串流

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Streaming 服務是即時、無伺服器的事件串流平台,適用於開發者和資料科學家。Streaming 與 OCI、Database、GoldenGate 和 Integration Cloud 緊密整合。此服務還為數百種不同類別的第三方產品 (例如 DevOps、資料庫、大數據以及 SaaS 應用程式) 提供立即可用的產品整合。

瞭解串流 (4:48)

事件串流

無伺服器基礎架構

彈性且可擴展的平台

資料工程師可以輕鬆設定及操作大數據管線。Oracle 會處理事件串流的所有基礎架構和平台管理,包括佈建、擴展和安全修補。

大規模部署串流應用程式

在消費者群組的協助下,Streaming 可以為數千名消費者提供狀態管理。這有助於開發人員輕鬆大規模建置應用程式。

Oracle Cloud Infrastructure 整合

與 Oracle Cloud Infrastructure 服務的原生整合包括用於長期儲存的物件儲存、用於可觀察性的監控、用於大規模部署的資源管理程式標記,以簡化成本追蹤 / 帳戶管理。

Kafka Connect 控制組件

Kafka Connect 控制組件可立即與數百個資料來源和接收器整合,包括 GoldenGateIntegration CloudDatabase 和相容的第三方產品。


安全性與可靠性

加密與隱私權

為了安全起見,此服務同時提供傳輸中和非使用中資料加密。Streaming 與 Identity and Access Management (IAM) 整合,以提供精細的存取控制,以及用於資料隱私權的專用端點 Vault (KMS)

容錯和 SLA

此服務使用跨地理分散式可用性網域的同步資料複寫,提供容錯能力和持久性。串流以 99.9% 的服務可用性 SLA 為後盾。Oracle 將就此 SLA 的所有違反提供點數。

效能穩定

不論規模和使用量為何,串流處理都可提供租用戶層級的資料隔離功能,並排除「資源壟斷」效能問題。


領先業界的定價

隨用隨付

客戶只需依使用量付費,讓服務對於使用量大幅高峰的工作負載更具吸引力。

簡易定價模式

客戶只需為傳輸量和儲存付費,無需預先付費或提前終止罰款。

零成本資料移動

與其他公有雲供應商不同,Oracle 不會為從 Streaming 到其他 Oracle Cloud Infrastructure 服務的資料移動收取額外費用。


Streaming 的客戶成功案例

客戶使用 Streaming 作為高速非同步訊息匯流排,在微服務之間進行通訊。此服務與 Kafka API 的相容性可讓客戶使用 Kafka Connect 架構,與數百個第一方和第三方工具互動。

串流處理使用案例

高傳輸量訊息匯流排

串流處理服務適用於需要高傳輸量 / 低延遲資料移動和嚴格訂購保證的微服務和其他應用程式。


查看架構

即時分析引擎

從網站或行動應用程式大規模饋送資料至資料倉儲、監控系統或分析引擎。即時行動有助於確保開發人員在資料過時前採取行動。


使用無伺服器函數和 Splunk 串流服務

與 Oracle Database 和 SaaS 應用程式整合

Use Streaming to ingest application and infrastructure logs from Oracle SaaS applications, such as E-Business Suite, PeopleSoft, and Change Data Capture (CDC) logs from Oracle Database.運用 Streaming 的 Kafka 連接器進行 Oracle Integration Cloud ,然後將它們傳輸至下游系統 (例如物件儲存),以長期保留。


Kafka Connect 和 Autonomous Database

串流資料的移動中資料分析

OCI Streaming 直接與 OCI GoldenGate Stream Analytics、OCI GoldenGate 和 Oracle GoldenGate 整合,以擷取事件導向的串流 Kafka 訊息,並發布增強和轉換的訊息。OCI GoldenGate 串流分析是一個完整的應用系統,可即時建立模型、處理、分析及行動、從業務交易、載入資料倉儲或移轉資料的流程。使用者可以輕鬆建立無程式碼資料管線。處理可發現異常值和異常值、從 ML 模型套用洞察分析,然後發出警示或自動採取下一個最佳動作。


進一步瞭解串流分析

2020 年 17 月

返回資料庫 — 第 1 部分:準備從串流保存資料

Oracle 開發人員技術傳播者 Todd Sharp

在我上一篇文章中,我談論為何充分利用 RDBMS 的強大功能來處理資料,而不是在我們的應用程式程式碼中手動實作解決方案有意義的原因。在接下來的幾篇文章中,我將開始備份一些推理,並附上一些實際的例子 ...

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