Recursos

Baixa latência e capacidade alta

O Bigtable é um armazenamento de chave-valor e colunas largas, ideal para acesso rápido a dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados. Cargas de trabalho sensíveis à latência, como a personalização, são perfeitas para o Bigtable, mas sua alta capacidade de processamento de leitura e gravação por dólar faz dela uma ótima opção para casos de uso de clickstream e IoT, e até mesmo análises em lote para aplicativos de computação de alto desempenho (HPC), incluindo treinamento de modelos de ML.

Escalonabilidade de leitura e gravação sem limites

O Bigtable separa os recursos de computação do armazenamento de dados, o que possibilita o ajuste transparente dos recursos de processamento. Cada nó adicional pode processar leituras e gravações igualmente bem, proporcionando escalabilidade horizontal sem esforço. O Bigtable otimiza o desempenho escalonando automaticamente os recursos para se adaptarem ao tráfego do servidor, lidando com fragmentação, replicação e processamento de consultas.

Flexibilidade do modelo de dados

O Bigtable permite que o modelo de dados evolua organicamente. Armazene tudo, desde escalares, JSON, buffers de protocolo, Avro, Arrow até embeddings e imagens, além de adicionar/remover dinamicamente novas colunas conforme necessário. Forneça disponibilização de baixa latência ou análises em lote de alto desempenho em dados brutos e não estruturados em um único banco de dados.

De uma única zona até oito regiões de uma só vez

Os aplicativos apoiados pelo Bigtable podem entregar leituras e gravações de baixa latência com configurações multiprimárias distribuídas globalmente, não importa onde seus usuários estejam. As instâncias zonais são ótimas para economizar custos e podem ser escalonadas perfeitamente para implantações multirregionais com replicação automática. Além disso, ao executar uma instância multirregional, seu banco de dados é protegido contra uma falha regional e oferece disponibilidade de 99,999% líder no setor.

Migração fácil de bancos de dados NoSQL

As migrações em tempo real permitem uma integração mais rápida e simples, garantindo uma migração de dados precisa com redução de esforço. HBase Bigtablebiblioteca de replicação permite migrações em tempo real sem inatividade comimportar evalidação ferramentas para carregar facilmente snapshots do HBase no Bigtable e, ao mesmo tempo,Modelos do Dataflow simplificar as migraçõesCassandra no Bigtable.

Suporte a aplicativos e ferramentas avançados

Conecte-se facilmente ao ecossistema de código aberto com a API Apache HBase. Crie aplicativos baseados em dados mais rapidamente com integrações perfeitas com o Apache Spark, o Hadoop, GKE, Dataflow, Dataproc e Vertex AI Vector Search, e BigQuery. Conheça as equipes de desenvolvimento onde elas estiverem com bibliotecas de cliente para Java, Go, Python, C#, Node.js, PHP, Ruby, C++, HBase e integração com o LangChain.

Sem custos ocultos

Sem cobranças de IOPS, sem custo para fazer ou restaurar backups, nenhum preço de leitura/gravação desproporcional para afetar seu orçamento conforme suas cargas de trabalho evoluem.

Manutenção automatizada

Reduza os custos operacionais e aumente a confiabilidade para bancos de dados de qualquer tamanho. A replicação e a manutenção são automáticas e integradas, sem tempo de inatividade.

Captura e eventos de dados alterados em tempo real

Use os fluxos de alterações do Bigtable para capturar dados alterados dos bancos do Bigtable e integrá-los a outros sistemas para análise, acionamento de eventos e conformidade.

Segurança e controles de nível empresarial

Chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente (CMEK) com suporte ao Cloud External Key Manager, integração do IAM para acesso e controles, suporte para VPC- SC, Transparência no acesso, Aprovação de acesso e registros de auditoria abrangentes ajudam a garantir que seus dados estejam protegidos e em conformidade com as regulamentações.

Observabilidade

Monitore o desempenho dos bancos de dados do Bigtable com métricas do lado do servidor. Analise os padrões de uso com a ferramenta de monitoramento interativo Key Visualizer. Use as estatísticas de consulta, as estatísticas da tabela e a ferramenta dos tablets mais usados. para solucionar problemas de desempenho de consulta e diagnosticar rapidamente problemas de latência com o monitoramento do lado do cliente.

