Stream Analyticsについて

OCI GoldenGate Stream分析を使用して、イベント・ストリームのリアルタイム監視および分析を提供するカスタム運用ダッシュボードを作成します。目的のイベントを識別したり、イベント・ストリームに対する問合せをリアルタイムで実行したり、分析に基づいてアラートを生成したりできます。

ストリーム分析の概念

OCI GoldenGate Stream Analyticsの操作には、次の概念が重要です。

• 接続: ソース・テクノロジまたはターゲット・テクノロジの接続情報を格納します。

• ストリーム: 動的データの連続フロー。

• パイプライン: ソースからターゲットへのワークフロー・データ。

• ビジネス・ロジック: パイプラインに適用できる様々なフィルタおよび関数により、分析する正確なデータを取得できます。

• パブリッシュ: すべてのストリーム分析ユーザーがパイプラインを使用できるようにし、ターゲットにデータを送信します。

サポートされている接続

OCI GoldenGate Stream Analyticsでサポートされている接続のタイプについて学習します。

サポートされているソース接続

OCI GoldenGate Stream Analyticsでは、次のソース・テクノロジ・タイプをサポートしています。

• Oracle Autonomous AI Database

• Oracle AI Database

• OCIストリーミング

• OCI MySQLデータベース・サービス

• Apache Kafka

• Confluent Kafka

• Oracle GoldenGateサーバー

ノート: Stream Analyticsコンソール内でCoherence、IgniteおよびJava Message Server (JMS)接続を直接作成することもできます。

サポートされているターゲット接続

Stream Analyticsでは、次のターゲット・テクノロジ・タイプをサポートしています。

• Oracle Autonomous AI Database

• Oracle AI Database

• Oracle Object Storage

• Apache Kafka

• OCIストリーミング

ノート: Stream Analyticsコンソール内で直接、Amazon S3、Azure Data Lake Storage、Coherence、Hadoop File Storage (HDFS)、Ignite、JMSおよびMongoDB接続を作成することもできます。

Stream Analyticsのサポートと制限

OCI GoldenGate Stream AnalyticsはGoldenGate Stream Analytics (GGSA)と同じように見えますが、OCIバージョンでのみ使用できる特定の機能と、OCIバージョンでサポートされていないその他の機能があります。

OCI固有の制限

• カスタムJarは、OCI GoldenGate Stream Analyticsではサポートされていません。

• OCI GoldenGate Stream Analyticsには、ユーザーがアクセスできるKafkaクラスタは含まれません。GoldenGate変更データ入力の使用を含むKafka入力または出力には、OCIストリーミングなどの個別のKafkaデプロイメントが必要です。

OCI GoldenGate Stream Analyticsで機能がサポートされているかどうかを知らせるGoldenGate Stream Analyticsのノートに注意してください。

Stream Analyticsデプロイメントのサイジングに関する考慮事項

Oracle Compute Unit (OCPU)の選択およびスケーリングに関するOCI GoldenGateデプロイメントの測定および請求の情報を確認してください。

OCI GoldenGate Stream Analytics OCPU使用率は、次の要因に基づいて計算されます。

• Stream Analyticsコンソール

• ストリーミング・パイプラインの数

• クラスタの無視

• GoldenGateビッグ・データ・クラスタ

必要なOCPUの数を計算する前に、各Stream Analyticsリソースに必要なコンピュート・ユニットの数を確認します。1 OCPUは2コンピュート・ユニット(vCPU)と等しくなります。1 vCPUは1000ミリコア(1000m)と等しくなります。

次の表に、Stream Analyticsパイプライン設定の例と、必要なOCPUの計算数を示します。

パイプライン	ドライバ	実行者	合計vCPU	請求済OCPU
パイプラインA	500m	1 x 500m	1000m	1
パイプラインB	500m	2 x 500m	1500m	1
パイプラインC	500m	4 x 500m	2500m	2
パイプラインD	600m	2 x 700m	2000m	1
パイプラインE	1000m	2 x 1000m	3000m	2

Stream Analyticsコンソールで、パイプラインごとに必要に応じてドライバおよびエグゼキュータ設定を構成できます。

次の表に、(前述の表の)パイプライン数および必要なOCPUの計算数に基づくストリーム分析リソース構成の例を示します。

Stream Analyticsコンソール	パイプライン数	ストリーミング・パイプライン	クラスタの無視	GoldenGate for Big Dataクラスタ	請求済OCPU
1000m	1 xパイプラインA	1000m	0	0	1
1000m	3 xパイプラインA	3000m	0	0	2
1000m	1 xパイプラインB	1500m	0	0	2
1000m	1 xパイプラインB	1500m	2 x 500m	500m	2
1000m	1 xパイプラインA 1 xパイプラインB	2500m	2 x 500m	500m	3
1000m	2 xパイプラインA 1 xパイプラインB	3500m	2 x 500m	500m	3

Stream Analyticsコンソールには1000mが必要です。各ストリーミング・パイプラインには、設定に応じて追加のミリコアが必要です。Igniteクラスタがアクティブ化されている場合、少なくとも2つのクラスタ・インスタンスが必要です。Stream Analyticsコンソールで、IgniteクラスタとGoldenGate Big Dataクラスタの両方にミリコア制限を構成できます。まとめて追加すると、Stream Analyticsデプロイメントの作成時に選択する必要があるOCPUの合計数を決定できます。

不明な場合は、2または3 OCPUから開始し、デプロイメントの詳細ページでOCPU消費メトリックを確認して、それに応じて調整できます。