Características

Latencia baja y rendimiento alto

Bigtable es un almacén de pares clave-valor y de columnas anchas, ideal para acceder rápidamente a datos estructurados, semiestructurados o sin estructurar. Las cargas de trabajo sensibles a la latencia, como la personalización, son perfectas para Bigtable, pero su alto rendimiento de lectura y escritura por euro, por lo que también es perfecta para casos prácticos de flujo de clics e Internet de las cosas, e incluso para analíticas por lotes para aplicaciones de computación de alto rendimiento (HPC), como el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.

Escalabilidad de escritura y lectura sin límites

Bigtable separa los recursos de computación del almacenamiento de datos, lo que permite ajustar los recursos de procesamiento de forma transparente. Cada nodo adicional puede procesar lecturas y escrituras igual de bien, lo que proporciona una escalabilidad horizontal sin esfuerzo. Bigtable optimiza el rendimiento escalando automáticamente los recursos para adaptarse al tráfico del servidor y gestionando la fragmentación, la replicación y el procesamiento de consultas.

Flexibilidad del modelo de datos

Bigtable permite que tu modelo de datos evolucione de forma orgánica. Almacena cualquier cosa, desde escalares, JSON, búferes de protocolo, Avro, flechas, elementos insertados, imágenes, y añadir o quitar columnas de forma dinámica según sea necesario. Ofrece un servicio de baja latencia o analíticas por lotes de alto rendimiento sobre datos sin procesar y sin estructurar en una única base de datos.

Desde una única zona hasta ocho regiones a la vez

Las aplicaciones respaldadas por Bigtable pueden realizar lecturas y escrituras de baja latencia con configuraciones multiprincipales distribuidas por todo el mundo, sin importar dónde estén los usuarios. Las instancias de zona son ideales para ahorrar costes y se pueden escalar sin problemas a despliegues multirregionales con la replicación automática. Al ejecutar una instancia multirregional, tu base de datos está protegida frente a fallos regionales y ofrece una disponibilidad del 99,999 % líder en el sector.

Migración sencilla desde bases de datos NoSQL

Las migraciones en tiempo real permiten llevar a cabo una incorporación más rápida y sencilla, ya que garantizan una migración de datos precisa con menos esfuerzo. HBase Bigtablebiblioteca de réplica permite realizar migraciones en tiempo real sin periodos de inactividad conimportar yvalidación para cargar fácilmente capturas de HBase en Bigtable mientras las Plantillas de Dataflow simplifican las migraciones desdeCassandra a Bigtable.

Compatibilidad exhaustiva con aplicaciones y herramientas

Conéctate fácilmente al ecosistema de código abierto con la API de Apache HBase. Crea aplicaciones basadas en datos más rápido con integraciones perfectas con Apache Spark, Hadoop y GKE, Dataflow, Dataproc y Vertex AI Vector Search y BigQuery. Reúnete con los equipos de desarrollo gracias a las bibliotecas de cliente de Java, Go, Python, C#, Node.js, PHP, Ruby, C++ y HBase, así como la integración con LangChain.

Sin costes ocultos

Sin cargos por las IOPS, ni por hacer o restaurar copias de seguridad, ni tampoco costes de lectura y escritura desproporcionados que afectarán a tu presupuesto a medida que tus cargas de trabajo evolucionen.

Mantenimiento automatizado

Reduce los costes operativos y mejora la fiabilidad de bases de datos de cualquier tamaño. La replicación y el mantenimiento son automáticos y están integrados sin ningún periodo de inactividad.

Eventos y captura de datos modificados en tiempo real

Utiliza los flujos de cambios de Bigtable para capturar los datos modificados de las bases de datos de Bigtable e integrarlos con otros sistemas para analíticas, activación de eventos y cumplimiento.

Seguridad y controles de nivel empresarial

Claves de encriptado gestionadas por el cliente (CMEK) con compatibilidad con Cloud External Key Manager, integración de gestión de identidades y accesos en el acceso y los controles, y compatibilidad con VPCs Transparencia de acceso, Aprobación de acceso y registros de auditoría exhaustivos te ayudan a proteger tus datos y cumplir las normativas.

Observabilidad

Monitoriza el rendimiento de las bases de datos de Bigtable con las métricas del lado del servidor. Analiza los patrones de uso con la herramienta de monitorización interactiva Key Visualizer. Usa estadísticas de consultas, estadísticas de tablas y la herramienta para tablets de alta actividad. para solucionar problemas de rendimiento de las consultas y diagnosticar rápidamente problemas de latencia con la monitorización del cliente.

