managed processadores de fluxo

Um processador de fluxo Atlas Stream Processing aplica a lógica de umpipeline de agregação de fluxo com nome exclusivo aos seus dados de streaming. O Atlas Stream Processing salva cada definição do processador de fluxo no armazenamento persistente para que elas possam ser reutilizadas. Você só pode usar um determinado processador de fluxo na instância de processamento de fluxo em que sua definição está armazenada. O Atlas Stream Processing suporta até 4 processadores de fluxo por trabalhador. Para processadores adicionais que excedem esse limite, o Atlas Stream Processing aloca um novo recurso.

Pré-requisitos

Para criar e managed um processador de stream, você deve ter:

Uma instância de Atlas Stream Processing
mongosh versão 2.0 ou superior
Um utilizador de banco de dados com a função atlasAdmin para criar e executar processadores de stream
Um cluster do Atlas

Considerações

Muitos comandos do processador de fluxo exigem que você especifique o nome do processador de fluxo relevante na invocação do método. A sintaxe descrita nas seções a seguir assume nomes estritamente alfanuméricos. Se o nome do processador de stream incluir caracteres não alfanuméricos, como hífens (-) ou pontos finais (.), você deverá colocar o nome entre colchetes ([]) e aspas duplas ("") no invocação de método, como em sp.["special-name-stream"].stats().

Crie um processador de stream interativamente

Você pode criar um processador de stream interativamente com o método sp.process() em mongosh. Os processadores de fluxo que você cria interativamente exibem o seguinte comportamento:

Gravar documentos de saída e dead letter queue (DLQ) no shell
Começam a ser executados imediatamente após a criação
Execute por 10 minutos ou até que o usuário os pare
Não persista depois de parar

Os processadores de fluxo que você cria interativamente são destinados à prototipagem. Para criar um processador de fluxo persistente, consulte Criar um processador de fluxo.

sp.process() tem a seguinte sintaxe:

sp.process(<pipeline>)

Campo	Tipo	necessidade	Descrição
`pipeline`	array	Obrigatório	Transmitir o pipeline de agregação que você deseja aplicar aos seus dados de streaming.

Para criar um processador de stream interativamente:

Conecte-se à sua instância de processamento de fluxo.

Use a connection string associada à sua instância de Atlas Stream Processing para se conectar usando mongosh.

Exemplo

O seguinte comando conecta-se a uma instância de processamento de stream como um usuário chamado streamOwner usando a autenticação x.059:

mongosh "mongodb://atlas-stream-78xq9gi1v4b4288x06a73e9f-zi30g.virginia-usa.a.query.mongodb-qa.net/?authSource=%24external&authMechanism=MONGODB-X509" \\
--tls --authenticationDatabase admin --username streamOwner

Forneça sua senha de usuário quando solicitado.

Defina um pipeline.

No prompt mongosh, atribua uma array contendo as fases de agregação que você quer aplicar a uma variável chamada pipeline.

O exemplo a seguir usa o tópico stuff na conexão myKafka no registro de conexão como o $source, corresponde a registros em que o campo temperature tem um valor de 46 e emite as mensagens processadas para o output tópico da conexão mySink no registro de conexão:

pipeline = [
 {$source: {"connectionName": "myKafka", "topic": "stuff"}},
 {$match: { temperature: 46 }},
 {
   "$emit": {
     "connectionName": "mySink",
     "topic" : "output",
   }
 }
]

Crie um processador de fluxo.

O seguinte comando cria um processador de fluxo que aplica a lógica definida no pipeline.

sp.process(pipeline)

Crie um processador de fluxo

Para criar um processador de stream que persista até você descartá-lo:

A API de Administração do Atlas fornece um endpoint para criar um processador de fluxo.

Crie um processador de fluxo

Para criar um processador de stream na UI do Atlas , Vá para a página Stream Processing do seu projeto do Atlas e clique em Configure no painel da sua instância de processamento de stream.

Você pode escolher entre utilizar o Construtor Visual ou o editorJSON do para configurar seu processador de fluxo:

Clique em Create with visual builder.

Se houver processadores de fluxo existentes em sua instância de processamento de fluxo, clique no botão + Create stream processor e selecione Visual Builder nas opções suspensas.

