Acerca de Stream Analytics
Cree paneles de control operativos personalizados que proporcionen supervisión y análisis en tiempo real de los flujos de eventos mediante el análisis de OCI GoldenGate Stream. Identifique eventos de interés, ejecute consultas en los flujos de eventos en tiempo real o emita alertas basadas en el análisis.
Conceptos de análisis de flujos
Los siguientes conceptos son esenciales en el trabajo con OCI GoldenGate Stream Analytics:
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Conexión: Almacena la información de conectividad de una tecnología de origen o destino.
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Flujo: flujo continuo de datos dinámicos.
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Pipeline: datos de flujo de trabajo del origen al destino.
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Lógica de negocio: varios filtros y funciones que puede aplicar a un pipeline para obtener los datos precisos que desea analizar.
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Publicación: hace que el pipeline esté disponible para todos los usuarios de análisis de flujo y envía datos a los destinos.
Conexiones soportadas
Descubra qué tipos de conexiones soporta OCI GoldenGate Stream Analytics.
Conexiones de origen soportadas
OCI GoldenGate Stream Analytics soporta los siguientes tipos de tecnología de origen:
Nota: También puede crear conexiones de Coherence, Ignite y Java Message Server (JMS) directamente en la consola de Stream Analytics.
Conexiones de destino soportadas
Stream Analytics soporta los siguientes tipos de tecnología de destino:
Nota: 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
Si bien OCI GoldenGate Stream Analytics parece ser el mismo 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:
Limitaciones específicas de OCI
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Los archivos jar personalizados no están soportados en OCI GoldenGate Stream Analytics.
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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 GoldenGate Change Data, se necesita un despliegue de Kafka independiente, como OCI Streaming.
Preste mucha atención a las notas de GoldenGate Stream Analytics que le informan si una función está soportada o no en OCI GoldenGate 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 la 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:
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Consola de Stream Analytics
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Número de pipelines de Streaming
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Ignorar cluster
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Cluster de Big Data de GoldenGate
Antes de calcular el número de OCPU que necesita, veamos primero cuántas unidades de recursos informáticos necesita cada recurso de Stream Analytics. 1 OCPU es igual a 2 unidades de recursos informáticos (vCPU). 1 vCPU es igual a 1000 milicores (1000 m).
En la siguiente tabla se muestra un ejemplo 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 500 m | 1000 m | 1 |
| Pipeline B | 500 m | 2 x 500 m | 1500 m | 1 |
| Pipeline C | 500 m | 4 x 500 m | 2500 m | 2 |
| Pipeline D | 600 m | 2 x 700 m | 2000 m | 1 |
| Pipeline E | 1000 m | 2 x 1000 m | 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 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 Streaming | Ignorar cluster | GoldenGate para 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 500 m | 500 m | 2 |
| 1000 m | 1 x Pipeline A 1 x Pipeline B | 2500 m | 2 x 500 m | 500 m | 3 |
| 1000 m | 2 x Pipeline A 1 x Pipeline B | 3500 m | 2 x 500 m | 500 m | 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 Ignite y GoldenGate en la consola de Stream Analytics. Cuando se agregan juntos, puede determinar el número total de OCPU que debe 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.