Bigtable
NoSQL のパイオニアを使用して、レイテンシの影響を受けやすいアプリケーションをスケール
ML、運用分析、ユーザー向けアプリケーションの大規模な活用に適した、エンタープライズ グレードの低レイテンシ NoSQL データベース サービス
新規のお客様には、Bigtable で使用できる無料クレジット $300 分を差し上げます。
機能
低レイテンシ、高スループット
Bigtable は Key-Value かつワイドカラムストア型であり、構造化データ、半構造化データ、非構造化データへの高速アクセスに最適です。このため、パーソナライズなどのレイテンシの影響を受けやすいワークロードは Bigtable に最適です。ただし、分散カウンタ、1 ドルあたりの読み書きスループットが高いため、クリックストリームや IoT のユースケース、さらには ML モデルのトレーニングを含むハイ パフォーマンス コンピューティング（HPC）アプリケーションのバッチ分析にも適しています。
読み取りと書き込みのスケーラビリティに制限なし
Bigtable では、コンピューティング リソースとデータ ストレージが分離されているため、処理リソースを透過的に調整できます。ノードを追加するたびに、読み取りと書き込みを同じように処理できるため、水平方向の拡張性を容易に実現できます。Bigtable は、サーバー トラフィックに合わせてリソースを自動的にスケーリングし、シャーディング、レプリケーション、クエリ処理を処理することで、パフォーマンスを最適化します。
データモデルの柔軟性
Bigtable を使用すると、データモデルを有機的に進化させることができます。スカラー、JSON、プロトコル バッファ、Avro、Arrow から、エンベディングや画像まであらゆるデータを保存でき、必要に応じて新しい列を動的に追加または削除できます。単一のデータベース内の非構造化データに対して、低レイテンシのサービングや高パフォーマンスのバッチ分析を実現します。
単一のゾーンから一度に最大 8 つのリージョン
Bigtable を基盤とするアプリは、ユーザーがどこにいても、グローバルに分散されたマルチプライマリ構成により、低レイテンシの読み取りと書き込みを実現できます。ゾーン インスタンスはコスト削減に最適で、自動レプリケーションによりマルチリージョン デプロイにシームレスにスケールアップできます。また、マルチリージョン インスタンスを実行している場合、データベースがリージョンの障害から保護され、業界最高水準の 99.999% の可用性を実現します。
NoSQL データベースから簡単に移行
ライブ マイグレーションにより、少ない労力で正確なデータ移行を実現することで、迅速かつシンプルなオンボーディングが可能になります。HBase Bigtable レプリケーション ライブラリにより、ダウンタイムなしのライブ マイグレーションが可能になります。インポート ツールおよび検証ツールを使用すると、簡単に HBase スナップショットを Bigtable に読み込むことができ、Dataflow テンプレートで Cassandra から Bigtable への移行を簡素化できます。
高パフォーマンスでワークロードから分離されたデータ処理
Bigtable Data Boost を使用すると、トランザクション ワークロードに影響を与えることなく、分析クエリの実行、バッチ ETL プロセス、ML モデルのトレーニング、データのエクスポートを高速化できます。Data Boost では、キャパシティ プランニングや管理は必要ありません。Google の分散ストレージ システムである Colossus に保存されているデータを、オンデマンドの容量を使用して直接クエリできるため、ユーザーは混在したワークロードを簡単に処理し、データを安心して共有できます。
豊富なアプリケーションとツールのサポート
Apache HBase API を使用してオープンソース エコシステムに簡単に接続できます。Apache Spark、Hadoop、GKE、Dataflow、Dataproc、Vertex AI Vector Search、BigQuery を用いたシームレスな統合で、データ ドリブン アプリケーションを素早く構築することができます。Java、Go、Python、C#、Node.js、PHP、Ruby、C++、HBase の SQL とクライアント ライブラリ、そして LangChain とのインテグレーションにより、開発チームのニーズに応えます。
費用はすべて明示
IOPS やバックアップの取得や復元には費用がかかりません。また、ワークロードの増加に伴う予算への影響による、不均衡な読み取り/書き込み料金も発生しません。
自動メンテナンス
あらゆる規模のデータベースの運用コストを削減し、信頼性を向上させます。レプリケーションとメンテナンスは組み込み済みで、ダウンタイムなしで自動的に実行されます。
リアルタイムの変更データ キャプチャとイベント処理
Bigtable 変更ストリームを使用して Bigtable データベースから変更データを取得し、他のシステムと統合して、分析、イベントのトリガー、コンプライアンスを実現します。
エンタープライズ クラスのセキュリティと制御
顧客管理の暗号鍵（CMEK）、Cloud External Key Manager のサポート、IAM インテグレーションによるアクセスと制御、VPC-SC のサポート、アクセスの透明性、アクセス承認、包括的な監査ロギングにより、データを確実に保護し、規制を遵守できます。きめ細かなアクセス制御により、テーブル、列、行のレベルでアクセスを承認できます。
オブザーバビリティ
