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Cloud Bigtable

Servicio de base de datos NoSQL escalable y totalmente gestionado para cargas de trabajo analíticas y operativas de gran tamaño con una disponibilidad de hasta el 99,999 %.

Los nuevos clientes reciben 300 USD en crédito gratis para invertirlos en Cloud Bigtable.

  • Latencia constante por debajo de los 10 ms para gestionar millones de solicitudes por segundo

  • Ideal para tareas de personalización, tecnología publicitaria, y financiera, medios digitales e Internet de las cosas, entre otras

  • Escala sin problemas según tus necesidades de almacenamiento y sin periodos inactivos durante la reconfiguración

  • Cuenta con un motor de almacenamiento para que las aplicaciones de aprendizaje automático hagan mejores predicciones

  • Conéctate fácilmente a otros servicios de Google Cloud (como BigQuery) o al ecosistema de Apache

Ventajas

Rápido y eficiente

Utiliza Cloud Bigtable como un motor de almacenamiento que crece contigo a medida que pasas de gigabytes a petabytes y te permite crear aplicaciones con baja latencia y procesar y analizar datos con un alto rendimiento.

Escalado y replicación perfectos

Empieza con un nodo por clúster y escala sin problemas a cientos de nodos para gestionar de forma dinámica los picos de demanda. La replicación también añade alta disponibilidad y aislamiento de las cargas de trabajo para las aplicaciones que sirven en directo.

Sencillo e integrado

Te ofrecemos un servicio totalmente gestionado que se integra fácilmente con herramientas de Big Data como Hadoop, Dataflow y Dataproc. Además, es compatible con la API de HBase de código abierto estándar, lo que hace más llevaderos los primeros pasos de los equipos de desarrollo.

Funciones principales

Funciones principales

Alto rendimiento con una latencia baja

Bigtable es idóneo para almacenar grandes cantidades de datos en un almacén de pares clave-valor, ya que ofrece un alto rendimiento de escritura y lectura con una latencia baja para que puedas acceder rápidamente a los datos. El rendimiento escala de forma linear, y puedes añadir nodos de Bigtable para aumentar el número de consultas por segundo. Bigtable aprovecha la infraestructura de eficacia probada que utilizan los productos de Google a los que acceden miles de millones de personas (como la Búsqueda y Maps).

Cambio de tamaño de clústeres sin periodos inactivos

Ajusta la escala sin problemas desde miles hasta millones de escrituras o lecturas por segundo. El rendimiento de Bigtable puede ajustarse dinámicamente añadiendo o quitando nodos de clúster sin necesidad de reinicios. Eso significa que puedes aumentar el tamaño de un clúster de Bigtable durante unas horas para gestionar una carga de gran volumen y, luego, reducirlo sin que se produzca ningún periodo de inactividad.

Replicación automática y flexible para optimizar cualquier carga de trabajo

Solo tienes que escribir los datos una vez y se replicarán automáticamente según sea necesario con coherencia retardada. De esta forma, tendrás el control para poder disfrutar de una alta disponibilidad y aislar cargas de trabajo de lectura y escritura. No tienes que realizar ninguna operación manual para asegurarte de que hay coherencia, y tampoco hay que reparar datos ni sincronizar las escrituras y eliminaciones. Disfruta de un acuerdo de nivel de servicio de alta disponibilidad del 99,999 % en las instancias con enrutamiento de varios clústeres en 3 o más regiones (99,9 % en las instancias de un solo clúster).

Documentación

Documentación

Tutorial
Codelab de introducción a Cloud Bigtable

Realiza un codelab sobre Cloud Bigtable en el que aprenderás a evitar errores comunes al diseñar esquemas y a importar datos, consultarlos y utilizarlos.

Aspectos básicos de Google Cloud
Crear una instancia de Cloud Bigtable

Crea una instancia de Cloud Bigtable mediante las herramientas de línea de comandos o la consola de Cloud.

Guía de inicio rápido
Guía de inicio rápido sobre la herramienta de línea de comandos de Cloud Bigtable

Aprende de primera mano a usar la herramienta de línea de comandos de Cloud Bigtable para conectarte a una instancia, realizar tareas administrativas básicas y leer y escribir datos en una tabla.

Aspectos básicos de Google Cloud
●       Migrar de HBase a Cloud Bigtable sin tiempo de inactividad

Utiliza herramientas diseñadas para crear tablas de Cloud Bigtable a partir de esquemas de tablas de HBase, importar capturas de tablas de HBase y validar la integridad de los datos migrados.

Aspectos básicos de Google Cloud
Autoescalado

Deja que Cloud Bigtable añada o quite nodos automáticamente cuando cambie el uso, lo que reducirá significativamente el riesgo de aprovisionar demasiado o no suficiente tus recursos.

Aspectos básicos de Google Cloud
Claves de encriptado gestionadas por el cliente (CMEK)

La clave de encriptado gestionada por el cliente (CMEK) permite crear y gestionar instancias de Bigtable con claves de encriptado de Cloud Key Management (KMS) de Google para proteger los datos en reposo.

