Dataflow

Procesamiento unificado de datos por lotes y de transmisión rápido, sin servidores y rentable.

Los clientes nuevos obtienen $300 en créditos gratuitos para gastar en Google Cloud durante los primeros 90 días. Podrás usar productos seleccionados de forma gratuita (hasta un límite mensual), incluidos BigQuery, Cloud Storage y muchos más.

Probar Dataflow gratis
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    Servicio de procesamiento de datos completamente administrado

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    Aprovisionamiento y administración automáticos de los recursos de procesamiento

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    Ajuste de escala automático horizontal de los recursos de trabajador para maximizar el uso de los recursos

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    Innovación en OSS impulsada por la comunidad con el SDK de Apache Beam

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    Procesamiento confiable y coherente del tipo “exactamente una vez”

Ventajas

Transmite estadísticas de datos con velocidad

Dataflow permite desarrollar canalizaciones de transmisión de datos de forma simplificada y rápida con una latencia de datos más baja.

Simplifica las operaciones y la administración

Permite que los equipos se centren en programar en lugar de administrar clústeres de servidores con el enfoque sin servidores de Dataflow que quita la sobrecarga operativa de las cargas de trabajo de ingeniería de datos.

Reduce el costo total de propiedad

Dataflow combina el ajuste de escala automático de los recursos con capacidades de procesamiento por lotes con optimización del costo, por lo que puede ofrecer una capacidad prácticamente ilimitada para que administres las cargas de trabajo (estacionales y con incrementos bruscos) sin gastar de más.

Características clave

Características clave

Ajuste de escala automático de recursos y rebalanceo dinámico de trabajos

Minimiza la latencia de las canalizaciones, maximiza el uso de recursos y reduce el costo de procesamiento por registro de datos con un ajuste de escala automático de recursos adaptado a los datos. Las entradas de datos se particionan de forma automática y se balancean constantemente para equilibrar el uso de recursos de trabajador y reducir el efecto de las “teclas de acceso rápido” en el rendimiento de las canalizaciones.

Precios y programación flexibles para el procesamiento por lotes

A fin de procesar los trabajos, como los nocturnos, de forma flexible y según su programación, la programación flexible de recursos (FlexRS) ofrece un precio más bajo para el procesamiento por lotes. Estos trabajos flexibles se ubican en una cola que garantiza su recuperación para ejecutarlos en un período de seis horas.

Patrones de IA en tiempo real listos para usar

Las funciones de IA en tiempo real de Dataflow, que están habilitadas por medio de patrones listos para usar, permiten reacciones en tiempo real con inteligencia casi humana para un gran caudal de eventos. Los clientes pueden compilar soluciones inteligentes que van desde estadísticas predictivas y detección de anomalías hasta personalización en tiempo real y otros casos de uso de estadísticas avanzadas.

Ver todas las características

Clientes

Clientes

Dow Jones
Dow Jones trae a la vida conjuntos de datos de eventos históricos con Dataflow.
Leer la historia

Aspectos destacados de la historia

  • Recopilaron datos de noticias que abarcaban más de 30 años para evaluar el impacto comercial.

  • Descubrieron estadísticas y relaciones ocultas entre datos.

  • Generaron un prototipo de Gráfico de conocimiento con facilidad en un plazo de 10 semanas.

Socio

Novedades

Novedades

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Documentación

Documentación

Guía de inicio rápido
Guía de inicio rápido de Dataflow con Python

Configura el proyecto de Google Cloud y el entorno de desarrollo de Python, obtén el SDK de Apache Beam, y ejecuta y modifica el ejemplo de WordCount en el servicio de Dataflow.

Instructivo
Usa Dataflow SQL

Crea una consulta de SQL y, después, implementa un trabajo de Dataflow para ejecutar la consulta desde la IU de Dataflow SQL.

Instructivo
Instala el SDK de Apache Beam

Instala el SDK de Apache Beam para que puedas ejecutar las canalizaciones en el servicio de Dataflow.

Instructivo
Aprendizaje automático con Apache Beam y TensorFlow

Preprocesa, entrena y haz predicciones en un modelo de aprendizaje automático de energía molecular mediante Apache Beam, Dataflow y TensorFlow.

Instructivo
Qwiklab: Cómo procesar datos con Google Cloud Dataflow

Obtén información sobre cómo procesar un conjunto de datos en tiempo real y basado en texto con Python y Dataflow y, luego, almacenarlos en BigQuery.

Conceptos básicos de Google Cloud
Recursos de Dataflow

Obtén información sobre los precios, las cuotas de recursos, las Preguntas frecuentes y mucho más.

Instructivo
Descubre todo lo que puedes crear en Google Cloud

Obtén las guías de recursos técnicos de Google Cloud correspondientes a Dataflow.

Casos de uso

Casos de uso

Caso de uso
Estadísticas de transmisiones

Mediante las estadísticas de transmisiones de Google, puedes hacer que los datos estén organizados y sean útiles y accesibles desde el instante en el que se generan. Nuestra solución de transmisión, incorporada en Dataflow junto con Pub/Sub y BigQuery, aprovisiona los recursos que necesitas para transferir, procesar y analizar volúmenes fluctuantes de datos en tiempo real a fin de generar estadísticas empresariales en tiempo real. Este aprovisionamiento abstraído reduce la complejidad y permite que las estadísticas de transmisiones sean accesibles para los ingenieros y analistas de datos.

