Cloud Bigtable の利点
高速かつ高パフォーマンス
Cloud Bigtable は、大規模な低レイテンシ アプリケーション用のストレージ エンジンとしてだけでなく、スループット重視の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
プロビジョニングとスケーリングの上限は数百ペタバイトに及び、毎秒数百万のオペレーションを滞りなく処理します。デプロイ構成への変更は瞬時に行われるため、構成変更によるダウンタイムはありません。また、レプリケーションによりリアルタイムで配信するアプリの可用性を向上させ、配信と分析でワークロードを分離できます。

シンプルかつ統合可能
Cloud Bigtable は、Hadoop、Cloud Dataflow、Cloud Dataproc などの一般的なビッグデータ ツールとも簡単に統合できます。さらに、Cloud Bigtable はオープンソースで業界標準の HBase API をサポートしており、開発チームが取り組みやすくなっています。

フルマネージド
データベースの管理や、構成、調整作業は Google が行うため、お客様はアプリケーションの開発に専念できます。



Cloud Bigtable のリファレンス アーキテクチャ
財務分析
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、貿易活動、その他の社会的データや取引データなどを保存し、整理統合します。
IoT
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。ユーザーはダッシュボードを作成することで、得られたデータをリアルタイムに分析できます。
アドテック
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することができます。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® エコシステムや他の Google Cloud プロダクトと統合できるように作られています。GCP エコシステム内では、BigQuery を使用して Cloud Bigtable データベースに格納されているデータに対するクエリを実行できます。また、Cloud Dataflow を使用すると、Cloud Bigtable に格納されているデータを処理したり、Cloud Dataflow パイプラインの出力を格納したりできます。Cloud Bigtable は、HBase API に対応しているため、Apache Beam®(データ処理)、JanusGraph®(グラフベース分析)、OpenTSDBTM(時系列分析)などのさまざまな機能と連携できます。
Cloud Bigtable と統合できるプロダクトについて詳しくは、Cloud Bigtable ドキュメントの Cloud Bigtable との統合のセクションをご覧ください。







Cloud Bigtable の料金
Cloud Bigtable は、高速かつフルマネージドで非常にスケーラブルな NoSQL データベース サービスです。
機能 | 料金 |
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ノード | |
SSD ストレージ | |
HDD ストレージ | |
ネットワーク(上り) | 無料 |
ネットワーク(下り) | リージョン間のインターネット下り料金が適用されます |
詳細な料金情報については、料金ガイドをご覧ください。