Sobre o Stream Analytics

Create custom operational dashboards that provide real time monitoring and analyses of event streams using OCI GoldenGate Stream analytics. Identifique eventos de interesse, execute consultas nos fluxos de eventos em tempo real ou gere alertas com base em sua análise.

Tópicos Relacionados

Conceitos de análise de fluxo

Comece pelo básico. Familiarize-se com os seguintes conceitos:

  • Conexão: Armazena as informações de conectividade de uma tecnologia de origem ou destino.
  • Stream: Um fluxo contínuo de dados dinâmicos.
  • Pipeline: Os dados do workflow da origem para o destino.
  • Lógica de negócios: Vários filtros e funções que você pode aplicar a um pipeline para obter os dados precisos que deseja analisar.
  • Publicação: Torna o pipeline disponível para todos os usuários de análise de Stream e envia dados para destinos.

Conexões suportadas

Saiba mais sobre quais tipos de conexões são suportadas pelo OCI GoldenGate Stream Analytics.

O OCI GoldenGate Stream Analytics suporta os seguintes tipos de tecnologia de origem:

Observação:

Você também pode criar conexões Coherence, Ignite e Java Message Server (JMS) diretamente na console do Stream Analytics.

O Stream Analytics suporta os seguintes tipos de tecnologia de destino:

Observação:

Você também pode criar conexões Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Coherence, Hadoop File Storage (HDFS), Ignite, JMS e MongoDB diretamente na console do Stream Analytics.

Suporte e limitações do Stream Analytics

Embora o OCI GoldenGate Stream Analytics apareça da mesma forma que o GoldenGate Stream Analytics (GGSA), há determinados recursos que estão disponíveis apenas na versão do OCI e outros que não são suportados na versão do OCI:

Recursos específicos do OCI

Limitações específicas do OCI

  • Jars Personalizados não são suportados no OCI GoldenGate Stream Analytics.
  • O OCI GoldenGate Stream Analytics não inclui um cluster Kafka acessível aos usuários. Para entrada ou saída do Kafka, incluindo o uso de entrada de Dados de Alteração GoldenGate, é necessária uma implantação do Kafka separada, como o OCI Streaming.

Preste atenção às observações no Stream Analytics GoldenGate que informam se um recurso é ou não suportado no OCI GoldenGate Stream Analytics.

Medição e faturamento para implantações do Stream Analytics

Certifique-se de revisar as informações em Medição e faturamento para implantações do OCI GoldenGate sobre seleção e dimensionamento do Oracle Compute Unit (OCPU).

O uso da OCPU do OCI GoldenGate Stream Analytics é calculado com base nos seguintes fatores:

  • Console do Stream Analytics
  • Número de pipelines de Streaming
  • Ignorar cluster
  • GoldenGate Cluster do Big Data

Antes de calcular o número de OCPUs necessárias, vamos primeiro revisar quantas unidades de computação cada recurso do Stream Analytics exige. 1 OCPU é igual a 2 unidades de computação (vCPUs). 1 vCPU é igual a 1000 milicros (1000m).

A tabela a seguir lista definições de pipeline do Stream Analytics de exemplo e o número calculado de OCPUs necessárias.
Pipeline Driver Executor Total de VCPUs OCPUs cobradas
Pipeline A 500m 1 x 500m 1000m 1
Pipeline B 500m 2 x 500m 1500m 1
Pipeline C 500m 4 x 500m 2500m 2
Pipeline D 600m 2 x 700m 2000m 1
Pipeline E 1000m 2 x 1000m 3000m 2

Você pode configurar as definições do Driver e do Executor conforme necessário para cada pipeline na console do Stream Analytics.

A tabela a seguir lista exemplos de configurações de recursos do Stream Analytics com base no número de pipelines (da tabela acima) e no número calculado de OCPUs necessárias.

Console do Stream Analytics Número de pipelines Pipelines de streaming Ignorar cluster GoldenGate para cluster do Big Data OCPUs cobradas
1000m 1 x Pipeline A 1000m 0 0 1
1000m 3 x Pipeline A 3000m 0 0 2
1000m 1 x Pipeline B 1500m 0 0 2
1000m 1 x Pipeline B 1500m 2 x 500m 500m 2
1000m 1 x Pipeline A

1 x Pipeline B

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

1 x Pipeline B

 3500m 2 x 500m 500m 3

A console do Stream Analytics requer 1000m. Cada pipeline de streaming requer milicores adicionais, dependendo de suas configurações. O cluster Ignite, se ativado, requer no mínimo 2 instâncias de cluster. Você pode configurar o limite milicore para os clusters Ignite e GoldenGate Big Data na console do Stream Analytics. Quando adicionados juntos, você pode determinar o número total de OCPUs que precisa selecionar ao criar sua implantação do Stream Analytics.

Se você não tiver certeza, poderá começar com 2 ou 3 OCPUs e, em seguida, revisar as métricas de consumo de OCPU na página de detalhes da implantação e ajustar adequadamente.