Cloud Bigtable
Service de base de données NoSQL entièrement géré et évolutif pour les charges de travail analytiques et opérationnelles d'envergure, offrant une disponibilité allant jusqu'à 99,999 %
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Latence invariablement inférieure à 10 ms : traitez des millions de requêtes par seconde
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Idéal pour les cas d'utilisation comme la personnalisation, l'adtech, la fintech, les médias numériques et l'IoT
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Répondez parfaitement à l'évolution de vos besoins de stockage, sans temps d'arrêt pendant la reconfiguration
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Produit doté d'un moteur de stockage pour les applications de machine learning afin d'améliorer les prédictions
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Connectez-vous facilement à des services Google Cloud tels que BigQuery ou l'écosystème Apache
Avantages
Rapidité et performances
Cloud Bigtable est le moteur de stockage qui évolue avec vous du gigaoctet au pétaoctet, pour gérer des applications à faible latence, et analyser et traiter des données à débit élevé.
Transparence du scaling et de la réplication
Débutez avec un seul nœud par cluster, puis évoluez en toute fluidité vers des centaines de nœuds permettant de répondre aux pics de demande de manière dynamique. La réplication favorise également la haute disponibilité et l'isolation des charges de travail pour vos applications de diffusion en direct.
Principales fonctionnalités
Principales fonctionnalités
Haut débit à faible latence
Bigtable est idéal pour stocker de très grandes quantités de données dans un magasin de clés-valeurs, et permet un haut débit de lecture et d'écriture à faible latence, facilitant l'accès rapide à d'importantes quantités de données. Le débit évolue de façon linéaire : vous pouvez augmenter les RPS (requêtes par seconde) en ajoutant des nœuds Bigtable supplémentaires. Bigtable repose sur la même infrastructure éprouvée que celle utilisée par Google pour des produits dont se servent des milliards de personnes, comme la recherche et Maps.
Redimensionnement de cluster sans temps d'arrêt
Passez facilement de milliers d'écritures et de lectures par seconde à des millions. Votre débit Bigtable peut être ajusté de manière dynamique, en ajoutant ou supprimant des nœuds de cluster sans redémarrer. Vous pouvez donc augmenter la taille d'un cluster Bigtable pendant quelques heures pour gérer une charge importante et la réduire ensuite, le tout sans aucun temps d'arrêt.
Réplication flexible et automatisée pour optimiser toutes les charges de travail
Écrivez des données puis répliquez-les automatiquement selon vos besoins pour garantir la cohérence à terme. Ce contrôle accru engendre une haute disponibilité et une isolation des charges de travail de lecture et d'écriture. Aucune opération manuelle n'est nécessaire pour maintenir la cohérence, réparer les données ou synchroniser les écritures et suppressions. Bénéficiez d'un contrat de niveau de service garantissant une disponibilité élevée de 99,999 % pour les instances avec un routage multicluster dans trois régions ou plus (99,9 % pour les instances à cluster unique).
Clients
Découvrez comment nos clients utilisent Cloud Bigtable
Nouveautés
Nouveautés
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Documentation
Documentation
Atelier de programmation : Présentation de Cloud Bigtable
Suivez cet atelier de programmation Cloud Bigtable pour apprendre à éviter les erreurs courantes de conception de schéma, ainsi qu'à importer, interroger et utiliser vos données.
Créer une instance Cloud Bigtable
Créez une instance Cloud Bigtable à l'aide des outils de ligne de commande ou de Cloud Console.
Guide de démarrage rapide avec l'outil cbt
Apprenez en pratique à utiliser la ligne de commande cbt pour vous connecter à une instance Cloud Bigtable, effectuer des tâches administratives basiques, ainsi que lire et écrire des données dans une table.
Migrer des données de HBase vers Cloud Bigtable sans interruption de service
Utilisez des outils conçus pour créer des tables Cloud Bigtable à partir de schémas de table HBase, importer des instantanés des tables HBase et valider l'intégrité des données migrées.
Autoscaling
Cloud Bigtable ajoute ou supprime automatiquement des nœuds en cas de modification de l'utilisation, ce qui réduit considérablement le risque de surprovisionnement ou de sous-provisionnement des ressources.
Cloud Bigtable pour les utilisateurs de Cassandra
Découvrez les similitudes et les différences entre Cloud Bigtable et Apache Cassandra afin de pouvoir migrer des applications existantes ou en créer d'autres à l'aide de Bigtable.
Bibliothèques clientes Cloud Bigtable
Utilisez Cloud Bigtable dans le langage de programmation de votre choix à l'aide d'une bibliothèque cliente Google Cloud.
Optimiser les performances des schémas avec Key Visualizer
Key Visualizer affiche les principaux modèles d'accès sous la forme d'une carte de densité afin d'optimiser vos schémas Cloud Bigtable et d'améliorer les performances.
Cas d'utilisation
Cas d'utilisation
Créez des modèles basés sur l'historique des comportements. Mettez à jour en continu les mécanismes de fraude et comparez-les aux transactions en temps réel. Stockez et consolidez les données de marché, les activités commerciales ainsi que d'autres données sociales et transactionnelles, par exemple.
Ingérez et analysez en temps réel d'importants volumes de données de séries temporelles issues de capteurs, et adaptez-vous aux vitesses élevées des données IoT pour suivre les comportements normaux et anormaux. Donnez à vos clients les outils qui leur permettront de créer des tableaux de bord et d'analyser leurs données en temps réel.
![Diagramme de cas d'utilisation IoT : de gauche à droite, un rectangle vert libellé "Constrained Devices Non-TCP (BLE)" (Appareils limités non TCP [par ex. BLE]) qui contient trois icônes d'appareil. La flèche se dirige vers le rectangle rose "Standard Devices HTTPs" (Appareils standards HTTPs), avec trois icônes d'appareils. La flèche va vers la droite dans le rectangle Google Cloud avec les rectangles "Ingestion", "Pipelines", "Storage" (Stockage), "Analysis" (Analyse) et "Application & Presentation" (Application et Présentation). Le rectangle "Ingestion" contient les icônes pour Pub/Sub, Cloud Monitoring et Cloud Logging. Le rectangle "Pipelines" contient une icône Dataflow. Le rectangle "Storage" contient des icônes Cloud Storage, Bases de données et Cloud Bigtable. Le rectangle "Analytics" contient les icônes Dataflow, BigQuery, Dataproc et Datalab. Le rectangle "Application & Presentation" contient les icônes App Engine, Google Kubernetes et Compute Engine. Les flèches interconnectent ces quatre rectangles.](https://www.gstatic.com/bricks/image/7896f9da602782e115d3e6b4451fb27b553009b86de0133b59f19af909530881.svg)
Intégrez d'importants volumes de données brutes à partir de multiples sources pour favoriser une activité client régulière sur vos différents canaux. Recueillez et comparez d'importants volumes de données sur le comportement des clients afin de dégager des tendances communes, à partir desquelles vous pourrez faire des recommandations et booster les ventes.
Tarifs
Tarifs
Cloud Bigtable est un service de base de données NoSQL rapide, entièrement géré et hautement évolutif. Pour obtenir des informations détaillées sur les prix, consultez notre grille tarifaire.
Partenaires
Intégrations
Cloud Bigtable s'intègre à l'écosystème Apache® et à d'autres produits Google Cloud pour l'analyse, le traitement et le stockage des données. Pour plus de détails, reportez-vous à la documentation sur les intégrations.
