Streaming

Der Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Streaming-Service ist eine serverlose, Apache Kafka-kompatible Echtzeit-Ereignis-Streaming-Plattform für Entwickler und Data Scientists. Streaming ist nahtlos in OCI, GoldenGate und Integration Cloud integriert. Der Service bietet außerdem sofort einsatzbereite Integrationen für Hunderte von Drittanbieter-Produkten in mehreren Kategorien wie DevOps, Datenbanken, Big Data und SaaS-Anwendungen.

Lernen Sie Streaming kennen (4:48)

Kafka und Event-Streaming

Serverlose Infrastruktur

Flexible und skalierbare Plattform

Dateningenieure können einfach Big Data-Pipelines einrichten und betreiben. Oracle übernimmt die gesamte Infrastruktur- und Plattformverwaltung für das Ereignis-Streaming, einschließlich Bereitstellung, Skalierung und Sicherheitspatching.

Bereitstellung von Streaming-Apps in großem Maßstab

Mithilfe von Verbrauchergruppen kann Streaming Tausenden von Verbrauchern eine Statusverwaltung bieten. Auf diese Weise können Entwickler einfach Anwendungen in großem Maßstab erstellen.

Oracle Cloud Infrastructure-Integrationen

Native Integrationen mit Oracle Cloud Infrastructure-Services umfassen Object Storage für die Langzeitspeicherung, Monitoring für die Überwachung, Resource Manager für die Bereitstellung in großem Maßstab und Tagging für eine einfachere Kostenverfolgung/Account-Verwaltung.

Kafka Connect Harness

Kafka Connect Harness bietet sofort einsatzbereite Integrationen mit Hunderten von Datenquellen und -senken, einschließlich GoldenGate, Integration Cloud, Database und kompatiblen Angeboten von Drittanbietern.


Kundenerfolge beim Streaming

Kunden verwenden Streaming als asynchronen Hochgeschwindigkeitsnachrichtenbus, um zwischen ihren Microservices zu kommunizieren. Durch die Kompatibilität des Services mit Kafka-APIs können Kunden mithilfe des Kafka Connect-Frameworks mit Hunderten von Tools von Erst- und Drittanbietern interagieren.

Streaming – Anwendungsfälle

Nachrichtenbus mit hohem Durchsatz

Der Streaming-Service ist ideal für Microservices und andere Anwendungen, die Datenverschiebungen mit hohem Durchsatz und geringer Latenz sowie eine Garantie bezüglich der strikten Beibehaltung der Reihenfolge erfordern.


Architektur anzeigen

Echtzeit-Analyse-Engine

Speisen Sie umfangreiche Daten von Websites oder mobilen Apps in ein Data Warehouse, ein Überwachungssystem oder eine Analyse-Engine ein. Echtzeitaktionen stellen sicher, dass Entwickler Maßnahmen ergreifen können, bevor Daten veraltet sind.


Streaming-Service mit Serverless-Funktionen und Splunk

Integration in Oracle Database- und SaaS-Anwendungen

Verwenden Sie Streaming, um Anwendungs- und Infrastrukturprotokolle von Oracle SaaS-Anwendungen, z. B. E-Business Suite, PeopleSoft sowie in CDC-Protokolle (Change Data Capture) von Oracle Database aufzunehmen. Nutzen Sie die Kafka-Connectors des Streaming-Services für Oracle Integration Cloud. Transportieren Sie sie dann für die langfristige Beibehaltung in Downstream-Systeme wie Object Storage.


Kafka Connect und Autonomous Database

Bewegungsdatenanalysen zu Streaming-Daten

OCI Streaming ist direkt in OCI GoldenGate Stream Analytics, OCI GoldenGate und Oracle GoldenGate integriert, um ereignisgesteuerte, Streaming-Kafka-Nachrichten zu erfassen und angereicherte und transformierte Nachrichten zu veröffentlichen. OCI GoldenGate Stream Analytics ist eine vollständige Anwendung, die in Echtzeit modelliert, verarbeitet, analysiert und handelt, ausgehend von Geschäftstransaktionen, dem Laden von Data Warehouses oder Daten in Bewegung. Benutzer können ganz einfach No-Code-Datenpipelines erstellen. Die Verarbeitung entdeckt Ausreißer und Anomalien, wendet Erkenntnisse aus ML-Modellen an und warnt dann oder ergreift automatisch die nächstbeste Maßnahme.


Mehr über Stream Analytics erfahren

17. März 2020

Zurück zur Datenbank – Teil 1: Vorbereiten, um Daten aus einem Stream zu erhalten

Todd Sharp, Developer Evangelist, Oracle

In meinem letzten Beitrag habe ich über einige Gründe gesprochen, warum es sinnvoll ist, die Leistungsfähigkeit unseres RDBMS für den Umgang mit Daten zu nutzen, anstatt manuell Lösungen in unseren Anwendungscode zu implementieren. In den nächsten Beiträgen werde ich einige dieser Überlegungen mit konkreten Beispielen untermauern …

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Häufig gestellte Fragen

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