Recuperación tras fallos

Haz copias de seguridad instantáneas e incrementales de tu base de datos de forma rentable y restaura contenido bajo demanda. Almacena copias de seguridad en diferentes regiones para aumentar la resiliencia y restaura fácilmente entre instancias o proyectos en situaciones de prueba y producción.

Integración de Vertex AI Vector Search

Utiliza la plantilla de Bigtable a Vertex AI Vector Search para indexar datos de tu base de datos de Bigtable con Vertex AI para realizar una búsqueda de similitudes en las inserciones de vectores con Vertex AI Vector Search.

Integración con LangChain

Crea fácilmente aplicaciones de IA generativa más precisas, transparentes y fiables gracias a la integración con LangChain. Visita el repositorio de GitHub para obtener más información.

Cómo funciona

Las instancias de Spanner ofrecen recursos de computación y almacenamiento en una o varias zonas. Cada clúster de Bigtable puede recibir tanto lecturas como escrituras. Los datos se dividen automáticamente por motivos de escalabilidad y se replican entre clústeres de forma asíncrona. Un reloj distribuido denominado TrueTime garantiza que las transacciones se ordenen correctamente. 

Arquitectura de Bigtable

Usos habituales

AdTech y comercio minorista

Personaliza las experiencias en tiempo real

Haz un seguimiento del comportamiento y las preferencias de los clientes en relación con anuncios personalizados, feeds de noticias, ofertas de descuentos y recomendaciones de productos o contenido. Ingiere flujos de eventos de gran volumen y ofrece recomendaciones con una latencia baja usando una única base de datos que se escala y vuelve a equilibrar automáticamente para optimizar el rendimiento. Acerca los datos a tus clientes para mejorar la latencia con despliegues multirregionales y multiprimaria. Además, reduce los riesgos y los periodos de inactividad con una disponibilidad del 99,999 % y sin necesidad de mantenimiento.
Diagrama de referencia de la arquitectura para AdTech y comercio minorista

Personaliza las experiencias en tiempo real

Haz un seguimiento del comportamiento y las preferencias de los clientes en relación con anuncios personalizados, feeds de noticias, ofertas de descuentos y recomendaciones de productos o contenido. Ingiere flujos de eventos de gran volumen y ofrece recomendaciones con una latencia baja usando una única base de datos que se escala y vuelve a equilibrar automáticamente para optimizar el rendimiento. Acerca los datos a tus clientes para mejorar la latencia con despliegues multirregionales y multiprimaria. Además, reduce los riesgos y los periodos de inactividad con una disponibilidad del 99,999 % y sin necesidad de mantenimiento.
Diagrama de referencia de la arquitectura para AdTech y comercio minorista

Tejido de datos y analíticas operativas

Consolida los silos de datos y escala horizontalmente los sistemas antiguos

Ingiere e integra datos de varias bases de datos, fuentes de streaming y mainframes en bloque o en tiempo real mediante integraciones con BigQuery, Dataflow, Cloud Composer y Cloud Data Fusion para crear plataformas de datos de clientes, almacenes de datos operativos, centros de integración digital, capas semánticas tejidos de datos para permitir el acceso a APIs con baja latencia y crear informes escalables en la aplicación.
Diagrama de referencia de la arquitectura del tejido de datos y de las analíticas operativas

Consolida los silos de datos y escala horizontalmente los sistemas antiguos

Ingiere e integra datos de varias bases de datos, fuentes de streaming y mainframes en bloque o en tiempo real mediante integraciones con BigQuery, Dataflow, Cloud Composer y Cloud Data Fusion para crear plataformas de datos de clientes, almacenes de datos operativos, centros de integración digital, capas semánticas tejidos de datos para permitir el acceso a APIs con baja latencia y crear informes escalables en la aplicación.
Diagrama de referencia de la arquitectura del tejido de datos y de las analíticas operativas

Ciberseguridad

Detecta malware, fraude en los pagos, y evita el spam y las estafas

Identifica señales de fraude, como la actividad de los usuarios, los archivos de catálogos, las firmas de malware y las listas de bloqueados, el contenido no estructurado (como las fichas de producto y las reseñas) para identificar productos falsificados, cuentas de spam, estafas, hardware vulnerado y fraudes en tiempo real.
Diagrama de referencia de la arquitectura de ciberseguridad

