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Cloud Bigtable

Servicio de base de datos NoSQL de nivel empresarial compatible con HBase con latencia de milisegundos de un solo dígito, escalamiento ilimitado y disponibilidad del 99.999% para grandes cargas de trabajo de análisis y operaciones.

Los clientes nuevos obtienen $300 en créditos gratuitos que pueden utilizar en Bigtable.

  • Compila aplicaciones responsivas con una latencia coherente de milisegundos de un solo dígito

  • Ajusta la escala sin problemas para satisfacer tus necesidades de almacenamiento y capacidad de procesamiento sin tiempo de inactividad durante la reconfiguración

  • Migra con facilidad de Apache HBase a Bigtable con migraciones en tiempo real sin tiempo de inactividad.

  • Ideal para casos de uso como personalización, detección de fraudes, estadísticas en tiempo real y IoT

  • Garantiza la alta disponibilidad con la replicación de instancias principales en hasta 8 regiones

Ventajas

Rapidez y rendimiento

Usa Cloud Bigtable como motor de almacenamiento que evolucione contigo desde el primer gigabyte hasta la escala de petabytes en aplicaciones de baja latencia y para operaciones de procesamiento y estadísticas de grandes volúmenes de datos.

Escalamiento y replicación sin interrupciones

Comienza con un solo nodo por clúster y escala a cientos de nodos de forma dinámica para admitir la demanda máxima con una latencia baja. La replicación también brinda alta disponibilidad y aislamiento de cargas de trabajo para las apps en funcionamiento.

Abierto e integrado

Conéctate fácilmente al ecosistema de código abierto con la API de Apache HBase. Compila aplicaciones basadas en datos más rápido gracias a las integraciones continuas con Hadoop, Dataflow, Dataproc y BigQuery.

Características clave

Características clave

Alta capacidad de procesamiento y baja latencia a cualquier escala

Bigtable es un almacén de clave-valor y columna amplia, ideal para acceder rápidamente a grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados o sin estructurar con una alta capacidad de procesamiento de lectura y escritura. Bigtable tiene muchos servicios principales de Google, como YouTube, Google Analytics, la Búsqueda, Google Ads, Drive y Maps.

Cambio de tamaño de clústeres sin tiempo de inactividad

Escala sin interrupciones de miles a millones de operaciones de lectura y escritura por segundo. La capacidad de procesamiento de Bigtable se puede ajustar de forma dinámica si se agregan o quitan nodos de clúster, todo sin tiempo de inactividad. Bigtable también puede realizar un ajuste de escala automático de tu clúster según los cambios en la demanda para que puedas mantener un rendimiento excelente de la manera más rentable.

Replicación flexible y automatizada para optimizar todo tipo de cargas de trabajo

Escribe los datos una vez y replícalos automáticamente cuando los necesites con coherencia eventual. Esto te permitirá controlar el aislamiento y la alta disponibilidad de las cargas de trabajo de lectura y escritura. No se requieren pasos manuales para garantizar la coherencia, reparar datos o sincronizar operaciones de escritura o eliminación. Benefíciate con un ANS de alta disponibilidad de 99.999% en las instancias con enrutamiento de varios clústeres en 3 o más regiones (99.9% para instancias de un solo clúster).

Migraciones sencillas de Apache HBase y Cassandra a Bigtable

Las migraciones en vivo permiten realizar migraciones de forma más rápida y sencilla desde HBase a Bigtable, ya que garantizan una migración de datos precisa, reducen el esfuerzo de migración y ofrecen una mejor experiencia general para el desarrollador. La biblioteca de replicación de Bigtable de HBase permite migraciones en vivo sin tiempo de inactividad, la herramienta de importación carga con facilidad las instantáneas de HBase en Bigtable. } La Herramienta de validación garantiza una migración de datos precisa. Las plantillas de Dataflow simplifican las migraciones de Cassandra a Bigtable. 

Seguridad y controles de nivel empresarial

Las claves de encriptación administradas por el cliente (CMEK) que admiten el administrador de claves externo, la integración de IAM para el acceso y los controles, la compatibilidad con VPC-SC y el registro de auditoría integral ayudan a garantizar que tus datos estén protegidos y satisfacen las reglamentaciones.

Documentación

Documentación

Instructivo
Codelab: Introducción a Cloud Bigtable

Usa un codelab de Cloud Bigtable que te enseña a evitar errores comunes de diseño de esquemas y a importar datos para luego consultarlos y usarlos.

Conceptos básicos de Google Cloud
Crear una instancia de Cloud Bigtable

Crea una instancia de Cloud Bigtable con las herramientas de línea de comandos o Cloud Console.

Guía de inicio rápido
Guía de inicio rápido para usar cbt

Adquiere experiencia práctica en el uso de la línea de comandos de cbt para conectarte a una instancia de Cloud Bigtable, realizar tareas administrativas básicas, y leer y escribir datos en una tabla.

Conceptos básicos de Google Cloud
Migración de HBase a Cloud Bigtable sin tiempo de inactividad

Usa herramientas diseñadas para crear tablas de Cloud Bigtable a partir de esquemas de tablas de HBase, importar instantáneas de estas tablas y validar la integridad de los datos migrados.

