Informazioni su Stream Analytics
Crea dashboard operativi personalizzati che forniscono monitoraggio e analisi in tempo reale dei flussi di eventi utilizzando gli analytics di OCI GoldenGate Stream. Identifica gli eventi di interesse, esegui query sui flussi di eventi in tempo reale o genera avvisi in base all'analisi.
Concetti di Stream Analytics
I concetti riportati di seguito sono essenziali per l'utilizzo di OCI GoldenGate Stream Analytics.
-
Connessione: memorizza le informazioni di connettività per una tecnologia di origine o di destinazione.
-
Stream: un flusso continuo di dati dinamici.
-
Pipeline: i dati del workflow dall'origine alla destinazione.
-
Business logic: vari filtri e funzioni che è possibile applicare a una pipeline per ottenere i dati precisi che si desidera 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.
Connessioni di origine supportate
OCI GoldenGate Stream Analytics supporta i tipi di tecnologia source riportati di seguito.
Nota: è inoltre possibile creare connessioni Coherence, Ignite e Java Message Server (JMS) direttamente nella console Stream Analytics.
Connessioni di destinazione supportate
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 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:
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 dei dati di modifica GoldenGate, è necessaria una distribuzione Kafka separata, ad esempio OCI Streaming.
Prestare attenzione alle note di GoldenGate Stream Analytics che informano l'utente se una funzione è supportata o meno in OCI GoldenGate Stream Analytics.
Considerazioni sul dimensionamento per le distribuzioni di Stream Analytics
Assicurarsi di esaminare le informazioni riportate in Metering e fatturazione per le distribuzioni GoldenGate OCI sulla selezione e il ridimensionamento dell'unità Oracle Compute (OCPU).
L'uso della OCPU di OCI GoldenGate Stream Analytics viene calcolato in base ai fattori seguenti:
-
Console Stream Analytics
-
Numero di pipeline di streaming
-
Cluster ignorato
-
Cluster Big Data GoldenGate
Prima di calcolare il numero di OCPU necessarie, esaminiamo quante unità di computazione richiede ogni risorsa Stream Analytics. 1 OCPU è uguale a 2 unità di computazione (vCPU). 1 vCPU è uguale a 1000 milliche (1000 m).
Nella tabella seguente sono elencate le impostazioni della pipeline di Stream Analytics di esempio e il numero calcolato di OCPU richieste.
| Pipeline | Driver | Esecutore | Totale vCPU | 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 del driver e dell'esecutore in base alle esigenze per ogni pipeline nella console Stream Analytics.
La tabella riportata di seguito elenca le configurazioni delle risorse Stream Analytics di esempio 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 | Cluster ignorato | 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 Stream Analytics richiede 1000 metri. Ogni pipeline di streaming richiede millicores 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 Stream Analytics. Se aggiunti insieme, è possibile determinare il numero totale di OCPU da selezionare durante la creazione della distribuzione Stream Analytics.
Se non sei sicuro, puoi iniziare con 2 o 3 OCPU, quindi rivedere le metriche di consumo OCPU nella pagina dei dettagli della distribuzione e adeguarle di conseguenza.