Google BigQuery

あらゆる規模の分析に対応できる、高速かつ高スケーラビリティでコスト効率に優れたエンタープライズ向けフルマネージド データ ウェアハウス

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BigQuery は、Google が提供するサーバーレスでスケーラビリティに優れた、低コストのエンタープライズ向けデータ ウェアハウスです。すべてのデータ アナリストの生産性が向上するように設計されています。インフラストラクチャの管理が不要なため、有用な情報を見つけるためのデータ分析に集中することができます。また、データベースの操作には使い慣れた SQL を使用できるほか、データベース管理者も必要ありません。BigQuery では、カラム型のマネージド ストレージや、オブジェクト ストレージおよびスプレッドシートのデータから論理データ ウェアハウスを作成して、すべてのデータを分析できます。また、データセット、クエリ、スプレッドシート、レポートとして組織の内外で分析情報を安全かつ容易に共有できます。BigQuery では、強力なストリーミング取り込み機能を使用してリアルタイムにデータを取得、分析できるため、常に最新の分析情報が得られます。BigQuery は、毎月最大 1 TB のデータ分析と 10 GB の保存データ容量が無料でご利用いただけます。

簡単な設定ですばやくスタート

データ ウェアハウスを数秒で設定し、データのクエリをすぐに開始できます。Google BigQuery は、ギガバイトからペタバイト規模のデータに対して SQL クエリを超高速で実行します。ご使用のデータに公開データセットや商用データセットを結合する作業も容易です。パッチやアップグレードなどの継続的なメンテナンス作業がすべて自動的に処理されるサーバーレス インフラストラクチャであるため、時間のかかるインフラストラクチャのプロビジョニング作業が不要になり、ダウンタイムが短縮されます。Google BigQuery では一般的な ANSI 準拠の SQL を使用できるほか、ODBC ドライバや JDBC ドライバを提供しているため、お使いのデータとの統合が迅速かつ容易に実行できます。

簡単な設定ですばやくスタート

シームレスなスケーリング

データ ウェアハウスの容量計画に悩まされることはもうありません。容量に制限がないため、柔軟な容量スケーリングを実現できます。Google BigQuery は、Google のサーバーレス インフラストラクチャが持つ自動スケーリングと高性能なストリーミング取り込み機能を活用してデータを読み込むことで、リアルタイム分析の課題に対応しています。カラム型のマネージド ストレージや大規模な並列実行、自動的なパフォーマンス最適化を使用することで、すべてのユーザーがユーザー数やデータサイズに関係なく、迅速かつ同時にデータを分析できます。

シームレスなスケーリング

高度な分析で迅速に分析情報を取得

データのコピーや移動が必要ないため、データから迅速に分析情報を得ることができます。Google BigQuery は、それ自身のカラム型マネージド ストレージに加え、Google Cloud Storage、Google Cloud Bigtable、Google スプレッドシート、Google ドライブに保存されているデータをシームレスにクエリすることで、すべてのデータを完全に参照できます。また、Informatica や Talend などの既存の ETL ツールと統合することで、すでに使用しているデータが拡充されます。BigQuery では Tableau、MicroStrategy、Looker、Google データスタジオなどの一般的な BI ツールをサポートしているため、誰でも簡単に洗練されたレポートやダッシュボードを作成できます。BigQuery Data Transfer Service で Google 広告やマーケティングのデータを自動的に取り込んで可視化すれば、高性能のマーケティング データ ウェアハウスが実現します。そのために必要な設定は数回のクリックで完了します。

高度な分析で迅速に分析情報を取得

ビジネスデータと投資の保護

優れたパフォーマンス、セキュリティ、機能を実現し、費用を予算内に収めます。Google BigQuery では、障害復旧と処理の高可用性を確保する自動データ レプリケーションが追加料金なしで提供されており、データ操作の負担が低減されています。また、99.9% の SLA を実現し、米国と EU の間のセーフハーバー協定に準拠しています。BigQuery では、ID とアクセス管理をきめ細かく制御できるため、強固なセキュリティを容易に維持できます。データは、保管時も転送時も常に暗号化されます。