O Construtor Visual abre com um formulário onde você pode configurar seu processador de fluxo.

No Stream processor name campo, insira um nome para o processador de stream.

Adicione uma conexão de origem.

No campo Source, selecione uma conexão na lista suspensa Connection para usar como origem do seu processador de stream.

Isso abre uma caixa de texto JSON onde você pode configurar o estágio source para seu processador de stream. Para saber mais sobre a sintaxe de estágio source, consulte $source.

Exemplo

O seguinte estágio do source opera em dados em tempo real da conexão do sample_stream_solar pré-configurado:

{
  "$source": {
    "connectionName": "sample_stream_solar"
  }
}

Adicione estágios de agregação ao pipeline do processador de fluxo.

No painel Start building your pipeline, clique no botão do estágio de agregação que você deseja adicionar ao seu pipeline. Isso abre uma caixa de texto onde você pode configurar o estágio de agregação selecionado no formato JSON.

Se o seu estágio de agregação não estiver listado, clique em + Custom stage para definir um estágio de agregação suportado no formato JSON. Para saber mais sobre os estágios de agregação de processamento de fluxo e sua sintaxe, consulte Estágios de aggregation pipeline.

Exemplo

O estágio $match a seguir corresponde a todos os documentos no fluxo de sample_stream_solar pré-configurado em que o campo obs.watts é maior que 300:

{
  "$match": {
    "obs.watts": { "$gt": 300 }
  }
}

(Opcional) Configurar estágios de agregação adicionais.

Para adicionar estágios de agregação adicionais ao seu pipeline, clique no botão + Add stage below abaixo do último estágio do seu pipeline e selecione o estágio de agregação que deseja adicionar ou clique em Custom stage para definir um estágio de agregação suportado diferente. Isso abre uma caixa de texto onde você pode configurar o novo estágio no formato JSON.

Adicione uma conexão de coletor.

No campo Sink, selecione uma conexão de destino na lista suspensa Connection.

No campo Sink, selecione uma conexão na lista suspensa Connection para gravar seus dados processados.

Isso abre uma caixa de texto JSON onde você pode configurar o estágio merge para seu processador de stream. Para saber mais sobre a sintaxe de estágio merge, consulte $merge.

Exemplo

O seguinte estágio sink grava dados processados na collection demoDb.demoColl em uma conexão chamada conexão demoConnection:

{
  "$merge": {
    "into": {
      "connectionName": "demoConnection",
      "db": "demoDb",
      "coll": "demoColl"
    }
  }
}

Clique em Create stream processor.

O processador de stream é criado e listado na aba Stream Processors da página Stream Processing.

Clique em Use JSON editor.

Se houver processadores de fluxo existentes em sua instância de processamento de fluxo, clique no botão + Create stream processor e selecione Visual Builder nas opções suspensas.

O editor JSON abre com uma caixa de texto onde você pode configurar seu processador de fluxo no formato JSON.

Defina o processador de fluxo.

Especifique a definição JSON para seu processador de fluxo na caixa de texto do editor JSON. Essa definição deve incluir um nome para seu processador de stream e uma agregação pipeline que comece com um estágio $source e termine com o estágio $merge. Você pode incluir qualquer número de estágios de agregação adicionais entre os estágios $source e $merge.

Para saber mais sobre os estágios de agregação de processamento de fluxo e sua sintaxe, consulte Estágios de aggregation pipeline.

Exemplo

A definição JSON a seguir cria um processador de fluxo chamado solarDemo que usa um estágio $tumblingWindow com um estágio $group aninhado para agregar dados em tempo real da conexão sample_stream_solar pré-configurada em intervalos de 10segundos e grava os dados processados em uma coleção em uma conexão chamada mongodb1.

