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Cloud Bigtable

可擴充的全代管 NoSQL 資料庫服務,適合處理大型分析和作業工作負載,可用性高達 99.999%。

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    延遲時間可以穩定地控制在 10 毫秒以內,每秒可處理數百萬次要求

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    非常適合個人化服務、廣告技術、金融科技、數位媒體與 IoT 等應用實例。

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    可配合儲存空間需求順暢調度資源,重新設定期間不會停止運作

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    設計中包含機器學習應用程式專用的儲存引擎,讓預測結果更為準確

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    可輕鬆連結至 BigQuery 等 Google Cloud 服務或 Apache 生態系統

優點

兼具速度與效能

Cloud Bigtable 可用來當做儲存引擎,無論您的應用程式為 GB 或 PB 規模,這項服務都能提供低延遲的優勢、總處理量相當高的資料處理與分析功能。

順暢調度資源及複製資料

從每個叢集一個節點順暢擴充為數百個節點,以便動態支援尖峰時段需求。另外,複製功能為即時提供服務的應用程式帶來了高可用性和工作負載區隔。

易於使用,整合度高

您可以輕鬆將 Cloud Bigtable 這項全代管服務與 HadoopDataflowDataproc 等大數據工具相互整合。另外,這項服務也支援開放原始碼 HBase API 標準,可讓開發團隊輕鬆踏出第一步。

主要功能與特色

主要功能與特色

低延遲,總處理量高

如要在鍵/值儲存庫中存放非常大量的資料,Bigtable 會是您的絕佳選擇。另外,Bigtable 具備低延遲的特性,也支援高總處理量讀寫作業,可讓您快速存取大量資料。總處理量是以線性模式擴充,您可以新增 Bigtable 節點來提高 QPS (每秒查詢次數)。Bigtable 也採用和 Google 產品 (例如搜尋、地圖等) 同樣確實有效的基礎架構。

無須停機即可調整叢集大小

可順暢從每秒數千次讀寫作業擴充至每秒數百萬次。您不必重新啟動 Bigtable 即可增減叢集節點數量來動態調整 Bigtable 的總處理量。也就是說,您完全不需要關閉 Bigtable 就能增加叢集的大小,並在數小時內妥善處理大型負載,處理完畢後再將叢集規模縮小。

提供富有彈性的自動化複製功能,任何工作負載都能最佳化

您只需要寫入資料一次,系統即會自動複製所需部分來達到最終一致性,讓您輕鬆控管讀寫工作負載的高可用性與區隔設定。您無須執行任何手動步驟即可確保一致性、修復資料,或是同步處理寫入與刪除作業。我們針對橫跨 3 個以上區域且具備多叢集轉送功能的執行個體提供高達 99.999% 的可用性服務水準協議 (單一叢集執行個體則為 99.9%),讓您享有多項優勢。

客戶

客戶經驗談:使用 Cloud Bigtable

最新資訊

說明文件

說明文件

Google Cloud 基本知識
由客戶管理的加密金鑰 (CMEK)

CMEK 可讓您透過 Google 服務建立及管理 Bigtable 執行個體雲端金鑰管理 (KMS) 加密金鑰可妥善保護靜態資料。

快速入門導覽課程
快速入門導覽課程:使用 cbt 工具

透過有關使用 Cloud Console 和 cbt 指令列工具的快速入門導覽課程,瞭解 Cloud Bigtable 的基本概念。

教學課程
程式碼研究室:Cloud Bigtable 簡介

逐步完成 Cloud Bigtable 程式碼研究室,瞭解如何防範設計結構定義時的常見錯誤,以及如何匯入、查詢及使用資料。

最佳做法
將資料從 HBase 遷移至 Cloud Bigtable

Google Cloud 用戶端程式庫支援多種程式設計語言,您可以選用慣用的語言版本來使用 Cloud Bigtable。

Google Cloud 基本知識
適用於 Cassandra 使用者的 Cloud BigTable

瞭解 Cloud Bigtable 和 Apache Cassandra 之間的相似與不同之處,以便遷移現有應用程式或使用 Cloud Bigtable 建構新的應用程式。

