Cloud Bigtable

Layanan database NoSQL yang skalabel dan terkelola sepenuhnya untuk beban kerja operasional dan analisis yang besar.

Coba Google Cloud gratis
  • action/check_circle_24px Dibuat dengan Sketch.

    Latensi sub-10 mdtk yang konsisten—menangani jutaan permintaan per detik

  • action/check_circle_24px Dibuat dengan Sketch.

    Cocok untuk kasus penggunaan seperti personalisasi, teknologi iklan, teknologi finansial (fintech), media digital, dan IoT

  • action/check_circle_24px Dibuat dengan Sketch.

    Diskalakan dengan lancar agar sesuai dengan kebutuhan penyimpanan Anda; tanpa periode nonaktif selama konfigurasi ulang

  • action/check_circle_24px Dibuat dengan Sketch.

    Didesain dengan mesin penyimpanan untuk aplikasi machine learning sehingga dapat membuat prediksi yang lebih baik

  • action/check_circle_24px Dibuat dengan Sketch.

    Terhubung dengan mudah ke layanan Google Cloud seperti BigQuery atau ekosistem Apache

Manfaat

Cepat dan performa andal

Gunakan Cloud Bigtable sebagai mesin penyimpanan yang berkembang bersama Anda sejak skala gigabyte pertama hingga skala petabyte untuk aplikasi berlatensi rendah serta pemrosesan dan analisis data dengan throughput yang tinggi.

Replikasi dan penskalaan yang lancar

Mulai dengan satu node per cluster, dan skalakan dengan lancar hingga ratusan node yang secara dinamis mendukung permintaan tertinggi. Replikasi juga menambahkan ketersediaan tinggi dan pemisahan beban kerja untuk aplikasi yang aktif.

Sederhana dan terintegrasi

Layanan terkelola sepenuhnya yang terintegrasi dengan mudah menggunakan alat big data seperti Hadoop, Dataflow, dan Dataproc. Selain itu, dukungan untuk standar HBase API open source akan mempermudah tim pengembangan untuk mulai menggunakannya.

Fitur utama

Fitur utama

Throughput tinggi dengan latensi yang rendah

Bigtable cocok untuk menyimpan jumlah data yang sangat besar dalam penyimpanan nilai kunci, serta mendukung throughput operasi baca dan tulis yang tinggi dengan latensi rendah agar dapat mengakses jumlah data yang besar dengan cepat. Throughput meningkat secara linear—Anda dapat meningkatkan QPS (kueri per detik) dengan menambah node Bigtable. Bigtable dibuat dengan infrastruktur yang telah terbukti yang juga memberdayakan produk-produk Google yang digunakan oleh miliaran orang, seperti Penelusuran dan Maps.

Pengubahan ukuran cluster tanpa periode nonaktif

Dengan lancar melakukan penskalaan dari ribuan ke jutaan pembacaan/penulisan per detik. Throughput Bigtable dapat secara dinamis disesuaikan dengan menambahkan atau menghapus node cluster tanpa memulai ulang, yang berarti Anda dapat meningkatkan ukuran sebuah cluster Bigtable selama beberapa jam untuk menangani beban yang besar, lalu menurunkan kembali ukuran cluster tersebut—semua tanpa periode nonaktif.

Replikasi otomatis yang fleksibel untuk mengoptimalkan beban kerja apa pun

Tulis data sekali dan secara otomatis akan direplikasi di tempat yang diperlukan dengan konsistensi tertunda—yang memberi Anda kontrol untuk mendapat ketersediaan dan pengisolasian beban kerja pembacaan dan penulisan yang tinggi. Tidak ada langkah manual diperlukan untuk memastikan konsistensi, memperbaiki data, atau menyinkronkan penulisan dan penghapusan. Rasakan manfaat dari SLA ketersediaan tinggi yaitu 99,99% untuk instance dengan perutean multi-cluster (99,9% untuk instance cluster tunggal).

