Fique por dentro das últimas inovações nos bancos de dados do Google Cloud que ajudam a fornecer experiências para os clientes de maneira mais rápida. Inscreva-se no Next '21.

Ir para

Cloud Bigtable

Um serviço de banco de dados NoSQL totalmente gerenciado e escalonável para grandes cargas de trabalho analíticas e operacionais com até 99, 999% de disponibilidade.

  • action/check_circle_24px Criado com o Sketch.

    Latência consistente abaixo de 10ms: lide com milhões de solicitações por segundo

  • action/check_circle_24px Criado com o Sketch.

    Ideal para casos de uso como personalização, tecnologia de anúncios, fintechs, mídias digitais e IoT

  • action/check_circle_24px Criado com o Sketch.

    Escalone sem complicações conforme suas necessidades de armazenamento. Sem período de inatividade durante a reconfiguração

  • action/check_circle_24px Criado com o Sketch.

    Desenvolvido com um mecanismo de armazenamento para aplicativos de machine learning que fornece melhores previsões

  • action/check_circle_24px Criado com o Sketch.

    Conexão simples com serviços do Google Cloud, como o BigQuery ou o ecossistema Apache

Vantagens

Rápido e de alto desempenho

Use o Cloud Bigtable como o mecanismo de armazenamento que cresce com você do primeiro gigabyte até uma escala de petabytes para aplicativos com baixa latência, além de processamento e análises de alta capacidade.

Escalonamento e replicação sem interrupções

Comece com um único nó por cluster e escalone facilmente para centenas de nós que prestam suporte dinâmico de acordo com a demanda dos picos. A replicação também proporciona alta disponibilidade e isolamento das cargas de trabalho para apps disponibilizados em tempo real.

Simples e integrado

Serviço totalmente gerenciado que se integra facilmente a ferramentas de Big Data como o Hadoop, Dataflow e Dataproc. Além disso, o suporte para o padrão de código aberto da API HBase permite que as equipes de desenvolvimento deem os primeiros passos facilmente.

Principais recursos

Principais recursos

Alta capacidade com baixa latência

O Bigtable é ideal para armazenar grandes quantidades de dados em um armazenamento de chave-valor e tem alta capacidade de leitura e gravação com baixa latência para acesso rápido a grandes quantidades de dados. Capacidade escalonada linearmente: é possível aumentar a taxa de QPS (consultas por segundo) ao adicionar nós do Bigtable. O Bigtable foi criado com a mesma infraestrutura comprovada dos produtos Google, como a Pesquisa e o Maps, usados por bilhões de pessoas no mundo todo.

Redimensionamento de clusters sem inatividade

Escalone sem complicações de centenas a milhares de leituras/gravações por segundo. A capacidade do Bigtable pode ser ajustada dinamicamente adicionando ou removendo nós dos clusters sem reiniciar, o que significa que é possível aumentar o tamanho de um cluster do Bigtable durante algumas horas para processar uma carga grande, e então reduzir novamente o tamanho dele, sem inatividade.

Replicação flexível e automatizada para otimizar qualquer carga de trabalho

Grave dados uma vez e replique-os automaticamente onde for necessário com a consistência posterior, oferecendo controle para alta disponibilidade e isolamento de cargas de trabalho de leitura e gravação. Nenhuma etapa manual é necessária para garantir consistência, reparar dados ou sincronizar gravações/exclusões. Beneficie-se de um SLA de alta disponibilidade de 99,999% para instâncias com roteamento de vários clusters em três ou mais regiões (99,9% para instâncias de cluster único).

Clientes

Aprenda com clientes que usam o Cloud Bigtable

Novidades

Documentação

Documentação

Princípios básicos do Google Cloud
Chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente (CMEK)

A CMEK oferece a capacidade de criar e gerenciar instâncias do Bigtable usando chaves de criptografia do Google Cloud Key Management (KMS) proteger os dados em repouso.

Guia de início rápido
Guia de início rápido sobre como usar a ferramenta cbt

Veja as noções básicas sobre o Cloud Bigtable neste guia de início rápido que utiliza o Console do Cloud e a ferramenta de linha de comando cbt.

Tutorial
Codelab: introdução ao Cloud Bigtable

Com o codelab do Cloud Bigtable, você aprenderá a evitar erros comuns de projetos de esquema, importar dados, fazer consultas e aplicá-las.

Prática recomendada
Como migrar dados do HBase para o Cloud Bigtable

Trabalhe com o Cloud Bigtable usando uma biblioteca de cliente do Google Cloud na sua linguagem de programação preferida.

Princípios básicos do Google Cloud
Cloud Bigtable para usuários do Cassandra

Entenda as semelhanças e as diferenças entre o Cloud Bigtable e o Apache Cassandra para migrar aplicativos existentes ou criar novos usando o Cloud Bigtable.

APIs e bibliotecas
Bibliotecas de cliente do Cloud Bigtable

Gerencie o controle de acesso do Cloud Bigtable no nível do projeto, da instância ou da tabela.

