低レイテンシで非常にスケーラブルな NoSQL
アドテック、フィンテック、IoT に最適な Cloud Bigtable は、レイテンシが一貫して 10 ミリ秒未満に抑えられています。可用性と耐久性を高めるためにレプリケーションが実装されており、ゾーン障害が発生したときにも高い復元力があります。Cloud Bigtable は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されており、オープンソースのビッグデータ ツールとの統合も容易です。
最新情報
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ってリアルタイム アプリの可用性が向上し、配信と分析の間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 ツールと簡単に統合できます。さらに、オープンソースで業界標準の HBase API もサポートしており、開発チームにも導入の不安はありません。
フルマネージド
データベースの管理、構成、調整はすべて 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。高速な IoT データフローに完全対応しており、正常な挙動と異常な挙動を追跡できます。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 を使用して、Cloud Bigtable に格納されているデータを処理する、または Cloud Dataflow パイプラインの出力を保存することもできます。Cloud Bigtable は HBase API をサポートしているので、Apache Beam®（データ処理）、JanusGraph®（グラフベース分析）、OpenTSDB（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。
リソース
Cloud Bigtable のクイックスタート
Cloud Bigtable を利用したグローバル化
Cloud Bigtable 用 Key Visualizer を使用したスキーマ パフォーマンスの最適化
GCP サービスとデータの保護、管理を支援するセキュリティの新しい方法
Spotify 社での Cassandra から自動スケーリング Bigtable への移行
Cloud Bigtable でリアルタイム パーソナライズ エンジンを駆動する
Cloud Bigtable でグローバル データ プレゼンスを構築する
料金
Cloud Bigtable は高速でフルマネージド、超スケーラブルな NoSQL データベース サービスです。
