Sobre o Stream Analytics
Crie painéis de controle operacionais personalizados que forneçam monitoramento e análises em tempo real de fluxos de eventos usando a análise do OCI GoldenGate Stream. Identifique eventos de interesse, execute consultas nos fluxos de eventos em tempo real ou crie alertas com base em sua análise.
Conceitos de análise de fluxo
Os seguintes conceitos são essenciais Para trabalhar com o OCI GoldenGate Stream Analytics:
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Conexão: Armazena as informações de conectividade de uma tecnologia de origem ou de destino.
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Stream: Um fluxo contínuo de dados dinâmicos.
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Pipeline: Os dados do workflow da origem para o destino.
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Lógica de negócios: vários filtros e funções que você pode aplicar a um pipeline para obter os dados precisos que deseja analisar.
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Publicação: Disponibiliza o pipeline para todos os usuários de análise do Stream e envia dados para destinos.
Conexões suportadas
Saiba quais tipos de conexões são suportados pelo OCI GoldenGate Stream Analytics.
Conexões de origem suportadas
O OCI GoldenGate Stream Analytics suporta os seguintes tipos de tecnologia de origem:
Observação: você também pode criar conexões do Coherence, Ignite e JMS (Java Message Server) diretamente na console do Stream Analytics.
Conexões de destino suportadas
O Stream Analytics suporta os seguintes tipos de tecnologia de destino:
Observação: você também pode criar conexões do 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 disponíveis apenas na versão do OCI e outros que não são suportados na versão do OCI:
Limitações específicas do OCI
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Não há suporte para Jars Personalizados no OCI GoldenGate Stream Analytics.
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O OCI GoldenGate Stream Analytics não inclui um cluster Kafka acessível aos usuários. Para entrada ou saída do Kafka, incluindo o uso da entrada Alterar Dados do GoldenGate, é necessária uma implantação separada do Kafka, como o OCI Streaming.
Preste muita atenção às observações no GoldenGate Stream Analytics que informam se há ou não suporte para um recurso no OCI GoldenGate Stream Analytics.
Considerações de dimensionamento para implantações do Stream Analytics
Certifique-se de revisar as informações em Medição e faturamento para implantações do OCI GoldenGate sobre a seleção e o dimensionamento do Oracle Compute Unit (OCPU).
O uso de OCPU do OCI GoldenGate Stream Analytics é calculado com base nos seguintes fatores:
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Console do Stream Analytics
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Número de pipelines de Streaming
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Cluster de ignição
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Cluster do GoldenGate 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 milicores (1000m).
A tabela a seguir lista exemplos de definições de pipeline do Stream Analytics e o número calculado de OCPUs necessárias.
| Pipeline | Driver | Executor | Total de VCPUs | OCPUs faturadas |
|---|---|---|---|---|
| Pipeline A | 500 metros | 1 x 500m | 1000 metros | 1 |
| Pipeline B | 500 metros | 2 x 500m | 1500 metros | 1 |
| Pipeline C | 500 metros | 4 x 500m | 2500 metros | 2 |
| Pipeline D | 600 metros | 2 x 700m | 2000 metros | 1 |
| Pipeline E | 1000 metros | 2 x 1000m | 3000 metros | 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 configurações de recursos do Stream Analytics de exemplo 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 | Cluster de ignição | Cluster do GoldenGate para Big Data | OCPUs faturadas |
|---|---|---|---|---|---|
| 1000 metros | 1 x Pipeline A | 1000 metros | 0 | 0 | 1 |
| 1000 metros | 3 x Pipeline A | 3000 metros | 0 | 0 | 2 |
| 1000 metros | 1 x Pipeline B | 1500 metros | 0 | 0 | 2 |
| 1000 metros | 1 x Pipeline B | 1500 metros | 2 x 500m | 500 metros | 2 |
| 1000 metros | 1 x Pipeline A 1 x Pipeline B | 2500 metros | 2 x 500m | 500 metros | 3 |
| 1000 metros | 2 x Pipeline A 1 x Pipeline B | 3500 metros | 2 x 500m | 500 metros | 3 |
A console do Stream Analytics requer 1000m. Cada pipeline de streaming requer mais milicores, dependendo de suas configurações. O cluster Ignite, se ativado, requer no mínimo 2 instâncias de cluster. Você pode configurar o limite de milicore para 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.