Cloud Bigtable
HBase-kompatibler NoSQL-Datenbankdienst für Unternehmen mit einer Latenz im einstelligen Millisekundenbereich, unbegrenzter Skalierung und einer Verfügbarkeit von 99,999 % für große analytische und operative Arbeitslasten.
Neukunden erhalten ein Startguthaben von 300 $ für Bigtable.
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Responsive Anwendungen mit konsistenter Latenz im einstelligen Millisekundenbereich erstellen
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Nahtlose Skalierung gemäß Ihren Speicher- und Durchsatzanforderungen; keine Ausfallzeiten während der Neukonfiguration
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Einfache Migration von Apache HBase zu Bigtable ohne Ausfallzeiten, Live-Migrationen
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Ideal für Anwendungsfälle wie Personalisierung, Betrugserkennung, Echtzeitanalysen und IoT
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Hohe Verfügbarkeit mit multiprimärer Replikation in bis zu 8 Regionen sicherstellen
Vorteile
Schnell und leistungsfähig
Cloud Bigtable als Speichermodul wächst zusammen mit Ihnen, vom ersten Gigabyte bis zum Petabytebereich. Cloud Bigtable eignet sich sowohl für umfangreiche Anwendungen mit niedriger Latenz als auch für die durchsatzintensive Datenverarbeitung und -analyse.
Nahtlos skalierbar und replizierbar
Beginnen Sie mit einem einzelnen Knoten pro Cluster und skalieren Sie auf Hunderte von Knoten, die dynamisch eine hohe Nachfrage bei geringer Latenz unterstützen. Replikation sorgt außerdem für eine hochverfügbare Bereitstellung von Anwendungen und isoliert Arbeitslasten voneinander.
Wichtige Features
Wichtige Features
Hoher Durchsatz und niedrige Latenz in jeder Größenordnung
Bigtable ist ein spaltenorientierter Speicher für Schlüssel/Wert-Paare, der sich für einen schnellen Zugriff auf sehr große Mengen an strukturierte, semistrukturierte oder unstrukturierte Daten mit hohem Lese- und Schreibdurchsatz eignet. Bigtable wird für viele der Kerndienste von Google genutzt wie YouTube, Google Analytics, Google Suche, Google Ads, Google Drive und Google Maps.
Größenänderung des Clusters ohne Ausfallzeiten
Skalieren Sie nahtlos von einigen Tausend auf mehrere Millionen Lese-/Schreibvorgänge pro Sekunde. Der Bigtable-Durchsatz lässt sich dynamisch anpassen, indem Sie Clusterknoten hinzufügen oder entfernen – ohne Ausfallzeiten. Bigtable kann Ihren Cluster auch bei Bedarfsänderungen automatisch skalieren, sodass Sie eine hervorragende Leistung auf die kostengünstigste Weise aufrechterhalten können.
Flexible, automatisierte Replikation zur Optimierung der Arbeitslast
Schreiben Sie die Daten einmalig und replizieren Sie sie bei Bedarf automatisch mit Eventual Consistency. So steuern Sie die Hochverfügbarkeit und auch die Isolierung der Arbeitslasten an Lese- und Schreibvorgängen. Konsistenz sicherstellen, Daten reparieren oder Schreib- und Löschvorgänge synchronisieren – das alles läuft ohne manuelle Schritte ab. Profitieren Sie von einem Hochverfügbarkeits-SLA von 99,999 % für Instanzen mit Multi-Cluster-Routing über drei oder mehr Regionen (99,9 % für Single-Cluster-Instanzen).
Einfache Migration von Apache HBase und Cassandra zu Bigtable
Live-Migrationen ermöglichen schnellere und einfachere Migrationen von HBase zu Bigtable, da eine genaue Datenmigration gewährleistet ist, der Migrationsaufwand sinkt und die Entwicklererfahrung insgesamt besser ist. Die Replikationsbibliothek von HBase Bigtable ermöglicht Live-Migrationen ohne Ausfallzeiten, das Import-Tool lädt HBase-Snapshots ganz einfach in Bigtable und das Validierungstool sorgt für eine genaue Datenmigration. Dataflow-Vorlagen vereinfachen die Migration von Cassandra zu Bigtable.
Sicherheit und Kontrolle für Unternehmen
Vom Kunden verwaltete Verschlüsselungsschlüssel (Customer-Managed Encryption Keys, CMEK) mit Unterstützung für externe Schlüsselverwaltung, IAM-Einbindung für Zugriff und Steuerung, Unterstützung für VPC-SC sowie umfassendes Audit-Logging tragen zum Schutz Ihrer Daten und der Einhaltung von Vorgaben bei.