ビジネスデータと投資の保護

BigQuery の特長

あらゆる規模の分析に対応できる、高速かつ高スケーラビリティでコスト効率に優れたエンタープライズ向けフルマネージド データ ウェアハウス

サーバーレス
サーバーレス データ ウェアハウスは必要なリソースを必要なときに提供します。BigQuery を使用すると、コンピューティング リソースの操作やサイズ設定ではなく、データや分析に注力できます。
リアルタイム分析
BigQuery の高速ストリーミング挿入 API は、リアルタイム分析の強力な基盤を提供します。BigQuery を使用すると、最新のビジネスデータをすぐに分析できるようになるため、現在の状況を分析できます。
追加料金も設定も不要な高可用性
データとコンピューティングは複数のロケーションをまたいで無料で複製されるので、大規模な障害が発生した場合でもデータに対してクエリを実行できます。BigQuery の高耐久性ストレージ、ストレージ複製機能と高可用性は透過的かつ自動的に提供され、追加料金や追加設定は必要ありません。
標準 SQL
BigQuery は ANSI:2011 に準拠した標準の SQL 言語をサポートしているため、コードを書き換えることなく、高度な SQL 機能を利用できます。また、現行のアプリケーションで BigQuery の強力なエンジンとやり取りできるように、無料の ODBC ドライバと JDBC ドライバを提供しています。
連携クエリと論理データ ウェアハウス
BigQuery はデータのサイロ化を解消し、すべてのデータアセットを 1 か所で分析することを可能にします。強力な連携クエリを使用すれば、オブジェクト ストレージ(Cloud Storage)、トランザクション データベース(Cloud Bigtable)、Google ドライブのスプレッドシートの各データを複製せずに処理できます。つまり、1 つのツールだけですべてのデータソースを照会できます。
ストレージとコンピューティングの分離
BigQuery では費用とアクセス権を詳細に管理できます。ストレージとコンピューティングが分離されており、使用したリソースに対してのみ課金が行われます。お客様のビジネスに適したストレージや処理のソリューションを選択し、ソリューションごとにアクセス権を制御できます。
自動バックアップと簡単な復元
BigQuery では自動的にデータが複製され、変更履歴は 7 日間保持されるので、予期しないデータ変更の懸念が軽減されます。これにより、異なる時点のデータを簡単に復元したり比較したりできます。
Data Transfer Service
BigQuery を使用すると、SaaS アプリケーションでデータを維持している場合でも、簡単にデータ ウェアハウスの利用を開始できます。BigQuery Data Transfer Service は、あらかじめ設定されたスケジュールに基づき、DoubleClick、AdWords、YouTube などの外部データソースから Google BigQuery に自動的にデータを転送するフルマネージド サービスです。
ビッグデータ エコシステムの統合
BigQuery は、Cloud Dataproc と Cloud Dataflow を使用することで、Apache のビッグデータ エコシステムと統合できます。これにより、既存の Hadoop、Spark、Beam のワークロードから BigQuery のデータを直接読み書きできるようになります。BigQuery を使用すると SQL での分析や既存のビッグデータ ジョブとの統合が容易になり、構造化データを最大限に活用できるため、これまでの作業が無駄になりません。
ペタバイト規模のスケーリング
BigQuery は、どのようなサイズのデータに対しても高速かつ簡単に使用できます。優れたパフォーマンスでデータを処理できるだけでなく、数ペタバイト以上までシームレスにスケーリングして保存および分析できます。追加容量を購入する必要はありません。
フレキシブルな料金モデル
BigQuery ではお客様に最適な料金モデルを選択できます。従量制の場合は、実際に使用したストレージやコンピューティングに対してのみお支払いいただきます。また大容量をご利用のお客様や企業のお客様は、定額料金をお選びいただくことで、分析にかかる費用を月額料金でお支払いいただけます。詳細については、BigQuery の料金をご覧ください。
データの暗号化とセキュリティ
Google BigQuery に格納されているデータへのアクセス権は、お客様が完全に管理できます。BigQuery では、Google Cloud IAM を使用して ID とアクセス権をきめ細かく管理し、強固なセキュリティを容易に維持できます。また、データは保管時も転送時も常に暗号化されます。
データの局所性
BigQuery のデータを米国やヨーロッパに置いてフルマネージド サービスを利用することもできます。BigQuery ではリージョンごとにデータを制御することができ、クラスタなど、リージョン内のコンピューティング リソースの面倒な設定や管理が不要です。
AI の基盤
BigQuery は機械学習と人工知能(AI)の柔軟で強力な基盤を提供します。Cloud ML Engine や TensorFlow と統合し、構造化データを基にした強力なモデルのトレーニングを実現できます。さらに、データを変換して分析できるため、機械学習に適した形式でデータを取得するのに役立ちます。
柔軟なデータ取り込み
Google Cloud Storage や Google Cloud Datastore のバックアップからデータを読み込むことも、BigQuery へ毎秒何千行ものデータ ストリーミングを設定してデータのリアルタイム分析を行うこともできます。Informatica、Talend などの一般的なデータ統合ツールはそのままご利用いだたけます。
データ ガバナンス
BigQuery は Google Cloud IAM との統合により、データに対するきめ細かなアクセス制御と API に対するロールベースの制御を提供します。BigQuery と Cloud IAM を組み合わせることで、データを不正アクセスから保護できます。
プログラムによる操作
BigQuery は、プログラムによるアクセスやアプリケーションの統合を容易に実行できるように REST API を提供しています。BigQuery では、多くのプログラマーの方にご利用いただけるように、Java、Python、Node.js、C#、Go、Ruby、PHP の各言語でクライアント ライブラリを提供しています。またビジネス ユーザーの方は、Google AppScript を使って Google スプレッドシートから BigQuery にアクセスできます。
Stackdriver による豊富なモニタリング機能やロギング機能
BigQuery では Stackdriver 監査ログを使用して、豊富なモニタリング機能やロギング機能、アラート機能を提供しています。BigQuery のリソースは一目でモニタリングできるため、Stackdriver Logging を使用することで、アプリケーションやサービスから生成されるログのレポジトリとして活用することができます。
費用管理
BigQuery の費用管理メカニズムを使用すると、1 日あたりの利用料金に上限を設定できます。費用管理について、詳しくはこちらをご覧ください