API 與資料庫
Cloud Bigtable 用戶端程式庫

在專案、執行個體和資料表層級管理 Cloud Bigtable 的存取權控管機制。

教學課程
建立 Cloud Bigtable 執行個體

透過實作課程瞭解如何使用 cbt 指令列來連結 Cloud Bigtable 執行個體、執行基本管理工作,以及在資料表中讀寫資料。

Google Cloud 基本知識
使用 Cloud Bigtable 將業務範圍拓展至全世界

有了 Cloud Bigtable 的複製功能,您就能靈活將資料複製到特定區域或全球位置。

Google Cloud 基本知識
利用 Key Visualizer 提高 Cloud Bigtable 的結構定義成效

Key Visualizer 會以熱視圖格式呈現重要的存取模式,以便調整 Cloud Bigtable 的結構定義來提高效能。

用途

用途

用途
財務分析

依據過往行為建立模型。持續更新詐欺活動模式,並與即時交易相互比對。儲存並整合市場資料、貿易活動,以及社交與交易等其他資料。

財務分析用途圖表:大型的灰色長方形中標有 Google Cloud 生態系統,左側推疊著兩個方塊,上方標有「批次」字樣的方塊中有「時間序列檔案」和「Cloud Storage」,下方標有「串流」字樣的方塊中則有「時間序列串流和「Pub/Sub」。箭頭向右指向「時間序列處理」和「Dataflow」。箭頭繼續向右指向 6 個相互連接的方塊,方塊中分別標有「儲存空間」和「BigQuery」、「儲存空間」和「Cloud Bigtable」、「儲存空間」和「Cloud Storage」、「機器學習」和「AI 平台」、「處理」和「Dataproc」、「資料分析」和「Datalab」。
用途
IoT

即時擷取及分析感應器產生的大量時間序列資料,並配合 IoT 資料的飛快速度追蹤正常和異常行為。客戶可以建立資訊主頁,即時使用資料取得深入分析結果。

IoT 用途圖表:由左至右,標有「受到限制的裝置:非 TCP (例如 BLE)」字樣的綠色長方形中有 3 個裝置圖示。箭頭向右指向粉紅色的長方形,當中標有「標準裝置:HTTP」的字樣,下方則有 3 個裝置圖示。箭頭繼續向右指向「Google Cloud」長方形,當中包含「擷取」、「管道」、「儲存空間」、「資料分析」和「應用程式與簡報」長方形。「擷取」中有 Pub/Sub、Cloud Monitoring 和 Cloud Logging 的圖示。「管道」中有 Dataflow。「儲存空間」中有 Cloud Storage、資料庫和 Cloud Bigtable。「資料分析」中有 Dataflow、BigQuery、Dataproc 和 Datalab。「應用程式與簡報」中有 App Engine、Google Kubernetes 和 Compute Engine。這 4 個長方形之間有箭頭相互連接。
用途
廣告技術

整合多個來源提供的大量原始資料,通常可讓不同通路中的客戶活動趨於一致。收集及比較大量客戶行為資料並找出共同模式,藉此提高商品推薦成效和銷售量。

左側推疊著 3 個方塊。1 是「信標鄰近通知」,2 是「後端辦公室業務系統」,3 則是「行動裝置推播通知」。1 和 2 向右連接至含有許多方塊的「Google Cloud」正方形,第一個標有「訊息傳遞」、「Pub/Sub」和「鄰近串流」,箭頭繼續向右連接至標有「處理」、「Dataflow」和「串流處理」的方塊。箭頭向下連接至標有「訊息傳遞」、「Pub/Sub」和「已排入佇列的通知」,箭頭繼續向下指向標有「通知」、「App Engine」和「推送至裝置」的方塊。箭頭向左連接至堆疊中的第 3 個方塊「行動裝置」。「處理」方塊的箭頭也向右指向標有「事件」、「Cloud Bigtable」和「鄰近事件」的方塊,以及標有「資料分析」、「BigQuery」和「資料倉儲」的方塊

定價

定價

Cloud Bigtable 是運作快速、擴充性極高的全代管 NoSQL 資料庫服務。如需詳細的定價資訊,請查看定價指南

合作夥伴

整合

Cloud Bigtable 可以與 Apache® 生態系統和其他 Google Cloud 產品相互整合,方便您分析、處理及儲存資料。詳情請參閱整合項目說明文件。