Detecta malware, fraude en los pagos, y evita el spam y las estafas

Identifica señales de fraude, como la actividad de los usuarios, los archivos de catálogos, las firmas de malware y las listas de bloqueados, el contenido no estructurado (como las fichas de producto y las reseñas) para identificar productos falsificados, cuentas de spam, estafas, hardware vulnerado y fraudes en tiempo real.
Diagrama de referencia de la arquitectura de ciberseguridad

Multimedia

Ofrece contenido multimedia y analíticas de interacción

Gestiona listas de reproducción, recursos de realidad aumentada (RA), catálogos de libros, audio o vídeo, historiales de reproducciones, valoraciones y comentarios, haz un seguimiento del progreso de visualización y publica feeds y analíticas de contenido personalizados para creadores de contenido y anunciantes.
Diagrama de referencia de la arquitectura de medios

Ofrece contenido multimedia y analíticas de interacción

Gestiona listas de reproducción, recursos de realidad aumentada (RA), catálogos de libros, audio o vídeo, historiales de reproducciones, valoraciones y comentarios, haz un seguimiento del progreso de visualización y publica feeds y analíticas de contenido personalizados para creadores de contenido y anunciantes.
Diagrama de referencia de la arquitectura de medios

Series temporales e internet de las cosas

Gestiona datos de series temporales a cualquier escala

Ingerir grandes cantidades de datos, desde series temporales financieras hasta hogares inteligentes, sensores meteorológicos, registros de juegos online, telemetría de plantas de producción, coches conectados o arquitecturas de abastecimiento de eventos, para ingerir grandes cantidades de datos sin interrumpir las cargas de trabajo de baja latencia y ofrecer informes, alertas y funciones predictivas en tiempo real. mantenimiento. Simplifica la gestión de datos con reglas TTL, conserva los datos de forma rentable usando el medio de almacenamiento que prefieras a unos precios de almacenamiento físico líderes en el sector y consigue un alto rendimiento de análisis para el análisis por lotes sin esfuerzo alguno.
Diagrama de referencia de la serie temporal y de la arquitectura del Internet de las cosas

Gestiona datos de series temporales a cualquier escala

Ingerir grandes cantidades de datos, desde series temporales financieras hasta hogares inteligentes, sensores meteorológicos, registros de juegos online, telemetría de plantas de producción, coches conectados o arquitecturas de abastecimiento de eventos, para ingerir grandes cantidades de datos sin interrumpir las cargas de trabajo de baja latencia y ofrecer informes, alertas y funciones predictivas en tiempo real. mantenimiento. Simplifica la gestión de datos con reglas TTL, conserva los datos de forma rentable usando el medio de almacenamiento que prefieras a unos precios de almacenamiento físico líderes en el sector y consigue un alto rendimiento de análisis para el análisis por lotes sin esfuerzo alguno.
Diagrama de referencia de la serie temporal y de la arquitectura del Internet de las cosas

Infraestructura de aprendizaje automático

Entrenamiento y servicio de modelos a escala

Crea almacenes de funciones para admitir predicciones de baja latencia, almacena en caché datos de GCS para acceder rápidamente a clústeres de HPC y frameworks de aprendizaje automático, y obtén las ponderaciones de los modelos de captura durante el entrenamiento con lecturas y escrituras de alto rendimiento y de baja latencia, control de acceso granular y aislamiento de cargas de trabajo.
Diagrama de referencia de la arquitectura de infraestructura de aprendizaje automático

Descubre cómo utilizar Bigtable con almacenes de funciones de código abierto populares


Entrenamiento y servicio de modelos a escala

Crea almacenes de funciones para admitir predicciones de baja latencia, almacena en caché datos de GCS para acceder rápidamente a clústeres de HPC y frameworks de aprendizaje automático, y obtén las ponderaciones de los modelos de captura durante el entrenamiento con lecturas y escrituras de alto rendimiento y de baja latencia, control de acceso granular y aislamiento de cargas de trabajo.
Diagrama de referencia de la arquitectura de infraestructura de aprendizaje automático

Descubre cómo utilizar Bigtable con almacenes de funciones de código abierto populares


Precios

Cómo funcionan los precios de BigtableLos precios de Bigtable se basan en la capacidad de computación, el almacenamiento en bases de datos, el almacenamiento de copias de seguridad y el uso de redes. Los descuentos por uso confirmado reducen el precio aún más.
ServicioDescripciónPrecio
Capacidad de computación

La capacidad de computación se aprovisiona como nodos.

