Acerca de Stream Analytics

Cree paneles de control operativos personalizados que proporcionen supervisión y análisis en tiempo real de flujos de eventos mediante el análisis de flujos de OCI GoldenGate. Identifique eventos de interés, ejecute consultas en los flujos de eventos en tiempo real o emita alertas en función de su análisis.

Temas relacionados

Conceptos de análisis de flujos

Comience con los aspectos básicos. Familiarícese con los siguientes conceptos:

  • Conexión: almacena la información de conectividad para una tecnología de origen o 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.

Conexiones soportadas

Obtenga información sobre los tipos de conexiones que soporta OCI GoldenGate Stream Analytics.

OCI GoldenGate Stream Analytics soporta los siguientes tipos de tecnología de origen:

Note:

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:

Note:

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.

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 está soportada o no una función en OCI GoldenGate Stream Analytics.

Medición y facturación para despliegues de Stream Analytics

Asegúrese de revisar la información de Metering and Billing for OCI GoldenGate deployments sobre la selección y escala de la unidad de recursos informáticos de Oracle (OCPU).

El uso de OCPU de OCI GoldenGate Stream Analytics se calcula en función de los siguientes factores:

  • Consola de análisis de flujo
  • Número de pipelines de Streaming
  • Ignorar cluster
  • GoldenGate Cluster de Big Data

Antes de calcular el número de OCPU que necesita, revisemos en primer lugar cuántas unidades de recursos informáticos necesita cada recurso de Stream Analytics. 1 OCPU equivale a 2 unidades de recursos informáticos (vCPUs). 1 vCPU equivale a 1000 milicores (1000m).

En la siguiente tabla se muestran ejemplos de configuración de pipeline de Stream Analytics y el número calculado de OCPU necesarias.
Pipeline Controlador Ejecutor Total de VCPU OCPU facturadas
Pipeline A 500 m 1 x 500m 1000 m 1
Pipeline B 500 m 2 x 500m 1500 m 1
Pipeline C 500 m 4 x 500m 2500 m 2
Pipeline D 600 m 2 x 700m 2000 m 1
Pipeline E 1000 m 2 x 1000m 3000 m 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 ejemplos de configuraciones de recursos de Stream Analytics según el número de pipelines (de la tabla anterior) y el número calculado de OCPU necesarias.

Consola de análisis de flujo Número de pipelines Pipelines de transmisión Ignorar cluster GoldenGate para el cluster de Big Data OCPU facturadas
1000 m 1 x Pipeline A 1000 m 0 0 1
1000 m 3 x Pipeline A 3000 m 0 0 2
1000 m 1 x Pipeline B 1500 m 0 0 2
1000 m 1 x Pipeline B 1500 m 2 x 500m 500 m 2
1000 m 1 x Pipeline A

1 x Pipeline B

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

1 x Pipeline B

 3500 m 2 x 500m 500 m 3

La consola de Stream Analytics necesita 1000m. Cada pipeline de transmisión requiere más milicores en función de su configuración. Si está activado, el cluster Ignite necesita un mínimo de 2 instancias de cluster. Puede configurar el límite de milímetros para los clusters de Big Data Ignite y GoldenGate en la consola de Stream Analytics. Cuando se agregan juntas, 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 ajustarlas según corresponda.