Cloud Bigtable과 통합

이 페이지에서는 Cloud Bigtable과 기타 제품 및 서비스의 통합을 설명합니다.

Google Cloud 서비스

이 섹션에서는 Cloud Bigtable과 통합되는 Google Cloud 서비스에 대해 설명합니다.

BigQuery

BigQuery는 Google의 페타바이트급 규모의 저비용 완전 관리형 분석 데이터 웨어하우스입니다. BigQuery를 사용하여 Cloud Bigtable에 저장된 데이터를 쿼리할 수 있습니다.

시작하려면 Cloud Bigtable 데이터 쿼리하기를 참조하세요.

Cloud Functions

Cloud Functions는 Cloud Bigtable과 통합되는 이벤트 기반의 서버리스 컴퓨팅 플랫폼입니다.

Pub/Sub를 사용해 Cloud Functions를 트리거하여 Cloud Bigtable에 쓰기를 수행하는 샘플 Node.js 애플리케이션을 보려면 GitHub의 예시 저장소를 참조하세요.

Dataflow

Dataflow는 빅데이터 처리를 위한 클라우드 서비스 및 프로그래밍 모델입니다. Dataflow는 일괄 처리와 스트리밍 처리를 모두 지원합니다. Dataflow를 사용해 Cloud Bigtable에 저장된 데이터를 처리하거나 Dataflow 파이프라인의 출력을 저장할 수 있습니다. 또한 Dataflow 템플릿을 사용하여 데이터를 Avro 파일 또는 SequenceFile로 내보내기가져오기할 수도 있습니다.

시작하려면 Cloud Bigtable용 Dataflow Connector를 참조하세요.

Dataproc

Dataproc은 Apache Hadoop 및 관련 제품을 클라우드의 관리형 서비스로 제공합니다. Dataproc을 사용해 Cloud Bigtable에서 읽고 쓰는 Hadoop 작업을 실행할 수 있습니다.

Cloud Bigtable을 사용하는 Hadoop 맵리듀스 작업의 예시는 GitHub 저장소 GoogleCloudPlatform/cloud-bigtable-examples/java/dataproc-wordcount 디렉터리를 확인하세요.

Cloud Deployment Manager

Deployment Manager는 Google Cloud 리소스의 생성 및 관리를 자동화해주는 인프라 배포 서비스입니다. Deployment Manager는 API를 호출하여 Cloud Bigtable 인스턴스를 만들고 배포에 추가합니다.

빅데이터

이 섹션에서는 Cloud Bigtable과 통합되는 빅데이터 제품을 설명합니다.

Apache Hadoop

Apache Hadoop은 컴퓨터의 클러스터에서 대규모 데이터 세트를 분산 처리할 수 있는 프레임워크입니다. Dataproc을 사용해 Hadoop 클러스터를 만든 다음 Cloud Bigtable에서 읽고 쓰는 맵리듀스 작업을 실행할 수 있습니다.

Cloud Bigtable을 사용하는 Hadoop 맵리듀스 작업의 예시는 GitHub 저장소 GoogleCloudPlatform/cloud-bigtable-examples/java/dataproc-wordcount 디렉터리를 확인하세요.

StreamSets Data Collector

StreamSets Data Collector는 Cloud Bigtable에 데이터를 쓰도록 구성할 수 있는 데이터 스트리밍 애플리케이션입니다. StreamSets는 streamsets/datacollector의 GitHub 저장소에서 Cloud Bigtable 라이브러리를 제공합니다.

지리정보 데이터베이스

이 섹션에서는 Cloud Bigtable과 통합되는 지리정보 데이터베이스를 설명합니다.

GeoMesa

GeoMesa는 공간 쿼리 및 데이터 조작을 지원하는 분산 시공간 데이터베이스입니다. GeoMesa는 Cloud Bigtable을 사용하여 데이터를 저장할 수 있습니다.

Cloud Bigtable 지원과 함께 GeoMesa 실행에 대한 자세한 내용은 GeoMesa 문서를 참조하세요.

그래프 데이터베이스

이 섹션에서는 Cloud Bigtable과 통합되는 그래프 데이터베이스를 설명합니다.

HGraphDB

HGraphDB는 Apache HBase나 Cloud Bigtable을 그래프 데이터베이스로 사용하기 위한 클라이언트 계층이며 Apache TinkerPop 3 인터페이스를 구현합니다.

Cloud Bigtable 지원과 함께 HGraphDB 실행에 대한 자세한 내용은 HGraphDB 문서를 참조하세요.

JanusGraph

JanusGraph는 확장 가능한 그래프 데이터베이스로서, 수천억 개의 정점과 에지가 있는 그래프를 저장하고 쿼리하는 데 최적화되어 있습니다.

Cloud Bigtable 지원과 함께 JanusGraph를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 Cloud Bigtable로 JanusGraph 실행 또는 JanusGraph 문서를 참조하세요.

인프라 관리

이 섹션에서는 Cloud Bigtable과 통합되는 인프라 관리 도구를 설명합니다.

Pivotal Cloud Foundry

Pivotal Cloud Foundry는 애플리케이션을 Cloud Bigtable에 결합할 수 있는 애플리케이션 개발 및 배포 플랫폼입니다.

Terraform

Terraform은 API를 선언적 구성 파일로 코드화하는 오픈소스 도구입니다. 이 파일을 팀원과 공유하고, 코드로 처리하고, 편집하고, 검토하고, 버전을 관리할 수 있습니다.

Terraform과 함께 Cloud Bigtable을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Terraform 문서의 Cloud Bigtable 인스턴스Cloud Bigtable 테이블을 참조하세요.

머신러닝

Feast

Feast는 Google Cloud와 GO-JEK가 개발한 머신러닝을 위한 오픈소스 특성 저장소이며 Cloud Bigtable을 사용하여 스토어 기능을 제공합니다.

TensorFlow

수치 연산용 오픈소스 라이브러리인 TensorFlow는 Cloud Bigtable을 사용하여 학습 데이터를 저장하고 제공하는 기능을 기본적으로 지원합니다. 이 통합을 사용하는 방법은 스트리밍 데이터를 위한 Cloud Bigtable 가이드를 참조하세요.

시계열 데이터베이스 및 모니터링

이 섹션에서는 Cloud Bigtable과 통합되는 시계열 데이터베이스 및 모니터링 도구를 설명합니다.

Heroic

Heroic은 모니터링 시스템 및 시계열 데이터베이스로서, Cloud Bigtable을 사용하여 데이터를 저장할 수 있습니다.

Heroic에 대한 자세한 내용은 GitHub 저장소 spotify/heroicCloud Bigtable 구성, 측정항목 구성 관련 문서를 참조하세요.

OpenTSDB

OpenTSDB는 시계열 데이터베이스입니다. AsyncBigtable 라이브러리를 사용하면 OpenTSDB에서 Cloud Bigtable을 사용하여 데이터를 저장할 수 있습니다.

Cloud Bigtable이 지원되는 OpenTSDB를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 Pythian의 블로그 게시물OpenTSDB 문서를 참조하세요. 또한 OpenTSDB을 사용하여 Google Cloud의 시계열 데이터 모니터링을 참조하면서 Cloud Bigtable과 Google Kubernetes Engine에서 실행되는 OpenTSDB를 사용하여 시계열 데이터를 수집하고, 기록하고, 모니터링하는 방법을 알아보세요.