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Cloud Bigtable

Um serviço de banco de dados NoSQL totalmente gerenciado e escalonável para grandes cargas de trabalho analíticas e operacionais com até 99, 999% de disponibilidade.

Clientes novos ganham US$ 300 em créditos para gastar no Cloud Bigtable.

  • Latência consistente abaixo de 10ms: lide com milhões de solicitações por segundo

  • Ideal para casos de uso como personalização, tecnologia de anúncios, fintechs, mídias digitais e IoT

  • Escalonamento sem complicações conforme suas necessidades de armazenamento. Sem período de inatividade durante a reconfiguração

  • Desenvolvido com um mecanismo de armazenamento para aplicativos de machine learning. Dessa forma, é possível conseguir previsões melhores

  • Conexão simples com serviços do Google Cloud, como o BigQuery ou o ecossistema Apache

Vantagens

Rápido e de alto desempenho

Use o Cloud Bigtable como o mecanismo de armazenamento que cresce com você do primeiro gigabyte até uma escala de petabytes para aplicativos com baixa latência, além de processamento e análises de alta capacidade.

Escalonamento e replicação sem interrupções

Comece com um único nó por cluster e escalone facilmente para centenas de nós que prestam suporte dinâmico de acordo com a demanda dos picos. A replicação também proporciona alta disponibilidade e isolamento das cargas de trabalho para apps disponibilizados em tempo real.

Simples e integrado

Serviço totalmente gerenciado que se integra facilmente a ferramentas de Big Data como o Hadoop, Dataflow e Dataproc. Além disso, o suporte para o padrão de código aberto da API HBase permite que as equipes de desenvolvimento deem os primeiros passos facilmente.

Principais recursos

Principais recursos

Alta capacidade com baixa latência

O Bigtable é ideal para armazenar grandes quantidades de dados em um armazenamento de chave-valor e tem alta capacidade de leitura e gravação com baixa latência para acesso rápido a grandes quantidades de dados. Capacidade escalonada linearmente: é possível aumentar a taxa de QPS (consultas por segundo) ao adicionar nós do Bigtable. O Bigtable foi criado com a mesma infraestrutura comprovada dos produtos Google, como a Pesquisa e o Maps, usados por bilhões de pessoas no mundo todo.

Redimensionamento de clusters sem inatividade

Escalone sem complicações de centenas a milhares de leituras/gravações por segundo. A capacidade do Bigtable pode ser ajustada dinamicamente adicionando ou removendo nós dos clusters sem reiniciar, o que significa que é possível aumentar o tamanho de um cluster do Bigtable durante algumas horas para processar uma carga grande, e então reduzir novamente o tamanho dele, sem inatividade.

Replicação flexível e automatizada para otimizar qualquer carga de trabalho

Grave dados uma vez e replique-os automaticamente onde for necessário com a consistência posterior, oferecendo controle para alta disponibilidade e isolamento de cargas de trabalho de leitura e gravação. Nenhuma etapa manual é necessária para garantir consistência, reparar dados ou sincronizar gravações/exclusões. Beneficie-se de um SLA de alta disponibilidade de 99,999% para instâncias com roteamento de vários clusters em três ou mais regiões (99,9% para instâncias de cluster único).

Documentação

Documentação

Tutorial
Codelab: introdução ao Cloud Bigtable

Com o codelab do Cloud Bigtable, você aprenderá a evitar erros comuns de projetos de esquema, importar dados, fazer consultas e aplicá-las.

Princípios básicos do Google Cloud
Como criar uma instância do Cloud Bigtable

Crie uma instância do Cloud Bigtable usando ferramentas de linha de comando ou o Console do Cloud.

Guia de início rápido
Guia de início rápido sobre como usar a ferramenta cbt

Aprenda a usar a linha de comando cbt para se conectar a uma instância do Cloud Bigtable, realizar tarefas administrativas simples, além de ler e gravar dados em uma tabela.

Princípios básicos do Google Cloud
Como migrar do HBase para o Cloud Bigtable sem nenhum período de inatividade

Use ferramentas criadas para criar tabelas do Cloud Bigtable a partir de esquemas de tabelas do HBase, importar snapshots delas e validar a integridade dos dados migrados.

Princípios básicos do Google Cloud
Escalonamento automático

Permita que o Cloud Bigtable adicione ou remova nós automaticamente quando o uso mudar, reduzindo significativamente o risco de provisionamento excessivo ou de provisionamento insuficiente dos seus recursos.

Princípios básicos do Google Cloud
Chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente (CMEK)

CMEK fornece a capacidade de criar e gerenciar instâncias do Bigtable usando as Chaves de criptografia do Cloud Key Management (KMS) do Google para proteger seus dados em repouso.

Princípios básicos do Google Cloud
Cloud Bigtable para usuários do Cassandra

Entenda as semelhanças e diferenças entre o Cloud Bigtable e o Apache Cassandra para migrar os aplicativos atuais ou criar novos usando o Bigtable.

