Lakehouse for Apache Iceberg (antes BigLake)

Moderniza tu base de datos con Lakehouse de Google. Migra tu Hadoop antiguo a Cloud Storage sin servidor y unifica los datos entre nubes consultando Iceberg y Delta Lake directamente en BigQuery. El catálogo REST de Iceberg de Lakehouse elimina los silos y ofrece un tiempo de ejecución interoperable para Spark, Trino y Flink. Gracias a la compatibilidad con el catálogo de Hive, puedes modernizar fácilmente las cargas de trabajo de Hadoop a Iceberg.

Trae tus pipelines de Iceberg y lee o escribe en esas tablas sin problemas usando BigQuery o Spark gestionado, mientras modernizas fácilmente con las funciones avanzadas de BigQuery. Impulsa la ciencia de datos ejecutando ETL de Spark y la IA de BigQuery en las mismas tablas de Iceberg sin mover los datos. Crea agentes de analíticas conversacionales en BigQuery que funcionen con tus datos en S3.

Potencia el análisis multimodal con BigQuery AI combinando tablas estructuradas de Iceberg con datos no estructurados mediante ObjectRefs de BigQuery para la inferencia de SQL único. Entrena modelos de la plataforma de agentes de Gemini Enterprise usando la función de retroceso en el tiempo para depurar la deriva de datos. Federa catálogos de REST globales en una malla de datos unificada, analiza registros a gran escala de forma asequible y crea modelos directamente en notebooks integrados para acelerar tus flujos de trabajo de IA.

Disfruta de una experiencia fluida con Spark. Ejecuta SQL, Spark y Python en una sola copia de datos de Iceberg usando IDEs unificados. La nueva extensión Antigravity para VS Code actúa como un partner de IA para generar flujos de procesamiento, depurar código y automatizar la CI/CD a partir de lenguaje natural. Además, nuestro motor vectorizado Lightning Engine acelera la ejecución de Spark hasta 4,5 veces sin necesidad de cambiar el código.

Aprovecha la escala de BigQuery sin renunciar a la flexibilidad del almacenamiento. Ejecuta transacciones de varias instrucciones en BigQuery para actualizar varias tablas de Iceberg como una sola unidad atómica, lo que garantiza una coherencia de nivel financiero. Usa el tiempo de ejecución avanzado de BigQuery y la compatibilidad con el particionamiento de Iceberg para crear tablas particionadas o agrupadas que aprovechen la eliminación de bloques para ejecutar consultas de forma rápida y rentable.

Impulsa los agentes de IA basados en eventos unificando tus datos transaccionales y analíticos. Automatiza la replicación continua de CDC desde Spanner y AlloyDB directamente en las tablas de Iceberg de Lakehouse. Después, usa consultas continuas de SQL para monitorizar estos datos de streaming, ejecutar inferencias de IA al instante y activar acciones posteriores, lo que te permitirá obtener información valiosa en tiempo real para tus cargas de trabajo operativas más importantes.

Knowledge Catalog proporciona una capa de gobernanza unificada descubriendo automáticamente las tablas de Iceberg en Cloud Storage y registrando sus metadatos directamente en el catálogo de tiempo de ejecución de Lakehouse. Esta integración te permite definir políticas de seguridad centralizadas que garanticen un control de acceso coherente a nivel de fila y de columna tanto en BigQuery como en los motores de procesamiento de código abierto.