Acerca de Stream Analytics
Crea paneles de control operativos personalizados que proporcionen supervisión y análisis en tiempo real de flujos de eventos mediante OCI GoldenGate Stream Analytics. Identifique eventos de interés, ejecute consultas en los flujos de eventos en tiempo real o emita alertas en función de su análisis.
Conceptos de análisis de flujo
Los siguientes conceptos son esenciales para trabajar con OCI GoldenGate Stream Analytics:
- Conexión: almacena la información de conectividad de una tecnología de origen o de destino.
- Flujo: flujo continuo de datos dinámicos.
- Pipeline: datos de flujo de trabajo de origen a destino.
- Lógica de negocio: varios filtros y funciones que puede aplicar a un pipeline para obtener los datos precisos que desea analizar.
- Publicación: hace que el pipeline esté disponible para todos los usuarios de análisis de flujo y envía datos a los destinos.
Soporte y limitaciones de Stream Analytics
Aunque OCI GoldenGate Stream Analytics aparece igual que GoldenGate Stream Analytics (GGSA), hay ciertas funciones que solo están disponibles en la versión de OCI y otras que no están soportadas en la versión de OCI:
Funciones específicas de OCI
Limitaciones específicas de OCI
- Los archivos Jars personalizados no están soportados en OCI GoldenGate Stream Analytics.
- OCI GoldenGate Stream Analytics no incluye un cluster de Kafka al que puedan acceder los usuarios. Para la entrada o salida de Kafka, incluido el uso de la entrada de datos de cambio GoldenGate, se necesita un despliegue de Kafka independiente, como OCI Streaming.
Preste mucha atención a las notas de GoldenGate Stream Analytics que le informan de si una función está soportada o no en OCI GoldenGate Stream Analytics.
Conexiones soportadas
Obtén más información sobre los tipos de conexiones que soporta OCI GoldenGate Stream Analytics.
OCI GoldenGate Stream Analytics soporta los siguientes tipos de tecnología de origen:
- Oracle Autonomous Database
- Oracle Database
- OCI Streaming
- Servicio OCI MySQL Database
- Apache Kafka
- Confluent Kafka
- Servidor de Oracle GoldenGate
También puede crear conexiones de Coherence, Ignite y Java Message Server (JMS) directamente en la consola de Stream Analytics.
Stream Analytics soporta los siguientes tipos de tecnología de destino:
- Oracle Autonomous Database
- Oracle Database
- Almacenamiento de objetos de OCI
- Apache Kafka
- OCI Streaming
También puede crear conexiones de Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Coherence, Hadoop File Storage (HDFS), Ignite, JMS y MongoDB directamente en la consola de Stream Analytics.
Consideraciones de tamaño para despliegues de Stream Analytics
Asegúrese de revisar la información de Medición y facturación de despliegues de OCI GoldenGate sobre la selección y escalado de Oracle Compute Unit (OCPU).
El uso de OCPU de OCI GoldenGate Stream Analytics se calcula en función de los siguientes factores:
- Consola de Stream Analytics
- Número de pipelines de Streaming
- Ignorar cluster
- GoldenGate Cluster de Big Data
Antes de calcular el número de OCPU que necesita, veamos cuántas unidades de computación necesita cada recurso de Stream Analytics. 1 OCPU equivale a 2 unidades de computación (vCPUs). 1 vCPU equivale a 1000 milicores (1000 m).
| Pipeline | Controlador | Ejecutor | Total de vCPUs | OCPU facturadas |
|---|---|---|---|---|
| Pipeline A | 500m | 1 x 500m | 1000m | 1 |
| Pipeline B | 500m | 2 x 500m | 1500m | 1 |
| Pipeline C | 500m | 4 x 500m | 2500m | 2 |
| Pipeline D | 600m | 2 x 700m | 2000m | 1 |
| Pipeline E | 1000m | 2 x 1000m | 3000m | 2 |
Puede configurar los valores de controlador y ejecutor según sea necesario para cada pipeline en la consola de Stream Analytics.
En la siguiente tabla se muestran configuraciones de recursos de análisis de flujo de ejemplo basadas en el número de pipelines (de la tabla anterior) y el número calculado de OCPU necesarias.
| Consola de Stream Analytics | Número de pipelines | Pipelines de transmisión | Ignorar cluster | GoldenGate para cluster de Big Data | OCPU facturadas |
|---|---|---|---|---|---|
| 1000m | 1 x Pipeline A | 1000m | 0 | 0 | 1 |
| 1000m | 3 x Pipeline A | 3000m | 0 | 0 | 2 |
| 1000m | 1 x Pipeline B | 1500m | 0 | 0 | 2 |
| 1000m | 1 x Pipeline B | 1500m | 2 x 500m | 500m | 2 |
| 1000m | 1 x Pipeline A
1 x Pipeline B |
2500m | 2 x 500m | 500m | 3 |
| 1000m | 2 x Pipeline A
1 x Pipeline B |
3500m | 2 x 500m | 500m | 3 |
La consola de Stream Analytics requiere 1000 m. Cada pipeline de transmisión requiere milicores adicionales en función de su configuración. El cluster Ignite, si está activado, necesita un mínimo de 2 instancias de cluster. Puede configurar el límite de milicore para los clusters de Big Data de Ignite y GoldenGate en la consola de Stream Analytics. Cuando se agregan juntos, puede determinar el número total de OCPU que necesita seleccionar al crear el despliegue de Stream Analytics.
Si no está seguro, puede empezar por 2 o 3 OCPU y, a continuación, revisar las métricas de consumo de OCPU en la página de detalles del despliegue y ajustarlo en consecuencia.