Streaming avec Apache Kafka
Un service Kafka entièrement géré qui vous permet de créer des pipelines de diffusion en continu de données distribués en temps réel afin que vous puissiez collecter, traiter, stocker et déplacer des millions d'événements par minute de manière rentable, compatible à 100 % avec Apache Kafka open source.
Pourquoi choisir OIC Streaming avec Apache Kafka ?
Tirez parti de la plate-forme de diffusion en continu d'événements Apache Kafka à haut débit et à faible latence, entièrement gérée sur Oracle Infrastructure Cloud (OIC).
Gestion complète
Service Apache Kafka
100 %
Compatible avec Apache Kafka
99,9 %
Contrat de niveau de service de disponibilité
Rentabilité
Tarification simple et intuitive avec un meilleur rapport prix/performances
Sécurité
Données chiffrées au repos et en transit ; intégrées à OIC Service de gestion de clé
Écosystème open source
Prise en charge prête à l'emploi de tous les outils et connecteurs open source conçus pour Apache Kafka
Webinaire : OIC Pipelines de données en temps réel, sans nouvelle infrastructure
Passez de sujets Kafka à des informations en temps réel en quelques minutes. Créez des pipelines SQL continus sur OIC : aucune infrastructure, aucun déplacement de données.
OCI competitive pricing designed for you
Up to 31% less costly than Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) and up to 73% less costly than Confluent.
Note: Average price comparison done for a small, medium, and large 3-broker cluster with 4, 8, and 16 vCPUs using public pricing of Amazon Managed Streaming for Apache Kafka in AWS US East and Confluent dedicated multizone clusters on AWS US East-4 on November 10, 2024 based on 2 VCPUs having comparable performance to 1 OCPU.
Cas d'utilisation OIC Streaming avec Apache Kafka
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Capture des modifications de données (CMD)
Kafka facilite le CMD en diffusant efficacement les modifications de données en temps réel des bases de données vers les systèmes en aval, pour un traitement et une intégration immédiats entre les applications.
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Ingestion d’indicateurs et de journaux
Kafka aide à combiner les journaux de différents serveurs au sein d'un flux unique et à transformer les données dans un format standardisé pour une analyse plus approfondie par les applications en aval.
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Analyse en temps réel
Kafka traite et analyse des flux de données continus pour obtenir des informations en temps réel, détecter les anomalies et effectuer des analyses prédictives.
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Suivi des données d'activité Web/mobile
Kafka aide à créer un pipeline de suivi des activités utilisateur pour le traitement, le contrôle ou le chargement en temps réel dans des systèmes d'entreposage de données pour le traitement et les rapports hors ligne.
Fonctionnement d'OIC Streaming avec Apache Kafka
Les cas d'utilisation typiques d'OIC Streaming avec Apache Kafka impliquent le traitement et l'analyse en temps réel des données de diffusion en continu, comme l'agrégation et l'analyse d'importants volumes de données de journal provenant de plusieurs sources pour obtenir des informations immédiates.
Cette architecture montre comment les données passent de l'assimilation via OIC Streaming avec Apache Kafka au stockage et à l'analyse finaux, pour un traitement et une analyse des données fluides et en temps réel.
Le schéma présente une vue d’ensemble d’OIC Streaming avec Apache Kafka, illustrant le flux de l’ingestion de données jusqu’aux cas d’usage.
- Ingestion de données : les données sont ingérées depuis des sources telles que des plateformes de messagerie, le suivi d’activité web, des métriques et journaux, la capture de changements et des dispositifs IoT, puis envoyées à Kafka via un connecteur source Kafka.
- OIC Streaming avec Apache Kafka :
- Entièrement managé : l’administration du cluster Kafka est automatisée, y compris la mise à l’échelle et la conformité.
- 100 % compatible : les applications Kafka peuvent être migrées vers OIC sans modification de code.
- Économique : la tarification à l’usage repose sur la consommation de calcul et de stockage.
- Cas d’usage : les données traitées servent à l’analyse des comportements utilisateurs, aux prévisions de la demande, à la détection de fraude, à la détection d’anomalies de trading et à l’analytique santé, offrant des insights en temps réel pour la prise de décision.
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