Bigtable

使用 NoSQL 类型中的先驱数据库服务扩缩对延迟敏感的应用

低延迟的企业级 NoSQL 数据库服务,适用于大规模机器学习、运营分析和面向用户的应用

新客户可获得 $300 赠金,用于抵扣 Bigtable 的相关费用。

功能

低延迟和高吞吐量

Bigtable 是一种键值对形式的宽列存储区,非常适合快速访问结构化、半结构化或非结构化数据。Bigtable 非常适合对延迟敏感的工作负载(如个性化),而它很高的单位成本读写吞吐量效率使得它也非常适合点击流和 IoT 用例,甚至也非常适合用于高性能计算 (HPC) 应用的批量分析,包括训练机器学习模型。

无限的写入和读取扩缩能力

Bigtable 将计算资源与数据存储空间分离,因而可以透明地调整处理资源。每个增加的节点都能够以同样的质量处理读取和写入操作,从而轻松实现横向扩缩。Bigtable 通过自动扩缩资源来适应服务器流量、处理分片、复制和查询处理,从而优化性能。

灵活的数据模型

Bigtable 让您的数据模型自然发展。可存储标量、JSON、协议缓冲区、Avro、Arrow、嵌入、图片等各种对象,并根据需要动态地添加或移除新列。在单个数据库中基于原始的非结构化数据提供低延迟传送或高性能的批量分析。

从单个可用区快速扩容至 8 个区域

无论您的用户在哪里,由 Bigtable 支持的应用都可通过全球分布的多主配置实现低延迟读写。可用区级实例有助于节省费用,并且可以通过自动复制功能无缝扩容为多区域部署。运行多区域实例时,您的数据库可以防范单区域故障,并提供业界领先的 99.999% 可用性。

从 NoSQL 数据库轻松迁移

实时迁移可减少工作量并确保准确迁移数据,帮助您更快、更轻松地完成迁移。HBase Bigtable 复制库支持使用导入验证工具轻松地将 HBase 快照导入到 Bigtable,而 Dataflow 模板可简化从 Cassandra 到 Bigtable 的迁移。

丰富的应用和工具支持

使用 Apache HBase API 可轻松连接到开源生态系统。通过与 Apache SparkHadoopGKEDataflowDataprocVertex AI Vector Search BigQuery 无缝集成,可更快地构建数据驱动型应用。利用 Java、Go、Python、C#、Node.js、PHP、Ruby、C++HBase 的客户端库以及与 LangChain 的集成,满足开发团队的需求。

无隐性费用

没有 IOPS 费用,没有创建或恢复备份的费用,当工作负载增加时,也没有比例失调的读/写价格会影响预算。

自动维护

为任何规模的数据库降低运营成本并提高可靠性。内置自动复制和维护功能,无需停机。

实时变更数据捕获和事件

使用 Bigtable 变更数据流从 Bigtable 数据库中捕获变更数据并将其与其他系统集成,以用于分析、事件触发和合规性目的。

企业级安全和控制

支持 Cloud External Key Manager 的客户管理的加密密钥 (CMEK)、用于访问和控制的 IAM 集成、VPC-SC 支持、Access Transparency、Access Approval 以及全面的审核日志记录可帮助确保您的数据得到保护并遵守相关法规。

可观测性

使用服务器端指标监控 Bigtable 数据库的性能。借助 Key Visualizer 交互式监控工具分析使用模式。使用查询统计信息表统计信息热片工具排查查询性能问题,并利用客户端监控快速诊断延迟问题。

灾难恢复

经济高效地对数据库进行即时的增量备份,并根据需要进行恢复。将备份存储在不同区域以提高弹性;针对测试和生产场景,可在实例或项目之间轻松恢复备份。

Vertex AI Vector Search 集成

使用 Bigtable to Vertex AI Vector Search 模板Vertex AI 将 Bigtable 数据库中的数据编入索引,以便使用 Vertex AI Vector Search 对向量嵌入执行相似度搜索。

LangChain 集成

利用 LangChain 集成,轻松构建更准确、更透明、更可靠的生成式 AI 应用。如需了解详情,请访问 GitHub 代码库

工作方式

Bigtable 实例在一个或多个区域中提供计算和存储资源。每个 Bigtable 集群都可以接收读取和写入操作。数据会自动“分块”以实现可伸缩性,并在各集群之间异步复制。名为 TrueTime 的分布式时钟保证事务的顺序正确。

