kehren Sie zur Seite "Überblick" zurück, auf der Sie die Replicat-Details prüfen können.

Aufgabe 5: Replikation prüfen

Führen Sie einige Updates an der autonomen AI-Quelltransaktionsverarbeitungsinstanz aus, um die Replikation in Confluent Kafka Cloud zu prüfen.

Öffnen Sie in der Oracle Cloud-Konsole das Navigationsmenü, wählen Sie Oracle AI Database aus, und wählen Sie Autonomous AI Transaction Processing aus.
Wählen Sie in der Liste der Autonomous AI Transaction Processing-Instanzen Ihre Quellinstanz aus, um deren Details anzuzeigen.
Wählen Sie auf der Seite "Datenbankdetails" die Option Datenbankaktionen aus.

Hinweis: Die Anmeldung sollte automatisch erfolgen. Andernfalls melden Sie sich mit den Datenbankzugangsdaten an.
Wählen Sie auf der Homepage von Database Actions die Option SQL aus.

Geben Sie Folgendes in das Arbeitsblatt ein und wählen Sie Skript ausführen.

Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1000,'Houston',20,743113);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1001,'Dallas',20,822416);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1002,'San Francisco',21,157574);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1003,'Los Angeles',21,743878);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1004,'San Diego',21,840689);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1005,'Chicago',23,616472);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1006,'Memphis',23,580075);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1007,'New York City',22,124434);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1008,'Boston',22,275581);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1009,'Washington D.C.',22,688002);

Wählen Sie in der Deployment-Konsole der ATP-Quelle den Extract-Namen und dann Statistiken aus. Stellen Sie sicher, dass SRC_OCIGGLL.SRC_CITY 10 Insert-Vorgänge vorhanden sind.
Wählen Sie in der Ziel-Big Data-OCI GoldenGate-Deployment-Konsole den Replicat-Namen aus, und wählen Sie Statistiken aus. Stellen Sie sicher, dass SRC_OCIGGLL.SRC_CITY 10 Insert-Vorgänge vorhanden sind.
Navigieren Sie in der Oracle Cloud-Konsole zum Oracle Object Storage-Bucket, und prüfen Sie dessen Inhalt.

Aufgabe 6: (Optional) Replikation in Confluent-CLI prüfen

Installieren Sie die Confluent-CLI in Ihrem System.

Ausführen:

export PATH=$(pwd)/bin:$PATH
confluent login

Umgebungen auflisten und Umgebung auswählen

confluent environment list
confluent environment use <your_environment_ID>

Cluster auflisten und Cluster auswählen

confluent kafka cluster list
confluent kafka cluster use <your_cluster_id>

API-Schlüssel und Secret lokal speichern

confluent api-key store <cluster_api_key> <cluster_api_secret>
confluent api-key use <cluster_api_key> --resource <cluster_id>

Listenenthemen
```
confluent kafka topic list
```

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confluent kafka topic consume --value-format avro --from-beginning <topic_name>