Kunden
Von Kunden lernen, die Cloud Bigtable verwenden
„Mit Google Cloud ist es einfacher, große Mengen unstrukturierter Daten zu synthetisieren und komplexe Netzwerkaktivitäten zu definieren. Die Dow Jones-DNA treibt unseren Knowledge Graph an und ermöglicht es Ihnen, jahrzehntelange Kenntnisse zu nutzen, um die Genauigkeit der Verbindungen zu erhöhen. Diese Geschäftsinformationen können neue Umsatzmöglichkeiten erschließen und Risiken und Kosten für unsere Kunden reduzieren.“
Asif Hasan, Mitgründer und President, Quantiphi
Weitere InformationenDas ist neu
Das ist neu
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Dokumentation
Dokumentation
Codelab: Einführung in Cloud Bigtable
In einem Cloud Bigtable-Codelab lernen Sie, wie Sie häufige Schemadesignfehler vermeiden und Daten importieren, abfragen und nutzen.
Cloud Bigtable-Instanz erstellen
Cloud Bigtable-Instanz mit Befehlszeilentools oder der Cloud Console erstellen.
Kurzanleitung mit dem cbt-Tool
Sie erfahren aus erster Hand, wie Sie über das cbt-Befehlszeilentool eine Verbindung zu einer Cloud Bigtable-Instanz herstellen, einfache Verwaltungsaufgaben erledigen und Daten aus einer Tabelle lesen oder in eine Tabelle schreiben.
HBase zu Cloud Bigtable mit minimalen Ausfallzeiten migrieren
Verwenden Sie Tools, die entwickelt wurden, um Cloud Bigtable-Tabellen aus HBase-Tabellenschemas zu erstellen, Snapshots von den HBase-Tabellen zu importieren und die Integrität migrierter Daten zu validieren.
Autoscaling
Lassen Sie Cloud Bigtable automatisch Knoten hinzufügen oder entfernen, wenn sich die Nutzung ändert. Dadurch verringern Sie das Risiko einer übermäßigen oder unzureichenden Bereitstellung Ihrer Ressourcen deutlich.
Cloud Bigtable für Cassandra-Nutzer
Informationen zu den Gemeinsamkeiten und Unterschieden zwischen Cloud Bigtable und Apache Cassandra, um vorhandene Anwendungen zu migrieren oder mit Bigtable neue zu erstellen.
Cloud Bigtable-Clientbibliotheken
Arbeiten Sie mit Cloud Bigtable anhand einer Google Cloud-Clientbibliothek in Ihrer bevorzugten Programmiersprache.
Schemaleistung mit Key Visualizer optimieren
Key Visualizer zeigt wichtige Zugriffsmuster im Heatmap-Format, sodass Sie Ihre Cloud Bigtable-Schemas mit Blick auf eine Leistungssteigerung optimieren können.
Anwendungsfälle
Anwendungsfälle
Sie können Modelle auf der Basis von historischen Verhaltensdaten erstellen. Betrugsmuster können fortlaufend aktualisiert und mit Echtzeit-Transaktionen verglichen werden. Außerdem können Sie Marktdaten, Handelsaktivitäten und sonstigen Daten, z. B. zu sozialen Medien und Transaktionen, speichern und konsolidieren.
Mit Cloud Bigtable können Sie große Mengen von Zeitachsendaten aus Sensoren in Echtzeit aufnehmen und analysieren. Da die Lösung auf die hohen Geschwindigkeiten von IoT-Daten ausgelegt ist, lassen sich sowohl normale als auch ungewöhnliche Verhaltensweisen verfolgen. Außerdem können Kunden Dashboards erstellen und Daten in Echtzeit auswerten.
Mit Adtech lassen sich aus vielen Quellen große Mengen von Rohdaten verarbeiten, z. B. zu kanalübergreifenden Kundenaktivitäten. Sie können große Mengen von Verhaltensdaten Ihrer Kunden erheben und vergleichen, um gängige Muster zu erkennen, Empfehlungen zu generieren und den Umsatz zu steigern.
Preise
Preise
Cloud Bigtable ist ein schneller, vollständig verwalteter, extrem skalierbarer NoSQL-Datenbankdienst. Ausführliche Preisinformationen finden Sie in der Preisübersicht.
Partner
Mit einem Partner zusammenarbeiten, der sich mit Bigtable auskennt
Nutzen Sie unser wachsendes Partnernetzwerk, um den maximalen Nutzen aus Bigtable zu ziehen.
