このページでは、Cloud Bigtable と他のプロダクトやサービスとの統合について説明します。
Google Cloud サービス
このセクションでは、Cloud Bigtable と統合されている Google Cloud サービスについて説明します。
BigQuery
BigQuery は、Google が提供するペタバイト規模の低料金フルマネージド アナリティクス データ ウェアハウスです。BigQuery を使用して、Cloud Bigtable に保存されたデータにクエリを実行できます。
開始するには、Cloud Bigtable データにクエリを実行するをご覧ください。
Cloud Functions
Cloud Functions は、Cloud Bigtable と統合されているイベント ドリブンのサーバーレス コンピューティング プラットフォームです。
サンプルの Node.js アプリケーションの中には、Cloud Bigtable に書き込む Cloud Functions を Pub/Sub でトリガーするものがあります。そのようなサンプル アプリケーションを参照する場合には、GitHub のサンプルのリポジトリをご覧ください。
Dataflow
Dataflow は、ビッグデータ処理のためのクラウド サービスおよびプログラミング モデルです。Dataflow は、バッチ処理とストリーミング処理の両方をサポートします。Dataflow を使用すると、Cloud Bigtable に格納されているデータを処理できます。また、Dataflow パイプラインの出力を格納できます。Dataflow テンプレートを使用して、Avro、Parquet、SequenceFiles データのエクスポートとインポートを行うこともできます。
開始するには、Cloud Bigtable 用の Dataflow コネクタをご覧ください。
Dataproc
Dataproc を使用すると、Apache Hadoop と関連プロダクトをクラウドでマネージド サービスとして利用できるようになります。Dataproc により、Cloud Bigtable に対して読み書きを行う Hadoop ジョブを実行できます。
Cloud Bigtable を使用した Hadoop MapReduce ジョブの例については、GitHub リポジトリ GoogleCloudPlatform/cloud-bigtable-examples の /java/dataproc-wordcount ディレクトリをご覧ください。
Cloud Deployment Manager
Deployment Manager は、Google Cloud リソースの作成と管理を自動化するインフラストラクチャ デプロイ サービスです。Deployment Manager が API を呼び出して Cloud Bigtable インスタンスを作成し、デプロイに追加します。
ビッグデータ
このセクションでは、Cloud Bigtable と統合されているビッグデータ サービスについて説明します。
Apache Hadoop
Apache Hadoop は、大量のデータセットを複数のパソコンのクラスタ間で分散処理することを可能にするフレームワークです。まず Dataproc を使用して Hadoop クラスタを作成します。そうすると、Cloud Bigtable に対して読み取り / 書き込みを行う MapReduce ジョブを実行できるようになります。
Cloud Bigtable を使用した Hadoop MapReduce ジョブの例については、GitHub リポジトリ GoogleCloudPlatform/cloud-bigtable-examples の /java/dataproc-wordcount ディレクトリをご覧ください。
StreamSets データコレクタ
StreamSets データコレクタは、Cloud Bigtable にデータを書き込むように構成できるデータ ストリーミング アプリケーションです。StreamSets は、streamsets/datacollector の GitHub リポジトリに Cloud Bigtable ライブラリを提供します。
地理空間データベース
このセクションでは、Cloud Bigtable と統合されている地理空間データベースについて説明します。
GeoMesa
GeoMesa は、空間クエリとデータ操作をサポートする分散型時空間データベースです。GeoMesa は Cloud Bigtable を使用してデータを格納できます。
Cloud Bigtable をサポートする GeoMesa の実行について詳しくは、GeoMesa のドキュメントをご覧ください。
グラフ データベース
このセクションでは、Cloud Bigtable と統合されているグラフ データベースについて説明します。
HGraphDB
HGraphDB は Apache HBase または Cloud Bigtable をグラフ データベースとして使用するためのクライアント レイヤで、Apache TinkerPop 3 インターフェースを実装します。
Cloud Bigtable をサポートする HGraphDB の実行について詳しくは、HGraphDB のドキュメントをご覧ください。
JanusGraph
JanusGraph はスケーラブルなグラフ データベースです。何十億もの頂点とエッジを含むグラフの格納とクエリに最適化されています。
Cloud Bigtable を利用して JanusGraph を実行する方法の詳細については、Cloud Bigtable を利用した JanusGraph の実行または JanusGraph のドキュメントをご覧ください。
インフラストラクチャ管理
このセクションでは、Cloud Bigtable と統合されているインフラストラクチャ管理について説明します。
Pivotal Cloud Foundry
Pivotal Cloud Foundry はアプリケーションの開発およびデプロイ用プラットフォームで、アプリケーションを Cloud Bigtable にバインドする機能を提供します。
Terraform
Terraform は、API を宣言的な構成ファイルにコード化するオープンソースのツールです。これらのファイルは、チームメンバー間で共有したり、コードとして扱ったり、編集、レビュー、バージョン管理を行ったりできます。
Cloud Bigtable と Terraform を組み合わせて使用する方法の詳細については、Terraform のドキュメントの Cloud Bigtable のインスタンスと Cloud Bigtable のテーブルをご覧ください。
機械学習
Feast
Feast は、Google Cloud と GO-JEK を使用して開発された機械学習用のオープンソースの特徴ストアです。提供元のストアとして Cloud Bigtable を利用できます。
TensorFlow
TensorFlow は数値計算用のオープンソースのライブラリです。Cloud Bigtable を使用してトレーニング データを保存して提供する機能をネイティブ サポートしています。この統合の使用方法については、データ ストリーミング用の Cloud Bigtable のチュートリアルをご覧ください。
時系列データベースとモニタリング
このセクションでは、Cloud Bigtable と統合されている時系列データベースとモニタリングについて説明します。
Heroic
Heroic は、モニタリング システムと時系列データベースを組み合わせたシステムです。Heroic は Cloud Bigtable を使用してデータを格納できます。
Heroic の詳細については、GitHub リポジトリ spotify/heroic、および Cloud Bigtable の構成と指標の構成に関するドキュメントをご覧ください。
OpenTSDB
OpenTSDB は時系列データベースです。OpenTSDB は、AsyncBigtable ライブラリを使用して、Cloud Bigtable にデータを格納できます。
Cloud Bigtable を利用して OpenTSDB を実行する方法の詳細については、Pythian のブログ記事と OpenTSDB のドキュメントをご覧ください。また、Google Kubernetes Engine で実行している OpenTSDB と Cloud Bigtable を使用して時系列データの収集、記録、モニタリングを行う方法については、OpenTSDB を使用した Google Cloud 上での時系列データのモニタリングをご覧ください。