{
  "name": "solarDemo",
  "pipeline": [
    {
      "$source": {
        "connectionName": "sample_stream_solar"
      }
    },
    {
      "$tumblingWindow": {
        "interval": {
          "size": 10,
          "unit": "second"
        },
        "pipeline": [
          {
            "$group": {
              "_id": "$group_id",
              "max_watts": { "$max": "$obs.watts" },
              "min_watts": { "$min": "$obs.watts" }
            }
          }
        ]
      }
    },
    {
      "$merge": {
        "into": {
          "connectionName": "mongodb1",
          "db": "solarDb",
          "coll": "solarColl"
        }
      }
    }
  ]
}

Para criar um novo processador de fluxo com mongosh, use o método sp.createStreamProcessor(). Tem a seguinte sintaxe:

sp.createStreamProcessor(<name>, <pipeline>, <options>)

Argument	Tipo	necessidade	Descrição
`name`	string	Obrigatório	Nome lógico do processador de fluxo. Deve ser exclusivo na instância de processamento de fluxo. Esse nome deve conter somente caracteres alfanuméricos.
`pipeline`	array	Obrigatório	Transmitir o pipeline de agregação que você deseja aplicar aos seus dados de streaming.
`options`	objeto	Opcional	objeto que define várias configurações opcionais para o processador de fluxo.
`options.dlq`	objeto	Condicional	Objeto que atribui uma dead letter queue (DLQ) para sua instância do Atlas Stream Processing . Este campo é necessário se você definir o campo `options` .
`options.dlq.connectionName`	string	Condicional	Etiqueta legível por humanos que identifica uma conexão em seu registro de conexões. Esta conexão deve fazer referência a um cluster do Atlas. Este campo é necessário se você definir o campo `options.dlq` .
`options.dlq.db`	string	Condicional	Nome de um reconhecimento de data center Atlas no cluster especificado em `options.dlq.connectionName`. Este campo é necessário se você definir o campo `options.dlq` .
`options.dlq.coll`	string	Condicional	Nome de uma collection no reconhecimento de data center especificado no `options.dlq.db`. Este campo é necessário se você definir o campo `options.dlq` .

Conecte-se à sua instância de processamento de fluxo.

Use a connection string associada à sua instância de Atlas Stream Processing para se conectar usando mongosh.

No painel da instância do Atlas Stream Processing , clique em Connect.
Na caixa de diálogo Connect to your instance, selecione a aba Shell.
Copie a string de conexão exibida na caixa de diálogo. Ele tem o seguinte formato, em que <atlas-stream-processing-url> é a URL da sua instância de processamento de fluxo e <username> é o nome de usuário de um usuário de banco de dados com a função atlasAdmin:
```
mongosh "mongodb://<atlas-stream-processing-url>/"
--tls --authenticationDatabase admin --username <username>
--password <password>
```
Cole a string de conexão no seu terminal e substitua o espaço reservado <password> pelas credenciais do usuário. Pressione Enter para executá-lo e conectar-se à sua instância de processamento de fluxo.

Exemplo

O seguinte comando conecta-se a uma instância de processamento de stream como um usuário chamado streamOwner usando a autenticação x.059.

mongosh "mongodb://atlas-stream-78xq9gi1v4b4288x06a73e9f-zi30g.virginia-usa.a.query.mongodb-qa.net/?authSource=%24external&authMechanism=MONGODB-X509" \\
--tls --authenticationDatabase admin --username streamOwner

Forneça sua senha de usuário quando solicitado.

Defina um pipeline.

No prompt mongosh, atribua uma array contendo as fases de agregação que você quer aplicar a uma variável chamada pipeline.

O exemplo de pipeline a seguir usa o tópico stuff na conexão myKafka no registro de conexão como $source, corresponde aos registros em que o campo temperature tem um valor de 46 e emite as mensagens processadas para o output tópico da conexão mySink no registro de conexão:

pipeline = [
  {$source: {"connectionName": "myKafka", "topic": "stuff"}},
  {$match: { temperature: 46 }},
  {
    "$emit": {
      "connectionName": "mySink",
      "topic" : "output",
    }
  }
]

(Opcional) Defina um DLQ.

No prompt mongosh , atribua um objeto contendo as seguintes propriedades do seu DLQ:

connectionName
Nome do Banco de Dados
Nome da Coleção

O exemplo a seguir define um DLQ na conexão cluster01 , na collection de reconhecimento de data center metadata.dlq .

deadLetter = {
  dlq: {
    connectionName: "cluster01",
    db: "metadata",
    coll: "dlq"
  }
}

Crie um processador de fluxo.