Starting at

0,65 USD

por nodo y hora

Almacenamiento de datos

SSD

Los precios se basan en el tamaño físico de las tablas. Cada réplica se factura por separado. Recomendado para publicación de baja latencia.

Starting at

0,17 USD

por GB al mes

HDD

Los precios se basan en el tamaño físico de las tablas. Cada réplica se factura por separado.

Starting at

0,026 USD

por GB al mes

Copias de seguridad

Los precios se basan en el tamaño físico de las copias de seguridad. Las copias de seguridad de Bigtable son incrementales.

Starting at

0,026 USD

por GB al mes

Red

Ingress

Gratis

Salida en la misma región

Gratis

Salida entre regiones

Starting at

0,10 USD

Por GB

Replicación

En la misma región

Gratis

Entre regiones

Starting at

0,01 USD

Por GB

Consulta más información sobre los precios de Bigtable y los descuentos por compromiso de uso.

Cómo funcionan los precios de Bigtable

Los precios de Bigtable se basan en la capacidad de computación, el almacenamiento en bases de datos, el almacenamiento de copias de seguridad y el uso de redes. Los descuentos por uso confirmado reducen el precio aún más.

Capacidad de computación
Descripción

La capacidad de computación se aprovisiona como nodos.

Precio

Starting at

0,65 USD

por nodo y hora

Almacenamiento de datos
Descripción

SSD

Los precios se basan en el tamaño físico de las tablas. Cada réplica se factura por separado. Recomendado para publicación de baja latencia.

Precio

Starting at

0,17 USD

por GB al mes

HDD

Los precios se basan en el tamaño físico de las tablas. Cada réplica se factura por separado.

Descripción

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0,026 USD

por GB al mes

Copias de seguridad

Descripción

Los precios se basan en el tamaño físico de las copias de seguridad. Las copias de seguridad de Bigtable son incrementales.

Precio

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0,026 USD

por GB al mes

Red
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Ingress

Precio

Gratis

Salida en la misma región

Descripción

Gratis

Salida entre regiones

Descripción

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0,10 USD

Por GB

Replicación

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Gratis

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Profundiza en la programación con ejemplos

Caso de negocio

Descubre cómo han creado aplicaciones innovadoras otras empresas para ofrecer una experiencia excelente a sus clientes, reducir costes y aumentar el retorno de inversión con Bigtable


Descubre cómo ha modernizado Box sus bases de datos NoSQL con Bigtable

Box ha mejorado la escalabilidad y la disponibilidad, además de reducir los costes de gestión, gracias a una migración fluida.

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Ventajas y clientes

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Preguntas frecuentes

¿Qué tipo de base de datos es Bigtable?

Bigtable es un servicio de base de datos NoSQL; concretamente, un almacén de clave-valor que permite tablas muy anchas con decenas de miles de columnas. Por ello, también se conoce como base de datos de columnas anchas o mapa multidimensional distribuido. Bigtable es más similar a los proyectos de software libre populares en los que se inspiró, como Apache HBase y Cassandra y, por eso, es el destino más habitual para los clientes que gestionan grandes volúmenes de datos que buscan una solución de base de datos NoSQL de alto rendimiento, rentable y totalmente gestionada en Google Cloud.

Bigtable ofrece herramientas de migración que permiten agilizar y simplificar la formación inicial, ya que garantiza una migración de datos precisa con menos esfuerzo. HBase Bigtablebiblioteca de réplica permite realizar migraciones en tiempo real sin periodos de inactividad conimportar yvalidación para cargar fácilmente capturas de HBase en Bigtable mientras las Plantillas de Dataflow simplifican las migraciones desdeCassandra a Bigtable.

El almacenamiento de Bigtable se factura por GB utilizado, de forma similar a un modelo sin servidor. Bigtable también ofrece escalado horizontal lineal y puede aumentar o reducir automáticamente los recursos de computación en respuesta a las fluctuaciones de la demanda. Por lo tanto, no requiere un compromiso a largo plazo de capacidad de almacenamiento o computación. Sin embargo, los precios de los recursos de computación de baja latencia se basan en la capacidad y se facturan por nodo, no por solicitud. En este caso, cada nodo puede servir hasta 14.000 solicitudes por segundo. Esto hace que el precio de Bigtable sea más favorable para cargas de trabajo grandes, pero menos ideal para aplicaciones pequeñas que pueden ser más adecuadas para bases de datos de Google Cloud como Firestore.

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