Cloud Bigtable

可扩缩的全代管式 NoSQL 数据库服务,用于处理大规模分析和运营工作负载。

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    延迟时间始终在 10 毫秒以内,每秒可处理数百万个请求

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    非常适合个性化、广告技术、金融技术、数字媒体和 IoT 等使用场景

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    可根据您的存储需求无缝扩缩;重新配置时无需停机

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    采用适合机器学习应用的存储引擎设计,可提升预测效果

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    可轻松连接到 Google Cloud 服务(例如 BigQuery)或 Apache 生态系统

优势

快速且性能出色

您可以将 Cloud Bigtable 用作低延迟应用的存储引擎,以从容应对您的需求增长(从 GB 到 PB 级数据规模),也可将其用于吞吐量高的数据处理和分析。

无缝扩容和复制

从每个群集一个节点开始,无缝扩容为数百个动态支持峰值需求的节点。复制功能可让提供实时服务的应用有更高的可用性,并将服务工作负载隔离开来。

简单且易集成

全代管式服务,可与常用的大数据工具(例如 HadoopCloud DataflowCloud Dataproc)轻松集成。另外,支持开源的 HBase API 标准,因此开发团队可轻松上手。

主要特性

主要特性

以低延迟方式实现高吞吐量

Bigtable 适合将大量数据存储在键值存储区中,支持以低延迟方式实现高读写吞吐量,以便快速访问大量数据。吞吐量以线性方式扩缩;您可以通过添加 Bigtable 节点来提高 QPS(每秒查询数)。Bigtable 是使用经过实践检验的基础架构打造的,该基础结构已为数十亿用户使用的 Google 产品(例如搜索和地图)提供支持。

无需停机即可调整集群大小

可从每秒数千次读/写无缝扩容为每秒数百万次读写。Bigtable 吞吐量可动态调整,您只需添加或移除集群节点,而无需重启。也就是说,您可以增大 Bigtable 集群的大小,运行几个小时以处理某个大型负载,然后再缩减集群大小,整个过程中无需停机。

可以灵活地自动复制,以优化任何工作负载

写入数据一次,就能根据需要自动复制,并确保最终一致性,从而使您有足够的控制能力以实现高可用性,并将读写工作负载隔离开。无需执行手动步骤,即可确保一致性、修复数据或同步写入和删除操作。使用多集群路由的实例可获享 SLA 承诺的 99.99% 高可用性(单集群实例可享 99.9% 高可用性)

客户

客户

示例:展示机器学习工作流的参考架构。
Dow Jones 借助 Cloud Bigtable 使关键历史事件数据集变得生动有趣。
阅读案例

案例亮点

  • 综合了 30 多年的新闻数据,以评估业务影响

  • 揭示隐藏的数据关系和洞见

  • 在 10 个星期的时间内轻松交付了原型知识图谱

合作伙伴

最新资讯

文档

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快速入门
快速入门:使用 cbt 工具

请参阅有关使用 Cloud Console 和 cbt 命令行工具的快速入门,了解 Cloud Bigtable 基础知识。

教程
Codelab:Cloud Bigtable 简介

上手体验 Cloud Bigtable Codelab,了解如何避免常见的架构设计错误、导入数据、查询您的数据,然后使用这些数据。

最佳做法
将数据从 HBase 迁移到 Cloud Bigtable

使用您偏好的编程语言的 Google Cloud 客户端库处理 Cloud Bigtable 事务。

API 与库
Cloud Bigtable 客户端库

您可以在项目级、实例级和表级管理 Cloud Bigtable 的访问权限。

Google Cloud 基础知识
表级 IAM 管理

了解如何使用 Cloud Console 或命令行工具创建 Cloud Bigtable 实例。

教程
创建 Cloud Bigtable 实例

直接了解如何使用 cbt 命令行连接到 Cloud Bigtable 实例,如何执行基本管理任务,以及如何读取和写入表数据。

Google Cloud 基础知识
借力 Cloud Bigtable 走向全球

借助 Cloud Bigtable 的复制功能,您可以灵活地布置,方便某个地区或全球范围的用户访问您的数据。

Google Cloud 基础知识
使用 Key Visualizer 优化架构性能

借助 Key Visualizer,您能够以热图格式查看关键访问模式,从而优化 Cloud Bigtable 架构以提升性能。

Google Cloud 基础知识
保护和控制您的 Google Cloud 服务和数据

VPC Service Controls 为存储在 Bigtable 中的数据创建了一个安全边界,以帮助降低数据渗漏风险。

使用场景

使用场景

使用场景
金融分析

根据历史行为构建模型。持续更新欺诈模式,并与实时交易进行比较。存储并整合市场数据、交易活动和其他数据(例如社交网络平台和业务数据)。

“金融分析”使用场景图示
使用场景
IoT

实时提取和分析来自传感器的大量时间序列数据,跟上物联网极快的数据速度,以跟踪正常和异常行为。让客户可以构建信息中心并对自己的数据进行实时分析。

IoT 使用场景图示
使用场景
广告技术

整合大量众多来源的未提炼数据,通常用于跨渠道推动一致的客户活动。收集并比较大量不同客户的行为数据,以发现可以促成推荐和销售的常见规律。

示例:本地数据仓库 Teradata 与 BigQuery 之间简化的整体数据流动情况。

价格

价格

Cloud Bigtable 是一种快速、扩容能力极强的全代管式 NoSQL 数据库服务。如需详细了解价格信息,请参阅价格指南

合作伙伴

集成

Cloud Bigtable 可与 Apache® 生态系统和其他 Google Cloud 产品集成,以分析、处理和存储数据。如需了解详情,请参阅集成文档。