BigQuery のソリューションと導入事例

リアルタイム在庫管理システム
モノのインターネット(IoT)
大規模なイベントとログ分析
予測的デジタル マーケティング
商用データセットによるデータ配信
公開データセット

BigQuery の価格

BigQuery のデータ ストレージとデータのクエリは有料ですが、データの読み込みとエクスポートは無料で行えます。詳しい料金情報については、料金ガイドをご覧ください。

アイテム 料金
ストレージ GB あたり $0.02/月
GB あたり $0.01/月(長期保存の場合
ストリーミング インサート 200 MB あたり $0.01
データの読み込み、コピー、エクスポート
メタデータ オペレーション
無料
米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。

クエリの料金は次の 2 種類から選択できます。

機能 料金
従量制 TB あたり $5
毎月 1 TB まで無料*
定額料金 専用スロットの割り当てが 2,000 個で月額 $40,000 から。
詳しくは定額料金をご覧ください。
米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。

* 毎月 1 TB までは、Google BigQuery でのデータ処理を無料でご利用いただけます。
注: この処理には、BigQuery の割り当てのポリシーが適用されます。

BigQuery のパートナー

Google BigQuery を使用すると、クラウドにおけるデータ ウェアハウスの可能性を最大限まで引き出すことができます。それを支えるのが、多様なツールやパートナーの存在です。Google Cloud パートナーは、データの統合から分析まで、業界最先端ツールの数々を BigQuery と統合し、データの読み込みや、変換、可視化を可能にしています。これにより、BigQuery の俊敏性やパフォーマンス、利便性を活用し、データ分析をすばやく、効果的に行うことができるようになります。

ETL パートナー

BI とデータの可視化

BigQuery を取り上げたブログ

How to crunch your business data from Sheets in BigQuery(英語)
Dan McClary、プロダクト マネージャー
Google BigQuery Under the Hood(英語)
Jordan Tigani、BigQuery テクニカル リーダー、Tino Tereshko、BigQuery テクニカル プログラム マネージャー
Think Economics -- Not Features -- When Evaluating Big Data Value(英語)
ESG
Anatomy of a Google BigQuery query(英語)
Jordan Tigani、BigQuery テクニカル リーダー、Tino Tereshko、BigQuery テクニカル プログラム マネージャー
Google BigQuery continues to define what it means to be fully managed(英語)
Tereshko、BigQuery テクニカル プログラム マネージャー
History of massive-scale sorting experiments at Google(英語)
Marian Dvorsky、Google Cloud Platform ソフトウェア エンジニア
Inside Capacitor, BigQuery’s next-generation columnar storage format(英語)
投稿者: Mosha Pasumansky、Dremel / BigQuery テクニカル リーダー
In-memory query execution in Google BigQuery(英語)
投稿者: Hossein Ahmadi、BigQuery テクニカル リーダー
Supersize it: how Motorola transformed its data warehousing and analytics with Google Cloud Platform(英語)
投稿者: Alex Barrett、Google Cloud Platform ブログの編集者

BigQuery に関するその他のブログ投稿や詳細については、Google Cloud のビッグデータと機械学習に関するブログをご覧ください。Twitter アカウント @GCPBigData をフォローいただくこともできます。