Conceptos básicos de Google Cloud
Ajuste de escala automático

Permite que Cloud Bigtable agregue o quite nodos de forma automática cuando cambie el uso, lo que disminuye de manera significativa el riesgo de aprovisionar en exceso o no aprovisionar los recursos de forma adecuada.

Conceptos básicos de Google Cloud
Claves de encriptación administradas por el cliente (CMEK)

CMEK proporciona la capacidad de crear y administrar instancias de Bigtable con claves de encriptación de Google Cloud Key Management (KMS) para proteger sus datos en reposo.

Conceptos básicos de Google Cloud
Cloud Bigtable para usuarios de Cassandra

Comprende las similitudes y diferencias entre Cloud Bigtable y Apache Cassandra para poder migrar aplicaciones existentes o compilar nuevas con Bigtable.

API y bibliotecas
Bibliotecas cliente de Cloud Bigtable

Trabaja con Cloud Bigtable mediante una biblioteca cliente de Google Cloud en tu lenguaje de programación preferido.

Conceptos básicos de Google Cloud
Optimiza el rendimiento de los esquemas con Key Visualizer

Key Visualizer te permite ver los patrones de acceso clave en un formato de mapa de calor para optimizar los esquemas de Cloud Bigtable y mejorar el rendimiento.

Casos de uso

Casos de uso

Caso de uso
Análisis financiero

Crea modelos a partir del comportamiento histórico. Actualiza los patrones de fraude con frecuencia y compáralos con transacciones en tiempo real. Almacena y consolida la actividad comercial, los datos del mercado y otros, como los datos de redes sociales o de transacciones.

Diagrama de casos prácticos de análisis financiero: El rectángulo gris grande, que incluye Google Cloud Cloud, en la izquierda, los cuadros apiladas, arriba de Batch que contiene archivos de series temporales / Cloud Storage, en la parte inferior, llamada Transmisión con series temporales / Pub/Sub. Las flechas se mueven hacia la derecha para procesar series temporales / Dataflow. Flechas ubicadas a 6 cuadros interconectados: Almacenamiento / BigQuery, Storage/Cloud Bigtable, Storage/Cloud Storage, Aprendizaje automático/AI Platform, Procesamiento/ Dataproc y Análisis/Datalab
Caso de uso
IoT

Transfiere y analiza grandes volúmenes de datos de series temporales a partir de sensores en tiempo real y con las altas velocidades de los datos de IoT a fin de hacer un seguimiento de los comportamientos normales y anormales. Permite que los clientes creen paneles y obtengan estadísticas de sus datos en tiempo real.

Diagrama de casos prácticos de IoT: De izquierda a derecha, el rectángulo verde con la etiqueta “Dispositivos no entrenados de TCP (p.ej., BLE)” tiene 3 íconos de dispositivos. La flecha fluye de derecha a rosa con la etiqueta "Dispositivos HTTP estándar de dispositivos", con 3 íconos de dispositivos. Flecha hacia la derecha con el rectángulo de Google Cloud con rectángulos de transferencia, canalización, almacenamiento, estadísticas y aplicación y presentación. La transferencia contiene íconos para Pub/Sub, Cloud Monitoring y Cloud Logging. Las canalizaciones tienen Dataflow. El almacenamiento tiene Cloud Storage, bases de datos y Cloud Bigtable. Analytics tiene Dataflow, BigQuery, Dataproc y Datalab. Application and Presentation tiene App Engine, Google Kubernetes y Compute Engine. Las flechas interconectan estos 4 rectángulos.
Caso de uso
Tecnología publicitaria

Integra grandes volúmenes de datos sin procesar desde muchas fuentes para impulsar la actividad coherente de los clientes en distintos canales. Recopila y compara grandes volúmenes de datos de comportamiento de diferentes clientes para encontrar patrones comunes que permitan generar recomendaciones y ventas.

3 cuadros a la izquierda 1 “Notificaciones de proximidad de balizas”. 2 "Sistemas empresariales empresariales". 3 “Mobile Push Notifications”. 1 y 2 flujos directos a la plaza de Google Cloud que contiene cuadros. En primer lugar, se etiquetan como mensajería/Pub/Sub y transmisiones de proximidad. Flecha hacia la derecha para etiquetar como procesamiento / Dataflow / Procesamiento de transmisión. Flecha hacia abajo para marcar las opciones Mensajería, Pub/Sub y Notificación en cola. Flecha hacia abajo para marcar las notificaciones / App Engine / Enviar a dispositivos. La flecha se mueve hacia la izquierda hasta la tercera casilla en la pila: Dispositivos móviles. En el cuadro de procesamiento, las flechas también apuntan hacia la derecha para etiquetar como Eventos / Cloud Bigtable / Proximidad y eventos para etiquetar, Analytics, BigQuery y almacén de datos

Precios

Precios

Cloud Bigtable es un servicio de base de datos NoSQL rápido, completamente administrado y con alta escalabilidad. Consulta la guía de precios para obtener información detallada sobre este tema.

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