APIs e bibliotecas
Bibliotecas de cliente do Cloud Bigtable

Trabalhe com o Cloud Bigtable usando uma biblioteca de cliente do Google Cloud na sua linguagem de programação preferida.

Princípios básicos do Google Cloud
Otimize o desempenho de esquemas com o Key Visualizer

O Key Visualizer exibe os principais padrões de acesso em formato de mapa de calor para otimizar os esquemas do Cloud Bigtable e oferecer um desempenho melhor.

Casos de uso

Casos de uso

Caso de uso
Análise financeira

Crie modelos com base em comportamento histórico. Atualize continuamente padrões de fraude e compare com transações em tempo real. Armazene e consolide dados de mercado, atividade comercial e outras informações, como dados sociais e transacionais.

Diagrama de análise de casos de uso financeiros: grande retângulo cinza rotulado como "Google Cloud". À esquerda dentro do retângulo, há dois retângulos menores um em cima do outro. O de cima é chamado "Lote", dentro dele, há um retângulo dividido em dois nomes, "Arquivos da série temporal" e "Cloud Storage. No retângulo de baixo, há um retângulo dividido como o anterior, mas o nomes são "Streaming de série temporal" e "Pub/Sub". Desses dois retângulos maiores, sai uma seta que aponta para outro retângulo à direita em que está escrito "Processamento da série temporal" e "Dataflow" Desse último retângulo, saem setas para seis retângulos, todos interconectados. Neles, está escrito: "Armazenamento - BigQuery", "Armazenamento - Cloud Bigtable", "Armazenamento - Cloud Storage", "Machine Learning - AI Platform", "Processamento - Dataproc" e "Análise - Datalab".
Caso de uso
IoT

Processe e analise grandes volumes de dados de série temporal de sensores em tempo real, combinando as altas velocidades de dados de IoT para rastrear comportamentos normais e anormais. Permita que os clientes criem painéis e gerem análises sobre os dados em tempo real.

Diagrama de caso de uso da IoT: da esquerda para a direita, o retângulo verde rotulado "Dispositivos restritos não TCP (por exemplo, BLE)" contém três ícones de dispositivos. A seta flui para o retângulo rosa rotulado como “HTTPs de dispositivos padrão" com três ícones de dispositivos. A seta para a direita do retângulo do Google Cloud com retângulos de ingestão, pipelines, armazenamento, análise e aplicativos e apresentações. A ingestão contém ícones para Pub/Sub, Cloud Monitoring e Cloud Logging. Os pipelines tem o Dataflow. O armazenamento tem o Cloud Storage, os bancos de dados e o Cloud Bigtable. A análise tem Dataflow, BigQuery, Dataproc e Datalab. O de aplicativos e apresentações tem o App Engine, o Google Kubernetes e o Compute Engine. Setas conectam esses quatro retângulos.
Caso de uso
AdTech

Integre grandes volumes de dados não refinados de várias fontes, normalmente com o objetivo de promover a atividade consistente dos clientes em todos os canais. Colete e compare grandes volumes de dados de comportamento entre clientes para encontrar padrões comuns que possam gerar recomendações e vendas.

À esquerda, há três quadrados, um em cima do outro. Quadrado 1: "Notificações de proximidade por sensor". Quadrado 2: "Sistemas empresariais de segundo plano". Quadrado 3: "Notificações push em dispositivos móveis". Dos quadrados 1 e 2 sai uma seta para o retângulo muito maior à direita rotulado "Google Cloud". Dentro desse retângulo, há vários retângulos menores. Primeiro retângulo: "Mensagens - Pub/Sub - Streams de proximidade". Dele, sai uma seta para a direita até o retângulo "Processamento - Dataflow - Processamento de stream". Desse último, sai uma seta para baixo até o retângulo "Mensagens - Pub/Sub - Notificação na fila". Desse último, sai uma seta para baixo até o retângulo "Notificações - App Engine - Enviar para dispositivos". Desse último, sai uma seta para a esquerda que sai do retângulo "Google Cloud" e aponta para o quadrado "Dispositivos móveis". Do retângulo "Processamento", sai uma seta para a direita que aponta para o retângulo "Eventos - Cloud Bigtable - Eventos de proximidade". Dessa seta, sai outra para baixo que aponta para o retângulo "Análises - BigQuery - Armazenamento de dados".

Preços

Preços

O Cloud Bigtable é um serviço de banco de dados NoSQL rápido, totalmente gerenciado e altamente escalonável. Para mais detalhes sobre os valores, consulte o guia de preços.

Parceiros

Integrações

O Cloud Bigtable se integra com o ecossistema Apache® e outros produtos do Google Cloud para analisar, processar e armazenar dados. Para mais detalhes, acesse a documentação de Integrações.