Cloud Bigtable

Vollständig verwalteter, skalierbarer NoSQL-Datenbankdienst für große analytische und operative Arbeitslasten.

Google Cloud kostenlos testen
  • action/check_circle_24px Erstellt mit Sketch

    Konsistente Latenz von weniger als 10 Millisekunden – Millionen von Anfragen pro Sekunde bearbeiten

  • action/check_circle_24px Erstellt mit Sketch

    Ideal für Anwendungsfälle wie Personalisierung, AdTech, FinTech, digitale Medien und IoT

  • action/check_circle_24px Erstellt mit Sketch

    Nahtlose Skalierung gemäß Ihrem Speicherbedarf, keine Ausfallzeiten bei einer Neukonfiguration

  • action/check_circle_24px Erstellt mit Sketch

    Mit Speichermodul für ML-Anwendungen, die zu besseren Vorhersagen führen

  • action/check_circle_24px Erstellt mit Sketch

    Einfache Verbindung zu Google Cloud-Diensten wie BigQuery oder zur Apache-Umgebung

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 einzigen Knoten pro Cluster und skalieren Sie nahtlos auf Hunderte von Knoten, die dynamisch auch Nachfragespitzen bewältigen. Replikation sorgt außerdem für eine hochverfügbare Bereitstellung von Anwendungen und isoliert Arbeitslasten voneinander.

Einfach und eingebunden

Vollständig verwalteter Dienst, der sich reibungslos in Big-Data-Tools wie Hadoop, Dataflow und Dataproc einfügt. Die Unterstützung des Open-Source-Standards HBase API erleichtert Entwicklungsteams außerdem den Einstieg.

Wichtige Features

Hoher Durchsatz bei niedriger Latenz

Bigtable ist ideal für die Speicherung sehr großer Datenmengen in einem Schlüssel-Werte-Speicher und unterstützt einen hohen Durchsatz an Lese- und Schreibvorgängen bei niedriger Latenz. So wird schneller Zugriff auf große Datenmengen ermöglicht. Der Durchsatz steigt linear – soll die Anzahl der QPS (Abfragen pro Sekunde) erhöht werden, fügen Sie weitere Bigtable-Knoten ein. Bigtable beruht auf derselben bewährten Infrastruktur wie Google-Produkte, die von Milliarden von Menschen genutzt werden, z. B. die Google-Suche 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 und ohne Neustart anpassen. Hierzu müssen Sie nur Clusterknoten einfügen oder entfernen. Wenn Sie mit einer starken Auslastung rechnen, können Sie den Bigtable-Cluster also für einige Stunden vergrößern und danach wieder verkleinern – ohne Ausfallzeiten.

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 wahren, Daten reparieren oder Schreib- und Löschvorgänge synchronisieren – das alles läuft ohne manuelle Schritte ab. Bei Instanzen mit Multi-Cluster-Routing profitieren Sie von einem Hochverfügbarkeits-SLA von 99,99 % (99,9 % bei Instanzen mit einem einzelnen Cluster).

Dokumentation

Kurzanleitung
Kurzanleitung mit dem cbt-Tool

In der Kurzanleitung mit der Cloud Console und dem cbt-Befehlszeilentool erlernen Sie die Grundlagen von Cloud Bigtable.

Anleitung
Codelab: Einführung in Cloud Bigtable

Erlernen Sie in einem Cloud Bigtable-Codelab, wie Sie häufige Schemadesignfehler vermeiden und Daten importieren, abfragen und nutzen.

APIs und Bibliotheken
Cloud Bigtable-Clientbibliotheken

Arbeiten Sie mit Cloud Bigtable anhand einer Google Cloud-Clientbibliothek in Ihrer bevorzugten Programmiersprache.

Google Cloud Basics
IAM-Verwaltung auf Tabellenebene

Verwalten Sie die Zugriffssteuerung für Cloud Bigtable auf Projekt-, Instanz- und Tabellenebene.

Anleitung
Cloud Bigtable-Instanz erstellen

Sie lernen, wie Sie eine Cloud Bigtable-Instanz mithilfe der Cloud Console oder der Befehlszeilentools erstellen.

Google Cloud Basics
Bigtable-Kurzanleitung: Befehlszeile

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.

Google Cloud Basics
Global agieren mit Cloud Bigtable

Mit den Replikationsfunktionen von Cloud Bigtable stellen Sie Ihre Daten flexibel in einer bestimmten Region oder auch weltweit zur Verfügung.

Google Cloud Basics
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.

Google Cloud Basics
Google Cloud-Dienste und Daten schützen und unter Kontrolle halten

Mit VPC Service Controls erstellen Sie einen Sicherheitsbereich um die Daten, die in Bigtable gespeichert sind, sodass das Risiko einer Daten-Exfiltration sinkt.

Anwendungsfälle

Anwendungsfall
Finanzanalyse

Sie können Modelle anhand historischer Verhaltensdaten erstellen. Eine weitere Einsatzmöglichkeit ist die fortlaufende Aktualisierung von Betrugsmustern und ihr Vergleich mit Echtzeit-Transaktionen. Auch die Speicherung und Konsolidierung von Marktdaten, Handelsaktivitäten und sonstigen Daten, z. B. zu sozialen Medien und Transaktionen, sind möglich.

Anwendungsfalldiagramm: Finanzanalyse
Anwendungsfall
IoT

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.

Anwendungsfalldiagramm: IoT
Anwendungsfall
Adtech

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.

Beispiel: Ein vereinfachter Gesamtdatenfluss zwischen einem lokalen Data Warehouse wie Teradata und BigQuery.

Preise

Cloud Bigtable ist ein schneller, vollständig verwalteter, extrem skalierbarer NoSQL-Datenbankdienst. Ausführliche Preisinformationen finden Sie in der Preisübersicht.

Einbindungen

Cloud Bigtable lässt sich zur Analyse, Verarbeitung und Speicherung von Daten nahtlos in die Apache®-Umgebung und andere Google Cloud-Produkte einbinden. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu Einbindungen.