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Cloud Bigtable

Servizio di database NoSQL di livello enterprise compatibile con HBase con latenza di un millisecondo a una sola cifra, scalabilità illimitata e disponibilità del 99,999% per carichi di lavoro analitici e operativi di grandi dimensioni.

I nuovi clienti ricevono 300 $ di crediti gratuiti da spendere su Bigtable.

  • Crea applicazioni adattabili con latenza coerente di un millisecondo a una sola cifra

  • Scala senza interruzioni per soddisfare le tue esigenze di archiviazione e velocità effettiva; nessun tempo di inattività durante la riconfigurazione

  • Esegui facilmente la migrazione da Apache HBase a Bigtable con migrazioni in tempo reale e senza tempi di inattività

  • Ideale per casi d'uso come personalizzazione, rilevamento di attività fraudolente, analisi in tempo reale e IoT

  • Garantisci la disponibilità elevata con la replica multi-primaria in un massimo di 8 regioni

Vantaggi

Velocità e prestazioni elevate

Utilizza Cloud Bigtable come motore di archiviazione che cresce insieme a te, dal primo gigabyte fino all'ordine dei petabyte per applicazioni a bassa latenza, oltre che per attività di elaborazione e analisi dei dati che richiedono una velocità effettiva elevata.

Scalabilità e replica senza interruzioni

Inizia con un singolo nodo per cluster e scala fino a centinaia di nodi in modo dinamico facendo fronte ai periodi di picco della domanda con latenza ridotta. La replica aggiunge anche alta disponibilità e consente di isolare i carichi di lavoro per le app di gestione in tempo reale.

Aperto e integrato

Connettiti facilmente all'ecosistema open source con l'API Apache HBase. Crea applicazioni basate sui dati più rapidamente con integrazioni perfette con Hadoop, Dataflow, Dataproc e BigQuery.

Funzionalità principali

Funzionalità principali

Velocità effettiva elevata e bassa latenza su qualsiasi scala

Bigtable è uno spazio di archiviazione a colonne con coppie chiave-valore, ideale per l'accesso rapido a grandi quantità di dati strutturati, semi-strutturati o non strutturati con un'elevata velocità effettiva di lettura e scrittura. Bigtable è alla base di molti servizi Google principali come YouTube, Google Analytics, Ricerca, Ads, Drive e Maps.

Ridimensionamento del cluster senza tempi di inattività

Scala senza interruzioni da centinaia a milioni di operazioni di lettura/scrittura al secondo. La velocità effettiva di Bigtable può essere regolata dinamicamente aggiungendo o rimuovendo i nodi cluster, senza tempi di inattività. Bigtable può anche scalare automaticamente il cluster in base ai cambiamenti nella domanda, consentendoti di mantenere prestazioni ottimali nel modo più conveniente.

Replica flessibile e automatica per ottimizzare qualsiasi carico di lavoro

Puoi scrivere i dati una volta e replicarli automaticamente dove necessario con coerenza finale, mantenendo il controllo sull'alta disponibilità e l'isolamento dei carichi di lavoro di lettura e scrittura. Non sono necessari passaggi manuali per garantire coerenza, ripristinare i dati o sincronizzare operazioni di scrittura ed eliminazione. Sfrutta l'alta disponibilità dello SLA al 99,999% per le istanze con routing a cluster multipli in 3 o più aree geografiche (99,9% per le istanze a cluster singolo).

Migrazione facile da Apache HBase e Cassandra a Bigtable

Le migrazioni live consentono migrazioni più semplici e rapide da HBase a Bigtable, garantendo una migrazione precisa dei dati, riducendo l'impegno di migrazione e fornendo una migliore esperienza di sviluppo complessiva. Bigtable HBase Libreria di replica consente migrazioni live senza tempi di inattività, Strumento di importazione carica facilmente snapshot HBase in Bigtable e Strumento di convalida garantisce una migrazione dei dati accurata. I modelli Dataflow semplificano le migrazioni da Cassandra a Bigtable. 

Sicurezza e controlli di livello aziendale

Le chiavi di crittografia gestite dal cliente (CMEK) con supporto per il gestore di chiavi esterno, integrazione IAM per i controlli e l'accesso, supporto per VPC-SC e audit logging completo aiutano a garantire la protezione dei dati e la conformità alle normative.

Documentazione

Documentazione

Tutorial
Codelab: introduzione a Cloud Bigtable

Partecipa a un codelab su Cloud Bigtable che ti insegna a evitare gli errori comuni nella progettazione dello schema e a importare i dati per poi eseguire query e utilizzarli.

Nozioni di base su Google Cloud
Creazione di un'istanza Cloud Bigtable

Crea un'istanza Cloud Bigtable utilizzando gli strumenti a riga di comando o Cloud Console.

Guida rapida
Guida rapida: utilizzo di cbt

Scopri direttamente come utilizzare la riga di comando cbt per collegarla all'istanza di Cloud Bigtable, eseguire attività amministrative di base e leggere e scrivere dati in una tabella.

Nozioni di base su Google Cloud
Migrazione da HBase a Cloud Bigtable con tempi di inattività minimi

Utilizza gli strumenti progettati per creare tabelle Cloud Bigtable da schemi di tabelle HBase, importare snapshot delle tabelle HBase e convalidare l'integrità dei dati migrati.

