Cloud Bigtable
大規模な分析ワークロードにも運用ワークロードにも対応できる、フルマネージドでスケーラブルな NoSQL データベース サービス。
Google Cloud 無料トライアル-
レイテンシが一貫して 10 ミリ秒未満で、毎秒何百ものリクエストを処理
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パーソナライズ、アドテック、フィンテック、デジタル メディア、IoT などのユースケースに理想的
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ストレージのニーズに合わせてシームレスにスケールされるため、構成変更によるダウンタイムはなし
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予測の精度向上につながる機械学習アプリケーション用のストレージ エンジンとして使用できるように設計
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BigQuery や Apache のエコシステムなどの Google Cloud サービスに簡単に接続
高速かつ高パフォーマンス
Cloud Bigtable は、低レイテンシ アプリケーションでギガバイトからペタバイト規模に拡張するストレージ エンジンとしてだけでなく、高スループット データ処理や分析にも使用できます。
シームレスなスケーリングとレプリケーション
クラスタごとに単一ノードから始めて、ピーク時の需要に動的に対応する数百のノードまでシームレスにスケールできます。また、レプリケーションによってリアルタイム アプリ向けの高可用性の確保とワークロードの分離も可能になります。
主な機能
低レイテンシで高スループット
Bigtable は、超大容量データを Key-Value ストアに格納するのに理想的で、大量のデータにすばやくアクセスできるよう、低レイテンシで高スループットの読み取りと書き込みをサポートしています。スループットは直線的にスケーリングします。Bigtable ノードを追加することで QPS（秒間クエリ数）を増やすことができます。Bigtable は、Google 検索や Google マップなど、何十億ものユーザーが使用する Google サービスを支える実証済みインフラストラクチャで構築されています。
ダウンタイムなしでクラスタをサイズ変更可能
毎秒数千回から数百万回の読み書きまでシームレスにスケールできます。Bigtable のスループットは、再起動せずにクラスタノードを追加または削除することで動的に調整できます。つまり、Bigtable クラスタのサイズを数時間だけ増やして大規模な負荷を処理し、その後クラスタのサイズを元に戻すことができます。ダウンタイムは一切発生しません。
あらゆるワークロードを最適化するフレキシブルな自動レプリケーション
データを一度書き込むと、結果整合性モデルに基づいて必要に応じて自動的にレプリケーションが行われるため、読み取りと書き込みのワークロードの高可用性と分離をコントロールできます。整合性の確保、データの修復、書き込みと削除の同期に、手動での作業は必要ありません。複数クラスタのルーティングを使用したインスタンスでは、99.99%（単一クラスタ インスタンスでは 99.9%）の高可用性 SLA のメリットが得られます。
最新情報
Google Cloud のニュースレターにご登録いただくと、プロダクトの最新情報、イベント情報、特典のお知らせなどが配信されます。
ドキュメント
cbt ツールを使用したクイックスタート
Cloud Console と cbt コマンドライン ツールを使用したクイックスタートで、Cloud Bigtable の基本について説明します。
Codelab: Cloud Bigtable の概要
Cloud Bigtable Codelab の手順に沿って、よくあるスキーマ設計ミスを回避する方法、データをインポートする方法、クエリを実行してそのデータを使用する方法を学習します。
Cloud Bigtable クライアント ライブラリ
目的のプログラミング言語で Google Cloud クライアント ライブラリを使用して、Cloud Bigtable を操作します。
テーブルレベルの IAM の管理
プロジェクト、インスタンス、テーブルレベルで、Cloud Bigtable のアクセス制御を管理します。
Cloud Bigtable インスタンスの作成
Cloud Console やコマンドライン ツールを使用して、Cloud Bigtable インスタンスを作成する方法について学びます。
Bigtable クイックスタート: コマンドライン
cbt コマンドラインを使用して Cloud Bigtable インスタンスに接続する方法や、基本的な管理タスクをする方法、テーブル内のデータを読み書きする方法を直接学ぶことができます。
Cloud Bigtable がマルチリージョン レプリケーションに対応
Cloud Bigtable のレプリケーション機能により、リージョン全体で、または世界的な規模で、お客様のデータを利用可能にする柔軟性が得られます。
Key Visualizer を使用したスキーマ パフォーマンスの最適化
Key Visualizer を使用すると、キーアクセス パターンをヒートマップ形式で表示し、Cloud Bigtable のスキーマを最適化してパフォーマンスを向上させることができます。
Google Cloud サービスおよびデータの保護と管理
VPC Service Controls は、Bigtable に保存されたデータでセキュリティ境界を作成し、データ漏洩のリスクを軽減します。
ユースケース
過去の挙動に基づいてモデルを構築します。不正パターンを継続的に更新し、リアルタイムのトランザクションと比較します。マーケット データ、取引アクティビティ、その他のソーシャル データやトランザクション データなどを保存し、整理統合します。
センサーから大量の時系列データをリアルタイムに取り込んで分析します。IoT データフローの速さに完全対応しており、正常な挙動、異常な挙動それぞれの追跡を可能にします。データベース ユーザーはダッシュボードを作成して、得られたデータをリアルタイムに分析できます。
数多くのソースから得られた精緻化されていない大量のデータを統合できます。これは通常、複数のチャネルにわたって一貫した顧客アクティビティを促進する目的で行われます。複数の顧客から大量の行動データを収集して比較し、提案や販売の促進につながる共通のパターンを見つけ出します。
統合
Cloud Bigtable は、Apache® エコシステムやその他の Google Cloud プロダクトと統合して、データの分析、処理、保存を行います。詳細については、統合のドキュメントをご覧ください。
