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Cloud Bigtable

Serviço de banco de dados NoSQL de nível empresarial compatível com HBase com latência de um dígito em milissegundos, escala ilimitada e 99,999% de disponibilidade para grandes cargas de trabalho analíticas e operacionais.

Novos clientes ganham US$ 300 em créditos para gastar no Bigtable.

  • Crie aplicativos responsivos com latência consistente de um milissegundo de um dígito

  • Escalone facilmente para atender às suas necessidades de armazenamento e capacidade de processamento; não há inatividade durante a reconfiguração.

  • Migre facilmente do Apache HBase para o Bigtable com migrações em tempo real sem inatividade

  • Ideal para casos de uso como personalização, detecção de fraudes, análise em tempo real e IoT

  • Garanta alta disponibilidade com replicação multiprimária em até oito regiões

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 para centenas de nós de maneira dinâmica e compatível com a demanda de pico com baixa latência. A replicação também proporciona alta disponibilidade e isolamento das cargas de trabalho para apps disponibilizados em tempo real.

Aberto e integrado

Conecte-se facilmente ao ecossistema de código aberto com a API Apache HBase. Crie aplicativos orientados a dados mais rapidamente com integrações perfeitas com Hadoop, Dataflow, Dataproc e BigQuery.

Principais recursos

Principais recursos

Alta capacidade de processamento e baixa latência em qualquer escala

O Bigtable é um armazenamento de chave-valor e colunas largas, ideal para acesso rápido a quantidades muito grandes de dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados com alta capacidade de processamento de leitura e gravação. O Bigtable é usado em muitos serviços principais do Google, como YouTube, Google Analytics, Pesquisa, Ads, Drive e Maps.

Redimensionamento de clusters sem inatividade

Escalone sem complicações de centenas a milhares de leituras/gravações por segundo. A capacidade de processamento do Bigtable pode ser ajustada dinamicamente adicionando ou removendo os nós do cluster, tudo isso sem inatividade. O Bigtable também pode escalonar automaticamente seu cluster com base nas mudanças na demanda para que você mantenha um ótimo desempenho da maneira mais econômica.

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).

Migrações fáceis do Apache HBase e do Cassandra para o Bigtable

As migrações em tempo real permitem migrações mais rápidas e simples do HBase para o Bigtable, garantindo a precisão da migração de dados, reduzindo o esforço de migração e fornecendo uma melhor experiência geral do desenvolvedor. A Biblioteca de replicação do HBase do Bigtable permite migrações em tempo real sem inatividade, a Ferramenta de importação carregar facilmente snapshots do HBase no Bigtable; Ferramenta de validação garante uma migração de dados precisa. Os modelos do Dataflow simplificam as migrações do Cassandra para o Bigtable. 

Segurança e controles de nível empresarial

As chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente (CMEK, na sigla em inglês) são compatíveis com o gerenciador de chaves externas, a integração do IAM para acesso e controles, o suporte para VPC-SC e a geração de registros de auditoria abrangente ajudam a garantir a proteção dos dados e está em conformidade com as regulamentações.

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

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