Data Cloud Summit에서 데이터베이스, 분석, AI 전반의 최신 혁신 기술을 자세히 알아보세요. 5월 26일부터 실시간 및 주문형으로 제공됩니다.

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Cloud Bigtable

대규모 분석 및 운영 워크로드를 위한 확장 가능한 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스로 최대 99.999%의 가용성을 제공합니다.

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    1초에 수백만 건의 요청을 처리하면서도 지연 시간을 10ms 미만으로 일관되게 유지

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    맞춤설정, 광고 기술, 핀테크, 디지털 미디어, IoT 등의 사용 사례에 적합

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    스토리지 요구사항에 맞게 원활한 확장이 가능하며 재구성 과정에 다운타임 없음

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    머신러닝 애플리케이션용 스토리지 엔진으로 설계되어 효과적인 예측 가능

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    BigQuery 또는 Apache 생태계 등의 Google Cloud 서비스와 간편하게 연결

이점

빠른 속도, 우수한 성능

짧은 지연 시간을 필요로 하는 애플리케이션이나 많은 처리량을 요구하는 데이터 처리와 분석을 위해 기가바이트급에서 페타바이트급 규모로 확장해 나갈 스토리지 엔진으로 Cloud Bigtable을 사용해 보세요.

원활한 확장 및 복제

클러스터별 단일 노드로 시작하여 수백 개의 노드로 원활한 확장이 가능하므로 최대 수요를 동적으로 지원할 수 있습니다. 복제를 통해 실시간 제공 앱의 가용성을 향상시키고 워크로드 격리를 강화할 수도 있습니다.

간편한 연동

Hadoop, Dataflow, Dataproc 등의 빅데이터 도구와 간편하게 연동되는 완전 관리형 서비스입니다. 또한 오픈소스 HBase API 표준을 지원하기 때문에 개발팀이 쉽게 익힐 수 있습니다.

주요 특징

주요 특징

많은 처리량과 짧은 지연 시간

Bigtable은 키-값 저장소의 대규모 데이터를 저장하는 데 적합하며 짧은 지연 시간으로 많은 읽기 및 쓰기 처리량을 지원하므로 대규모 데이터에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 처리량은 선형으로 확장하므로 Bigtable 노드를 추가하여 QPS(초당 쿼리 수)를 늘릴 수 있습니다. Bigtable은 검색과 지도 등 수십억 명의 사람들이 사용하는 Google 제품을 지원하는 검증된 인프라로 구축되었습니다.

다운타임 없이 클러스터 크기 조절

초당 수천에서 수백만 회의 읽기/쓰기로 원활하게 확장하세요. 다시 시작할 필요 없이 클러스터 노드를 추가하거나 제거하여 Bigtable 처리량을 동적으로 조정할 수 있습니다. 즉, 몇 시간 동안 Bigtable 클러스터의 크기를 늘려서 대규모 로드를 처리한 후 클러스터 크기를 다시 줄일 수 있습니다. 다운타임 없이 이 모든 작업을 수행할 수 있습니다.

유연하고 자동화된 복제 기능으로 워크로드 최적화

데이터를 쓰기만 하면 필요한 위치에 eventual consistency를 고려한 복제를 자동으로 수행하므로 읽기 및 쓰기 워크로드의 고가용성과 격리 상태를 관리할 수 있습니다. 일관성 유지, 데이터 복구, 쓰기 및 삭제 동기화를 위한 수동 작업이 필요하지 않습니다. 3개 이상의 리전에서 멀티 클러스터 라우팅을 사용한 인스턴스에 적용되는 99.999% 고가용성 SLA의 장점을 활용할 수 있습니다(단일 클러스터 인스턴스의 경우 99.9%).

고객

Cloud Bigtable을 사용하는 고객에게서 배우기

문서

문서

Google Cloud 기본사항
고객 관리 암호화 키(CMEK)

CMEK는 Google Cloud Key Management(KMS) 암호화 키를 사용하여 Bigtable 인스턴스를 만들고 관리하여 저장 데이터를 보호할 수 있는 기능을 제공합니다.

빠른 시작
cbt 도구를 사용한 빠른 시작

Cloud Console과 cbt 명령줄 도구를 사용하는 빠른 시작에서 Cloud Bigtable 기본사항을 알아보세요.

가이드
Codelab: Cloud Bigtable 소개

Cloud Bigtable Codelab을 통해 일반적인 스키마 설계 실수를 방지하고, 데이터를 가져온 다음 쿼리하고 사용하는 방법을 알아보세요.

권장사항
HBase에서 Cloud Bigtable로 마이그레이션

원하는 프로그래밍 언어로 Google Cloud 클라이언트 라이브러리를 사용하여 Cloud Bigtable을 활용하세요.

Google Cloud 기본사항
Cassandra 사용자를 위한 Cloud Bigtable

Cloud Bigtable과 Apache Cassandra의 유사점과 차이점을 통해 기존 애플리케이션을 마이그레이션하거나 Cloud Bigtable을 사용하여 새 애플리케이션을 빌드합니다.

API 및 라이브러리
Cloud Bigtable 클라이언트 라이브러리

프로젝트, 인스턴스, 테이블 수준에서 Cloud Bigtable에 대한 액세스 제어를 관리하세요.

