Im Architekturzentrum werden Inhaltsressourcen für eine Vielzahl von Datenbankthemen bereitgestellt.
Datenbankressourcen im Architekturzentrum
Sie können die folgende Liste von Datenbankressourcen filtern, indem Sie einen Produktnamen oder eine Wortgruppe eingeben, die im Ressourcentitel oder in der Beschreibung enthalten ist.
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FHIR-Daten in BigQuery analysieren Hier werden die Prozesse und Überlegungen zur Analyse von FHIR-Daten (Fast Healthcare Interoperability Resources) in BigQuery erläutert. Verwendete Produkte: BigQuery |
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Apache Guacamole in GKE und Cloud SQL Hier wird eine Architektur zum Hosten von Apache Guacamole in Google Kubernetes Engine (GKE) und Cloud SQL beschrieben. Apache Guacamole bietet eine vollständig browserbasierte Möglichkeit für den Zugriff auf Remote Desktops über Remote Desktop Protocol (RDP). Verwendete Produkte: Cloud SQL, Compute Engine, Google Kubernetes Engine (GKE) |
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Architekturen für Hochverfügbarkeit von MySQL-Clustern in Compute Engine Hier werden mehrere Architekturen beschrieben, die Hochverfügbarkeit (High Availability, HA) für MySQL-Bereitstellungen in Google Cloud bieten. Verwendete Produkte: Compute Engine |
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Architekturen für Hochverfügbarkeit von PostgreSQL-Clustern in Compute Engine Hier werden mehrere Architekturen beschrieben, die Hochverfügbarkeit (High Availability, HA) für PostgreSQL-Bereitstellungen in Google Cloud bieten. Verwendete Produkte: Compute Engine |
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Kontinuierliche Datenreplikation nach BigQuery mit Striim Hier wird die Migration einer MySQL-Datenbank zu BigQuery mit Striim veranschaulicht. Striim ist eine umfassende ETL-Plattform (Extract, Transform and Load). Verwendete Produkte: BigQuery, Cloud SQL for MySQL, Compute Engine |
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Kontinuierliche Datenreplikation zu Spanner mit Striim Hier wird beschrieben, wie Sie eine MySQL-Datenbank mit Striim zu Cloud Spanner migrieren. Verwendete Produkte: Cloud SQL, Cloud SQL for MySQL, Compute Engine, Cloud Spanner |
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Datenbankmigration: Konzepte und Prinzipien (Teil 1) Stellt Konzepte, Prinzipien, Terminologie und Architektur für die Datenbankmigration vor, die praktisch ohne Ausfallzeiten aus lokalen oder anderen Cloud-Umgebungen erfolgen. Verwendete Produkte: Compute Engine, Spanner |
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Leitfaden zur Planung der Notfallwiederherstellung Der erste Teil einer Reihe, in der die Notfallwiederherstellung (Disaster Recovery, DR) in Google Cloud behandelt wird. Dieser Teil bietet einen Überblick über den DR-Planungsprozess und vermittelt, was Sie wissen müssen, um einen DR-Plan zu entwerfen und zu implementieren. Verwendete Produkte: Cloud Key Management Service, Cloud Storage, Cloud Spanner |
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MySQL-Umgebung elastisch skalieren Hier wird beschrieben, wie eine hochverfügbare MySQL-Datenbank-Clusterbereitstellung (primäre und Replikatdatenbank) vertikal skaliert wird. Verwendete Produkte: Cloud Deployment Manager, Compute Engine |
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Schnellstart-Lösung: Java-Anwendung mit Compute Engine bereitstellen Java-Anwendung in einer Autoscaling-Gruppe von Compute Engine-VMs bereitstellen. |
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Schnellstart-Lösung: Dynamische Webanwendung mit Java Dynamische Webanwendung ausführen, die mit Java erstellt und in Google Kubernetes Engine (GKE) bereitgestellt wird. |
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Oracle-Datenbank mit Striim zu Cloud SQL for PostgreSQL migrieren Migrieren Sie Oracle® Database Enterprise Edition 18c oder höher mit Striim zu einer Cloud SQL for PostgreSQL-Instanz. Verwendete Produkte: Cloud SQL for PostgreSQL |
