功能

低延遲與高處理量

Bigtable 是鍵/值和寬欄儲存庫,適合用來快速存取結構化、半結構化或非結構化資料。因此,易受延遲影響的工作負載 (如個人化作業) 就非常適合使用 Bigtable。另一方面,Bigtable 具備分散式計數器,讀取與寫入處理量也相當合乎成本效益,對點擊流和 IoT 相關工作來說是絕佳選擇,甚至還能應用在高效能運算 (HPC) 的批次分析方面,例如訓練機器學習模型。

不受限制的讀寫作業擴充性

Bigtable 會將運算資源與資料儲存空間分離,能以公開透明的方式調整處理資源。每個外加節點都能以一致的高效能處理讀取及寫入作業,讓您輕鬆地水平擴充。Bigtable 會自動調整資源配置來因應伺服器流量,並處理資料分割、複製和查詢處理作業,發揮最佳效能。

靈活彈性的資料模型

Bigtable 可讓資料模型自然演進,並儲存純量、JSON、通訊協定緩衝區、Avro、Arrow、嵌入與圖片等各種資料,並視需要動態新增/移除新資料欄。Bigtable 還能在單一資料庫中提供低延遲服務,或對原始的非結構化資料執行高效能批次分析。

一次最多可在八個區域的單一可用區中執行作業

無論使用者位於何處,Bigtable 支援的應用程式均可透過全球通用的多重主要設定,執行低延遲的讀取和寫入作業。可用區執行個體有助於節省成本,並可透過自動複製功能完成多區域部署,順暢向上擴充。執行多區域執行個體時,資料庫會將獲得妥善保護,即使發生區域性故障也不受影響,可用性達 99.999%,領先業界。

輕鬆從 NoSQL 資料庫遷出

即時遷移功能可確保資料遷移作業準確無誤,減少所需工作。有了 HBase Bigtable 複製程式庫,不需停機就能進行即時遷移,還可透過匯入工具驗證工具,輕鬆將 HBase 快照載入 Bigtable,並使用 Dataflow 範本,簡化從 Cassandra 遷移至 Bigtable 的作業。

不影響工作負載的高效能資料處理技術

使用者可以透過 Bigtable Data Boost 加快執行分析查詢、批次 ETL 處理工作、訓練機器學習模型或匯出資料,而且不會影響交易工作負載。Data Boost 不需要規劃或管理容量,能讓使用者直接在 Google 的分散式儲存系統 Colossus 中查詢資料、依需求調整容量、輕鬆處理混合工作負載,並安心共用資料。

支援豐富的應用程式和工具

輕鬆透過 Apache HBase API 連線至開放原始碼生態系統。與 Apache SparkHadoopGKEDataflowDataprocVertex AI Vector SearchBigQuery 完美整合,更快建構出資料導向的應用程式。這項解決方案不僅具備符合開發團隊需求的 SQL 功能,還提供 Java、Go、Python、C#、Node.js、PHP、Ruby、C++ 和 HBase 用戶端程式庫,並與 LangChain 整合。

沒有隱藏費用

IOPS、備份或備份還原作業皆不收費,讀取/寫入價格均按合理比例計算,不會因工作負載成長大幅影響預算。

自動化維護

降低作業成本,並提升各規模資料庫的可靠性。內建自動複製和維護功能,完全不必停機。

即時擷取變更資料並觸發事件

使用 Bigtable 變更串流,從 Bigtable 資料庫擷取變更資料,並與其他系統整合,以便分析數據、觸發事件與遵循法規。

企業級的安全防護機制與控管功能

使用客戶自行管理的加密金鑰 (CMEK),加上 Cloud External Key Manager 支援、經整合的 IAM 存取與控管機制、對 VPC-SC 的支援、資料存取透明化控管機制、Access Approval,以及全方位的稽核記錄,即可妥善保護資料並確實遵守法規。精細的存取權控管機制,可讓您授予資料表、資料欄或資料列層級存取權。

觀測能力

您可以使用伺服器端指標監控 Bigtable 資料庫的效能,並透過 Key Visualizer 互動式監控工具分析使用模式。查詢統計資料資料表統計資料熱子表工具能用於排解查詢效能問題,用戶端監控指標則有助於快速診斷延遲問題。

