Data Cloud Summit では、データベース、分析、AI における最新のイノベーションを確認できます。ライブとオンデマンドは 5 月 26 日よりスタートします。

ジャンプ先

Cloud Bigtable

最大 99.999% の可用性を誇る大規模分析ワークロードや運用ワークロード向けの、フルマネージドのスケーラブルな NoSQL データベース サービス。

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    レイテンシが安定して 10 ミリ秒未満で、毎秒何百万ものリクエストを処理

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    パーソナライズ、アドテック、フィンテック、デジタル メディア、IoT などのユースケースに理想的

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    ストレージのニーズに合わせてシームレスにスケールされるため、構成変更によるダウンタイムはなし

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    予測の精度向上につながる機械学習アプリケーション用のストレージ エンジンとして使用できるように設計

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    BigQuery や Apache のエコシステムなどの Google Cloud サービスに簡単に接続

利点

高速かつ高パフォーマンス

Cloud Bigtable は、ギガバイト規模、さらにはペタバイト規模にまで需要に応じてスケールする低レイテンシ アプリケーション向けストレージ エンジンとしてだけでなく、高スループット データ処理や分析にも使用できます。

シームレスなスケーリングとレプリケーション

クラスタごとに単一ノードから始めて、ピーク時の需要に動的に対応する数百のノードまでシームレスにスケールできます。また、レプリケーションによってリアルタイム アプリ向けの高可用性の確保とワークロードの分離も可能になります。

シンプルかつ統合可能

HadoopDataflowDataproc などのビッグデータ ツールと簡単に統合できるフルマネージド サービス。 さらに、オープンソースの HBase API 規格のサポートにより、開発チームにとって導入しやすくなっています。

主な機能

主な機能

低レイテンシで高スループット

Bigtable は、超大容量データを Key-Value ストアに格納するのに理想的で、大量のデータにすばやくアクセスできるよう、低レイテンシで高スループットの読み取りと書き込みをサポートしています。スループットは直線的にスケーリングします。Bigtable ノードを追加することで QPS(秒間クエリ数)を増やすことができます。Bigtable は、Google 検索や Google マップなど、何十億ものユーザーが使用する Google サービスを支える実証済みインフラストラクチャで構築されています。

ダウンタイムなしでクラスタをサイズ変更可能

毎秒数千回から数百万回の読み書きまでシームレスにスケールできます。Bigtable のスループットは、再起動せずにクラスタノードを追加または削除することで動的に調整できます。つまり、Bigtable クラスタのサイズを数時間だけ増やして大規模な負荷を処理し、その後クラスタのサイズを元に戻すことができます。ダウンタイムは一切発生しません。

あらゆるワークロードを最適化するフレキシブルな自動レプリケーション

データを一度書き込むと、結果整合性モデルに基づいて必要に応じて自動的にレプリケーションが行われるため、高可用性と読み取りと書き込みのワークロード分離をコントロールできます。整合性の確保、データの修復、書き込みと削除の同期に、手動での作業は必要ありません。3 つ以上のリージョンで複数クラスタのルーティングを使用したインスタンスでは、99.999%(単一クラスタ インスタンスでは 99.9%)の高可用性 SLA のメリットが得られます。

導入事例

Cloud Bigtable を使用しているお客様の事例

新機能

ドキュメント

ドキュメント

Google Cloud の基礎
顧客管理の暗号鍵(CMEK)

CMEK は、Google Cloud Key Management(KMS)の暗号鍵を使用して Bigtable インスタンスを作成および管理し、保存中のデータを保護する機能を提供します。

クイックスタート
cbt ツールを使用したクイックスタート

Cloud Console と cbt コマンドライン ツールを使用したクイックスタートで、Cloud Bigtable の基本について説明します。

チュートリアル
Codelab: Cloud Bigtable の概要

Cloud Bigtable Codelab の手順に沿って、よくあるスキーマ設計ミスを回避する方法、データをインポートする方法、クエリを実行してそのデータを使用する方法を学習します。

ベスト プラクティス
HBase から Cloud Bigtable へのデータの移行

お好みのプログラミング言語で Google Cloud クライアント ライブラリを使用して、Cloud Bigtable を操作します。

Google Cloud の基礎
Cassandra ユーザー向け Cloud Bigtable

Cloud Bigtable と Apache Cassandra の類似点と相違点を理解し、Cloud Bigtable を使用して既存のアプリケーションの移行や新しいアプリケーションのビルドを行います。

API とライブラリ
Cloud Bigtable クライアント ライブラリ

プロジェクト、インスタンス、テーブルレベルで、Cloud Bigtable のアクセス制御を管理します。

チュートリアル
Cloud Bigtable インスタンスの作成

cbt コマンドラインを使用して Cloud Bigtable インスタンスに接続する方法や、基本的な管理タスクをする方法、テーブル内のデータを読み書きする方法を直接体験しながら学びます。