Aspectos básicos de Google Cloud
Cloud Bigtable para usuarios de Cassandra

Conoce las similitudes y diferencias entre Cloud Bigtable y Apache Cassandra para poder migrar tus aplicaciones o crear otras con Bigtable.

APIs y bibliotecas
Bibliotecas de cliente de Cloud Bigtable

Usa bibliotecas de cliente de Google Cloud para trabajar con Cloud Bigtable en el lenguaje de programación que prefieras.

Aspectos básicos de Google Cloud
Optimiza el rendimiento del esquema con Key Visualizer

Key Visualizer te permite ver patrones de acceso mediante claves en formato de mapa de calor para que puedas optimizar tus esquemas de Cloud Bigtable y disfrutes de un mayor rendimiento.

Usos

Usos

Uso
Análisis financiero

Crea modelos basados en el comportamiento histórico. Actualiza continuamente los patrones de fraude y compáralos con las transacciones en tiempo real. Guarda y consolida datos de mercado, datos de actividad comercial y datos sociales y transaccionales, entre otros.

Diagrama del uso para análisis financiero: rectángulo gris grande etiquetado como Google Cloud abarca, a la izquierda, cuadros apilados, parte superior etiquetada como lote que contiene archivos de series temporales/Cloud Storage, inferior etiquetado como streaming que contiene emisiones de series temporales/Pub/Sub. Las flechas se mueven hacia la derecha en Procesamiento de series temporales/Dataflow. Hay flechas sobre 6 cuadros interconectados: Storage/BigQuery, Almacenamiento/Cloud Bigtable, Almacenamiento/Cloud Storage, Aprendizaje automático/AI Platform, Procesamiento/ Dataprocs y Análisis/Datalab.
Uso
Internet de las cosas

Ingiere y analiza grandes volúmenes de datos de series temporales procedentes de sensores en tiempo real e iguala las altas velocidades de los datos del Internet de las cosas para monitorizar el comportamiento (tanto normal como anómalo). Permite que los clientes creen paneles de control y analicen sus datos en tiempo real.

Diagrama del caso práctico de Internet de las cosas: de izquierda a derecha, un rectángulo verde con la etiqueta "Dispositivos restringidos por terceros (por ejemplo, BLE)" contiene tres iconos de dispositivo. Una flecha sale hacia la derecha y lleva a un rectángulo rosa llamado "HTTP de dispositivos estándar", con tres iconos de dispositivos. Haz clic en la flecha hacia la derecha y toma el rectángulo de Google Cloud con ingestión, flujo de procesamiento, almacenamiento, análisis y rectángulos Aplicación y Presentación. La ingestión contiene iconos para Pub/Sub, Cloud Monitoring y Cloud Logging. Los flujos de procesamiento tienen Dataflow. Storage incluye Cloud Storage, bases de datos y Cloud Bigtable. Analytics incluye Dataflow, BigQuery, Dataproc y Datalab. Las aplicaciones y las presentaciones tienen App Engine, Google Kubernetes y Compute Engine. Las flechas interconectan estos cuatro rectángulos.
Uso
Tecnología publicitaria

Integra grandes volúmenes de datos sin depurar, procedentes de muchas fuentes, normalmente con el objetivo de conseguir que el cliente actúe de forma coherente a través de los distintos canales. Recopila y compara grandes volúmenes de datos de comportamiento de distintos clientes para encontrar patrones comunes que pueden servir para generar recomendaciones y ventas.

3 cajas apiladas a la izquierda. 1 "Notificaciones de proximidad con balizas" 2 "Sistemas de oficina internos". 3. "Notificaciones push en dispositivos móviles". Los flujos 1 y 2 se dirigen directamente al cuadrado de Google Cloud que contiene los cuadros. La primera es la que se denomina "Mensajes", "Pub/Sub" o "Flujos de proximidad". Flecha derecha a un cuadro con la etiqueta Procesamiento/Dataflow. Flecha hacia abajo hasta el cuadro con la etiqueta Mensaje/Pub/Sub/Notificación en cola. Flecha hacia abajo hasta el cuadro Notificaciones/App Engine/Enviar a dispositivos. Una flecha se mueve hacia la izquierda en el tercer cuadro de la pila: Dispositivos móviles. Desde el cuadro de procesamiento, las flechas también señalan hacia la derecha los cuadros con la etiqueta Eventos/Cloud Bigtable/Eventos de proximidad y el cuadro con la etiqueta Analytics/BigQuery/Data Warehouse

Precios

Precios

Cloud Bigtable es un servicio de base de datos NoSQL rápido, totalmente gestionado y con enorme escalabilidad. Consulta la guía de precios para obtener información más detallada.

Partners

Integraciones

Cloud Bigtable se integra con el ecosistema de Apache® y con otros productos de Google Cloud para analizar, procesar y almacenar datos. Para obtener más información, consulta la sección sobre integraciones de la documentación.