災難復原

資料庫漸進式備份不但迅速且符合成本效益,還可立即還原。您可以將備份儲存在不同的區域,提高復原力,並在測試和正式環境輕鬆從執行個體或專案還原。

Vertex AI Vector Search 整合功能

使用 Bigtable to Vertex AI Vector Search 範本,透過 Vertex AI 對 Bigtable 資料庫的資料建立索引,以使用 Vertex AI Vector Search,對向量嵌入執行相似度搜尋。

LangChain 整合功能

您可以透過內建的精確近似最鄰近 (kNN) 向量搜尋功能 (預先發布版) 和 LangChain 整合功能,輕鬆建構更準確透明且穩定可靠的生成式 AI 應用程式。詳情請見 GitHub 存放區

運作方式

Bigtable 執行個體在一或多個區域提供運算功能和儲存空間。每個 Bigtable 叢集都能接收讀取和寫入作業。系統會自動「分割」資料來提高擴充性,並以非同步的方式在叢集間複製資料。TrueTime 分散式時鐘可確保交易排序正確。

Bigtable 架構

常見用途

廣告技術與零售

即時提供個人化體驗

輕鬆追蹤顧客的行為和喜好,以便提供個人化廣告、新聞動態消息、折扣優惠和推薦產品/內容。這個單一資料庫會自動調整資源配置及重新恢復平衡,讓效能達到最佳狀態,方便您以低延遲方式擷取大量事件串流,並提供推薦內容。您可以在多區域進行多重主要部署作業,於距離顧客較近的位置提供資料,將延遲時間縮到最短。此外,這項服務的可用性高達 99.999%,而且無需維護,有助於降低風險和減少停機時間。
廣告技術與零售的參考架構圖

即時提供個人化體驗

輕鬆追蹤顧客的行為和喜好,以便提供個人化廣告、新聞動態消息、折扣優惠和推薦產品/內容。這個單一資料庫會自動調整資源配置及重新恢復平衡,讓效能達到最佳狀態,方便您以低延遲方式擷取大量事件串流,並提供推薦內容。您可以在多區域進行多重主要部署作業,於距離顧客較近的位置提供資料,將延遲時間縮到最短。此外,這項服務的可用性高達 99.999%,而且無需維護,有助於降低風險和減少停機時間。
廣告技術與零售的參考架構圖

資料架構和作業分析

整合資料孤島並向外擴充舊版系統

使用 BigQuery、Dataflow、Cloud Composer 和 Cloud Data Fusion 的整合功能,從多個資料庫、串流來源和大型主機中,批次或即時擷取及整併各項資料。接著,依此建構客戶資料平台、作業資料儲存庫、數位整合中心、語意層或資料架構,以便支援低延遲 API 存取作業,以及可擴充的應用程式內報表功能。
資料架構和作業分析的參考架構圖

整合資料孤島並向外擴充舊版系統

使用 BigQuery、Dataflow、Cloud Composer 和 Cloud Data Fusion 的整合功能,從多個資料庫、串流來源和大型主機中,批次或即時擷取及整併各項資料。接著,依此建構客戶資料平台、作業資料儲存庫、數位整合中心、語意層或資料架構,以便支援低延遲 API 存取作業,以及可擴充的應用程式內報表功能。
資料架構和作業分析的參考架構圖

網路安全

偵測惡意軟體和付款詐欺活動,有效遏止垃圾內容與詐騙行為

擷取多項詐欺信號 (例如使用者活動、目錄檔案、惡意軟體特徵碼和封鎖清單) 與非結構化內容 (例如產品資訊和評論),即時找出仿冒商品、垃圾訊息散布帳戶、詐騙行為、詐欺活動和遭入侵的硬體。
網路安全的參考架構圖

偵測惡意軟體和付款詐欺活動,有效遏止垃圾內容與詐騙行為

擷取多項詐欺信號 (例如使用者活動、目錄檔案、惡意軟體特徵碼和封鎖清單) 與非結構化內容 (例如產品資訊和評論),即時找出仿冒商品、垃圾訊息散布帳戶、詐騙行為、詐欺活動和遭入侵的硬體。
網路安全的參考架構圖

媒體

提供媒體內容和參與度分析資料

您不僅可以管理播放清單、擴增實境 (AR) 資產、書籍、影音內容目錄、觀看記錄、評分和留言,還能追蹤觀看進度,並為內容創作者與廣告主提供個人化內容動態消息和分析資料。
媒體的參考架構圖

