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Cloud Bigtable

Un servicio de base de datos NoSQL escalable y completamente administrado para grandes cargas de trabajo de estadísticas y operaciones con una disponibilidad de hasta el 99.999%.

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    Latencia constante inferior a 10 ms que permite controlar millones de solicitudes por segundo

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    Ideal para casos de uso como personalización, tecnología publicitaria, tecnología financiera, IoT y medios digitales

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    Escalamiento sin interrupciones para satisfacer tus necesidades de almacenamiento y sin tiempo de inactividad durante la reconfiguración

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    Diseñado con un motor de almacenamiento para aplicaciones de aprendizaje automático que mejora las predicciones

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    Conexión sencilla con servicios de Google Cloud como BigQuery o el ecosistema de Apache

Ventajas

Rapidez y rendimiento

Usa Cloud Bigtable como motor de almacenamiento que evolucione contigo desde el primer gigabyte hasta la escala de petabytes en aplicaciones de baja latencia y para operaciones de procesamiento y estadísticas de grandes volúmenes de datos.

Escalamiento y replicación sin interrupciones

Comienza con un solo nodo por clúster y escala sin interrupciones y de manera dinámica a cientos de nodos para satisfacer los aumentos de demanda. La replicación también brinda alta disponibilidad y aislamiento de cargas de trabajo para las apps en funcionamiento.

Integración y simplicidad

El servicio está completamente administrado y se integra fácilmente a herramientas de macrodatos como Hadoop, Dataflow y Dataproc. Además, es compatible con la API de HBase, un estándar de código abierto con el que tus equipos de desarrollo pueden comenzar a trabajar fácilmente.

Características clave

Características clave

Alta capacidad de procesamiento con latencia baja

Bigtable es ideal para guardar cantidades muy grandes de datos en un almacén de clave‑valor. También admite una alta capacidad de procesamiento de lectura y escritura con una latencia baja, lo que brinda acceso rápido a grandes cantidades de datos. La capacidad de procesamiento se escala de forma lineal, es decir, puedes agregar nodos de Bigtable para aumentar las QPS (consultas por segundo). Bigtable se compiló en la misma infraestructura probada que impulsa la Búsqueda, Maps y otros productos de Google que usan miles de millones de personas en el mundo.

Cambio de tamaño de clústeres sin tiempo de inactividad

Escala sin interrupciones de miles a millones de operaciones de lectura y escritura por segundo. La capacidad de procesamiento de Bigtable se puede ajustar dinámicamente agregando o quitando nodos de clúster sin necesidad de reiniciar el clúster. Es decir, puedes aumentar el tamaño de un clúster de Bigtable por unas horas para admitir una carga grande y, luego, volver a reducirlo sin tiempo de inactividad.

Replicación flexible y automatizada para optimizar todo tipo de cargas de trabajo

Escribe los datos una vez y replícalos automáticamente cuando los necesites con coherencia eventual. Esto te permitirá controlar el aislamiento y la alta disponibilidad de las cargas de trabajo de lectura y escritura. No se requieren pasos manuales para garantizar la coherencia, reparar datos o sincronizar operaciones de escritura o eliminación. Benefíciate con un ANS de alta disponibilidad de 99.999% en las instancias con enrutamiento de varios clústeres en 3 o más regiones (99.9% para instancias de un solo clúster).

Documentación

Documentación

Conceptos básicos de Google Cloud
Claves de encriptación administradas por el cliente (CMEK)

CMEK proporciona la capacidad de crear y administrar instancias de Bigtable con claves de encriptación de Google Cloud Key Management (KMS) para proteger sus datos en reposo.

Guía de inicio rápido
Guía de inicio rápido para usar cbt

En esta guía de inicio rápido, se usa Cloud Console y la herramienta de línea de comandos de cbt para enseñarte los conceptos básicos de Cloud Bigtable.

Instructivo
Codelab: Introducción a Cloud Bigtable

Usa un codelab de Cloud Bigtable que te enseña a evitar errores comunes de diseño de esquemas y a importar datos para luego consultarlos y usarlos.

Práctica recomendada
Migra datos de HBase a Cloud Bigtable

Trabaja con Cloud Bigtable mediante una biblioteca cliente de Google Cloud en tu lenguaje de programación preferido.

Conceptos básicos de Google Cloud
Cloud Bigtable para usuarios de Cassandra

Comprende las similitudes y diferencias entre Cloud Bigtable y Apache Cassandra para migrar aplicaciones existentes o compilar nuevas con Cloud Bigtable.

API y bibliotecas
Bibliotecas cliente de Cloud Bigtable

Administra el control de acceso de Cloud Bigtable a nivel de proyecto, instancia y tabla.