O comando a seguir cria um processador de fluxo chamado proc01 que aplica a lógica definida em pipeline. Os documentos que lançam erros no processamento são gravados no DLQ definido em deadLetter.

sp.createStreamProcessor("proc01", pipeline, deadLetter)

Inicie um processador de fluxo

Observação

O Atlas Stream Processing descarta o estado interno dos processadores de stream que estão stopped há 45 dias ou mais. Quando você inicia esse processador, ele opera e relata estatísticas idênticas à execução inicial.

Para iniciar um processador de fluxo:

A API Atlas Administration fornece um endpoint para iniciar um processador de fluxo.

Inicie um processador de fluxo

Para iniciar um processador de fluxo na interface do usuário do Atlas , vá para a página Stream Processing do seu projeto Atlas e clique em Configure no painel da instância de processamento de fluxo para visualizar a lista de processadores de fluxo definidos para ela.

Em seguida, clique no ícone Start do seu processador de stream.

Para iniciar um processador de fluxo existente com mongosh, use o método sp.processor.start().

Por exemplo, para iniciar um processador de fluxo denominado proc01, execute o seguinte comando:

sp.proc01.start()

{ "ok" : 1 }

Este método retorna { "ok": 1 } se o processador de stream existir e não estiver em execução no momento. Se você invocar sp.processor.start() para um processador de fluxo que não seja STOPPED, mongosh retornará um erro.

Interromper um processador de fluxo

Observação

Para interromper um processador de fluxo:

A API de Administração do Atlas fornece um endpoint para interromper um processador de fluxo.

Interromper um processador de fluxo

Para pausar um processador de fluxo na interface do usuário do Atlas , vá para a página Stream Processing do seu projeto Atlas e clique em Configure no painel da instância de processamento de fluxo para visualizar a lista de processadores de fluxo definidos para ela.

Em seguida, clique no ícone Pause do seu processador de stream.

Para interromper um processador de fluxo existente com mongosh, use o método sp.processor.stop().

Por exemplo, para parar um processador de stream denominado proc01, execute o seguinte comando:

sp.proc01.stop()

{ "ok" : 1 }

Este método retorna { "ok": 1 } se o processador de stream existir e estiver em execução no momento. Se você invocar sp.processor.stop() para um processador de fluxo que não seja running, mongosh retornará um erro.

Modificar um processador de fluxo

Você pode modificar os seguintes elementos de um processador de fluxo existente:

Para modificar um processador de fluxo, siga estas etapas:

Interromper o processador de fluxo.
Modifique o processador de fluxo.
Reinicie o processador de fluxo.

Por padrão, os processadores modificados restauram a partir do último ponto de verificação. Como alternativa, você pode definir resumeFromCheckpoint=false, caso em que o processador retém apenas estatísticas resumidas. Quando você modifica um processador com janelas abertas, as janelas são completamente recalculadas no pipeline atualizado.

Observação

Se você alterar o nome de um processador de fluxo para o qual você configurou o alerta Estado do processador de fluxo com falha usando um Operator (que contém expressões de correspondência como is, contains e mais), o Atlas não acionará alertas para o processador de fluxo renomeado se a expressão de correspondência não corresponder ao novo nome. Para monitorar o processador de fluxo renomeado, reconfigure o alerta.

Limitações

Quando a configuração padrão resumeFromCheckpoint=true está ativada, as seguintes limitações se aplicam:

Você não pode modificar a etapa $source.
Você não pode modificar o intervalo da sua janela.
Você não pode remover uma janela.
Você só pode modificar um pipeline com uma janela se essa janela contiver um estágio $group ou $sort em seu pipeline interno.
Você não pode alterar um tipo de janela existente. Por exemplo, você não pode alterar de um $tumblingWindow para um $hoppingWindow ou vice-versa.
Processadores com janelas podem reprocessar alguns dados como resultado do recálculo das janelas.

Para modificar um processador de fluxo:

A API de Administração do Atlas fornece um ponto de extremidade para modificar um processador de fluxo.

Modificar um processador de stream

Requer mongosh v2.3.4+.

Use o comando sp.<streamprocessor>.modify() para modificar um processador de fluxo existente. <streamprocessor> deve ser o nome de um processador de fluxo parado definido para a instância de processamento de fluxo atual.