提供媒體內容和參與度分析資料

您不僅可以管理播放清單、擴增實境 (AR) 資產、書籍、影音內容目錄、觀看記錄、評分和留言,還能追蹤觀看進度,並為內容創作者與廣告主提供個人化內容動態消息和分析資料。
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時間序列和 IoT

管理任何規模的時間序列資料

可擷取大量資料,例如金融時間序列、智慧型住宅、天氣感應器、線上遊戲記錄、廠區遙測資料、連網車或事件來源架構等,且不會干擾低延遲服務工作負載,以便支援即時報告、快訊功能和預測性維護作業。您可以運用存留時間規則簡化資料管理作業,並且以業界領先的實體儲存空間價格,以符合成本效益的方式,使用您選擇的儲存媒介保留資料。此外,還能藉由高度的掃描處理量效能,輕鬆進行批次數據分析。
時間序列與 IoT 的參考架構圖

管理任何規模的時間序列資料

可擷取大量資料,例如金融時間序列、智慧型住宅、天氣感應器、線上遊戲記錄、廠區遙測資料、連網車或事件來源架構等,且不會干擾低延遲服務工作負載,以便支援即時報告、快訊功能和預測性維護作業。您可以運用存留時間規則簡化資料管理作業,並且以業界領先的實體儲存空間價格,以符合成本效益的方式,使用您選擇的儲存媒介保留資料。此外,還能藉由高度的掃描處理量效能,輕鬆進行批次數據分析。
時間序列與 IoT 的參考架構圖

機器學習基礎架構

調整模型訓練及提供服務

建構特徵儲存庫來支援低延遲預測功能;透過 HPC 叢集和機器學習架構,快速存取 GCS 的快取資料;並以高處理量、低延遲的讀寫作業、精細的存取權控管機制,和工作負載隔離等方式,取得訓練期間模型權重的數據匯報。
機器學習基礎架構的參考架構圖

瞭解如何將 Bigtable 與熱門的開放原始碼特徵儲存庫搭配使用。

調整模型訓練及提供服務

建構特徵儲存庫來支援低延遲預測功能;透過 HPC 叢集和機器學習架構,快速存取 GCS 的快取資料;並以高處理量、低延遲的讀寫作業、精細的存取權控管機制,和工作負載隔離等方式,取得訓練期間模型權重的數據匯報。
機器學習基礎架構的參考架構圖

瞭解如何將 Bigtable 與熱門的開放原始碼特徵儲存庫搭配使用。

定價

Bigtable 的定價方式Bigtable 是依據運算能力、資料庫儲存空間、備份儲存空間和網路用量計費。承諾使用折扣可進一步降低價格。
服務說明價格
運算能力

運算資源是以節點的形式佈建。

Starting at

$0.65 美元

每小時每節點

資料儲存

SSD

費用是根據資料表的實際大小計算。各項備用資源的費用會分開計算。建議用於低延遲服務。

Starting at

$0.17 美元

每 GB 每月

HDD

費用是根據資料表的實際大小計算。各項備用資源的費用會分開計算。

Starting at

$0.026 美元

每 GB 每月

備份

費用的計算依據為備份的實體大小。Bigtable 備份為漸進式。

Starting at

$0.026 美元

每 GB 每月

網路

輸入

免費

相同區域內的輸出來源

免費

在區域之間輸出

Starting at

$0.10 美元

每 GB

複製作業

位於相同區域

免費

在區域之間

Starting at

$0.01

每 GB

進一步瞭解 Bigtable 定價承諾使用折扣

Bigtable 的定價方式

Bigtable 是依據運算能力、資料庫儲存空間、備份儲存空間和網路用量計費。承諾使用折扣可進一步降低價格。

運算能力
說明

運算資源是以節點的形式佈建。

價格

Starting at

$0.65 美元

每小時每節點

資料儲存
說明

SSD

費用是根據資料表的實際大小計算。各項備用資源的費用會分開計算。建議用於低延遲服務。

價格

Starting at

$0.17 美元

每 GB 每月

HDD

費用是根據資料表的實際大小計算。各項備用資源的費用會分開計算。

說明

Starting at

$0.026 美元

每 GB 每月

備份

說明

費用的計算依據為備份的實體大小。Bigtable 備份為漸進式。

價格

Starting at

$0.026 美元

每 GB 每月

網路
說明

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價格

免費

相同區域內的輸出來源

說明

免費

在區域之間輸出

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$0.10 美元

每 GB

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價格

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說明

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Pricing Calculator

估算每個月的 Bigtable 費用,包括特定區域的定價和相關費用。

客製化報價

貴機構如需索取客製化的報價,請與我們的銷售團隊聯絡。

開始進行 Bigtable 概念驗證

獲得價值 $300 美元的抵免額 (新使用者)

