Cloud Data Fusion
Vollständig verwaltete, cloudnative Datenintegration jeder Größenordnung.
Neukunden erhalten ein Guthaben im Wert von 300 $ für Data Fusion. Alle Kunden erhalten die ersten 120 Stunden Pipeline-Entwicklung pro Monat und Konto kostenlos und werden nicht mit Ihrem Guthaben verrechnet.
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Visuelle Point-and-Click-Benutzeroberfläche zum codefreien Bereitstellen von ETL- bzw. ELT-Pipelines
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Umfangreiche Bibliothek mit über 150 vorkonfigurierten Connectors und Transformationen ohne zusätzliche Kosten
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Nativ integrierte erstklassige Google Cloud-Dienste
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Durchgängige Data-Lineage für die Analyse von Ursache und Wirkung
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Mit einem Open-Source-Kern (CDAP) für Pipeline-Portabilität erstellt
Vorteile
Technische Engpässe vermeiden und die Produktivität steigern
Dank der intuitiven Drag-and-drop-Benutzeroberfläche, vordefinierten Connectors und dem Self-Service-Modell der codefreien Datenintegration von Data Fusion werden Engpässe durch mangelndes Fachwissen beseitigt. So können Sie schneller Erkenntnisse gewinnen.
Niedrigere Gesamtbetriebskosten für die Pipeline
Mit seinem serverlosen Ansatz, der die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von Google-Diensten wie Dataproc nutzt, bietet Data Fusion die besten Datenintegrationsmöglichkeiten bei geringeren Gesamtbetriebskosten.
Mit einem Data-Governance-Fundament erstellt
Mit integrierten Funktionen wie durchgängiger Data-Lineage, Integrationsmetadaten und cloudnativen Sicherheits- und Datenschutzdiensten unterstützt Data Fusion Teams bei der Ursachen- bzw. Wirkungsanalyse sowie der Compliance.
Wichtige Features
Wichtige Features
Open-Core-Ansatz für die Integration in die Hybrid- und Multi-Cloud
Data Fusion basiert auf dem Open-Source-Projekt CDAP. Mit diesem Open-Core-Ansatz ist bei den Nutzern für die Übertragbarkeit von Datenpipelines bestens gesorgt. Dank der umfassenden Einbindung von CDAP in lokale und öffentliche Cloud-Plattformen können Cloud Data Fusion-Nutzer Silos beseitigen und Einblicke gewinnen, die vorher nicht möglich waren.
Eingebunden in die branchenführenden Big-Data-Tools von Google
Die native Einbindung von Data Fusion in Google Cloud vereinfacht die Datensicherheit und sorgt für eine sofortige Verfügbarkeit der Daten zur Analyse. Ganz gleich, ob Sie einen Data Lake mit Cloud Storage und Dataproc pflegen, Daten für Data-Warehouse-Prozesse in BigQuery verschieben oder Daten transformieren, um sie in einem relationalen Speicher wie Cloud Spanner aufzubewahren – die Einbindung von Cloud Data Fusion ermöglicht eine schnelle und einfache Iteration.
Datenintegration durch Zusammenarbeit und Standardisierung
Cloud Data Fusion bietet vorgefertigte Transformationen für die Batch- und Echtzeitverarbeitung. Er bietet die Möglichkeit, eine interne Bibliothek mit benutzerdefinierten Verbindungen und Transformationen zu erstellen, die Teams validieren, freigeben und wiederverwenden können. Er bietet die Grundlage für auf Zusammenarbeit ausgerichtetes Data Engineering und erhöht die Produktivität. Das bedeutet weniger Warten auf ETL-Entwickler und Data Engineers und weniger Probleme mit der Codequalität.
Kunden
Von Kunden lernen, die Cloud Data Fusion verwenden
Das ist neu
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Dokumentation
Dokumentation
Cloud Data Fusion aktivieren
In dieser Anleitung wird erklärt, wie Sie die Cloud Data Fusion API für Ihr Google Cloud-Projekt aktivieren.
Cloud Data Fusion-Konzeptübersicht
Lernen Sie Konzepte und Funktionen von Cloud Data Fusion kennen.
Data-Lineage
In dieser Anleitung wird gezeigt, wie Sie Cloud Data Fusion für Data-Lineage, dem Ermitteln der Herkunft und Abstammung von Daten sowie deren Bewegung im Zeitverlauf, verwenden können.
JDBC-Treiber mit Cloud Data Fusion verwenden
Sie erfahren, wie Sie Java Database Connectivity (JDBC)-Treiber mit Cloud Data Fusion-Pipelines verwenden können.
Data Engineering in Google Cloud
In diesem viertägigen Präsenzkurs lernen Sie aus erster Hand, wie Sie Datenverarbeitungssysteme in Google Cloud planen und erstellen.
Anwendungsfälle
Anwendungsfälle
Cloud Data Fusion hilft Nutzern beim Erstellen skalierbarer, verteilter Data Lakes in Google Cloud durch die Integration von Daten aus in Silos unterteilten lokalen Plattformen. Kunden können die Skalierbarkeit der Cloud nutzen, um ihre Daten zu zentralisieren und somit größeren Nutzen aus ihnen zu ziehen. Die Self-Service-Funktionen von Cloud Data Fusion verbessern die Prozesstransparenz und senken die Gesamtkosten des operativen Supports.
