BigQuery

BigQuery는 높은 확장성과 비용 효율성을 갖춘 서버리스 클라우드 데이터 웨어하우스로서 메모리 내 BI Engine과 AI Platform을 탑재하고 있습니다.

BigQuery는 확장성이 뛰어난 Google의 기업용 서버리스 데이터 웨어하우스로서 뛰어난 가격 대비 성능으로 데이터 분석가의 생산성을 높일 수 있도록 설계되었습니다. 관리할 인프라가 없기 때문에 익숙한 SQL로 의미 있고 유용한 정보를 찾는 데 집중할 수 있으며 데이터 관리자도 필요하지 않습니다.

객체 스토리지와 스프레드시트의 데이터는 물론 관리형 열 형식 스토리지를 통해 논리적 데이터 웨어하우스를 생성하여 모든 일괄 및 스트리밍 데이터를 분석할 수 있습니다. 메모리 내 BI Engine을 사용해 초고속 대시보드와 보고서를 생성하고 단순한 SQL로 머신러닝 솔루션을 빌드 및 운영 지원하거나 지리정보를 분석할 수도 있습니다. 이제 데이터세트, 쿼리, 스프레드시트, 보고서로 조직 안팎에서 유용한 정보를 안전하게 공유하는 것이 가능합니다. BigQuery의 강력한 스트리밍 수집 기능은 실시간으로 데이터를 캡처하고 분석하여 통계를 항상 최신 상태로 유지합니다. 또한 매월 무료로 최대 1TB 상당의 데이터를 분석하고 10GB의 데이터를 저장할 수 있습니다.

인프라가 아닌 분석에 집중

신속한 실행

빠른 준비 및 실행

몇 초 만에 데이터 웨어하우스를 설정하고 즉시 데이터를 쿼리할 수 있습니다. BigQuery는 기가바이트에서 페타바이트에 이르는 데이터에서 엄청난 속도로 SQL 쿼리를 실행하며 공개 또는 상용 데이터세트를 내 데이터와 쉽게 결합할 수 있습니다. 단순한 SQL로 몇 분 만에 ML 모델을 학습시키거나 지리정보를 분석하는 것이 가능하며 스트리밍 데이터를 수집하고 통계 정보를 시각화할 수 있습니다. 패치 적용과 업그레이드를 비롯해 지속적으로 이루어지는 모든 유지관리 작업을 처리해 주는 서버리스 인프라 덕분에 많은 시간이 걸리는 리소스 프로비저닝 작업을 수행할 필요가 없어지고 다운타임이 줄어듭니다. BigQuery는 익숙한 ANSI 호환 SQL을 사용하고 ODBC 및 JDBC 드라이버를 제공하므로 데이터를 쉽고 빠르게 통합할 수 있습니다.

원활한 확장

원활한 확장

BigQuery는 스토리지와 컴퓨팅을 분리하므로 데이터 웨어하우스의 용량을 원하는 대로 계획할 수 있는 탄력적인 확장이 가능합니다. BigQuery는 자동 확장과 고성능 스트리밍 수집 방식으로 데이터를 로드하는 Google의 서버리스 인프라를 활용하여 실시간 분석의 어려움을 해결합니다. BigQuery의 관리형 열 형식 스토리지, 대량 동시 실행, 자동 성능 최적화 기능 덕분에 사용자는 사용자 수나 데이터 크기에 관계없이 클라우드 데이터 레이크의 데이터를 동시에 빠르게 분석할 수 있습니다.

강력한 분석으로 유용한 정보를 빠르게 확보

강력한 분석으로 유용한 정보를 빠르게 확보

BigQuery의 관리형 열 형식 스토리지, Cloud Storage, Cloud Bigtable, 스프레드시트, 드라이브에 저장된 데이터를 원활하게 쿼리하여 모든 데이터의 상세 정보를 확인하세요. BigQuery는 Informatica와 Talend 같은 기존 ETL 도구와 연동되어 DTS를 통해 데이터를 보강합니다. BigQuery는 Tableau, MicroStrategy, Looker, Data Studio 등의 인기 BI 도구를 즉시 사용할 수 있도록 지원하므로 누구나 쉽게 멋진 보고서와 대시보드를 만들 수 있습니다. BigQuery Data Transfer Service를 이용하면 Google Ads 및 마케팅 데이터를 자동으로 수집하고 시각화하여 클릭 몇 번이면 강력한 마케팅 데이터 웨어하우스를 설정할 수 있습니다. 또한 BigQuery Data Transfer Service를 통해 Teradata 및 Amazon S3의 데이터를 BigQuery로 쉽게 전달할 수 있는 데이터 커넥터를 이용할 수도 있습니다.

