Informazioni su Stream Analytics

Crea dashboard operativi personalizzati che forniscono monitoraggio e analisi in tempo reale dei flussi di eventi utilizzando l'analisi dei flussi OCI GoldenGate. Identifica gli eventi di interesse, esegui query sui flussi di eventi in tempo reale o genera avvisi in base all'analisi.

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Concetti di Stream Analytics

Iniziare con le informazioni di base. Acquisire familiarità con i seguenti concetti:

  • Connessione: memorizza le informazioni di connettività per una tecnologia di origine o di destinazione.
  • Stream: flusso continuo di dati dinamici.
  • Pipeline: i dati del workflow dall'origine alla destinazione.
  • Business logic: sono disponibili vari filtri e funzioni che è possibile applicare a una pipeline per ottenere i dati precisi da analizzare.
  • Pubblicazione: rende la pipeline disponibile per tutti gli utenti di Stream Analytics e invia i dati alle destinazioni.

Connessioni supportate

Informazioni sui tipi di connessioni supportati da OCI GoldenGate Stream Analytics.

OCI GoldenGate Stream Analytics supporta i seguenti tipi di tecnologia origine:

Nota

È inoltre possibile creare connessioni Coherence, Ignite e Java Message Server (JMS) direttamente all'interno della console di Stream Analytics.

Stream Analytics supporta i seguenti tipi di tecnologia target:

Nota

È inoltre possibile creare connessioni Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Coherence, Hadoop File Storage (HDFS), Ignite, JMS e MongoDB direttamente all'interno della console di Stream Analytics.

Supporto e limitazioni di Stream Analytics

Sebbene OCI GoldenGate Stream Analytics sia uguale a GoldenGate Stream Analytics (GGSA), esistono alcune funzioni disponibili solo nella versione OCI e altre non supportate nella versione OCI.

Funzioni specifiche di OCI

Limitazioni specifiche di OCI

  • I file JAR personalizzati non sono supportati in OCI GoldenGate Stream Analytics.
  • OCI GoldenGate Stream Analytics non include un cluster Kafka accessibile agli utenti. Per l'input o l'output Kafka, incluso l'uso dell'input GoldenGate Modifica dati, è necessaria una distribuzione Kafka separata, come lo streaming OCI.

Prestare attenzione alle note in GoldenGate Stream Analytics che indicano se una funzione è supportata o meno in OCI GoldenGate Stream Analytics.

Misurazione e fatturazione per le distribuzioni di Stream Analytics

Assicurati di rivedere le informazioni nella sezione Misurazione e fatturazione per le distribuzioni OCI GoldenGate sulla selezione e il ridimensionamento di Oracle Compute Unit (OCPU).

L'uso della OCPU di Stream Analytics di OCI GoldenGate viene calcolato in base ai seguenti fattori:

  • Console Stream Analytics
  • Numero di pipeline di streaming
  • Ignora cluster
  • GoldenGate Cluster Big Data

Prima di calcolare il numero di OCPU necessarie, esaminiamo quante unità di calcolo ogni risorsa di Stream Analytics richiede. 1 OCPU è uguale a 2 unità di calcolo (vCPUs). 1 vCPU è uguale a 1000 millicore (1000m).

Nella tabella seguente sono elencate le impostazioni della pipeline di esempio di Stream Analytics e il numero calcolato di OCPU richieste.
Pipeline Driver Esecutore Totale vCPUs OCPU fatturate
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

È possibile configurare le impostazioni di driver ed esecutore in base alle esigenze per ogni pipeline nella console di Stream Analytics.

Nella tabella seguente sono elencate configurazioni di risorse di esempio di Stream Analytics in base al numero di pipeline (dalla tabella precedente) e al numero calcolato di OCPU richieste.

Console Stream Analytics Numero di pipeline Pipeline di streaming Ignora cluster GoldenGate per il cluster Big Data OCPU fatturate
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 console di Stream Analytics richiede 1000m. Ogni pipeline di streaming richiede millicore aggiuntivi a seconda delle impostazioni. Il cluster Ignite, se attivato, richiede almeno 2 istanze di cluster. È possibile configurare il limite millicore per i cluster Big Data Ignite e GoldenGate nella console di Stream Analytics. Una volta aggiunte insieme, puoi determinare il numero totale di OCPU da selezionare quando crei la distribuzione di Stream Analytics.

In caso di dubbi, puoi iniziare con 2 o 3 OCPU, quindi rivedere le metriche di consumo della OCPU nella pagina dei dettagli della distribuzione e adeguarle di conseguenza.