瞭解如何使用 Bigtable

將 BigQuery 查詢連結至 Bigtable

從 HBase、Cassandra、Aerospike 或 DynamoDB 改用 Bigtable

透過範例深入探索程式設計

企業案例

瞭解其他企業如何建構創新應用程式,透過 Bigtable 提供絕佳客戶體驗、降低成本並提高投資報酬率


優點和客戶

創新應用程式具備無限擴充能力,可滿足各種需求,讓您輕鬆拓展業務。

享有業界最佳成本效益,用多少付多少。

使用開放原始碼 API 和遷移工具,輕鬆遷移其他 NoSQL 資料庫,並執行混合雲或多雲端部署作業。

  • Equifax 標誌
  • PayPal 標誌
  • Credit Karma 標誌
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  • The Home Depot 標誌
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  • FullStory 標誌
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  • Mercado Libre 標誌
  • Vimeo 標誌
  • Evernote 標誌
  • Bit.ly 標誌
  • Squarespace 標誌
  • LiveRamp 標誌
  • OpenX 標誌

合作夥伴與整合功能

我們的合作夥伴具備 Bigtable 專業知識,可協助您因應旅程的每個階段,瞭解評估與業務案例,並取得在 Bigtable 上遷移與建構新應用程式的相關知識。
  • SADA 標誌
  • DoIT 標誌
  • Searce 標誌
  • 66 degrees 標誌
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常見問題

Bigtable 是何種資料庫?

Bigtable 是一項 NoSQL 資料庫服務,更具體來說,這是能存放數萬欄超寬資料表的鍵/值儲存庫,又稱為 Wide-column 資料庫,或分散式多維度對應。NoSQL 資料庫的核心概念是「不侷限於 SQL」,而不是「完全沒有 SQL」。

Bigtable 與受其啟發的熱門開放原始碼專案最相似 (如 Apache HBase 和 Cassandra)。因此,若客戶需要處理大量資料,並且在尋找高效能、符合成本效益的 Google Cloud 全代管 NoSQL 資料庫解決方案,通常會選擇這項服務。

除了鍵/值 API 外,Bigtable 還支援三種不同的 SQL 查詢方式:

  • 開發低延遲應用程式時,Bigtable 支援使用以 GoogleSQL 為建構基礎的 SQL 查詢 API,讓您可透過擴充功能運用類似 Cassandra Query Language (CQL) 的寬欄資料模型。
  • 如要用於數據資料學領域,或處理其他類型的批次處理和 ETL 工作,Bigtable 則支援透過 Spark 用戶端使用 SparkSQL。
  • 如果使用者想進行事後探索性分析,或混合多個來源的資料並用於批次分析工作,也可透過 BigQuery 取得 Bigtable 資料。只要在 BigQuery 中註冊 Bigtable 資料表,然後像查詢任何其他 BigQuery 資料表一樣執行查詢即可,不必進行 ETL 作業或複製資料。

Bigtable 提供遷移工具,可確保資料遷移作業準確無誤,減少所需工作,讓資料遷移作業變得更快更簡單。有了 HBase Bigtable 複製程式庫,不需停機就能進行即時遷移,還可透過匯入工具驗證工具,輕鬆將 HBase 快照載入至 Bigtable,並使用 Dataflow 範本,簡化從 Cassandra 遷移至 Bigtable 的工作。

Bigtable 儲存空間是以 GB 為計費單位,計費方式與無伺服器模型類似。Bigtable 也具備線性水平資源調度能力,可因應需求波動自動調整運算資源,這能讓您不必綁定長期儲存或運算容量承諾使用方案。不過,低延遲運算是按照節點計算容量費用,而非按照要求數量,因為每個節點每秒可處理高達 1.7 萬個要求。因此,Bigtable 的價格對大型工作負載較為理想,不太適合小型應用程式;而 Google Cloud 資料庫 (例如 Firestore) 可能更適用於後者。

如為批次資料處理工作,Bigtable 會採用 Data Boost 技術執行,並按無伺服器處理單元數 (SPU) 計費。

瞭解詳情
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