Diagrama de estadísticas de transmisiones de Dataflow
Caso de uso
IA en tiempo real

Dataflow trae los eventos de transmisión a TensorFlow Extended (TFX) y AI Platform de Google Cloud para habilitar las estadísticas predictivas, la detección de fraudes, la personalización en tiempo real y otros casos de uso de estadísticas avanzadas. TFX usa Dataflow y Apache Beam como motor de procesamiento de datos distribuido a fin de habilitar varios aspectos del ciclo de vida del AA, con el respaldo de la CI/CD para el AA mediante canalizaciones de Kubeflow.

Caso de uso
Procesamiento de datos de sensores y registros

Obtén estadísticas empresariales de tu red de dispositivos global con una plataforma IoT inteligente.

Todas las funciones

Todas las características

Streaming Engine Streaming Engine separa el procesamiento del almacenamiento de estado y traslada partes de la ejecución de la canalización fuera de las VM de trabajador para enviarlas al backend del servicio de Dataflow, lo que mejora considerablemente el ajuste de escala automático y la latencia de los datos.
Ajuste de escala automático El ajuste de escala automático permite que el servicio de Dataflow elija por sí mismo la cantidad de instancias de trabajador necesarias para ejecutar tu trabajo. El servicio de Dataflow también puede reasignar de forma dinámica más o menos trabajadores durante el tiempo de ejecución para adaptarse a las características del trabajo.
Dataflow Shuffle Dataflow Shuffle, con base en los servicios, retira de las VM de trabajador la operación Shuffle (que se usa a fin de agrupar y unir datos) y la envía al backend del servicio de Dataflow para las canalizaciones por lotes. Las canalizaciones de este tipo escalan a cientos de terabytes sin problemas y sin que se requieran ajustes.
Dataflow SQL Dataflow SQL te permite aprovechar tus habilidades de SQL para desarrollar canalizaciones de transmisión de Dataflow directamente desde la IU web de BigQuery. Puedes unir datos de transmisión de Pub/Sub con archivos en Cloud Storage o tablas en BigQuery, escribir resultados en BigQuery y crear paneles en tiempo real mediante Hojas de cálculo de Google o con otras herramientas de IE.
Programación flexible de recursos (FlexRS) Dataflow FlexRS reduce los costos de procesamiento por lotes mediante técnicas de programación avanzadas, el servicio Dataflow Shuffle y una combinación de instancias de máquinas virtuales (VM) interrumpibles y VM comunes.
Plantillas de Dataflow Las plantillas de Dataflow te permiten compartir con facilidad las canalizaciones con miembros del equipo y en tu organización. Además, puedes aprovechar una gran cantidad de plantillas proporcionadas por Google para implementar tareas de procesamiento de datos sencillas y útiles. Gracias a las plantillas flexibles, puedes crear plantillas a partir de cualquier canalización de Dataflow.
Integración en Notebooks Compila canalizaciones de forma iterativa y desde cero con AI Platform Notebooks, y realiza implementaciones con el ejecutor de Dataflow. Inspecciona grafos de canalizaciones en un flujo de trabajo de bucle de lectura-evaluación-impresión (REPL) a fin de crear canalizaciones de Apache Beam paso a paso. El servicio de Notebooks (disponible a través de AI Platform de Google) te permite escribir canalizaciones en un entorno intuitivo mediante los frameworks más recientes de ciencia de datos y aprendizaje automático.
Supervisión intercalada La supervisión intercalada de Dataflow te permite acceder directamente a las métricas de trabajos a fin de solucionar problemas de canalizaciones por lotes y de transmisión. Puedes acceder a gráficos de supervisión que brindan visibilidad de cada paso y de los trabajadores, y fijar alertas cuando se cumplan ciertas condiciones, como la inactividad de los datos y el aumento de la latencia del sistema.
Claves de encriptación administradas por el cliente Puedes crear una canalización por lotes o de transmisión que esté protegida con una clave de encriptación administrada por el cliente (CMEK), o bien acceder a datos protegidos con una CMEK que estén almacenados en fuentes y receptores.
Controles del servicio de VPC de Dataflow La integración de Dataflow en los Controles del servicio de VPC proporciona seguridad adicional para el entorno de procesamiento de datos, ya que mejora la capacidad de mitigar el riesgo de robo de datos.
IP privadas Desactivar las IP públicas te permite proteger mejor la infraestructura de procesamiento de datos. Si no usas direcciones IP públicas para los trabajadores de Dataflow, también reduces la cantidad de direcciones IP públicas que consumes de la cuota del proyecto de Google Cloud.

Precios

Precios

Los trabajos de Dataflow se facturan por segundo, en función del uso real de trabajadores de transmisión o por lotes de Dataflow. Los recursos adicionales, como Cloud Storage o Pub/Sub, se facturan de forma individual según los precios de ese servicio.

Socios

Socios

Los socios de Google Cloud desarrollaron integraciones a Dataflow para permitir la realización rápida y sencilla de tareas potentes de procesamiento de datos de cualquier tamaño.