Instructivo
Crear una instancia de Cloud Bigtable

Adquiere experiencia práctica en el uso de la línea de comandos de cbt para conectarte a una instancia de Cloud Bigtable, realizar tareas administrativas básicas, y leer y escribir datos en una tabla.

Conceptos básicos de Google Cloud
Globalízate con Cloud Bigtable

Las funciones de replicación de Cloud Bigtable te brindan la flexibilidad necesaria para que tus datos estén disponibles en varias regiones o en todo el mundo.

Conceptos básicos de Google Cloud
Optimiza el rendimiento de los esquemas con Key Visualizer

Key Visualizer te permite ver los patrones de acceso clave en un formato de mapa de calor para optimizar los esquemas de Cloud Bigtable y mejorar el rendimiento.

Casos de uso

Casos de uso

Caso de uso
Análisis financiero

Crea modelos a partir del comportamiento histórico. Actualiza los patrones de fraude con frecuencia y compáralos con transacciones en tiempo real. Almacena y consolida la actividad comercial, los datos del mercado y otros, como los datos de redes sociales o de transacciones.

Diagrama de casos prácticos de análisis financiero: El rectángulo gris grande, que incluye Google Cloud Cloud, en la izquierda, los cuadros apiladas, arriba de Batch que contiene archivos de series temporales / Cloud Storage, en la parte inferior, llamada Transmisión con series temporales / Pub/Sub. Las flechas se mueven hacia la derecha para procesar series temporales / Dataflow. Flechas ubicadas a 6 cuadros interconectados: Almacenamiento / BigQuery, Storage/Cloud Bigtable, Storage/Cloud Storage, Aprendizaje automático/AI Platform, Procesamiento/ Dataproc y Análisis/Datalab
Caso de uso
IoT

Transfiere y analiza grandes volúmenes de datos de series temporales a partir de sensores en tiempo real y con las altas velocidades de los datos de IoT a fin de hacer un seguimiento de los comportamientos normales y anormales. Permite que los clientes creen paneles y obtengan estadísticas de sus datos en tiempo real.

Diagrama de casos prácticos de IoT: De izquierda a derecha, el rectángulo verde con la etiqueta “Dispositivos no entrenados de TCP (p.ej., BLE)” tiene 3 íconos de dispositivos. La flecha fluye de derecha a rosa con la etiqueta "Dispositivos HTTP estándar de dispositivos", con 3 íconos de dispositivos. Flecha hacia la derecha con el rectángulo de Google Cloud con rectángulos de transferencia, canalización, almacenamiento, estadísticas y aplicación y presentación. La transferencia contiene íconos para Pub/Sub, Cloud Monitoring y Cloud Logging. Las canalizaciones tienen Dataflow. El almacenamiento tiene Cloud Storage, bases de datos y Cloud Bigtable. Analytics tiene Dataflow, BigQuery, Dataproc y Datalab. Application and Presentation tiene App Engine, Google Kubernetes y Compute Engine. Las flechas interconectan estos 4 rectángulos.
Caso de uso
Tecnología publicitaria

Integra grandes volúmenes de datos sin procesar desde muchas fuentes para impulsar la actividad coherente de los clientes en distintos canales. Recopila y compara grandes volúmenes de datos de comportamiento de diferentes clientes para encontrar patrones comunes que permitan generar recomendaciones y ventas.

3 cuadros a la izquierda 1 “Notificaciones de proximidad de balizas”. 2 "Sistemas empresariales empresariales". 3 “Mobile Push Notifications”. 1 y 2 flujos directos a la plaza de Google Cloud que contiene cuadros. En primer lugar, se etiquetan como mensajería/Pub/Sub y transmisiones de proximidad. Flecha hacia la derecha para etiquetar como procesamiento / Dataflow / Procesamiento de transmisión. Flecha hacia abajo para marcar las opciones Mensajería, Pub/Sub y Notificación en cola. Flecha hacia abajo para marcar las notificaciones / App Engine / Enviar a dispositivos. La flecha se mueve hacia la izquierda hasta la tercera casilla en la pila: Dispositivos móviles. En el cuadro de procesamiento, las flechas también apuntan hacia la derecha para etiquetar como Eventos / Cloud Bigtable / Proximidad y eventos para etiquetar, Analytics, BigQuery y almacén de datos

Precios

Precios

Cloud Bigtable es un servicio de base de datos NoSQL rápido, completamente administrado y con alta escalabilidad. Consulta la guía de precios para obtener información detallada sobre este tema.

Socios

Integraciones

Cloud Bigtable se integra al ecosistema de Apache® y otros productos de Google Cloud para analizar, procesar y almacenar datos. Si quieres obtener más detalles, consulta la documentación de las integraciones.