サーバーサイドの指標で Bigtable データベースのパフォーマンスをモニタリングする。Key Visualizer インタラクティブ モニタリング ツールで使用パターンを分析する。クエリの統計データ、テーブルの統計情報、ホット タブレット ツールを使用してクエリ パフォーマンスの問題のトラブルシューティングを行い、クライアントサイドのモニタリングによりレイテンシの問題を迅速に診断できます。
障害復旧
費用対効果の高い方法でデータベースの増分バックアップを即座に取得し、オンデマンドで復元します。復元力を高めるためにバックアップを異なるリージョンに保存し、インスタント間や、テスト環境と本番環境のプロジェクト間で簡単に復元できます。
Vertex AI ベクトル検索の統合
Bigtable to Vertex AI Vector Search テンプレートを使用すると、Vertex AI により Bigtable データベースのデータに対してインデックスを作成し、Vertex AI ベクトル検索によりベクトル エンべディングの類似性検索を実行できます。
LangChain インテグレーション
組み込みの k 近傍法（KNN）ベクトル検索（プレビュー版）と LangChain のインテグレーションにより、より正確で透明性が高く信頼性の高い生成 AI アプリケーションを簡単に構築できます。詳しくは、GitHub リポジトリをご覧ください。
仕組み
Bigtable のインスタンスは、単一リージョンでも、複数リージョンでも、コンピューティングとストレージを提供します。各 Bigtable クラスタは、読み取りと書き込みの両方を受信できます。データはスケーラビリティのために自動的に「分割」され、クラスタ間で非同期で複製されます。TrueTime と呼ばれる分散クロックにより、トランザクションが正しく順序付けられることが保証されます。
Bigtable のインスタンスは、単一リージョンでも、複数リージョンでも、コンピューティングとストレージを提供します。各 Bigtable クラスタは、読み取りと書き込みの両方を受信できます。データはスケーラビリティのために自動的に「分割」され、クラスタ間で非同期で複製されます。TrueTime と呼ばれる分散クロックにより、トランザクションが正しく順序付けられることが保証されます。
一般的な使用例
アドテックと小売
エクスペリエンスをリアルタイムでパーソナライズ
学習用リソース
エクスペリエンスをリアルタイムでパーソナライズ
データ ファブリックと運用分析
データサイロを統合し、以前のシステムをスケールアウトする
学習用リソース
データサイロを統合し、以前のシステムをスケールアウトする
サイバーセキュリティ
マルウェアや支払いに関する不正行為を検出し、スパムや詐欺を阻止
学習用リソース
マルウェアや支払いに関する不正行為を検出し、スパムや詐欺を阻止
メディア
メディア コンテンツとエンゲージメント分析の提供
学習用リソース
メディア コンテンツとエンゲージメント分析の提供
時系列と IoT
あらゆる規模の時系列データを管理する
学習用リソース
あらゆる規模の時系列データを管理する
ML インフラストラクチャ
モデルのトレーニングとサービス提供のスケーリング。
一般的なオープンソースの特徴量ストアで Bigtable を使用する方法をご覧ください
学習用リソース
モデルのトレーニングとサービス提供のスケーリング。
一般的なオープンソースの特徴量ストアで Bigtable を使用する方法をご覧ください
料金
| Bigtable の料金の仕組み | Spanner の料金は、コンピューティング容量、データベース ストレージ、バックアップ ストレージ、ネットワーク使用量に基づいて決まります。確約利用割引では、さらに料金が下がります。 | |
|---|---|---|
| サービス | 説明 | 料金 |
コンピューティング容量 | コンピューティング容量はノードとしてプロビジョニングされます。 | Starting at $0.65 1 ノード、1 時間あたり |
データ ストレージ | SSD 料金はテーブルの物理サイズに基づきます。各レプリカは個別に課金されます。低レイテンシのサービングにおすすめです。 | Starting at $0.17 GB 単位/月 |
HDD 料金はテーブルの物理サイズに基づきます。各レプリカは個別に課金されます。 | Starting at $0.026 GB 単位/月 | |
バックアップ | 料金は、バックアップの物理サイズに基づきます。Bigtable バックアップは増分的です。 | Starting at $0.026 GB 単位/月 |
ネットワーク | 上り（内向き） | 無料 |
同一リージョン内の下り（外向き） | 無料 | |
リージョン間の下り（外向き） | Starting at $0.10 GB 単位 | |
レプリケーション | 同じリージョン内 | 無料 |
リージョン間 | Starting at $0.01 GB 単位 | |
Bigtable の料金の仕組み
Spanner の料金は、コンピューティング容量、データベース ストレージ、バックアップ ストレージ、ネットワーク使用量に基づいて決まります。確約利用割引では、さらに料金が下がります。
コンピューティング容量はノードとしてプロビジョニングされます。
Starting at
$0.65
1 ノード、1 時間あたり
SSD
料金はテーブルの物理サイズに基づきます。各レプリカは個別に課金されます。低レイテンシのサービングにおすすめです。
Starting at
$0.17
GB 単位/月
HDD
料金はテーブルの物理サイズに基づきます。各レプリカは個別に課金されます。
Starting at
$0.026
