Cloud Bigtable

大規模な分析ワークロードにも運用ワークロードにも対応できる、フルマネージドでスケーラブルな NoSQL データベース サービス。

新規のお客様には、最初の 90 日間に Google Cloud で使用できる無料クレジット $300 分を差し上げます。すべてのお客様は、BigQuery、GKE などの一部のプロダクトを、毎月の上限枠まで無料でご利用いただけます。

Google Cloud 無料トライアル
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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。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、99.99%(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

導入事例

例: ML ワークフローを示すリファレンス アーキテクチャ。
Dow Jones は Cloud Bigtable を使用して、重要な歴史的イベントのデータセットを十二分に活用しています。
全文を読む

事例の概要

  • 30 年分以上のニュースデータを総合してビジネス インパクトを評価

  • 隠れたデータの関係性と知見を解明

  • 10 週間で簡単に提供できる、プロトタイプ ナレッジグラフ

パートナー

ドキュメント

ドキュメント

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。

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。

Google Cloud の基礎
テーブルレベルの IAM の管理

Cloud Console やコマンドライン ツールを使用して、Cloud Bigtable インスタンスを作成する方法について学びます。

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。

Google Cloud の基礎
Google Cloud サービスおよびデータの保護と管理

VPC Service Controls は、Bigtable に保存されたデータでセキュリティ境界を作成し、データ漏洩のリスクを軽減します。

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
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 のユースケースの図
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。

例: Teradata などのオンプレミスのデータ ウェアハウスと BigQuery の間での全体的なデータの流れを簡略化した図。

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。