Cloud Bigtable

Service de base de données NoSQL entièrement géré et évolutif, pour les charges de travail analytiques et opérationnelles d'envergure.

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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.

Simplicité et intégration

Ce service entièrement géré s'intègre facilement à des outils de big data comme Hadoop, Dataflow et Dataproc. Bigtable est également compatible avec l'API HBase Open Source, un standard dans ce domaine, ce qui facilite la tâche des équipes de développement.

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/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 haute disponibilité de 99,99 % pour les instances avec un routage multicluster (99,9 % pour les instances à cluster unique).

Clients

Découvrez comment nos clients utilisent Cloud Bigtable

Documentation

Documentation

Guide de démarrage rapide
Guide de démarrage rapide avec l'outil cbt

Apprenez les bases de Cloud Bigtable grâce à ce guide qui utilise Cloud Console et l'outil de ligne de commande cbt.

Tutoriel
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.

Bonne pratique
Migrer des données de HBase vers Cloud Bigtable

Utilisez Cloud Bigtable dans le langage de programmation de votre choix à l'aide d'une bibliothèque cliente Google Cloud.

Principes de base de Google Cloud
Cloud Bigtable pour les utilisateurs de Cassandra

Découvrez les similitudes et les différences entre Cloud Bigtable et Apache Cassandra pour migrer des applications existantes ou en créer de nouvelles à l'aide de Cloud Bigtable.

API et bibliothèques
Bibliothèques clientes Cloud Bigtable

Configurez le contrôle des accès pour Cloud Bigtable au niveau du projet, de l'instance et de la table.

Tutoriel
Créer une instance Cloud Bigtable

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.

Principes de base de Google Cloud
Voir plus grand avec Cloud Bigtable

Les capacités de réplication de Cloud Bigtable vous donnent la flexibilité nécessaire pour rendre vos données disponibles à l'échelle d'une région ou du monde entier.

Principes de base de 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.

Principes de base de Google Cloud
Protéger et contrôler vos services et données Google Cloud

VPC Service Controls crée un périmètre de sécurité autour des données stockées dans Bigtable, afin de limiter les risques d'exfiltration.

Cas d'utilisation

Cas d'utilisation

Cas d'utilisation
Analyse financière

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.

Diagramme de cas d'utilisation d'analyse financière : grand rectangle avec la mention Google Cloud. À gauche, des cadres sont empilés, celui du haut est libellée "Batch" (Lot) et contient des cases "Time Series Files" (Fichiers de séries temporelles)/"Cloud Storage". Le cadre du bas est libellé "Streaming" et contient les cases "Time Series Streaming" (Streaming de séries temporelles)/"Pub/Sub". Les flèches se déplacent uniquement vers "Time Series Processing" (Traitement des séries temporelles)/"Dataflow". Les flèches vont à droite vers 6 cadres interconnectés : "Storage" (Stockage)/"BigQuery", "Stockage"/"Cloud Bigtable", "Storage"/"Cloud Storage", "Machine Learning"/"AI Platform", "Processing" (Traitement)/"Dataproc" et "Analysis" (Analyse)/"Datalab".
Cas d'utilisation
IoT

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.
Cas d'utilisation
Adtech

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.

3 cadres empilés sur la gauche. 1 "Beacons proximity notifications" (Balises Notifications de proximité). 2 "Back office Business Systems" (Back-office Systèmes d'entreprise). 3 "Mobile Devices Push Notifications" (Appareils mobiles Notification push). Les cadres 1 et 2 vont vers le carré Google Cloud contenant des cases. La première case est libellée "Messaging" (Messagerie)/"Pub/Sub"/"Proximity Streams" (Flux de proximité). La flèche droite va vers la case "Processing" (Traitement)/"Dataflow"/"Stream Processing" (Traitement par flux). La flèche vers le bas va jusqu'à la case "Messaging"/"Pub/Sub"/"Queued Notification" (Notification en file d'attente). La flèche vers le bas va jusqu'à la case "Notifications"/"App Engine"/"Push to Devices" (Notifications push sur des appareils). La flèche va sur la gauche vers la 3e zone sur la pile : "Mobile Devices" (Appareils mobiles). À partir de la case "Processing", les flèches pointent également vers la case de droite "Events" (Événements)/"Cloud Bigtable"/"Proximity Events" (Événements de proximité), et vers la zone "Analytics" (Analyse)/"BigQuery"/"Data Warehouse" (Entrepôt de données).

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.