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Dataflow è un servizio gestito per l'esecuzione di un'ampia varietà di pattern di elaborazione dati. La documentazione su questo sito mostra come eseguire il deployment delle pipeline di elaborazione dei dati in modalità flusso e batch utilizzando Dataflow, comprese le indicazioni per l'utilizzo delle funzionalità dei servizi.

L'SDK Apache Beam è un modello di programmazione open source che ti consente di sviluppare pipeline sia in batch che in flussi. Puoi creare le pipeline con un programma Apache Beam ed eseguirle sul servizio Dataflow. La documentazione di Apache Beam fornisce informazioni concettuali approfondite e materiale di riferimento per il modello di programmazione Apache Beam, gli SDK e altri runner.

Per apprendere i concetti di base di Apache Beam, consulta Tour di Beam e Beam Playground. Il repository Dataflow Cookbook fornisce anche pipeline pronte all'avvio e autonome e i casi d'uso più comuni di Dataflow.

Apache, Apache Beam, Beam, il logo Beam e la mascotte lucciola Beam sono marchi registrati di The Apache Software Foundation negli Stati Uniti e/o in altri paesi.

Risorse di documentazione

Trova le guide rapide e le guide, esamina i riferimenti chiave e ricevi assistenza per i problemi comuni.
Esplora la formazione autogestita di Google Cloud Skills Boost, i casi d'uso, le architetture di riferimento e gli esempi di codice con esempi di come utilizzare e connettere i servizi Google Cloud.
Caso d'uso
Casi d'uso

Esegui carichi di lavoro HPC altamente paralleli

Con Dataflow puoi eseguire carichi di lavoro altamente paralleli in un'unica pipeline, migliorando l'efficienza e semplificando la gestione del flusso di lavoro.

Streaming

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Esegui l'inferenza con Dataflow ML

Dataflow ML ti consente di utilizzare Dataflow per eseguire il deployment e gestire pipeline di machine learning (ML) complete. Utilizzare i modelli ML per eseguire l'inferenza locale e remota con pipeline in modalità batch e flusso. Utilizza gli strumenti di elaborazione dati per preparare i dati per l'addestramento dei modelli ed elaborare i risultati dei modelli.

ML Flusso di dati

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Crea una pipeline di inserimento flussi di e-commerce

Crea un'applicazione di e-commerce end-to-end di esempio che trasmette i flussi di dati da un Web Store a BigQuery e Bigtable. L'applicazione di esempio illustra casi d'uso comuni e best practice per l'implementazione dell'analisi dei flussi di dati e dell'intelligenza artificiale (AI) in tempo reale.

ecommerce ecommerce

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