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Cloud Bigtable

Service de base de données NoSQL compatible avec HBase conçu pour les entreprises, offrant une latence inférieure à 10 millisecondes, une évolutivité illimitée et une disponibilité de 99,999 % pour les charges de travail analytiques et opérationnelles d'envergure

Les nouveaux clients bénéficient de 300 $ de crédits gratuits à dépenser sur Dialogflow.

  • Créez des applications plus réactives avec une latence inférieure à 10 millisecondes.

  • Répondez parfaitement à l'évolution de vos besoins de stockages ou de débit supplémentaires, de stockage et de débit sans temps d'arrêt pendant la reconfiguration

  • Migrez facilement d'Apache HBase vers Bigtable grâce aux migrations à chaud et sans temps d'arrêt.

  • Elles sont idéales pour les cas d'utilisation comme la personnalisation, la détection de fraudes, l'analyse en temps réel et l'IoT

  • Garantissez la haute disponibilité avec une réplication primaire multi-principale dans un maximum de 8 régions

Avantages

Rapidité et performances

Cloud Bigtable est le moteur de stockage qui évolue avec vous du gigaoctet au pétaoctet, pour gérer des applications à faible latence, et analyser et traiter des données à débit élevé.

Transparence du scaling et de la réplication

Débutez avec un seul nœud par cluster, puis évoluez en toute fluidité vers des centaines de nœuds permettant de répondre aux pics de demande de manière dynamique avec une faible latence. La réplication favorise également la haute disponibilité et l'isolation des charges de travail pour vos applications de diffusion en direct.

Ouvert et intégré

Connectez-vous facilement à l'écosystème Open Source grâce à l'API Apache HBase. Créez des applications basées sur les données plus rapidement grâce à des intégrations parfaites avec Hadoop, Dataflow, Dataproc et BigQuery.

Principales fonctionnalités

Principales fonctionnalités

Haut débit et faible latence à n'importe quelle échelle

Bigtable est un magasin de paires clé/valeur orienté colonnes, idéal pour un accès rapide à de très grandes quantités de données structurées, semi-structurées ou non structurées avec un débit de lecture et d'écriture élevé. De nombreux services Google comme YouTube, Google Analytics, la recherche Google, Google Ads, Drive et Maps s'appuient sur Bigtable.

Redimensionnement de cluster sans temps d'arrêt

Passez facilement de milliers d'écritures et de lectures par seconde à des millions. Votre débit Bigtable peut être ajusté de manière dynamique en ajoutant ou supprimant des nœuds de cluster, le tout sans aucun temps d'arrêt. Bigtable peut également effectuer un autoscaling de votre cluster en fonction de l'évolution de la demande, afin que vous puissiez conserver d'excellentes performances de la manière la plus rentable.

Réplication flexible et automatisée pour optimiser toutes les charges de travail

Écrivez des données puis répliquez-les automatiquement selon vos besoins pour garantir la cohérence à terme. Ce contrôle accru engendre une haute disponibilité et une isolation des charges de travail de lecture et d'écriture. Aucune opération manuelle n'est nécessaire pour maintenir la cohérence, réparer les données ou synchroniser les écritures et suppressions. Bénéficiez d'un contrat de niveau de service garantissant une disponibilité élevée de 99,999 % pour les instances avec un routage multicluster dans trois régions ou plus (99,9 % pour les instances à cluster unique).

Migrations faciles d'Apache HBase et Cassandra vers Bigtable

Les migrations à chaud permettent des migrations plus rapides et plus simples de HBase vers Bigtable, car elles garantissent une migration précise des données, réduisent les efforts et offrent une meilleure expérience globale aux développeurs. La bibliothèque de réplications Bigtable HBase permet des migrations à chaud sans temps d'arrêt. L'outil d'importation charge facilement des instantanés HBase dans Bigtable tandis que l'outil de validation permet d'assurer une migration précise des données. Les modèles Dataflow simplifient les migrations de Cassandra vers Bigtable. 

Sécurité et contrôles pour les entreprises

Les clés de chiffrement gérées par le client (CMEK) sont compatibles avec External Key Manager, l'intégration IAM pour l'accès et les contrôles, la compatibilité avec VPC-SC et la journalisation d'audit complète vous aident à protéger vos données et est conforme à la réglementation.

Documentation

Documentation

Tutoriel
Atelier de programmation : Présentation de Cloud Bigtable

Suivez cet atelier de programmation Cloud Bigtable pour apprendre à éviter les erreurs courantes de conception de schéma, ainsi qu'à importer, interroger et utiliser vos données.

Principes de base de Google Cloud
Créer une instance Cloud Bigtable

Créez une instance Cloud Bigtable à l'aide des outils de ligne de commande ou de Cloud Console.

Guide de démarrage rapide
Guide de démarrage rapide avec l'outil cbt

Apprenez en pratique à utiliser la ligne de commande cbt pour vous connecter à une instance Cloud Bigtable, effectuer des tâches administratives basiques, ainsi que lire et écrire des données dans une table.

Principes de base de Google Cloud
Migrer des données de HBase vers Cloud Bigtable sans interruption de service

Utilisez des outils conçus pour créer des tables Cloud Bigtable à partir de schémas de table HBase, importer des instantanés des tables HBase et valider l'intégrité des données migrées.

Principes de base de Google Cloud
Autoscaling

Cloud Bigtable ajoute ou supprime automatiquement des nœuds en cas de modification de l'utilisation, ce qui réduit considérablement le risque de surprovisionnement ou de sous-provisionnement des ressources.

