Cloud Bigtable
Vollständig verwalteter, skalierbarer NoSQL-Datenbankdienst für große analytische und operative Arbeitslasten.
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Konsistente Latenz von weniger als 10 Millisekunden – Millionen von Anfragen pro Sekunde bearbeiten
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Ideal für Anwendungsfälle wie Personalisierung, AdTech, FinTech, digitale Medien und IoT
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Nahtlose Skalierung gemäß Ihrem Speicherbedarf, keine Ausfallzeiten bei einer Neukonfiguration
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Mit Speichermodul für ML-Anwendungen, die zu besseren Vorhersagen führen
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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.
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).
Das ist neu
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Dokumentation
Kurzanleitung mit dem cbt-Tool
In der Kurzanleitung mit der Cloud Console und dem cbt-Befehlszeilentool erlernen Sie die Grundlagen von Cloud Bigtable.
Codelab: Einführung in Cloud Bigtable
Erlernen Sie in einem Cloud Bigtable-Codelab, wie Sie häufige Schemadesignfehler vermeiden und Daten importieren, abfragen und nutzen.
Cloud Bigtable-Clientbibliotheken
Arbeiten Sie mit Cloud Bigtable anhand einer Google Cloud-Clientbibliothek in Ihrer bevorzugten Programmiersprache.
IAM-Verwaltung auf Tabellenebene
Verwalten Sie die Zugriffssteuerung für Cloud Bigtable auf Projekt-, Instanz- und Tabellenebene.
Cloud Bigtable-Instanz erstellen
Sie lernen, wie Sie eine Cloud Bigtable-Instanz mithilfe der Cloud Console oder der Befehlszeilentools erstellen.
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.
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.
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-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.
Weitere Dokumente ansehen
Anwendungsfälle
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.
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
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.