Por exemplo, para modificar um processador de stream chamado proc01, execute o seguinte comando:

 sp.proc1.modify(<pipeline>, {
    resumeFromCheckpoint: bool, // optional
    name: string, // optional
    dlq: string, // optional
}})

Adicione um estágio a um pipeline existente

 sp.createStreamProcessor("foo", [
   {$source: {
      connectionName: "StreamsAtlasConnection",
      db: "test",
      coll: "test"
  }},
  {$merge: {
      into: {
          connectionName: "StreamsAtlasConnection",
          db: "testout",
          coll: "testout"
      }
  }}
])
sp.foo.start();

sp.foo.stop();
sp.foo.modify([
  {$source: {
    connectionName: "StreamsAtlasConnection",
    db: "test",
    coll: "test"
  }},
  {$match: {
    operationType: "insert"
  }},
  {$merge: {
     into: {
     connectionName: "StreamsAtlasConnection",
     db: "testout",
     coll: "testout2"
     }
  }}
]);
sp.foo.start();

Modificar a fonte de entrada de um processador de fluxo

sp.foo.modify([
  {$source: {
    connectionName: "StreamsAtlasConnection",
    db: "test",
    coll: "test",
    config: {
      startAtOperationTime: new Date(now.getTime() - 5 * 60 * 1000)
    }
  }},
  {$match: {
    operationType: "insert"
  }},
  {$merge: {
    into: {
      connectionName: "StreamsAtlasConnection",
      db: "testout",
      coll: "testout2"
    }
  }}
], {resumeFromCheckpoint: false});

Remover uma fila de letras mortas de um processador de fluxo.

sp.foo.stop();
sp.foo.modify({dlq: {}})
sp.foo.start();

Modifique um processador de fluxo com uma janela

sp.foo.stop();
sp.foo.modify([
  {$source: {
    connectionName: "StreamsAtlasConnection",
    db: "test",
    coll: "test"
  }},
  {$replaceRoot: {newRoot: "$fullDocument"}},
  {$match: {cost: {$gt: 500}}},
  {$tumblingWindow: {
    interval: {unit: "day", size: 1},
    pipeline: [
     {$group: {_id: "$customerId", sum: {$sum: "$cost"}, avg: {$avg: "$cost"}}}
    ]
  }},
  {$merge: {
    into: {
    connectionName: "StreamsAtlasConnection",
    db: "testout",
    coll: "testout"
   }
  }}
], {resumeFromCheckpoint: false});
sp.foo.start();

Descartar um processador de fluxo

Para descartar um processador de fluxo:

A API de Administração do Atlas fornece um endpoint para excluir um processador de fluxo.

Excluir um processador de fluxo

Para excluir um processador de fluxo na interface do usuário do Atlas , vá para a página Stream Processing do seu projeto Atlas e clique em Configure no painel da sua instância de processamento de fluxo para visualizar a lista de processadores de fluxo definidos para ela.

Em seguida, clique no ícone Delete () do seu processador de stream. Na caixa de diálogo de confirmação exibida, digite o nome do processador de fluxo (solarDemo) para confirmar que você deseja excluí-lo e clique em Delete.

Para excluir um processador de fluxo existente com mongosh, use o método sp.processor.drop().

Por exemplo, para eliminar um processador de fluxo denominado proc01, execute o seguinte comando:

sp.proc01.drop()

Este método retorna:

true se o processador de fluxo existir.
false se o processador de fluxo não existir.

Quando você descarta um processador de fluxo, todos os recursos que o Atlas Stream Processing provisionou para ele são destruídos, junto com todo o estado salvo.

Liste os processadores de fluxo disponíveis

Para listar todos os processadores de fluxo disponíveis:

A API de Administração do Atlas fornece um endpoint para listar todos os processadores de fluxo disponíveis.

Listar processadores de stream

Para visualizar a lista de processadores de fluxo definidos para sua instância de processamento de fluxo na UI do Atlas , vá para a página Stream Processing do seu projeto do Atlas e clique em Configure no painel da sua instância de processamento de fluxo.

A lista de processadores de fluxo e seus status são exibidos.

Para listar todos os processadores de fluxo disponíveis na instância de processamento de fluxo atual com mongosh, use o método sp.listStreamProcessors(). Isso retorna uma lista de documentos que contêm o nome, a hora de início, o estado atual e o pipeline associados a cada processador de stream. Tem a seguinte sintaxe:

sp.listStreamProcessors(<filter>)

<filter> é um documento que especifica por quais campos filtrar a lista.