Bigtable 架构

常见用途

广告技术和零售

实时提供个性化体验

跟踪客户行为和偏好,以提供个性化广告、新闻信息流、折扣优惠以及产品或内容推荐。使用可自动扩缩和重新均衡以实现最佳性能的单个数据库,以低延迟注入高容量事件流并提供建议。采用多区域和多主模式部署,使数据更靠近您的客户,以尽量缩短延迟时间;实现 99.999% 可用性和零维护,从而减少风险和停机时间。
广告技术和零售架构参考图

实时提供个性化体验

跟踪客户行为和偏好,以提供个性化广告、新闻信息流、折扣优惠以及产品或内容推荐。使用可自动扩缩和重新均衡以实现最佳性能的单个数据库,以低延迟注入高容量事件流并提供建议。采用多区域和多主模式部署,使数据更靠近您的客户,以尽量缩短延迟时间;实现 99.999% 可用性和零维护,从而减少风险和停机时间。
广告技术和零售架构参考图

数据结构脉络和运营分析

整合数据孤岛,对旧式系统进行扩容

利用与 BigQuery、Dataflow、Cloud Composer 和 Cloud Data Fusion 的集成,批量或实时注入和集成来自多个数据库、流式处理来源和大型机的数据,以构建客户数据平台、运营数据存储区、数字集成中心、语义层或数据结构脉络,从而支持低延迟 API 访问和可扩缩的应用内报告。
数据结构脉络和运营分析架构参考图

整合数据孤岛,对旧式系统进行扩容

利用与 BigQuery、Dataflow、Cloud Composer 和 Cloud Data Fusion 的集成,批量或实时注入和集成来自多个数据库、流式处理来源和大型机的数据,以构建客户数据平台、运营数据存储区、数字集成中心、语义层或数据结构脉络,从而支持低延迟 API 访问和可扩缩的应用内报告。
数据结构脉络和运营分析架构参考图

信息安全

检测恶意软件和支付诈骗,防范垃圾邮件和欺骗手段

捕获欺诈信号(如用户活动、目录文件、恶意软件签名、屏蔽名单)和非结构化内容(如商品详情和评价),以实时识别仿冒商品、垃圾账号、欺骗手段、被破坏的硬件和诈骗行为。
信息安全架构参考图

检测恶意软件和支付诈骗,防范垃圾邮件和欺骗手段

捕获欺诈信号(如用户活动、目录文件、恶意软件签名、屏蔽名单)和非结构化内容(如商品详情和评价),以实时识别仿冒商品、垃圾账号、欺骗手段、被破坏的硬件和诈骗行为。
信息安全架构参考图

媒体

提供媒体内容和互动分析

管理播放列表、增强现实 (AR) 资产、图书、音频或视频目录、观看记录、评分和评论、跟踪观看进度,并为内容创作者和广告主提供个性化的内容 Feed 和数据分析。
媒体架构参考图

提供媒体内容和互动分析

管理播放列表、增强现实 (AR) 资产、图书、音频或视频目录、观看记录、评分和评论、跟踪观看进度,并为内容创作者和广告主提供个性化的内容 Feed 和数据分析。
媒体架构参考图

时序和 IoT

管理任意规模的时序数据

从金融时序到智能家居、天气传感器、在线游戏日志、工厂车间遥测、联网汽车或事件溯源架构,可在不中断低延迟服务工作负载的情况下注入大量数据,以支持实时报告、提醒和预测式维护。使用 TTL 规则简化数据管理,使用您自己选择的存储媒介以行业领先的物理存储价格经济高效地保留数据,并毫不费力地实现高扫描吞吐量以进行批量分析。
时序和 IoT 架构参考图

管理任意规模的时序数据

从金融时序到智能家居、天气传感器、在线游戏日志、工厂车间遥测、联网汽车或事件溯源架构,可在不中断低延迟服务工作负载的情况下注入大量数据,以支持实时报告、提醒和预测式维护。使用 TTL 规则简化数据管理,使用您自己选择的存储媒介以行业领先的物理存储价格经济高效地保留数据,并毫不费力地实现高扫描吞吐量以进行批量分析。
时序和 IoT 架构参考图

