Übersicht
Bewältigen Sie operative Herausforderungen beim Bereitstellen und Überwachen von NiFi-Datenflüssen.
DataFlow für die Public Cloud ist ein neues Erlebnis auf der Cloudera Data Platform (CDP), das die operativen Herausforderungen beim Bereitstellen, Skalieren und Dimensionieren von Infrastrukturen für Apache-NiFi-Datenflüsse aufgreift und umfassende Überwachungsfunktionen bietet.
DataFlow für die Public Cloud bewältigt die folgenden Herausforderungen:
Die gemeinsame Nutzung von Ressourcen durch mehrere NiFi-Datenflüsse im selben Cluster beeinträchtigt die Gesamtleistung.
Die Unterschätzung von Cluster-Größen kann zu ungeplanten Infrastrukturausgaben führen.
Die Skalierung der Infrastruktur nach Bedarf kann sich zu einem operativen Albtraum auswachsen.
Mit den aktuellen Tools ist eine Überwachung von Datenflussmetriken in einer Rundumsicht über mehrere Cluster hinweg nicht möglich.
Erfahren Sie hier, wie DataFlow für die Public Cloud diese Probleme beseitigt
Funktionen
Vorgefertigte NiFi ReadyFlows
Zentrales Dashboard
Datenflusskatalog
Vorgefertigte NiFi ReadyFlows
Steigern Sie die Produktivität mit gängigen, vorgefertigten NiFi-Datenflüssen für neue und erfahrene NiFi-Benutzer.
ReadyFlows sind Flussdefinitionen, die neue NiFi-Benutzer beim Einstieg in die gängigsten Anwendungsfälle für Datenflüsse und deren erfolgreiche Implementierung mit Cloudera DataFlow unterstützen. Benutzer können eine solche Flussdefinition herunterladen, deren Eigenschaften schnell konfigurieren, sie in den Katalog importieren und dann in ihrer Public-Cloud-Umgebung bereitstellen.
Beispiele für ReadyFlows:
Von Kafka zu Kafka verbrauchen
Aus Kafka verbrauchen und Daten herausfiltern
Von Kafka zu S3-Bucket verbrauchen
Zentrales Dashboard
Überwachen Sie all Ihre NiFi-Datenflüsse über mehrere Cloud-Cluster mit einem einzigen Dashboard.
Die Dashboard-Seite auf der Benutzeroberfläche von Cloudera DataFlow ist die zentrale Überwachungskonsole für alle NiFi-Datenfluss-Implementierungen über verschiedene Umgebungen hinweg. Benutzer können Datenflussmetriken und die Infrastrukturnutzung überwachen und den Status von Bereitstellungen überprüfen, um sicherzustellen, dass sie die erwartete Leistung erbringen. Außerdem erhalten Benutzer Einblick in den Zustand von Bereitstellungen, indem sie den Status von gesendeten und empfangenen Daten überwachen und etwaige Warnmeldungen zu ihren selbst festgelegten KPIs überprüfen können.
Datenflusskatalog
Speichern, verwalten und implementieren Sie all Ihre Flussdefinitionen von einer zentralen Stelle aus.
Im Katalog, einer weiteren wichtigen Seite auf der Benutzeroberfläche von Cloudera DataFlow, werden die Flussdefinitionen gespeichert. Benutzer können den Lebenszyklus der CDF-Datenflussdefinition vom Import bis zur Versionierung und Löschung verwalten. Durch das Importieren eines Datenflusses in den Katalog können Benutzer eine herkömmliche NiFi-Flussdefinition für die Konfiguration und Bereitstellung in der Public Cloud einrichten. Die Versionierungsfunktionen des Katalogs ermöglichen es dem Benutzer zudem, bestimmte Versionen eines Datenflusses bereitzustellen.
Skalieren Sie Datenfluss-Bereitstellungen auf Kubernetes-Clustern, die über die CDP verwaltet werden, je nach CPU-Auslastung innerhalb der im Bereitstellungsassistenten festgelegten Grenzen nach oben oder nach unten.
Vordefinierte Reihen von Datenflüssen, sogenannte ReadyFlows, helfen Entwicklern bei der Implementierung der gängigsten Anwendungsfälle für Datenflüsse. Aufgrund des minimalen Konfigurationsaufwands von ReadyFlows können Entwickler vorgefertigte Abläufe schnell bereitstellen und so ihre Produktivität steigern.
Flussdefinitionen werden im Katalog gespeichert. Auch der Lebenszyklus der CDF-Datenflussdefinition lässt sich hier vom Import bis zur Versionierung und Löschung verwalten. Außerdem können Benutzer im Katalog neue Datenfluss-Bereitstellungen veranlassen.
Ein einfacher schrittweiser Prozess verwandelt eine Flussdefinition im Katalog in eine Flussbereitstellung für die Verarbeitung von Daten. Mithilfe des Assistenten können Benutzer Parameter konfigurieren, Begrenzungen für automatische Skalierungen erstellen und KPI-Definitionen für die Flussbereitstellungen festlegen.
Sie können verschiedene Datenfluss-Bereitstellungen in mehreren Clustern auf einen Blick und in Echtzeit überwachen. Im Dashboard werden außerdem vordefinierte KPIs, Systemmetriken sowie Systemereignisse und -warnungen angezeigt.
Die Unterstützung von Kubernetes in Public-Cloud-Umgebungen ermöglicht die Isolierung einzelner Datenfluss-Bereitstellungen und die Skalierung jedes Clusters ohne Ressourcenkonflikte. Dies hilft auch bei der Fehlersuche und der Eingrenzung von Fehlern.
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