Exemplo

O exemplo a seguir mostra um valor de retorno para uma solicitação não filtrada:

sp.listStreamProcessors()

1 {
2   id: '0135',
3   name: "proc01",
4   last_modified: ISODate("2023-03-20T20:15:54.601Z"),
5   state: "RUNNING",
6   error_msg: '',
7   pipeline: [
8     {
9       $source: {
10         connectionName: "myKafka",
11         topic: "stuff"
12       }
13     },
14     {
15       $match: {
16         temperature: 46
17       }
18     },
19     {
20       $emit: {
21         connectionName: "mySink",
22         topic: "output",
23       }
24     }
25   ],
26   lastStateChange: ISODate("2023-03-20T20:15:59.442Z")
27 },
28 {
29   id: '0218',
30   name: "proc02",
31   last_modified: ISODate("2023-03-21T20:17:33.601Z"),
32   state: "STOPPED",
33   error_msg: '',
34   pipeline: [
35     {
36       $source: {
37         connectionName: "myKafka",
38         topic: "things"
39       }
40     },
41     {
42       $match: {
43         temperature: 41
44       }
45     },
46     {
47       $emit: {
48         connectionName: "mySink",
49         topic: "results",
50       }
51     }
52   ],
53   lastStateChange: ISODate("2023-03-21T20:18:26.139Z")
54 }

Se você executar o comando novamente na mesma instância do Atlas Stream Processing, filtrando para um "state" de "running", verá a seguinte saída:

sp.listStreamProcessors({"state": "running"})

1 {
2   id: '0135',
3   name: "proc01",
4   last_modified: ISODate("2023-03-20T20:15:54.601Z"),
5   state: "RUNNING",
6   error_msg: '',
7   pipeline: [
8     {
9       $source: {
10         connectionName: "myKafka",
11         topic: "stuff"
12       }
13     },
14     {
15       $match: {
16         temperature: 46
17       }
18     },
19     {
20       $emit: {
21         connectionName: "mySink",
22         topic: "output",
23       }
24     }
25   ],
26   lastStateChange: ISODate("2023-03-20T20:15:59.442Z")
27 }

Amostra de um processador de fluxo

Para retornar uma array de resultados de amostra de um processador de stream existente para STDOUT com mongosh, use o método sp.processor.sample(). Por exemplo, as seguintes amostras de comando de um processador de fluxo denominado proc01.

sp.proc01.sample()

Esse comando é executado continuamente até que você o cancele usando CTRL-C ou até que as amostras retornadas atinjam cumulativamente 40 MB de tamanho. O processador de fluxo relata documentos inválidos na amostra em um documento _dlqMessage do seguinte formato:

 {
   _dlqMessage: {
     _stream_meta: {
       source: {
         type: "<type>"
       }
     },
     errInfo: {
       reason: "<reasonForError>"
     },
     doc: {
       _id: ObjectId('<group-id>'),
       ...
     },
     processorName: '<procName>',
     instanceName: '<instanceName>',
     dlqTime: ISODate('2024-09-19T20:04:34.263+00:00')
   }
}

Você pode usar essas mensagens para diagnosticar problemas de higiene de dados sem definir uma coleção de filas de letras mortas.

Ver estatísticas de um processador de fluxo

Observação

Para visualizar as estatísticas de um processador de fluxo:

A API de Administração do Atlas fornece um endpoint para visualizar as estatísticas de um processador de fluxo.

Obtenha um processador de fluxo

Para visualizar o monitoramento do seu processador de fluxo, vá para a página Stream Processing do seu projeto Atlas e abra a guia Monitoring. Em seguida, selecione seu processador de stream na lista suspensa Stream processor no canto superior esquerdo da página.

Para retornar um documento resumindo o status atual de um processador de fluxo existente com mongosh, use o método sp.processor.stats(). Tem a seguinte sintaxe:

sp.<streamprocessor>.stats({options: {<options>}})

Onde options é um documento opcional com os seguintes campos:

Campo	Tipo	Descrição
`scale`	inteiro	Unidade a ser usada para o tamanho dos itens na saída. Por padrão, o Atlas Stream Processing exibe o tamanho do item em bytes. Para exibir em KB, especifique um `scale` de `1024` .
`verbose`	booleano	Sinalizador que especifica o nível de verbosidade do documento de saída. Se definido como `true`, o documento de saída contém um subdocumento que relata as estatísticas de cada operador individual em seu pipeline. O padrão é `false`.