机器学习基础设施

扩大模型训练和服务规模

利用高吞吐量且低延迟的读写、精细的访问权限控制和工作负载隔离,构建特征存储区以支持低延迟预测,缓存来自 GCS 的数据以供 HPC 集群和机器学习框架快速访问,以及在训练期间截取模型权重的快照。
机器学习基础设施架构参考图

了解如何将 Bigtable 与常见的开源特征存储区结合使用


扩大模型训练和服务规模

利用高吞吐量且低延迟的读写、精细的访问权限控制和工作负载隔离,构建特征存储区以支持低延迟预测,缓存来自 GCS 的数据以供 HPC 集群和机器学习框架快速访问,以及在训练期间截取模型权重的快照。
机器学习基础设施架构参考图

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价格

Bigtable 定价方式Bigtable 价格基于计算容量、数据库存储空间、备份存储空间和网络用量。承诺使用折扣可进一步降低价格。
服务说明价格
计算容量

计算容量预配为节点。

Starting at

$0.65

每个节点每小时

数据存储

SSD

价格取决于表的物理大小。每个副本分别计费。建议用于低延迟传送。

Starting at

$0.17

每月每 GB

HDD

价格取决于表的物理大小。每个副本分别计费。

Starting at

$0.026

每月每 GB

备份

价格取决于备份的物理大小。Bigtable 备份是增量备份。

Starting at

$0.026

每月每 GB

网络

入站

免费

同一区域内的出站流量

免费

区域之间的出站流量

Starting at

$0.10

每 GB

复制

在同一区域内

免费

在区域之间

Starting at

$0.01

每 GB

详细了解 Bigtable 价格承诺使用折扣

Bigtable 定价方式

Bigtable 价格基于计算容量、数据库存储空间、备份存储空间和网络用量。承诺使用折扣可进一步降低价格。

计算容量
说明

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价格

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每个节点每小时

数据存储
说明

SSD

价格取决于表的物理大小。每个副本分别计费。建议用于低延迟传送。

价格

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每月每 GB

HDD

价格取决于表的物理大小。每个副本分别计费。

说明

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每月每 GB

备份

说明

价格取决于备份的物理大小。Bigtable 备份是增量备份。

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说明

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同一区域内的出站流量

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了解如何使用 Bigtable

将 BigQuery 中的查询合并到 Bigtable

从 HBase、Cassandra、Aerospike 或 DynamoDB 迁移到 Bigtable

通过示例深入学习编码

业务用例

了解其他企业如何借助 Bigtable 打造创新应用、提供出色的客户体验、降低费用并提高投资回报率


优势和客户

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合作伙伴与集成

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常见问题解答

Bigtable 是什么类型的数据库?

Bigtable 是一种 NoSQL 数据库服务,具体而言是键值对存储。它支持包含数万列的超宽表,因此也称为宽列数据库或分布式多维映射。Apache HBase 和 Cassandra 等热门开源项目是在 Bigtable 的启发下诞生的,因此 Bigtable 与它们非常相似。如果客户需要处理大量数据,并且想要寻找 Google Cloud 上经济实惠且高性能的全托管式 NoSQL 数据库解决方案,Bigtable 通常是最好的选择。

Bigtable 提供迁移工具,可减少工作量并确保准确迁移数据,帮助您更快、更轻松地完成迁移。HBase Bigtable 复制库支持使用导入验证工具轻松地将 HBase 快照导入到 Bigtable,而 Dataflow 模板可简化从 Cassandra 到 Bigtable 的迁移。

与无服务器模型类似,Bigtable 存储按使用的容量 (GB) 计费。Bigtable 还提供线性横向扩缩,可根据需求波动自动扩缩计算资源。因此它不要求存储或计算的长期容量承诺。但是,低延迟计算的价格基于容量并按节点计费,而不是按请求计费,每个节点每秒最多可处理 1.4 万个请求。这使得 Bigtable 更适合大型工作负载,而不太适合小型应用。小型应用可能更适合使用 Firestore 等 Google Cloud 数据库。

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