BigLake

BigLake を使用して Iceberg レイクハウスを構築するには、まずデータを Cloud Storage に保存します。次に、Apache Iceberg 用 BigLake テーブルを使用してこのデータを定義します。BigLake Metastore は、これらの Iceberg テーブルの一元化されたサーバーレス カタログとして機能し、複雑なインフラストラクチャを管理する必要がなくなります。この設定により、Iceberg 対応のエンジンであればどれでも一貫してデータにアクセスして管理できるため、統合されたオープンで拡張可能なレイクハウス環境を簡単に構築できます。

⁠Apache Iceberg は、トランザクションや市場フィードなどの進化するデータレイク データセットに使用できます。BigLake を使用すると、BigQuery はデータを移動することなく、ネイティブ ストレージとともに Iceberg テーブルをクエリできます。リアルタイム ストリームを BigQuery に取り込み、BigLake を介して履歴 Iceberg データと組み合わせて、即座に包括的な分析を行うことができます。BigQuery ML は、市場の変動や不正行為の検出などのリアルタイムの分析情報と、信用リスクや顧客行動などの予測モデルを生成します。

BigLake は、Cloud Storage 内の単一のデータコピーへの安全で一貫したアクセスを提供します。Dataplex ユニバーサル カタログは、このデータを自動的にカタログ化するため、すべてのデータユーザーとエンジンがアクセスできます。これにより、データ定義の一貫性、容易なデータ検索、統合されたガバナンスが確保され、サイロを排除するとともに、単一の信頼できる情報源に基づくコラボレーションが促進されます。