Cloud Bigtable

Servicio de bases de datos NoSQL escalable y completamente administrado para grandes cargas de trabajo estadísticas y operativas.

Los clientes nuevos obtienen $300 en créditos gratuitos para gastar en Google Cloud durante los primeros 90 días. Todos los clientes podrán usar productos seleccionados de forma gratuita (hasta un límite mensual), incluidos BigQuery, GKE y muchos más.

Probar Google Cloud gratis
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    Latencia constante inferior a 10 ms que permite controlar millones de solicitudes por segundo

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    Ideal para casos de uso como personalización, tecnología publicitaria, tecnología financiera, IoT y medios digitales

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    Escalamiento sin interrupciones para satisfacer tus necesidades de almacenamiento y sin tiempo de inactividad durante la reconfiguración

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    Diseñado con un motor de almacenamiento para aplicaciones de aprendizaje automático que mejora las predicciones

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    Conexión sencilla con servicios de Google Cloud como BigQuery o el ecosistema de Apache

Ventajas

Rapidez y rendimiento

Usa Cloud Bigtable como motor de almacenamiento que evolucione contigo desde el primer gigabyte hasta la escala de petabytes en aplicaciones de baja latencia y para operaciones de procesamiento y estadísticas de grandes volúmenes de datos.

Escalamiento y replicación sin interrupciones

Comienza con un solo nodo por clúster y escala sin interrupciones y de manera dinámica a cientos de nodos para satisfacer los aumentos de demanda. La replicación también brinda alta disponibilidad y aislamiento de cargas de trabajo para las apps en funcionamiento.

Integración y simplicidad

El servicio está completamente administrado y se integra fácilmente a herramientas de macrodatos como Hadoop, Dataflow y Dataproc. Además, es compatible con la API de HBase, un estándar de código abierto con el que tus equipos de desarrollo pueden comenzar a trabajar fácilmente.

Características clave

Características clave

Alta capacidad de procesamiento con latencia baja

Bigtable es ideal para guardar cantidades muy grandes de datos en un almacén de clave‑valor. También admite una alta capacidad de procesamiento de lectura y escritura con una latencia baja, lo que brinda acceso rápido a grandes cantidades de datos. La capacidad de procesamiento se escala de forma lineal, es decir, puedes agregar nodos de Bigtable para aumentar las QPS (consultas por segundo). Bigtable se compiló en la misma infraestructura probada que impulsa la Búsqueda, Maps y otros productos de Google que usan miles de millones de personas en el mundo.

Cambio de tamaño de clústeres sin tiempo de inactividad

Escala sin interrupciones de miles a millones de operaciones de lectura y escritura por segundo. La capacidad de procesamiento de Bigtable se puede ajustar dinámicamente agregando o quitando nodos de clúster sin necesidad de reiniciar el clúster. Es decir, puedes aumentar el tamaño de un clúster de Bigtable por unas horas para admitir una carga grande y, luego, volver a reducirlo sin tiempo de inactividad.

Replicación flexible y automatizada para optimizar todo tipo de cargas de trabajo

Escribe los datos una vez y replícalos automáticamente cuando los necesites con coherencia eventual. Esto te permitirá controlar el aislamiento y la alta disponibilidad de las cargas de trabajo de lectura y escritura. No se requieren pasos manuales para garantizar la coherencia, reparar datos o sincronizar operaciones de escritura o eliminación. Aprovecha un ANS con alta disponibilidad (99.99%) para las instancias con enrutamiento de varios clústeres y de hasta un 99.9% para las instancias con un solo clúster.

Clientes

Clientes

Ej.: Una arquitectura de referencia que demuestra el flujo de trabajo del AA.
Dow Jones activa los conjuntos de datos de eventos históricos clave con Cloud Bigtable.
Leer la historia

Aspectos destacados de la historia

  • Recopilaron datos de noticias que abarcaban más de 30 años para evaluar el impacto comercial.