가이드
Cloud Bigtable 인스턴스 만들기

cbt 명령줄을 사용하여 Cloud Bigtable 인스턴스를 연결하고, 기본적인 관리 작업을 수행하고, 테이블에서 데이터를 읽고 쓰는 방법을 직접 배워보세요.

Google Cloud 기본사항
Cloud Bigtable을 통한 글로벌화

Cloud Bigtable의 복제 기능을 통해 데이터를 하나의 리전 또는 전 세계에서 사용할 수 있는 유연성을 얻을 수 있습니다.

Google Cloud 기본사항
Key Visualizer로 스키마 성능 최적화

Key Visualizer를 사용하면 키 액세스 패턴을 히트맵 형식으로 볼 수 있어 Cloud Bigtable 스키마를 최적화하여 성능을 개선할 수 있습니다.

사용 사례

사용 사례

사용 사례
재무 분석

기존 행동을 기반으로 모델을 구축합니다. 사기 패턴을 지속적으로 업데이트하고 실시간 트랜잭션과 비교합니다. 시장 데이터, 거래 활동, 이외에도 소셜 데이터와 트랜잭션 데이터 등의 기타 데이터를 저장하고 통합합니다.

재무 분석 사용 사례 다이어그램: Google Cloud로 라벨이 지정된 큰 회색 사각형이 있으며 왼쪽에는 세로로 배열된 2개의 상자(상단에는 Time Series Files / Cloud Storage를 포함하는 Batch, 하단에는 Time Series Streaming / Pub/Sub을 포함하는 Streaming)가 있습니다. 화살표는 Time Series Processing/Dataflow로 바로 이동합니다. 그 다음 화살표는 서로 연결된 6개의 상자(Storage/BigQuery, Storage/Cloud Bigtable, Storage/Cloud Storage, Machine Learning/AI Platform, Processing/ Dataproc, Analysis/Datalab)로 이동합니다.
사용 사례
IoT

빠른 속도의 IoT 데이터에 맞게 센서에서 실시간으로 대량의 시계열 데이터를 수집하고 분석하여 정상 동작 및 비정상 동작을 추적합니다. 고객은 실시간으로 대시보드를 빌드하고 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

IoT 사용 사례 다이어그램: 'Constrained Devices Non-TCP(e.g. BLE)'(TCP 외 제한된 기기(예: BLE))로 라벨이 지정된 녹색 상자는 3개의 아이콘을 포함하며 왼쪽에서 오른쪽으로 흐름이 진행됩니다. 화살표는 'Standard Devices HTTPs'(표준 기기 HTTPS)로 라벨이 지정되고 3개의 기기 아이콘을 포함하는 분홍색 상자로 이어집니다. 그 다음 화살표는 Ingestion(수집), Pipelines(파이프라인), Storage(스토리지), Analytics(애널리틱스), Application & Presentation(애플리케이션 및 프레젠테이션) 상자를 포함하는 Google Cloud 상자로 이어집니다. Ingestion에는 Pub/Sub, Cloud Monitoring, Cloud Logging 아이콘이 있습니다. Pipelines에는 Dataflow가 있습니다. Storage에는 Cloud Storage, Databases, Cloud Bigtable이 있습니다. Analytics에는 Dataflow, BigQuery, Dataproc, Datalab이 있습니다. Application & Presentation에는 App Engine, Google Kubernetes, Compute Engine이 있습니다. 화살표는 이러한 4개의 상자를 서로 연결합니다.
사용 사례
AdTech

일반적으로 채널 전반에 걸쳐 일관된 고객 활동을 유도하기 위해 여러 소스에서 정제되지 않은 대규모 데이터를 통합합니다. 고객 전반에 걸쳐 대량의 행동 데이터를 수집하고 비교하여 추천과 영업을 유도할 수 있는 공통 패턴을 찾습니다.

왼쪽에는 세로로 배열된 3개의 상자가 있습니다. 첫 번째는 'Beacons proximity notifications'(비콘 근접 알림), 두 번째는 'Back Office Business Systems'(백오피스 비즈니스 시스템), 세 번째는 'Mobile Devices Push Notifications'(휴대기기 푸시 알림)이며 첫 번째와 두 번째 상자는 여러 상자를 포함하는 Google Cloud 상자로 향합니다. 첫 번째 상자는 Messaging / Pub/Sub / Proximity Streams로 라벨이 지정되어 있습니다. 화살표는 오른쪽의 Processing / Dataflow / Stream Processing으로 라벨이 지정된 상자로 이어집니다. 그 다음 화살표는 아래의 Messaging / Pub/Sub / Queued Notification으로 라벨이 지정된 상자로 이어집니다. 그 다음 화살표는 Notifications / App Engine / Push to Devices로 라벨이 지정된 상자로 이어집니다. 그 다음 화살표는 왼쪽의 맨 아래 상자(Mobile Devices)로 이어집니다. Processing 상자에서 화살표는 Events / Cloud Bigtable / Proximity Events로 라벨이 지정된 상자로도 이어지며 그 다음 Analytics / BigQuery / Data Warehouse로 라벨이 지정된 상자로 이어집니다.

가격 책정

가격 책정

Cloud Bigtable은 빠르고 확장성이 뛰어난 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스입니다. 자세한 가격 정보는 가격 책정 가이드를 참조하세요.

파트너

통합

Cloud Bigtable은 Apache® 생태계 및 기타 Google Cloud 제품과 통합되어 데이터를 분석, 처리, 저장합니다. 자세한 내용은 통합 문서를 참조하세요.