비즈니스 데이터 보호

비즈니스 데이터 및 투자 보호

BigQuery를 사용하면 강력한 보안과 관리 체제를 쉽게 유지할 수 있습니다. 추가 비용 없이 재해 복구용 자동 데이터 복제와 높은 처리 가용성을 제공하므로 데이터 운영 부담이 사라집니다. BigQuery는 약관에 따라 99.9% SLA를 보장하며 Privacy Shield(프라이버시 실드) 원칙을 준수합니다.

비용 통제

비용 통제 및 TCO 절감

BigQuery의 서버리스 아키텍처 덕분에 스토리지 및 컴퓨팅 리소스 비용을 사용한 만큼만 지불하면 됩니다. 스토리지와 컴퓨팅이 분리되어 있는 BigQuery는 필요에 따라 간편하고 독립적이며 끊임 없는 확장이 가능하므로 낮은 비용으로 경제적인 스토리지를 운영할 수 있습니다. 이와 같이 BigQuery는 총 소유 비용을 56~88% 낮출 수 있습니다.

고객 사례

기능

서버리스 서버리스 데이터 웨어하우징 덕분에 Google의 모든 리소스 프로비저닝이 백그라운드에서 실행되므로 사용자는 인프라 업그레이드, 보안, 관리에 신경 쓸 필요 없이 데이터와 분석에 집중할 수 있습니다.
실시간 분석 BigQuery의 고속 스트리밍 삽입 API가 강력한 실시간 분석 기반을 제공하므로 최신 비즈니스 데이터를 즉시 분석에 사용할 수 있습니다.
자동 고가용성 BigQuery는 여러 지역에서 운영되는 견고한 복제 스토리지를 투명하게 자동으로 제공할 뿐 아니라 추가 비용이나 설정 작업도 일체 없습니다.
표준 SQL BigQuery는 ANSI:2011을 준수하는 표준 SQL 언어를 지원하므로 코드를 다시 작성할 필요가 줄어듭니다. BigQuery는 ODBC와 JDBC 드라이버도 무료로 제공하므로 현재 사용하는 애플리케이션에서 BigQuery의 강력한 엔진을 활용할 수 있습니다.
통합 쿼리 및 논리적 데이터 웨어하우징 BigQuery는 강력한 통합 쿼리를 통해 데이터 중복 없이 드라이브의 스프레드시트, 트랜잭션 데이터베이스(Cloud Bigtable) 또는 객체 스토리지(Cloud Storage)의 외부 데이터 소스를 처리할 수 있습니다.
스토리지와 컴퓨팅 분리 또한 BigQuery는 스토리지와 컴퓨팅이 분리되어 있으므로 비즈니스에 적합한 스토리지와 처리 솔루션을 선택하고 각각의 액세스 권한과 비용을 제어할 수 있습니다.
자동 백업 및 간편한 복원 BigQuery는 자동으로 데이터를 복제하고 변경 기록을 7일간 유지하므로 데이터를 쉽게 복원하고 서로 다른 시간대의 데이터를 비교할 수 있습니다.
지리정보 데이터 유형 및 함수 BigQuery GIS는 WKT와 GeoJSON 형식의 임의의 점, 선, 다각형, 다중 다각형을 SQL로 지원합니다. 따라서 더욱 간편하게 지리정보를 분석하거나 새로운 방식으로 위치 기반 데이터를 확인하거나 완전히 새로운 사업 분야를 개척할 수 있습니다.
Data Transfer Service BigQuery Data Transfer Service는 정해진 일정에 따라 완전 관리형 방식으로 Google Marketing Platform, Google Ads, YouTube, 파트너 SaaS 애플리케이션과 같은 외부 데이터 소스의 데이터를 BigQuery로 자동 전송합니다. 이로써 사용자는 Teradata 및 Amazon S3의 데이터를 BigQuery로 쉽게 전달할 수 있습니다.
빅데이터 생태계 통합 BigQuery는 Cloud Dataproc 및 Cloud Dataflow와 더불어 Apache 빅데이터 생태계에 통합된 방식으로 제공되므로 기존 Hadoop/Spark, Beam 워크로드에서 BigQuery의 데이터를 바로 읽거나 쓸 수 있습니다.
페타바이트급 규모 데이터 성능을 높이는 동시에 매끄럽게 확장하여 용량을 추가로 구매하지 않아도 페타바이트 이상의 데이터를 저장하고 분석할 수 있습니다.
유연한 가격 책정 모델 주문형 요금제를 선택하면 사용한 스토리지와 컴퓨팅에 해당하는 비용만 지불하면 됩니다. 정액제의 경우 매월 일정 요금을 내면 되므로 대용량 사용자나 기업에 유리합니다. 자세한 내용은 BigQuery 가격 책정 또는 비용 관리를 참조하세요.
데이터 관리 및 보안 BigQuery를 사용하면 Cloud Identity and Access Management의 세밀한 ID 및 액세스 관리로 강력한 보안을 쉽게 유지할 수 있으며, 저장 데이터와 전송 중인 데이터가 항상 암호화됩니다.
Geoexpansion BigQuery는 리전 내에서 클러스터 및 기타 컴퓨팅 리소스를 설정하고 관리하지 않아도 되는 지리적 데이터 제어 옵션을 제공합니다(미국, 아시아, 유럽 지역).
AI를 위한 기반 BigQuery ML로 데이터에 머신러닝을 적용할 수 있을 뿐 아니라 AI Platform과 TensorFlow를 통합하면 SQL만으로 몇 분 안에 구조화된 데이터로 강력한 모델을 학습시킬 수도 있습니다.
BI를 위한 기반 BigQuery는 최신 BI 솔루션을 위한 데이터 웨어하우징 백본을 형성하며, Google과 기술 파트너의 도구를 사용하여 데이터 통합, 변환, 분석, 시각화, 보고를 원활하게 할 수 있습니다.
유연한 데이터 수집 데이터를 실시간으로 분석하기 위해 초당 수천 행의 속도로 Cloud Storage에서 데이터를 로드하거나 BigQuery에 스트리밍합니다. Informatica, Talend 등 익숙한 데이터 통합 도구를 즉시 사용할 수 있습니다.
프로그래매틱 상호작용 BigQuery는 간편한 프로그래매틱 액세스와 애플리케이션 통합을 위해 REST API를 제공합니다. 클라이언트 라이브러리는 자바, Python, Node.js, C#, Go, Ruby, PHP로 제공됩니다. 비즈니스 사용자는 Google Apps Script를 사용하여 스프레드시트에서 BigQuery에 액세스할 수 있습니다.
Stackdriver를 통한 풍부한 모니터링 및 로그 기록 BigQuery는 Stackdriver 감사 로그를 통해 다양한 모니터링, 로깅, 알림을 제공하고 Stackdriver Logging을 사용하는 모든 애플리케이션이나 서비스의 로그 저장소 역할을 할 수 있습니다.