Principes de base de Google Cloud
Clés de chiffrement gérées par le client (CMEK)

Les clés CMEK permettent de créer et de gérer des instances Bigtable en utilisant des clés de chiffrement Google Cloud Key Management Service (KMS) pour protéger vos données au repos.

Principes de base de Google Cloud
Cloud Bigtable pour les utilisateurs de Cassandra

Découvrez les similitudes et les différences entre Cloud Bigtable et Apache Cassandra afin de pouvoir migrer des applications existantes ou en créer d'autres à l'aide de Bigtable.

API et bibliothèques
Bibliothèques clientes Cloud Bigtable

Utilisez Cloud Bigtable dans le langage de programmation de votre choix à l'aide d'une bibliothèque cliente Google Cloud.

Principes de base de Google Cloud
Optimiser les performances des schémas avec Key Visualizer

Key Visualizer affiche les principaux modèles d'accès sous la forme d'une carte de densité afin d'optimiser vos schémas Cloud Bigtable et d'améliorer les performances.

Cas d'utilisation

Cas d'utilisation

Cas d'utilisation
Analyse financière

Créez des modèles basés sur l'historique des comportements. Mettez à jour en continu les mécanismes de fraude et comparez-les aux transactions en temps réel. Stockez et consolidez les données de marché, les activités commerciales ainsi que d'autres données sociales et transactionnelles, par exemple.

Diagramme de cas d'utilisation d'analyse financière : grand rectangle avec la mention Google Cloud. À gauche, des cadres sont empilés, celui du haut est libellée "Batch" (Lot) et contient des cases "Time Series Files" (Fichiers de séries temporelles)/"Cloud Storage". Le cadre du bas est libellé "Streaming" et contient les cases "Time Series Streaming" (Streaming de séries temporelles)/"Pub/Sub". Les flèches se déplacent uniquement vers "Time Series Processing" (Traitement des séries temporelles)/"Dataflow". Les flèches vont à droite vers 6 cadres interconnectés : "Storage" (Stockage)/"BigQuery", "Stockage"/"Cloud Bigtable", "Storage"/"Cloud Storage", "Machine Learning"/"AI Platform", "Processing" (Traitement)/"Dataproc" et "Analysis" (Analyse)/"Datalab".
Cas d'utilisation
IoT

Ingérez et analysez en temps réel d'importants volumes de données de séries temporelles issues de capteurs, et adaptez-vous aux vitesses élevées des données IoT pour suivre les comportements normaux et anormaux. Donnez à vos clients les outils qui leur permettront de créer des tableaux de bord et d'analyser leurs données en temps réel.

Diagramme de cas d'utilisation IoT : de gauche à droite, un rectangle vert libellé "Constrained Devices Non-TCP (BLE)" (Appareils limités non TCP [par ex. BLE]) qui contient trois icônes d'appareil. La flèche se dirige vers le rectangle rose "Standard Devices HTTPs" (Appareils standards HTTPs), avec trois icônes d'appareils. La flèche va vers la droite dans le rectangle Google Cloud avec les rectangles "Ingestion", "Pipelines", "Storage" (Stockage), "Analysis" (Analyse) et "Application & Presentation" (Application et Présentation). Le rectangle "Ingestion" contient les icônes pour Pub/Sub, Cloud Monitoring et Cloud Logging. Le rectangle "Pipelines" contient une icône Dataflow. Le rectangle "Storage" contient des icônes Cloud Storage, Bases de données et Cloud Bigtable. Le rectangle "Analytics" contient les icônes Dataflow, BigQuery, Dataproc et Datalab. Le rectangle "Application & Presentation" contient les icônes App Engine, Google Kubernetes et Compute Engine. Les flèches interconnectent ces quatre rectangles.
Cas d'utilisation
Adtech

Intégrez d'importants volumes de données brutes à partir de multiples sources pour favoriser une activité client régulière sur vos différents canaux. Recueillez et comparez d'importants volumes de données sur le comportement des clients afin de dégager des tendances communes, à partir desquelles vous pourrez faire des recommandations et booster les ventes.

3 cadres empilés sur la gauche. 1 "Beacons proximity notifications" (Balises Notifications de proximité). 2 "Back office Business Systems" (Back-office Systèmes d'entreprise). 3 "Mobile Devices Push Notifications" (Appareils mobiles Notification push). Les cadres 1 et 2 vont vers le carré Google Cloud contenant des cases. La première case est libellée "Messaging" (Messagerie)/"Pub/Sub"/"Proximity Streams" (Flux de proximité). La flèche droite va vers la case "Processing" (Traitement)/"Dataflow"/"Stream Processing" (Traitement par flux). La flèche vers le bas va jusqu'à la case "Messaging"/"Pub/Sub"/"Queued Notification" (Notification en file d'attente). La flèche vers le bas va jusqu'à la case "Notifications"/"App Engine"/"Push to Devices" (Notifications push sur des appareils). La flèche va sur la gauche vers la 3e zone sur la pile : "Mobile Devices" (Appareils mobiles). À partir de la case "Processing", les flèches pointent également vers la case de droite "Events" (Événements)/"Cloud Bigtable"/"Proximity Events" (Événements de proximité), et vers la zone "Analytics" (Analyse)/"BigQuery"/"Data Warehouse" (Entrepôt de données).

Tarification

Tarifs

Cloud Bigtable est un service de base de données NoSQL rapide, entièrement géré et hautement évolutif. Pour obtenir des informations détaillées sur les prix, consultez notre grille tarifaire.

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