  • Descubrieron estadísticas y relaciones ocultas entre datos.

  • Generaron un prototipo de Gráfico de conocimiento con facilidad en un plazo de 10 semanas.

Socio

Documentación

Documentación

Guía de inicio rápido
Guía de inicio rápido para usar la herramienta de cbt

En esta guía de inicio rápido, se usa Cloud Console y la herramienta de línea de comandos de cbt para enseñarte los conceptos básicos de Cloud Bigtable.

Instructivo
Codelab: Introducción a Cloud Bigtable

Usa un codelab de Cloud Bigtable que te enseña a evitar errores comunes de diseño de esquemas y a importar datos para luego consultarlos y usarlos.

Práctica recomendada
Migra datos de HBase a Cloud Bigtable

Trabaja con Cloud Bigtable mediante una biblioteca cliente de Google Cloud en tu lenguaje de programación preferido.

API y bibliotecas
Bibliotecas cliente de Cloud Bigtable

Administra el control de acceso de Cloud Bigtable a nivel de proyecto, instancia y tabla.

Conceptos básicos de Google Cloud
Administración de IAM a nivel de tabla

Aprende a crear instancias de Cloud Bigtable mediante Cloud Console o las herramientas de línea de comandos.

Instructivo
Crea una instancia de Cloud Bigtable

Adquiere experiencia práctica en el uso de la línea de comandos de cbt para conectarte a una instancia de Cloud Bigtable, realizar tareas administrativas básicas, y leer y escribir datos en una tabla.

Conceptos básicos de Google Cloud
Globalízate con Cloud Bigtable

Las funciones de replicación de Cloud Bigtable te brindan la flexibilidad necesaria para que tus datos estén disponibles en varias regiones o en todo el mundo.

Conceptos básicos de Google Cloud
Optimiza el rendimiento de los esquemas con Key Visualizer

Key Visualizer te permite ver los patrones de acceso clave en un formato de mapa de calor para optimizar los esquemas de Cloud Bigtable y mejorar el rendimiento.

Conceptos básicos de Google Cloud
Protege y controla tus servicios y datos de Google Cloud

Los Controles del servicio de VPC crean un perímetro de seguridad alrededor de los datos almacenados en Bigtable, lo que permite mitigar el riesgo de robo de datos.

Casos de uso

Casos de uso

Caso de uso
Análisis financiero

Crea modelos a partir del comportamiento histórico. Actualiza los patrones de fraude con frecuencia y compáralos con transacciones en tiempo real. Almacena y consolida la actividad comercial, los datos del mercado y otros, como los datos de redes sociales o de transacciones.

Diagrama de caso de uso de análisis financiero
Caso de uso
IoT

Transfiere y analiza grandes volúmenes de datos de series temporales a partir de sensores en tiempo real y con las altas velocidades de los datos de IoT a fin de hacer un seguimiento de los comportamientos normales y anormales. Permite que los clientes creen paneles y obtengan estadísticas de sus datos en tiempo real.

Diagrama de caso de uso de IoT
Caso de uso
Tecnología publicitaria

Integra grandes volúmenes de datos sin procesar desde muchas fuentes para impulsar la actividad coherente de los clientes en distintos canales. Recopila y compara grandes volúmenes de datos de comportamiento de diferentes clientes para encontrar patrones comunes que permitan generar recomendaciones y ventas.

Ej.: Un flujo de datos simplificado y general entre un almacén de datos local, como Teradata, y BigQuery.

Precios

Precios

Cloud Bigtable es un servicio de base de datos NoSQL rápido, completamente administrado y con alta escalabilidad. Consulta la guía de precios para obtener información detallada sobre este tema.

Socios

Integraciones

Cloud Bigtable se integra al ecosistema de Apache® y otros productos de Google Cloud para analizar, procesar y almacenar datos. Si quieres obtener más detalles, consulta la documentación de las integraciones.