Google Cloud の基礎
Cloud Bigtable がマルチリージョン レプリケーションに対応

Cloud Bigtable のレプリケーション機能により、リージョン全体で、または世界的な規模で、お客様のデータを利用可能にする柔軟性が得られます。

Google Cloud の基礎
Key Visualizer を使用したスキーマ パフォーマンスの最適化

Key Visualizer を使用すると、キーアクセス パターンをヒートマップ形式で表示し、Cloud Bigtable のスキーマを最適化してパフォーマンスを向上させることができます。

ユースケース

ユースケース

ユースケース
財務分析

過去の挙動に基づいてモデルを構築します。不正パターンを継続的に更新し、リアルタイムのトランザクションと比較します。マーケット データ、取引アクティビティ、その他のソーシャル データやトランザクション データなどを保存し、整理統合します。

財務分析のユースケースの図: Google Cloud リソースを示す大きなグレーの長方形内の左側に、縦に配置されたボックスがある。上部は「バッチ」とラベル付けされ「時系列ファイル / Cloud Storage」を含み、下部は「ストリーミング」とラベル付けされ「時系列ストリーミング / Pub/Sub」を含む。右向き矢印が「時系列処理 / Dataflow」を指している。「ストレージ / BigQuery」、「ストレージ / Cloud Bigtable」、「ストレージ / Cloud Storage」、「機械学習 / AI Platform」、「処理 / Dataproc」、「分析 / Datalab」の 6 つのボックスが矢印で相互接続されている。
ユースケース
IoT

センサーから大量の時系列データをリアルタイムに取り込んで分析します。IoT データフローの速さに完全対応しており、正常な挙動、異常な挙動それぞれの追跡を可能にします。データベース ユーザーはダッシュボードを作成して、得られたデータをリアルタイムに分析できます。

IoT ユースケースの図: 左から右に、「リソースが制限されたデバイス Non-TC(BLE など)」というラベルの付いた緑色の長方形の内側に 3 つのデバイス アイコンがある。右向き矢印が「標準デバイス HTTPS」というラベルの付いた、3 つのデバイス アイコンが並ぶピンク色の長方形を指している。右向き矢印が、「取り込み」、「パイプライン」、「ストレージ」、「アナリティクス」、「アプリケーションとスライド」の長方形を含む Google Cloud の長方形を指している。「取り込み」には、「Pub/Sub」、「Cloud Monitoring」、「Cloud Logging」のアイコンが示されている。「パイプライン」には「Dataflow」が示されている。「ストレージ」には「Cloud Storage」、「Database」、「Cloud Bigtable」が示されている。「アナリティクス」には「Dataflow」、「BigQuery」、「Dataproc」、「Datalab」が示されている。アプリケーションとプレゼンテーションには「App Engine」、「Google Kubernetes」、「Compute Engine」が示されている。4 つの長方形の矢印が相互につながっている。
ユースケース
アドテック

数多くのソースから得られた精緻化されていない大量のデータを統合できます。これは通常、複数のチャネルにわたって一貫した顧客アクティビティを促進する目的で行われます。複数の顧客から大量の行動データを収集して比較し、提案や販売の促進につながる共通のパターンを見つけ出します。

左側に 3 つの縦に配列されたボックス。1「ビーコン近接通知」。2「バックオフィス ビジネス システム」。3「モバイル デバイスのプッシュ通知」。1 と 2 のフローは右側にある Google Cloud の正方形で構成されたボックスに流れている。最初のボックスは「メッセージング / Pub/Sub / 近接ストリーム」というラベルが付いている。右向き矢印が「処理 / Dataflow / ストリーム処理」というラベル付きのボックスを指している。下向き矢印が「メッセージング / Pub/Sub / キュー内の通知」というラベルの付いたボックスを指している。下向き矢印が「通知 / App Engine / デバイスへのプッシュ」というラベルの付いたボックスを指している。左向き矢印がスタックの 3 番目のボックス、モバイル デバイスを指している。「処理」ボックスからは、右向き矢印が「イベント / Cloud Bigtable / 近接イベント」と「アナリティクス / BigQuery / データ ウェアハウス」のラベルが付いたボックスを指している。

料金

料金

Cloud Bigtable は、高速かつフルマネージドで高度にスケーラブルな NoSQL データベース サービスです。詳しい料金情報については、料金ガイドをご覧ください。

パートナー

統合

Cloud Bigtable は、Apache® エコシステムやその他の Google Cloud プロダクトと統合して、データの分析、処理、保存を行います。詳細については、統合のドキュメントをご覧ください。