Pelanggan

Pelanggan

Contoh: Arsitektur referensi yang mendemonstrasikan alur kerja ML.
Dow Jones mengurai makna dari set data peristiwa historis penting dengan Cloud Bigtable.
Baca kisahnya

Sorotan kisah

  • Menyintesis lebih dari 30 tahun data berita untuk menilai dampak bisnis

  • Menemukan hubungan dan insight data yang tersembunyi

  • Prototipe Grafik Pengetahuan dihasilkan dengan mudah dalam 10 minggu

Partner

Yang baru

Dokumentasi

Dokumentasi

Panduan Memulai
Panduan memulai menggunakan alat cbt

Pelajari dasar-dasar Cloud Bigtable dalam panduan memulai yang menggunakan Cloud Console dan alat command line cbt.

Tutorial
Codelab: Pengantar Cloud Bigtable

Ikuti codelab Cloud Bigtable yang mengajari Anda cara menghindari kesalahan umum dalam mendesain skema, mengimpor data, dan juga kueri serta penggunaannya.

Praktik Terbaik
Memigrasikan Data dari HBase ke Cloud Bigtable

Bekerja dengan Cloud Bigtable menggunakan library klien Google Cloud dalam bahasa pemrograman pilihan Anda.

API & Library
Library klien Cloud Bigtable

Kelola kontrol akses untuk Cloud Bigtable pada level project, instance, dan tabel.

Dasar-Dasar Google Cloud
Pengelolaan IAM di level tabel

Pelajari cara membuat instance Cloud Bigtable menggunakan Cloud Console atau alat command line.

Tutorial
Membuat instance Cloud Bigtable

Pelajari secara langsung cara menggunakan command line cbt untuk terhubung dengan instance Cloud Bigtable, melakukan tugas admin dasar, serta membaca dan menulis data pada tabel.

Dasar-Dasar Google Cloud
Mengglobal dengan Cloud Bigtable

Kemampuan replikasi Cloud Bigtable memberikan fleksibilitas yang dapat membuat data Anda tersedia di seluruh region atau dunia.

Dasar-Dasar Google Cloud
Mengoptimalkan performa skema dengan Key Visualizer

Key Visualizer memungkinkan Anda melihat pola akses kunci dalam format peta panas untuk mengoptimalkan skema Cloud Bigtable guna meningkatkan performa.

Dasar-Dasar Google Cloud
Melindungi dan mengontrol data dan layanan Google Cloud Anda

Kontrol Layanan VPC membuat perimeter keamanan di sekeliling data yang disimpan di Bigtable, sehingga membantu menurunkan risiko pemindahan data yang tidak sah.

Kasus penggunaan

Kasus penggunaan

Kasus penggunaan
Analisis keuangan

Buat model berdasarkan perilaku historis. Perbarui pola penipuan secara berkala dan bandingkan dengan transaksi real-time. Simpan dan gabungkan data pasar, aktivitas perdagangan, dan data lain, seperti data sosial dan transaksi.

Diagram kasus penggunaan analisis keuangan
Kasus penggunaan
IoT

Serap dan analisis data deret waktu bervolume besar dari sensor secara real time, yang sesuai dengan data IoT berkecepatan tinggi untuk melacak perilaku normal dan abnormal. Bantu pelanggan mem-build dasbor dan mendorong analisis pada data mereka secara real time.

Diagram kasus penggunaan IoT
Kasus penggunaan
AdTech

Integrasikan data mentah bervolume besar dari banyak sumber, umumnya untuk mendorong aktivitas pelanggan yang konsisten di berbagai saluran. Kumpulkan dan bandingkan data perilaku dalam jumlah besar dari banyak pelanggan untuk menemukan pola umum yang dapat mendorong rekomendasi dan penjualan.

Contoh: Aliran data keseluruhan yang disederhanakan antara data warehouse lokal seperti Teradata dan BigQuery..

Harga

Harga

Cloud Bigtable adalah layanan database NoSQL yang cepat, terkelola sepenuhnya, dan skalabel secara masif. Untuk informasi harga selengkapnya, lihat panduan harga.

Partner

Integrasi

Cloud Bigtable berintegrasi dengan ekosistem Apache® dan produk Google Cloud lain untuk menganalisis, memproses, serta menyimpan data. Untuk informasi lebih lanjut, baca dokumentasi Integrasi.