Tutorial
Como criar uma instância do Cloud Bigtable

Aprenda a usar a linha de comando cbt para se conectar a uma instância do Cloud Bigtable, realizar tarefas administrativas simples, além de ler e gravar dados em uma tabela.

Princípios básicos do Google Cloud
Expanda globalmente com o Cloud Bigtable

A capacidade de replicação do Cloud Bigtable oferece a você a flexibilidade de disponibilizar seus dados em uma região ou em todo o mundo.

Princípios básicos do Google Cloud
Otimize o desempenho de esquemas com o Key Visualizer

O Key Visualizer exibe os principais padrões de acesso em formato de mapa de calor para otimizar os esquemas do Cloud Bigtable e oferecer um desempenho melhor.

Casos de uso

Casos de uso

Caso de uso
Análise financeira

Crie modelos com base em comportamento histórico. Atualize continuamente padrões de fraude e compare com transações em tempo real. Armazene e consolide dados de mercado, atividade comercial e outras informações, como dados sociais e transacionais.

Diagrama de análise de casos de uso financeiros: grande retângulo cinza rotulado como "Google Cloud". À esquerda dentro do retângulo, há dois retângulos menores um em cima do outro. O de cima é chamado "Lote", dentro dele, há um retângulo dividido em dois nomes, "Arquivos da série temporal" e "Cloud Storage. No retângulo de baixo, há um retângulo dividido como o anterior, mas o nomes são "Streaming de série temporal" e "Pub/Sub". Desses dois retângulos maiores, sai uma seta que aponta para outro retângulo à direita em que está escrito "Processamento da série temporal" e "Dataflow" Desse último retângulo, saem setas para seis retângulos, todos interconectados. Neles, está escrito: "Armazenamento - BigQuery", "Armazenamento - Cloud Bigtable", "Armazenamento - Cloud Storage", "Machine Learning - AI Platform", "Processamento - Dataproc" e "Análise - Datalab".
Caso de uso
IoT

Processe e analise grandes volumes de dados de série temporal de sensores em tempo real, combinando as altas velocidades de dados de IoT para rastrear comportamentos normais e anormais. Permita que os clientes criem painéis e gerem análises sobre os dados em tempo real.

Diagrama de caso de uso da IoT: da esquerda para a direita, o retângulo verde rotulado "Dispositivos restritos não TCP (por exemplo, BLE)" contém três ícones de dispositivos. A seta flui para o retângulo rosa rotulado como “HTTPs de dispositivos padrão" com três ícones de dispositivos. A seta para a direita do retângulo do Google Cloud com retângulos de ingestão, pipelines, armazenamento, análise e aplicativos e apresentações. A ingestão contém ícones para Pub/Sub, Cloud Monitoring e Cloud Logging. Os pipelines tem o Dataflow. O armazenamento tem o Cloud Storage, os bancos de dados e o Cloud Bigtable. A análise tem Dataflow, BigQuery, Dataproc e Datalab. O de aplicativos e apresentações tem o App Engine, o Google Kubernetes e o Compute Engine. Setas conectam esses quatro retângulos.
Caso de uso
AdTech

Integre grandes volumes de dados não refinados de várias fontes, normalmente com o objetivo de promover a atividade consistente dos clientes em todos os canais. Colete e compare grandes volumes de dados de comportamento entre clientes para encontrar padrões comuns que possam gerar recomendações e vendas.

À esquerda, há três quadrados, um em cima do outro. Quadrado 1: "Notificações de proximidade por sensor". Quadrado 2: "Sistemas empresariais de segundo plano". Quadrado 3: "Notificações push em dispositivos móveis". Dos quadrados 1 e 2 sai uma seta para o retângulo muito maior à direita rotulado "Google Cloud". Dentro desse retângulo, há vários retângulos menores. Primeiro retângulo: "Mensagens - Pub/Sub - Streams de proximidade". Dele, sai uma seta para a direita até o retângulo "Processamento - Dataflow - Processamento de stream". Desse último, sai uma seta para baixo até o retângulo "Mensagens - Pub/Sub - Notificação na fila". Desse último, sai uma seta para baixo até o retângulo "Notificações - App Engine - Enviar para dispositivos". Desse último, sai uma seta para a esquerda que sai do retângulo "Google Cloud" e aponta para o quadrado "Dispositivos móveis". Do retângulo "Processamento", sai uma seta para a direita que aponta para o retângulo "Eventos - Cloud Bigtable - Eventos de proximidade". Dessa seta, sai outra para baixo que aponta para o retângulo "Análises - BigQuery - Armazenamento de dados".

Preços

Preços

O Cloud Bigtable é um serviço de banco de dados NoSQL rápido, totalmente gerenciado e altamente escalonável. Para mais detalhes sobre os valores, consulte o guia de preços.

Parceiros

Integrações

O Cloud Bigtable se integra com o ecossistema Apache® e outros produtos do Google Cloud para analisar, processar e armazenar dados. Para mais detalhes, acesse a documentação de Integrações.