주요 기능

BigQuery ML GIF

BigQuery ML

BigQuery ML을 활용하는 데이터 과학자와 데이터 분석가는 BigQuery 내에서 바로 간편한 SQL을 이용해 글로벌 규모의 구조화 또는 반구조화 데이터를 기반으로 하는 머신러닝(ML) 모델을 신속하게 빌드 및 운용할 수 있습니다.

  • 익숙한 SQL 언어를 통한 커스텀 머신러닝 모델 빌드, 테스트, 운영 지원
  • 광범위한 데이터 샘플링 없이도 BigQuery 내에서 몇 분 안에 직접 머신러닝 모델을 생성하거나 데이터 웨어하우스 밖으로 데이터 이동
  • 페타바이트급 규모이지만 적은 비용으로 지원되는 제품 추천, 세분화, 예측
문서 보기  

데이터 웨어하우징 솔루션 아키텍처

데이터 웨어하우징 솔루션 아키텍처

BigQuery 솔루션 및 사용 사례

가격 책정

BigQuery에서 데이터 스토리지, 스트리밍 삽입, 데이터 쿼리 비용을 청구하지만 데이터 로드 및 내보내기는 무료입니다. 자세한 가격 정보는 가격 책정 가이드를 참조하세요.

항목 가격
스토리지
GB당 $0.02/월
장기 스토리지의 경우 1GB당 $0.01/월
스트리밍 삽입 200MB당 $0.01
데이터 로드, 복사, 내보내기, 메타데이터 작업 무료

USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.

데이터를 쿼리하는 경우에는 다음 두 가지 가격 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.

구독 유형 가격
종량제
TB당 $5
매달 처음 1테라바이트(1TB)는 무료*
정액제
최저가 $10,000/월(전용 슬롯 500개 예약)
자세한 내용은 정액제를 참조하세요.

BigQuery ML 가격 책정에 관한 세부정보를 추가로 확인하세요.

USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.

* 매달 BigQuery로 처리되는 데이터의 처음 1TB는 무료입니다.

참고: 이러한 작업에 BigQuery의 할당량 정책이 적용됩니다.

파트너

BigQuery는 수많은 도구 및 파트너가 클라우드 기반 데이터 웨어하우징의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다. 데이터 통합에서 분석에 이르기까지 Google Cloud 파트너가 제공하는 업계 최고 수준의 데이터 로드, 변환, 시각화 도구가 BigQuery와 통합됩니다. Google 및 파트너 데이터 커넥터로 SaaS 애플리케이션 데이터에 원활하게 액세스하고 쿼리할 수 있으며 Teradata와 Amazon S3의 데이터를 BigQuery로 쉽게 전달할 수 있습니다. 덕분에 고객은 BigQuery의 민첩성, 성능, 사용 편의성을 활용하여 더욱 빠르고 강력한 정보를 제공할 수 있습니다.

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