Recuperação de desastres

Faça backups incrementais do seu banco de dados de forma econômica e restaure sob demanda. Armazene backups em diferentes regiões para ter mais resiliência e restaurar facilmente entre instâncias ou projetos em cenários de teste e produção.

Integração de pesquisa de vetores da Vertex AI

Use oModelo do Bigtable para a Vertex AI para Pesquisa de vetor para indexar dados no banco de dados BigtableVertex AI para realizar uma pesquisa de similaridade em embeddings vetoriais comVertex AI para Pesquisa de vetor.

Integração com o LangChain

Crie facilmente aplicativos de IA generativa que são mais precisos, transparentes e confiáveis usando a integração do LangChain. Acesse o repositório do GitHub para saber mais.

Como funciona

As instâncias do Bigtable fornecem computação e armazenamento em uma ou mais regiões. Cada cluster do Bigtable pode receber leituras e gravações. Os dados são "divididos" automaticamente para fins de escalonabilidade e replicados entre clusters de maneira assíncrona. Um relógio distribuído chamado TrueTime garante que as transações sejam ordenadas corretamente. 

Arquitetura do Bigtable

Usos comuns

AdTech e varejo

Personalize experiências em tempo real

Acompanhe o comportamento e as preferências dos clientes em relação a anúncios personalizados, feeds de notícias, ofertas de desconto e recomendações de produtos ou conteúdo. Faça a ingestão de streams de eventos de alto volume e ofereça recomendações em baixa latência usando um único banco de dados que escalona e se reequilibra automaticamente para ter o melhor desempenho. Aproxime os dados dos seus clientes para ter as melhores latências com implantações multirregionais e multiprimárias e reduza os riscos e a inatividade com 99,999% de disponibilidade e nenhuma manutenção.
Diagrama de referência da arquitetura de adtech e de varejo

Personalize experiências em tempo real

Acompanhe o comportamento e as preferências dos clientes em relação a anúncios personalizados, feeds de notícias, ofertas de desconto e recomendações de produtos ou conteúdo. Faça a ingestão de streams de eventos de alto volume e ofereça recomendações em baixa latência usando um único banco de dados que escalona e se reequilibra automaticamente para ter o melhor desempenho. Aproxime os dados dos seus clientes para ter as melhores latências com implantações multirregionais e multiprimárias e reduza os riscos e a inatividade com 99,999% de disponibilidade e nenhuma manutenção.
Diagrama de referência da arquitetura de adtech e de varejo

Malha de dados e análise operacional

Consolide silos de dados e faça o escalonamento horizontal de sistemas legados

Faça a ingestão e a integração de dados de vários bancos de dados, fontes de streaming e mainframes em massa ou em tempo real usando integrações com o BigQuery, o Dataflow, o Cloud Composer e o Cloud Data Fusion para criar plataformas de dados de clientes, repositórios de dados operacionais, hubs de integração digital, camadas semânticas malhas de dados, para dar suporte ao acesso de baixa latência à API e à geração de relatórios escalonáveis no aplicativo.
Diagrama de referência da arquitetura de análise operacional e da malha de dados

Consolide silos de dados e faça o escalonamento horizontal de sistemas legados

Faça a ingestão e a integração de dados de vários bancos de dados, fontes de streaming e mainframes em massa ou em tempo real usando integrações com o BigQuery, o Dataflow, o Cloud Composer e o Cloud Data Fusion para criar plataformas de dados de clientes, repositórios de dados operacionais, hubs de integração digital, camadas semânticas malhas de dados, para dar suporte ao acesso de baixa latência à API e à geração de relatórios escalonáveis no aplicativo.
Diagrama de referência da arquitetura de análise operacional e da malha de dados

Segurança cibernética

Detecte malware, fraude de pagamento, bloqueio de spam e golpes

Capture sinais de fraude, como atividade do usuário, arquivos de catálogo, assinaturas de malware e listas de bloqueio, conteúdo não estruturado, como informações do produto e avaliações, para identificar produtos falsificados, contas de spam, golpes, hardware comprometido e fraude em tempo real.
Diagrama de referência da arquitetura de segurança cibernética