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Von Aerospike zu Bigtable migrieren Hier wird beschrieben, wie Sie Daten von Aerospike zu Bigtable migrieren. Hier werden die Unterschiede zwischen Aerospike und Bigtable erläutert und erklärt, wie Sie Ihre Arbeitslast für die Ausführung in Bigtable transformieren. Verwendete Produkte: Cloud Bigtable, Cloud Functions, Cloud Pub/Sub, Cloud Storage, Compute Engine, Dataflow |
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Microsoft SQL Server von AWS zu Google Cloud migrieren Hier wird gezeigt, wie Sie eine in Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) installierte Microsoft SQL Server-Instanz zu einer Microsoft SQL Server-Instanz in Compute Engine in Google Cloud migrieren. Verwendete Produkte: Compute Engine |
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Multi-Cloud-Datenbankverwaltung: Architekturen, Anwendungsfälle und Best Practices Multi-Cloud-Datenbankverwaltung: Architekturen, Anwendungsfälle und Best Practices Verwendete Produkte: Anthos, Google Kubernetes Engine (GKE), Google Kubernetes Engine (GKE), Spanner |
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PITR einer PostgreSQL-Datenbank in Compute Engine ausführen Hier erstellen Sie eine Demonstrationsdatenbank und führen eine Anwendungsarbeitslast aus. Anschließend konfigurieren Sie die Archivierungs- und Sicherungsprozesse. Als Nächstes erfahren Sie, wie Sie die Sicherungs-, Archivierungs- und Wiederherstellungsprozesse prüfen. Verwendete Produkte: Cloud Storage, Compute Engine |
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Memorystore for Redis-Datenbankexporte mit Cloud Scheduler planen Hier erfahren Sie, wie Sie mit Cloud Scheduler und Cloud Functions automatisch eine Memorystore for Redis-Datenbank zu Cloud Storage exportieren. Verwendete Produkte: Cloud Functions, Cloud Scheduler, Cloud Storage, Memorystore for Redis |
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Strategien für die Migration von IBM Db2 zu Compute Engine Hier werden die Best Practices für eine homogene Db2-Migration zu Compute Engine beschrieben. Sie richtet sich an Personen, die Db2-Umgebungen zu Google Cloud migrieren. Verwendete Produkte: Compute Engine |
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Tracking von Provenance- und Lineage-Metadaten für Gesundheitsdaten HIer wird beschrieben, wie Provenance- und Lineage-Metadaten für Gesundheitsdaten in Google Cloud für Forscher, Data Scientists und IT-Teams erfasst werden. Verwendete Produkte: BigQuery, Cloud Data Fusion, Cloud Storage |
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Apache Hive in Dataproc verwenden Hier wird beschrieben, wie Sie Apache Hive auf Dataproc effizient und flexibel verwenden, indem Sie Hive-Daten in Cloud Storage speichern und den Hive-Metaspeicher in einer MySQL-Datenbank in Cloud SQL hosten. Verwendete Produkte: Cloud SQL, Cloud Storage, Dataproc |
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Cloud SQL for MySQL der zweiten Generation als mobile Spiele-Backend-Datenbank nutzen Ein sorgfältig getestetes Muster zum Erstellen eines Online-Spiele-Back-Ends verwendet eine relationale Datenbank, z. B. MySQL. Diese Datenbank speichert Zustandsdaten der Spielewelt und essenzielle persistente Daten. Bei einfachen sitzungsbasierten Spielen enthält die Datenbank nichts, das komplizierter ist als... Verwendete Produkte: Cloud Pub/Sub, Cloud SQL, Compute Engine, Google Kubernetes Engine (GKE) |
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Memorystore for Redis für Bestenlisten von Spielen verwenden Hier erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Memorystore for Redis eine ASP.NET-basierte Anwendung zum Führen einer Bestenliste erstellen können, die auf Google Kubernetes Engine (GKE) ausgeführt wird, und wie Sie anschließend mithilfe eines separaten Beispiel-Games auf Basis von JavaScript Ergebnisse veröffentlichen und abrufen können. Verwendete Produkte: Google Kubernetes Engine (GKE), Memorystore for Redis |
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Sicherungen auf einer Compute Engine SQL Server-Instanz ausführen, einschließlich der Verwaltung dieser Sicherungen und der Speicherung in Cloud Storage sowie der Wiederherstellung einer Datenbank zu einem bestimmten Zeitpunkt. Verwendete Produkte: Cloud Storage, Compute Engine |