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Cloud Bigtable

Un servizio di database NoSQL completamente gestito e scalabile per carichi di lavoro analitici e operativi di grandi dimensioni con disponibilità fino al 99,999%.

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    Con una latenza uniforme inferiore a 10 ms, gestisce milioni di richieste al secondo

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    Ideale per casi d'uso come personalizzazione, tecnologie pubblicitarie e finanziarie, media digitali e IoT

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    Scalabilità senza interruzioni per soddisfare le esigenze di archiviazione; nessun tempo di inattività durante la riconfigurazione

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    Progettato con un motore di archiviazione per le applicazioni di machine learning per previsioni migliori

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    Facile connessione ai servizi Google Cloud come BigQuery o l'ecosistema Apache

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

Servizio semplice e integrato

Servizio completamente gestito che si integra facilmente con gli strumenti per big data come Hadoop, Dataflow e Dataproc. Inoltre, supporta lo standard dell'API HBase open source, semplificando il lavoro dei team di sviluppo.

Funzionalità principali

Funzionalità principali

Velocità effettiva elevata a bassa latenza

Bigtable è ideale per archiviare ingenti quantità di dati in un archivio chiave-valore e supporta un'elevata velocità effettiva di lettura e scrittura a bassa latenza per un accesso più rapido a grandi quantità di dati. Grazie alla velocità effettiva con scalabilità lineare, puoi aumentare le query al secondo (QPS) aggiungendo nodi di Bigtable. Bigtable si basa sulla stessa infrastruttura comprovata dei prodotti Google utilizzati da miliardi di persone come Ricerca e Maps.

Ridimensionamento del cluster senza tempi di inattività

Scala senza interruzioni da centinaia a milioni di operazioni di lettura/scrittura al secondo. È possibile regolare la velocità effettiva di Bigtable in modo dinamico aggiungendo o rimuovendo nodi cluster senza necessità di riavvio: questo significa che è possibile aumentare le dimensioni di un cluster Bigtable per poche ore per gestire grandi carichi e poi ridurre nuovamente le dimensioni del cluster, senza tempi di inattività.

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).

Clienti

Impara dai clienti che utilizzano Cloud Bigtable

Novità

Documentazione

Documentazione

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.

Guida rapida
Guida rapida: utilizzo di cbt

Scopri le nozioni di base su Cloud Bigtable nella guida rapida che utilizza Cloud Console e lo strumento a riga di comando cbt.

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.

Best practice
Migrazione dei dati da HBase a Cloud Bigtable

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

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 creane di nuove utilizzando Cloud Bigtable.

API e librerie
Librerie client di Cloud Bigtable

Gestisci il controllo degli accessi per Cloud Bigtable a livello di progetto, istanza e tabella.

Tutorial
Creazione di un'istanza Cloud Bigtable

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
Go global with Cloud Bigtable

Le funzionalità di replica di Cloud Bigtable ti offrono la flessibilità per rendere i tuoi dati disponibili all'interno di un'area geografica o in tutto il mondo.

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.

Partner

Integrazioni

Cloud Bigtable si integra con l'ecosistema Apache® e altri prodotti Google Cloud per l'analisi, l'elaborazione e l'archiviazione di dati. Per ulteriori dettagli, consulta la documentazione sulle integrazioni.