Detecte malware, fraude de pagamento, bloqueio de spam e golpes

Capture sinais de fraude, como atividade do usuário, arquivos de catálogo, assinaturas de malware e listas de bloqueio, conteúdo não estruturado, como informações do produto e avaliações, para identificar produtos falsificados, contas de spam, golpes, hardware comprometido e fraude em tempo real.
Diagrama de referência da arquitetura de segurança cibernética

Mídia

Ofereça análises de engajamento e conteúdo de mídia

Gerencie playlists, recursos de realidade aumentada (RA), catálogos de livros, áudios ou vídeos, históricos de exibição, classificações e comentários, acompanhe o progresso das visualizações e disponibilize feeds e análises personalizados para criadores de conteúdo e anunciantes.
Diagrama de referência da arquitetura de mídia

Ofereça análises de engajamento e conteúdo de mídia

Gerencie playlists, recursos de realidade aumentada (RA), catálogos de livros, áudios ou vídeos, históricos de exibição, classificações e comentários, acompanhe o progresso das visualizações e disponibilize feeds e análises personalizados para criadores de conteúdo e anunciantes.
Diagrama de referência da arquitetura de mídia

Séries temporais e IoT

Gerenciar dados de séries temporais em qualquer escala

De séries temporais financeiras a casas inteligentes, sensores climáticos, registros de jogos on-line, telemetria de fábrica, carros conectados ou arquiteturas de fornecimento de eventos, ingira grandes quantidades de dados sem interromper cargas de trabalho de disponibilização de baixa latência para oferecer suporte a relatórios, alertas e previsões em tempo real de manutenção. Simplifique o gerenciamento de dados com regras de TTL, retenha dados de maneira econômica usando o meio de armazenamento de sua escolha com os preços de armazenamento físico líderes do setor e alcance uma alta capacidade de verificação para análises em lote sem esforço.
Diagrama de referência da arquitetura de IoT e série temporal

Gerenciar dados de séries temporais em qualquer escala

De séries temporais financeiras a casas inteligentes, sensores climáticos, registros de jogos on-line, telemetria de fábrica, carros conectados ou arquiteturas de fornecimento de eventos, ingira grandes quantidades de dados sem interromper cargas de trabalho de disponibilização de baixa latência para oferecer suporte a relatórios, alertas e previsões em tempo real de manutenção. Simplifique o gerenciamento de dados com regras de TTL, retenha dados de maneira econômica usando o meio de armazenamento de sua escolha com os preços de armazenamento físico líderes do setor e alcance uma alta capacidade de verificação para análises em lote sem esforço.
Diagrama de referência da arquitetura de IoT e série temporal

Infraestrutura de machine learning

Treinamento de modelo em escala e disponibilização.

Crie repositórios de atributos para oferecer suporte a previsões de baixa latência, armazenar dados em cache do GCS para acesso rápido por clusters de HPC e frameworks de ML e pesos de modelos de snapshots durante o treinamento com leituras e gravações de alta capacidade, baixa latência, controle de acesso granular e isolamento de carga de trabalho.
Diagrama de referência da arquitetura de infraestrutura de ML

Saiba como usar o Bigtable com armazenamentos de recursos de código aberto conhecidos


Treinamento de modelo em escala e disponibilização.

Crie repositórios de atributos para oferecer suporte a previsões de baixa latência, armazenar dados em cache do GCS para acesso rápido por clusters de HPC e frameworks de ML e pesos de modelos de snapshots durante o treinamento com leituras e gravações de alta capacidade, baixa latência, controle de acesso granular e isolamento de carga de trabalho.
Diagrama de referência da arquitetura de infraestrutura de ML

Saiba como usar o Bigtable com armazenamentos de recursos de código aberto conhecidos


Preços

Como funcionam os preços do BigtableOs preços do Bigtable são baseados na capacidade de computação, no armazenamento do banco de dados, no armazenamento de backup e no uso da rede. Os descontos por uso contínuo reduzem ainda mais o preço.
ServiçoDescriçãoPreço
Capacidade de computação

A capacidade de computação é provisionada como nós.

Starting at

US$ 0,65

por nó/hora

Armazenamento de dados

SSD

Os preços são baseados no tamanho físico das tabelas. Cada réplica é faturada separadamente. Recomendado para veiculação de baixa latência.

Starting at

US$ 0,17

por GB/mês

HDD

Os preços são baseados no tamanho físico das tabelas. Cada réplica é faturada separadamente.