Nozioni di base su Google Cloud
Scalabilità automatica

Consenti a Cloud Bigtable di aggiungere o rimuovere automaticamente i nodi quando cambia l'utilizzo, riducendo in modo significativo il rischio di provisioning eccessivo o insufficiente delle risorse.

Nozioni di base su Google Cloud
Chiavi di crittografia gestite dal cliente (CMEK)

CMEK offre la possibilità di creare e gestire istanze Bigtable utilizzando le chiavi di crittografia di Google Cloud Key Management (KMS) per proteggere i dati inattivi.

Nozioni di base su Google Cloud
Cloud Bigtable per gli utenti Cassandra

Comprendi le somiglianze e le differenze tra Cloud Bigtable e Apache Cassandra per eseguire la migrazione delle applicazioni esistenti o crearne di nuove utilizzando Bigtable.

API e librerie
Librerie client di Cloud Bigtable

Utilizza Cloud Bigtable con una libreria client di Google Cloud nel tuo linguaggio di programmazione preferito.

Nozioni di base su Google Cloud
Ottimizza le prestazioni degli schemi con Key Visualizer

Key Visualizer ti consente di visualizzare i pattern di accesso principali in formato di mappa termica per ottimizzare gli schemi di Cloud Bigtable per prestazioni migliori.

Casi d'uso

Casi d'uso

Caso d'uso
Analisi finanziaria

Crea modelli basati sul comportamento storico. Aggiorna continuamente i pattern di frode e confrontali con le transazioni in tempo reale. Archivia e consolida dati di mercato, attività commerciali e altri dati, come dati sociali e transazionali.

Diagramma dei casi d'uso finanziari: un grande rettangolo grigio con dicitura Google Cloud contiene due riquadri, uno sopra l'altro, sul lato sinistro: quello in alto è denominato Batch e contiene i termini File di serie temporali/Cloud Storage, mentre quello in basso è denominato Flussi di dati e contiene i termini Flussi di dati di serie temporali/Pub/Sub. Le frecce puntano verso destra in direzione di Elaborazione di serie temporali/Dataflow. Altre frecce puntano verso sei riquadri interconnessi a destra: Archiviazione/BigQuery, Archiviazione/Cloud Bigtable, Archiviazione/Cloud Storage, Machine Learning/AI Platform, Elaborazione/Dataproc e Analisi/Datalab.
Caso d'uso
IoT

Importa e analizza grandi volumi di dati di serie temporali dai sensori in tempo reale, uguagliando le elevate velocità dei dati IoT per tenere traccia di comportamenti normali e anomali. Consenti ai clienti di creare dashboard ed eseguire l'analisi sui loro dati in tempo reale.

Diagramma dei casi d'uso IoT: da sinistra a destra, un rettangolo verde con dicitura "Dispositivi limitati non TCP (ad es. BLE)" contiene le icone di tre dispositivi. Una freccia punta verso destra in direzione di un rettangolo rosa con la dicitura "Dispositivi standard HTTPs", che contiene le icone di tre dispositivi. Un'altra freccia punta verso il rettangolo di Google Cloud con riquadri denominati Importazione, Pipeline, Archiviazione, Analisi e Applicazione e presentazione. Il riquadro Importazione contiene le icone di Pub/Sub, Cloud Monitoring e Cloud Logging. Il riquadro Pipeline contiene Dataflow. Il riquadro Archiviazione include Cloud Storage, Datastore e Cloud Bigtable. Il riquadro Analisi presenta Dataflow, BigQuery, Dataproc e Datalab. Il riquadro Applicazioni e presentazione include App Engine, Google Kubernetes e Compute Engine. Varie frecce collegano i quattro rettangoli tra loro.
Caso d'uso
AdTech

Integra grandi volumi di dati non elaborati da numerose origini, in modo da assicurare la coerenza delle attività dei clienti su più canali. Raccogli e confronta grandi volumi di dati sul comportamento tra i clienti per trovare pattern comuni in grado di generare suggerimenti e vendite.

Tre riquadri a sinistra, uno sopra l'altro. 1: "Beacon/Notifiche di prossimità". 2: "Backoffice/Sistemi aziendali". 3: "Dispositivi mobili/Notifiche push". 1 e 2 sono collegati da una freccia rivolta verso il rettangolo a destra denominato Google Cloud, che contiene vari riquadri. Il primo è denominato Messaggistica/Pub/Sub/Flussi di prossimità. Una freccia verso destra lo collega al riquadro denominato Elaborazione/Dataflow/Elaborazione dei flussi. Una freccia verso il basso lo collega al riquadro denominato Messaggistica/Pub/Sub/Notifica in coda. Una freccia verso il basso lo collega al riquadro denominato Notifiche/App Engine/Trasferimento ai dispositivi. Una freccia verso sinistra lo collega al terzo riquadro impilato denominato Dispositivi mobili. Dal riquadro Elaborazione, due frecce puntano verso i riquadri Eventi/Cloud Bigtable/Eventi di prossimità e Analisi/BigQuery/Data warehouse a destra.

Prezzi

Prezzi

Cloud Bigtable è un servizio di database NoSQL veloce, completamente gestito e a elevata scalabilità. Per informazioni più dettagliate sui prezzi, consulta la guida ai prezzi.

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