A propos de Stream Analytics

Créez des tableaux de bord opérationnels personnalisés qui fournissent une surveillance et des analyses en temps réel des flux d'événements à l'aide des analyses de flux OCI GoldenGate. Identifiez les événements qui vous intéressent, exécutez des requêtes sur les flux d'événements en temps réel ou générez des alertes en fonction de votre analyse.

Rubriques connexes

Concepts d'analyse de flux

Commencez par les bases. Familiarisez-vous avec les concepts suivants :

  • Connexion : stocke les informations de connectivité pour une technologie source ou cible.
  • Flux : flux continu de données dynamiques.
  • Pipeline : données de workflow de la source vers la cible.
  • Logique métier : différents filtres et fonctions que vous pouvez appliquer à un pipeline pour obtenir les données précises à analyser.
  • Publication : rend le pipeline disponible pour tous les utilisateurs d'analyse de flux de données et envoie les données aux cibles.

Connexions prises en charge

Découvrez les types de connexion pris en charge par OCI GoldenGate Stream Analytics.

OCI GoldenGate Stream Analytics prend en charge les types de technologie source suivants :

Remarques :

Vous pouvez également créer des connexions Coherence, Ignite et JMS (Java Message Server) directement dans la console Stream Analytics.

Stream Analytics prend en charge les types de technologie cible suivants :

Remarques :

Vous pouvez également créer des connexions Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Coherence, Hadoop File Storage (HDFS), Ignite, JMS et MongoDB directement dans la console Stream Analytics.

Prise en charge et limites de Stream Analytics

Alors que OCI GoldenGate Stream Analytics apparaît comme GoldenGate Stream Analytics (GGSA), certaines fonctionnalités sont disponibles uniquement dans la version OCI et d'autres ne sont pas prises en charge dans la version OCI :

Fonctionnalités propres à OCI

Limites propres à OCI

  • Les fichiers JAR personnalisés ne sont pas pris en charge dans OCI GoldenGate Stream Analytics.
  • OCI GoldenGate Stream Analytics n'inclut pas de cluster Kafka accessible aux utilisateurs. Pour l'entrée ou la sortie Kafka, y compris l'utilisation de l'entrée de modification de données GoldenGate, un déploiement Kafka distinct, tel qu'OCI Streaming, est requis.

Faites attention aux remarques dans GoldenGate Stream Analytics qui vous indiquent si une fonctionnalité est prise en charge dans OCI GoldenGate Stream Analytics.

Mesure et facturation pour les déploiements Stream Analytics

Vérifiez les informations de mesure et de facturation pour les déploiements OCI GoldenGate sur la sélection et le redimensionnement des unités Oracle Compute (OCPU).

L'utilisation d'OCPU d'OCI GoldenGate Stream Analytics est calculée en fonction des facteurs suivants :

  • Console Stream Analytics
  • Nombre de pipelines Streaming
  • Ignorer le cluster
  • GoldenGate Cluster Big Data

Avant de calculer le nombre d'OCPU dont vous avez besoin, examinons d'abord le nombre d'unités de calcul requises par chaque ressource Stream Analytics. 1 OCPU est égale à 2 unités de calcul (vCPUs). 1 vCPU est égale à 1000 millicores (1000m).

Le tableau suivant répertorie des exemples de paramètres de pipeline Stream Analytics et le nombre calculé d'OCPU requis.
Pipeline Pilote Exécuteur Nombre total d'UC virtuelles OCPU facturées
Pipeline A 500 min 1 x 500m 1000 min 1
Pipeline B 500 min 2 x 500m 1500 min 1
Pipeline C 500 min 4 x 500m 2500 min 2
Pipeline D 600 min 2 x 700m 2000 min 1
Pipeline E 1000 min 2 x 1000m 3000 min 2

Vous pouvez configurer les paramètres de pilote et d'exécuteur selon vos besoins pour chaque pipeline dans la console Stream Analytics.

Le tableau suivant répertorie des exemples de configurations de ressources Stream Analytics en fonction du nombre de pipelines (du tableau ci-dessus) et du nombre calculé d'OCPU requis.

Console Stream Analytics Nombre de pipelines Pipelines Streaming Ignorer le cluster GoldenGate pour le cluster Big Data OCPU facturées
1000 min 1 x Pipeline A 1000 min 0 0 1
1000 min 3 x Pipeline A 3000 min 0 0 2
1000 min 1 x Pipeline B 1500 min 0 0 2
1000 min 1 x Pipeline B 1500 min 2 x 500m 500 min 2
1000 min 1 x Pipeline A

1 x Pipeline B

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

1 x Pipeline B

 3500 min 2 x 500m 500 min 3

La console Stream Analytics requiert 1000m. Chaque pipeline de streaming nécessite des millicores supplémentaires en fonction de leurs paramètres. Si le cluster Ignite est activé, il requiert au moins 2 instances de cluster. Vous pouvez configurer la limite minimale pour les clusters Ignite et GoldenGate Big Data dans la console Stream Analytics. Une fois additionné, vous pouvez déterminer le nombre total d'OCPU à sélectionner lors de la création du déploiement Stream Analytics.

Si vous n'êtes pas sûr, vous pouvez commencer par 2 ou 3 OCPU, puis examiner les mesures de consommation d'OCPU sur la page de détails du déploiement et les ajuster en conséquence.