Starting at

US$ 0,026

por GB/mês

Backups

O preço é baseado no tamanho físico dos backups. Os backups do Bigtable são incrementais.

Starting at

US$ 0,026

por GB/mês

Rede

Entrada

Grátis

Saída dentro da mesma região

Grátis

Saída entre regiões

Starting at

US$ 0,10

por GB

Replicação

Dentro da mesma região

Grátis

Entre as regiões

Starting at

US$ 0,01

por GB

Saiba mais sobre os preços do Bigtable e osdescontos por compromisso de uso.

Como funcionam os preços do Bigtable

Os preços do Bigtable são baseados na capacidade de computação, no armazenamento do banco de dados, no armazenamento de backup e no uso da rede. Os descontos por uso contínuo reduzem ainda mais o preço.

Capacidade de computação
Descrição

A capacidade de computação é provisionada como nós.

Preço

Starting at

US$ 0,65

por nó/hora

Armazenamento de dados
Descrição

SSD

Os preços são baseados no tamanho físico das tabelas. Cada réplica é faturada separadamente. Recomendado para veiculação de baixa latência.

Preço

Starting at

US$ 0,17

por GB/mês

HDD

Os preços são baseados no tamanho físico das tabelas. Cada réplica é faturada separadamente.

Descrição

Starting at

US$ 0,026

por GB/mês

Backups

Descrição

O preço é baseado no tamanho físico dos backups. Os backups do Bigtable são incrementais.

Preço

Starting at

US$ 0,026

por GB/mês

Rede
Descrição

Entrada

Preço

Grátis

Saída dentro da mesma região

Descrição

Grátis

Saída entre regiões

Descrição

Starting at

US$ 0,10

por GB

Replicação

Descrição

Dentro da mesma região

Preço

Grátis

Entre as regiões

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Caso de negócios

Veja como outras empresas criaram apps inovadores para entregar ótimas experiências aos clientes, reduzir custos e aumentar o ROI com o Bigtable


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A Box melhora a escalonabilidade e a disponibilidade, além de reduzir o custo de gerenciamento por meio de uma migração perfeita.

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Benefícios e clientes

Expanda seus negócios com aplicativos inovadores que são escalonados sem limites para atender a qualquer demanda.

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Migre facilmente de outros bancos de dados NoSQL e execute implantações híbridas ou de várias nuvens com APIs de código aberto e ferramentas de migração.

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Perguntas frequentes

Que tipo de banco de dados é o Bigtable?

O Bigtable é um serviço de banco de dados NoSQL, especificamente um armazenamento de chave-valor que permite tabelas muito amplas com dezenas de milhares de colunas. Portanto, também é chamado de banco de dados de colunas largas ou mapa multidimensional distribuído. O Bigtable é mais semelhante aos projetos de código aberto populares que ele inspirou, como Apache HBase e Cassandra, e, por isso, ele é o destino mais comum para clientes que lidam com grandes volumes de dados e que estão buscando uma solução de banco de dados NoSQL de alto desempenho, econômica e totalmente gerenciada no Google Cloud.

O Bigtable oferece ferramentas de migração que permitem uma integração mais rápida e simples, garantindo uma migração de dados precisa com menos esforço. A biblioteca de replicação HBase Bigtable permite migrações em tempo real sem inatividade com ferramentas de importação evalidação para carregar facilmente snapshots do HBase no Bigtable e, ao mesmo tempo, os modelos do Dataflow simplificam as migrações do Cassandra para o Bigtable.

O armazenamento do Bigtable é cobrado por GB usado de maneira semelhante a um modelo sem servidor. O Bigtable também oferece escalonamento horizontal linear e pode aumentar e diminuir automaticamente os recursos de computação em resposta a flutuações na demanda. Por isso, não exige um compromisso de capacidade de longo prazo para armazenamento ou computação. No entanto, o preço da computação de baixa latência é baseado em capacidade e cobrado por nó, não por solicitação, em que cada nó pode atender até 14 mil solicitações por segundo. Isso torna o preço do Bigtable mais favorável para cargas de trabalho maiores, mas menos ideal para aplicativos pequenos que podem ser mais adequados para bancos de dados do Google Cloud, como o Firestore.

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