O documento de saída tem os seguintes campos:

Campo	Tipo	Descrição
`ns`	string	O namespace no qual o processador de stream está definido.
`stats`	objeto	Um documento que descreve o estado operacional do processador de fluxo.
`stats.name`	string	O nome do processador de fluxo.
`stats.status`	string	O status do processador de fluxo. Este campo pode ter os seguintes valores: `starting` `running` `error` `stopping`
`stats.scaleFactor`	inteiro	A escala na qual o campo de tamanho é exibido. Se definido como `1`, os tamanhos são exibidos em bytes. Se definido como `1024` , os tamanhos são exibidos em kilobytes.
`stats.inputMessageCount`	inteiro	O número de documentos publicados no stream. Um documento é considerado "publicado" no fluxo quando passa pelo estágio `$source` , não quando passa por todo o pipeline.
`stats.inputMessageSize`	inteiro	O número de bytes ou kilobytes publicados no stream. Os bytes são considerados "publicados" no fluxo quando passam pelo estágio `$source` , não quando ele passa por todo o pipeline.
`stats.outputMessageCount`	inteiro	O número de documentos processados pelo fluxo. Um documento é considerado "processado" pelo fluxo quando passa por todo o pipeline.
`stats.outputMessageSize`	inteiro	O número de bytes ou kilobytes processados pelo stream. Os bytes são considerados "processados" pelo fluxo quando passam por todo o pipeline.
`stats.dlqMessageCount`	inteiro	O número de documento enviados para a fila de mensagens não entregues (DLQ).
`stats.dlqMessageSize`	inteiro	O número de bytes ou kilobytes enviados para a fila de mensagens não entregues (DLQ).
`stats.changeStreamTimeDifferenceSecs`	inteiro	A diferença, em segundos, entre o tempo do evento representado pelo token de retomada do fluxo de alterações mais recente e o evento mais recente no oplog.
`stats.changeStreamState`	token	O token de retomada do fluxo de alterações mais recente. Só se aplica a processadores de fluxo com uma fonte do fluxo de alterações.
`stats.latency`	documento	Estatísticas de latência para o processador de stream como um todo. O Atlas Stream Processing retorna esse campo somente se você passar a opção `verbose`.
`stats.latency.p50`	inteiro	A latência estimada do 50º percentil de todos os documentos processados nos últimos 30 segundos. Se o seu pipeline incluir um estágio de janela, as medições de latência incluirão o intervalo da janela. Por exemplo, se o estágio `$tumblingWindow` tiver um intervalo de 5 minutos, as medições de latência incluirão esses 5 minutos.
`stats.latency.p99`	inteiro	A latência estimada do 99º percentil de todos os documentos processados nos últimos 30 segundos. Se o seu pipeline incluir um estágio de janela, as medições de latência incluirão o intervalo da janela. Por exemplo, se o estágio `$tumblingWindow` tiver um intervalo de 5 minutos, as medições de latência incluirão esses 5 minutos.
`stats.latency.start`	datetime	Hora do wall em que a janela de medição de 30 segundos mais recente começou.
`stats.latency.end`	datetime	Hora do wall em que a janela de medição de 30 segundos mais recente terminou.
`stats.latency.unit`	string	Unidade de tempo em que a latência é contada. Este valor é sempre `microseconds`.
`stats.latency.count`	inteiro	Número de documentos que o processador de stream processou na janela de medição de 30 segundos mais recente.
`stats.latency.sum`	inteiro	Soma de todas as medições de latência individuais, em microssegundos, realizadas na janela de medição de 30 segundos mais recente.
`stats.stateSize`	inteiro	O número de bytes usados pelo Windows para armazenar o estado do processador.
`stats.watermark`	inteiro	O carimbo de data/hora da marca d'Água atual.
`stats.operatorStats`	array	As estatísticas de cada operador no pipeline do processador. O Atlas Stream Processing retorna este campo somente se você passar a opção `verbose` . `stats.operatorStats` fornece versões por operador de muitos campos principais do `stats` : `stats.operatorStats.name` `stats.operatorStats.inputMessageCount` `stats.operatorStats.inputMessageSize` `stats.operatorStats.outputMessageCount` `stats.operatorStats.outputMessageSize` `stats.operatorStats.dlqMessageCount` `stats.operatorStats.dlqMessageSize` `stats.operatorStats.latency` `stats.operatorStats.stateSize` `stats.operatorStats` inclui os seguintes campos exclusivos: `stats.operatorStats.maxMemoryUsage` `stats.operatorStats.executionTimeMillis` `stats.operatorStats` também inclui os seguintes campos, desde que você tenha passado a opção `verbose` e seu processador inclua um estágio de janela: `stats.minOpenWindowStartTime` `stats.maxOpenWindowStartTime`
`stats.operatorStats.maxMemoryUsage`	inteiro	O uso máximo de memória do operador em bytes ou kilobytes.
`stats.operatorStats.executionTimeSecs`	inteiro	O tempo total de execução do operador em segundos.
`stats.minOpenWindowStartTime`	data	O horário de início da janela mínima aberta. Este valor é opcional.
`stats.maxOpenWindowStartTime`	data	O horário de início da janela de tempo máxima aberta. Este valor é opcional.
`stats.kafkaPartitions`	array	Informações de compensação das partições de um broker Apache Kafka. `kafkaPartitions` aplica-se apenas a conexões que usam uma fonte Apache Kafka fonte.
`stats.kafkaPartitions.partition`	inteiro	O número da partição do tópico do Apache Kafka.
`stats.kafkaPartitions.currentOffset`	inteiro	O deslocamento em que o processador de fluxo está ativado para a partição especificada. Esse valor é igual ao offset anterior que o processador de stream processou mais `1`.
`stats.kafkaPartitions.checkpointOffset`	inteiro	O deslocamento que o processador de fluxo confirmou pela última vez ao agente Apache Kafka e o checkpoint da partição especificada. Todas as mensagens através deste deslocamento são registradas no último checkpoint.
`stats.kafkaPartitions.isIdle`	booleano	O sinalizador que indica se a partição está inativa. O valor padrão é `false`.