Mit Cloud Data Fusion können Organisationen ein besseres Verständnis ihrer Kunden gewinnen. Dazu werden Datensilos beseitigt und agile, cloudbasierte Data-Warehouse-Lösungen in BigQuery entwickelt. Die bewährte einheitliche Ansicht von Kundeninteraktionen und Kundenverhalten verbessert die Benutzerfreundlichkeit und steigert die Kundenbindung sowie den Umsatz pro Kunde.
Viele Nutzer möchten heute eine einheitliche Analyseumgebung für eine Vielzahl kostenintensiver lokaler Data-Marts erstellen. Durch die Verwendung zahlreicher nicht verbundener Tools sowie Behelfsmaßnahmen werden die Datenqualität und Sicherheit manchmal zu einer echten Herausforderung. Die große Vielfalt an Connectors, visuellen Oberflächen und Abstraktionen von Cloud Data Fusion rund um die Geschäftslogik hilft, die Gesamtbetriebskosten zu senken, die Self-Service-IT zu fördern und Routineaufgaben zu reduzieren und zu standardisieren.
Alle Features
Alle Features
| Codefreier Self-Service | Nutzer ohne technisches Fachwissen erhalten Zugriff auf eine codefreie, grafische Benutzeroberfläche mit Point-and-Click-Datenintegration. Hierdurch werden Engpässe vermieden. |
| Auf Zusammenarbeit ausgerichtetes Data Engineering | Mit Cloud Data Fusion können Sie eine interne Bibliothek mit benutzerdefinierten Verbindungen und Transformationen erstellen, die innerhalb einer Organisation validiert, gemeinsam genutzt und wiederverwendet werden kann. |
| Google Cloud-nativ | Die vollständig verwaltete cloudnative Architektur bringt Ihnen die Vorteile von Google Cloud: Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Datenschutz. |
| Datenintegration in Echtzeit | Mit den Replikationsfunktionen von Data Fusion können Sie transaktionale und operative Datenbanken wie SQL Server, Oracle und MySQL mit nur wenigen Klicks direkt in BigQuery replizieren. Durch die Einbindung von Datastream können Sie Veränderungsstreams für kontinuierliche Analysen in BigQuery bereitstellen. Nutzen Sie die Durchführbarkeitsbewertung für schnellere Entwicklungsdurchläufe und Leistungs-/Systemmonitoring zur besseren Beobachtbarkeit. |
| Batch-Integration | Gestaltung, Ausführen und Ausführen von Datenpipelines mit hohem Volumen, die regelmäßige Unterstützung von gängigen Datenquellen wie Dateisystemen und Objektspeicher, relationale und NoSQL-Datenbanken, SaaS-Systeme und Mainframes bieten. |
| Sicherheit für Unternehmen | Die Einbindung in Cloud Identity and Access Management (IAM), Private IP, VPC-SC und CMEK sorgt für Sicherheit im Unternehmen und mindert Risiken durch das Einhalten von Compliance und Datenschutz. |
| Metadaten und Herkunft in integrierten Datasets | Sie können in integrierten Datasets nach technischen und geschäftlichen Metadaten suchen. Verfolgen Sie die Herkunft aller integrierten Datasets auf Feld- und Dataset-Ebene. |
| Nahtlose Vorgänge | REST APIs, Zeitpläne, auf dem Pipeline-Status basierende Trigger, Logs, Messwerte und Monitoring-Dashboards vereinfachen die Ausführung in geschäftskritischen Umgebungen. |
| Umfassendes Integrationstoolkit | Integrierte Connectors für viele moderne Systeme und Legacy-Systeme, codefreie Transformationen, Bedingungen und Vor-/Nachverarbeitung, Warnungen und Benachrichtigungen sowie Fehlerverarbeitung sorgen für eine umfassende und nutzerfreundliche Datenintegration. |
| Unterstützung von hybriden Umgebungen | Open Source bietet Ihnen die Flexibilität und Portabilität zum Erstellen von standardisierten Datenintegrationslösungen in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen. |
Preise
Preise
Cloud Data Fusion-Preise sind aufgeschlüsselt nach:
1. Designkosten: Basierend auf der Anzahl der Stunden, die eine Instanz ausgeführt wird, und nicht auf der Anzahl der Pipelines, die entwickelt und ausgeführt werden. Die ersten 120 Stunden pro Monat und pro Konto sind in der Basic-Version kostenlos.
2. Verarbeitungskosten: Die Kosten der Dataproc-Cluster, die zum Ausführen der Pipelines verwendet werden.
| Version | Preis pro Cloud Data Fusion-Instanzstunde | Anzahl der gleichzeitig unterstützten Pipelines | Anzahl der unterstützten Nutzer |
|---|---|---|---|
| Developer | 0,35 $ | 2 (empfohlen) | 2 (empfohlen) |
| Basic | 1,80 $ | Unbegrenzt | Unbegrenzt |
| Enterprise | 4,20 $ | Unbegrenzt | Unbegrenzt |