GB 単位/月
バックアップ
料金は、バックアップの物理サイズに基づきます。Bigtable バックアップは増分的です。
Starting at
$0.026
GB 単位/月
上り（内向き）
無料
同一リージョン内の下り（外向き）
無料
リージョン間の下り（外向き）
Starting at
$0.10
GB 単位
レプリケーション
同じリージョン内
無料
リージョン間
Starting at
$0.01
GB 単位
料金計算ツール
カスタムの見積もり
Bigtable の概念実証を開始する
$300 分のクレジットを使用する（新規ユーザー）
Bigtable の使用方法
BigQuery から Bigtable にクエリを連携する
HBase、Cassandra、Aerospike、DynamoDB から Bigtable に移行する
サンプルを使用してコーディングを行う
ビジネスケース
他の企業が Bigtable を利用して革新的なアプリを作成し、優れたカスタマー エクスペリエンスを実現し、コストを削減し、ROI を向上させた方法をご覧ください
メリットとお客様
あらゆるニーズに応じて無制限にスケーリングできる革新的なアプリケーションで、ビジネスを拡大しましょう。
クラス最高のコスト パフォーマンスを実現し、使用した分だけお支払いいただきます。
他の NoSQL データベースから簡単に移行でき、オープンソースの API と移行ツールを使用してハイブリッド クラウドやマルチクラウドのデプロイを実行できます。
パートナーとインテグレーション
Bigtable の専門知識を持つパートナーが、評価、ビジネスケースから移行、Bigtable での新しいアプリの構築まで、移行のあらゆる段階でサポートします。
システム インテグレータ
ビジネスに最適なパートナーやサードパーティ統合について詳細を確認するには、パートナー ディレクトリをご覧ください。
よくある質問
Bigtable はどのような種類のデータベースですか。
Bigtable は NoSQL データベース サービスです。具体的には、数万列からなる非常に幅の広いテーブルに対応する Key-Value ストアであることから、ワイドカラム型データベースまたは分散多次元マップとも呼ばれます。「ゼロ SQL」というよりは、「SQL にとどまらない」という意味で NoSQL データベースです。
Bigtable は、Apache HBase や Cassandra など、影響を受けた一般的なオープンソース プロジェクトとよく似ているため、Google Cloud で高パフォーマンスで費用対効果の高いフルマネージド NoSQL データベース ソリューションを求める大量のデータを扱うお客様にとって、最も一般的な移行先です。
Bigtable は SQL をサポートしていますか？
Bigtable は、Key-Value API に加えて、次の 3 つの方法で SQL クエリもサポートしています。
- 低レイテンシのアプリケーション開発のために、Bigtable には、GoogleSQL をベースに構築された SQL クエリ API が用意されています。この API は、Cassandra のクエリ言語（CQL）に似たワイドカラム データモデルを拡張したものです。
- データ サイエンスのユースケースやその他の種類のバッチ処理や ETL に対応できるように、Bigtable では Spark クライアントを使用して SparkSQL をサポートしています。
- 事後的な探索的分析を行う場合や、複数のソースからのデータを統合してバッチ分析を行う場合は、Bigtable データに BigQuery からアクセスすることもできます。Bigtable テーブルを BigQuery に登録するだけで、他の BigQuery テーブルと同じようにクエリを実行できます。ETL やデータの重複は発生しません。
データベースを Bigtable に移行するにはどうすればよいですか？
Bigtable が提供する移行ツールを使用すると、少ない労力で正確なデータ移行を実現することで、オンボーディングをより迅速かつ簡単に行うことができます。HBase Bigtable レプリケーション ライブラリにより、ダウンタイムなしのライブ マイグレーションが可能になります。インポート ツールおよび検証ツールを使用すると、簡単に HBase スナップショットを Bigtable に読み込むことができ、Dataflow テンプレートで Cassandra から Bigtable への移行を簡素化できます。
Bigtable はサーバーレスですか？
Bigtable ストレージは、サーバーレス モデルと同様に、使用済み GB ごとに課金されます。また、Bigtable では水平方向の線形スケーリングが可能で、需要の変動に応じてコンピューティング リソースを自動的にスケールアップまたはスケールダウンします。そのため、ストレージやコンピューティングの容量について長期的なコミットメントは必要ありません。ただし、低レイテンシ コンピューティングの料金は容量ベースであり、リクエスト単位ではなくノード単位で課金されます。ここでは各ノードが 1 秒あたり最大 17,000 のリクエストを処理できます。このため、Bigtable の料金は大規模なワークロードには有利ですが、小規模なアプリケーションにはあまり適していません。小規模なアプリケーションの場合、Firestore などの Google Cloud データベースの方が適している可能性があります。
Bigtable ではバッチデータ処理に対して Data Boost を利用できます。Data Boost ではサーバーレス処理ユニット（SPU）単位で課金されます。