Por exemplo, o seguinte mostra o status de um processador de Atlas Stream Processing denominado proc01 em uma instância de Atlas Stream Processing denominada inst01 com tamanhos de item exibidos em KB:

sp.proc01.stats(1024)
{
  ok: 1,
  ns: 'inst01',
  stats: {
    name: 'proc01',
    status: 'running',
    scaleFactor: Long("1"),
    inputMessageCount: Long("706028"),
    inputMessageSize: 958685236,
    outputMessageCount: Long("46322"),
    outputMessageSize: 85666332,
    dlqMessageCount: Long("0"),
    dlqMessageSize: Long("0"),
    stateSize: Long("2747968"),
    watermark: ISODate("2023-12-14T14:35:32.417Z"),
    ok: 1
  },
}

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Gerenciar conexões VPC

Operadores de agregação

1	{
2	id: '0135',
3	name: "proc01",
4	last_modified: ISODate("2023-03-20T20:15:54.601Z"),
5	state: "RUNNING",
6	error_msg: '',
7	pipeline: [
8	{
9	$source: {
10	connectionName: "myKafka",
11	topic: "stuff"
12	}
13	},
14	{
15	$match: {
16	temperature: 46
17	}
18	},
19	{
20	$emit: {
21	connectionName: "mySink",
22	topic: "output",
23	}
24	}
25	],
26	lastStateChange: ISODate("2023-03-20T20:15:59.442Z")
27	},
28	{
29	id: '0218',
30	name: "proc02",
31	last_modified: ISODate("2023-03-21T20:17:33.601Z"),
32	state: "STOPPED",
33	error_msg: '',
34	pipeline: [
35	{
36	$source: {
37	connectionName: "myKafka",
38	topic: "things"
39	}
40	},
41	{
42	$match: {
43	temperature: 41
44	}
45	},
46	{
47	$emit: {
48	connectionName: "mySink",
49	topic: "results",
50	}
51	}
52	],
53	lastStateChange: ISODate("2023-03-21T20:18:26.139Z")
54	}