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Vista previa de BigLake

BigLake, desarrollado tras años de inversión en BigQuery, es un motor de almacenamiento que permite a las organizaciones unificar almacenes y lagos de datos, además de tener un control de acceso uniforme y pormenorizado, y agilizar el rendimiento de las consultas en el almacenamiento multinube y los formatos abiertos.

  • Almacena una única copia de datos con funciones uniformes en varios almacenes y lagos de datos.

  • Control pormenorizado de acceso y gobernanza multinube sobre datos distribuidos.

  • Integración perfecta con herramientas de analíticas de código abierto y formatos de datos abiertos.

Ventajas

Libertad de elección

Consulta analíticas sobre datos distribuidos independientemente de dónde y cómo estén almacenados, a la vez que eliges las mejores herramientas de analíticas, código abierto o nativo de la nube en una única copia de datos. 

Lagos de datos seguros y eficientes

Control de acceso pormenorizado en motores de código abierto, como Apache Spark, Presto y Trino, y en formatos de código abierto como Parquet. Consultas de rendimiento en lagos de datos con la tecnología de BigQuery.

Gobierno y gestión unificados a escala

Se integra con Dataplex para ofrecer una gestión a escala, incluida la organización de datos lógica, la gestión centralizada de los metadatos y las políticas, y la calidad y gestión del ciclo de vida para asegurar la coherencia en todos los datos distribuidos. 

Características principales

Características principales

Controles de seguridad detallados

Con BigLake, no es necesario conceder acceso a nivel de cada archivo a los usuarios finales. Puedes aplicar políticas de seguridad a nivel de las tablas, las filas y las columnas en tablas de almacenes de objetos similares a las tablas de BigQuery que ya usas.

Analíticas para varios cálculos

Almacena una sola copia de los datos y accede de forma uniforme a Google Cloud y a los buscadores de código abierto, como los siguientes, como BigQuery, Vertex AI, Spark, Presto, Trino y Hive, usando conectores de BigLake. Gestiona de manera centralizada las políticas de seguridad en un solo lugar, y aplícalas de forma uniforme en los motores de consultas a través de la interfaz de la API integrada en los conectores.

Gobernanza multinube

Descubre todas las tablas de BigLake, incluidas las que están definidas en Amazon S3 y Azure Data Lake Gen2, en Data Catalog. Configura un control de acceso detallado y haz que se aplique en diferentes nubes cuando se hagan consultas con BigQuery Omni.

Aceleración del rendimiento

Consigue un rendimiento líder en el sector sobre las tablas de lagos de datos de Google Cloud, AWS y Azure, gracias a la infraestructura de BigQuery de eficacia demostrada.

Basado en formatos abiertos

Accede a los formatos de datos abiertos más populares, como Parquet, Avro, ORC, CSV y JSON. La API sirve varios motores de computación a través de Apache Arrow.

logotipo de bol.com

"Como empresa de comercio electrónico que ha crecido rápidamente, hemos observado un aumento de los datos. BigLake nos permite extraer valor de los lagos de datos al poder controlar el acceso en nuestras vistas, al mismo tiempo que ofrece una interfaz unificada a nuestros usuarios y mantiene los costes de almacenamiento de datos bajos. Esto, a su vez, permite a los usuarios analizar más rápidamente nuestros conjuntos de datos".

Documentación

Documentación

Aspectos básicos de Google Cloud
Introducción a BigLake

Descubre los conceptos de BigLake y descubre cómo puede ayudarte a simplificar tus analíticas.

Guía de inicio rápido
Primeros pasos con BigLake

Aprende a crear y gestionar tablas de BigLake, así como a consultar tablas de BigLake a través de BigQuery u otros buscadores de código abierto con conectores.

Precio

Precios

Los precios de BigLake se basan en las consultas de las tablas de BigLake, incluidos:

1. Los precios de BigQuery se aplican a las consultas sobre las tablas de BigLake definidas en Google Cloud Storage. 

2. Los precios de BigQuery Omni se aplican a las consultas de las tablas de BigLake definidas en Amazon S3 y Azure Data Lake Gen2.

3. Consultas de motores de código abierto que utilizan conectores de BigLake: los conectores de BigLake usan la API Storage de BigQuery y se aplican los precios correspondientes, que se facturan en bytes de lectura y de salida.

Ejemplo: * El primer terabyte (1 TB) de datos procesados con BigQuery al mes es gratis.