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Streaming

Le service Streaming d'Oracle Cloud Infrastructure (OCI) est une plateforme de streaming d’événements en temps réel, sans serveur et compatible avec Apache Kafka, destinée aux développeurs et aux data scientists. Le streaming est étroitement intégré à OCI, Database, GoldenGate et Integration Cloud. Le service fournit également des intégrations prêtes à l’emploi pour des centaines de produits tiers dans des catégories telles que DevOps, bases de données, données volumineuses et applications SaaS.

Essayer Oracle Cloud Free Tier

Kafka et streaming d’événements

Infrastructure sans serveur

Plateforme élastique et évolutive

Les ingénieurs de données peuvent facilement configurer et exploiter les pipelines Big Data. Oracle gère toute la gestion de l’infrastructure et de la plate-forme pour le streaming d’événements, y compris l’approvisionnement, la mise à l’échelle et les correctifs de sécurité.

Déployez des applications de streaming à grande échelle

Avec l’aide de groupes de consommateurs, Streaming peut fournir une gestion de l’état à des milliers de consommateurs. Cela aide les développeurs à créer facilement des applications à grande échelle.

Intégrations Oracle Cloud Infrastructure

Les intégrations natives avec les services Oracle Cloud Infrastructure incluent Object Storage pour le stockage à long terme, Monitoring pour l’observabilité, Resource Manager pour un déploiement à grande échelle, et Tagging pour faciliter le suivi des coûts/la gestion des comptes.

Harnais Kafka Connect

Kafka Connect Harness fournit des intégrations prêtes à l’emploi avec des centaines de sources et de puits de données, y compris GoldenGate, Integration Cloud, Database et les offres tierces compatibles.

Ouvert et basé sur des référentiels

Open source Apache compatible Kafka

Exécutez un logiciel open source en tant que service géré par Oracle. La compatibilité Kafka de Streaming réduit considérablement le verrouillage des fournisseurs et aide les clients à adopter facilement des architectures hybrides et multicloud.

Choix des API

Les développeurs ont la possibilité d’utiliser soit les API d’Apache Kafka, soit les API de streaming natives d’Oracle Cloud, disponibles dans SDK comme Python, Java, Typescript et Go.

Transition facile pour les implémentations Kafka

Les clients disposant d’implémentations Kafka existantes, qu’elles soient déployées sur site ou sur d’autres Clouds, peuvent facilement migrer vers Streaming en modifiant quelques paramètres de configuration.

Sécurité et fiabilité

Cryptage et confidentialité

Pour la sécurité, le service fournit un cryptage des données à la fois en transit et au repos. Streaming est intégré à Identity and Access Management (IAM) pour un contrôle d’accès précis, ainsi qu'à Private Endpoints et à Vault (KMS) pour la confidentialité des données.

Tolérance aux pannes et SLA

Le service utilise la réplication synchrone des données dans les domaines de disponibilité répartis géographiquement pour la tolérance aux pannes et la durabilité. Le streaming est soutenu par un SLA de disponibilité de service de 99,95 %. Oracle fournira des crédits pour toute violation de ce SLA.

Des performances constantes

La diffusion en continu fournit une isolation des données au niveau de la location et élimine les problèmes de performances des « voisins bruyants », indépendamment de l’échelle et de l’utilisation.

Tarification de pointe du secteur

Utilisation Pay As You Go, paiement à l’utilisation

Les clients ne paient que pour ce qu’ils utilisent, ce qui rend le service attractif pour les charges de travail avec des pics d’utilisation importants.

Modèle de tarification simple

Les clients ne paient que pour le débit et le stockage, sans frais d’avance ni pénalité de résiliation anticipée.

Déplacement de données sans frais

Contrairement aux autres fournisseurs de cloud publics, Oracle ne facture aucun frais supplémentaire pour le transfert de données du Streaming vers d’autres services Oracle Cloud Infrastructure.

Streaming - Témoignages clients

Les clients utilisent Streaming comme un bus de messages asynchrones à haut débit pour communiquer entre leurs microservices. La compatibilité du service avec les API Kafka permet aux clients d’interagir avec des centaines d’outils de première et de seconde main en utilisant le cadre Kafka Connect.

Streaming - Cas d’utilisation

Bus de messages à haut débit

Le service Streaming est idéal pour les microservices et autres applications qui nécessitent un mouvement de données à haut débit/faible latence et des garanties de commande strictes.

Voir l’architecture

Moteur d’analyse en temps réel

Envoyez des données à grande échelle depuis des sites Web ou des applications mobiles vers un data warehouse, un système de surveillance ou un moteur d’analyse. Les actions en temps réel permettent aux développeurs de prendre des mesures avant que les données ne deviennent obsolètes.

Service Streaming avec fonctions sans serveur et Splunk

Intégration avec Oracle Database et applications SaaS

Utilisez Streaming pour ingérer les journaux d’applications et d’infrastructure à partir d’applications Oracle SaaS, telles que E-Business Suite, PeopleSoft et modifier les journaux de capture de données (CDC) à partir d’Oracle Database. Tirez parti des connecteurs Kafka de Streaming pour Oracle Integration Cloud, puis transportez-les vers des systèmes en aval, tels qu’Object Storage, pour une rétention à long terme.

Kafka Connect et Autonomous Database

Analyses de données en mouvement sur les données de diffusion en continu

OCI Streaming est directement intégré à OCI GoldenGate Stream Analytics, OCI GoldenGate et Oracle GoldenGate pour l'assimilation de messages Kafka orientés événements et la publication de messages enrichis et transformés. OCI GoldenGate Stream Analytics est une application complète qui modélise, traite, analyse et agit en temps réel à partir des transactions commerciales, charge des entrepôts de données ou des données en mouvement. Les utilisateurs peuvent facilement créer des pipelines de données no-code. Le traitement permet de repérer les valeurs aberrantes et les anomalies, d'appliquer les informations des modèles de machine learning, puis de générer des alertes ou d'effectuer automatiquement la meilleure action suivante.

En savoir plus sur Stream Analytics

17 mars 2020

Retour à la base de données - Partie 1 : Préparation de la persistance des données à partir d'un flux

Todd Sharp, Developer Evangelist, Oracle

Dans mon dernier billet, j’ai parlé de certaines des raisons pour lesquelles il est logique de profiter de la puissance de notre SGBDR pour traiter les données au lieu de mettre en œuvre manuellement des solutions dans notre code d’application. Dans les prochains articles, je vais commencer à étayer certains de ces raisonnements par des exemples concrets...

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