La source PostgreSQL et la destination BigQuery de Datastream sont en phase de disponibilité générale. Lire le blog.
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Datastream

Service sans serveur simple à utiliser pour la capture et la réplication des données modifiées

  • Accès aux données en streaming et à faible latence depuis des bases de données MySQL, PostgreSQL, AlloyDB et Oracle

  • Analyse quasiment en temps réel dans BigQuery avec Datastream for BigQuery

  • Configuration facile à utiliser et connectivité sécurisée intégrée pour accélérer le retour sur investissement

  • Plate-forme sans serveur qui effectue un scaling automatique, sans ressources à provisionner ni à gérer

  • Bases sécurisées pour la synchronisation des bases de données et les architectures basées sur les événements

Avantages

Répliquer et synchroniser des données avec une latence minimale

Synchronisez les données entre des bases de données, des systèmes de stockage et des applications hétérogènes de manière fiable, avec une faible latence, tout en minimisant l'impact sur les performances des sources.

Effectuer un scaling à la hausse ou à la baisse avec une architecture sans serveur

Soyez opérationnel rapidement grâce à un service facile d'utilisation et sans serveur, qui effectue un scaling à la hausse ou à la baisse de manière fluide sans aucune infrastructure à gérer.

Flexibilité inégalée avec les services Google Cloud

Connectez et intégrez des données dans votre organisation à l'aide des meilleurs services Google Cloud tels que BigQuery, Cloud Spanner, Dataflow et Data Fusion.

Principales fonctionnalités

L'approche différenciée de Datastream

Traiter des flux de données à partir de bases de données relationnelles

Datastream lit et livre chaque modification (insertion, mise à jour et suppression) de vos bases de données MySQL, PostgreSQL, AlloyDB et Oracle pour charger des données dans BigQuery, Cloud SQL, Cloud Storage et Cloud Spanner. Sans agent et Google natif, cette solution diffuse chaque événement de manière fiable en temps réel.

Types de données normalisés sur plusieurs sources

Datastream normalise le type de données de chaque événement du type de la base de données source vers un type Datastream unifié. Cette normalisation des types de données sans perte entre les sources facilite le traitement en aval, quelle que soit leur source, quelle que soit leur origine.

Résolution de la dérive du schéma

Au fur et à mesure de l'évolution des schémas sources, Datastream permet une résolution rapide et transparente des écarts de schéma. Datastream effectue une rotation des fichiers pour créer un fichier dans le bucket de destination à chaque modification de schéma. Les types de données sources d'origine sont accessibles grâce à un simple appel d'API via Schema Registry avec versions gérées et à jour.

Conception sécurisée

Datastream est compatible avec plusieurs méthodes de connectivité privées sécurisées pour protéger les données en transit. De plus, les données sont chiffrées en transit et au repos afin que vous puissiez facilement savoir si vos données sont protégées pendant leur diffusion.

Logo Major League Baseball

"À mesure que nous modernisons nos applications, nous répliquons les données d'Oracle de manière fiable dans Cloud SQL pour PostgreSQL avec Datastream, ce qui a permis de réduire au maximum les temps d'arrêt de notre application."

Shawn O'Rourke, Manager of Technology, MLB

Lien du blog

Nouveautés

Actualités et événements concernant Datastream

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Documentation

Consulter des ressources et de la documentation sur Datastream

Principes de base de Google Cloud
Présentation de Datastream

Découvrez comment Datastream vous aide à répliquer et à synchroniser des données sur des bases de données, des systèmes de stockage et des applications hétérogènes.

Guide de démarrage rapide
Guide de démarrage rapide de Datastream avec Cloud Console

Découvrez comment utiliser Google Cloud Console en tant qu'interface graphique pour démarrer la diffusion de données.

Tutoriel
Configurer Datastream à l'aide de l'API

Apprenez à utiliser l'API pour configurer Datastream afin de transférer des données d'une base de données Oracle source vers Cloud Storage.

Principes de base de Google Cloud
Migrer d'Oracle vers Cloud SQL pour PostgreSQL

Utilisez le kit Open Source de Google, basé sur Datastream, pour migrer d'Oracle vers Cloud SQL pour PostgreSQL.

Tutoriel
Répliquer des données dans BigQuery à l'aide de Datastream et de Dataflow

Découvrez comment combiner Datastream et Dataflow pour répliquer des données à partir d'une base de données relationnelle.

Tutoriel
Répliquer les données d'une base de données Oracle vers BigQuery

Regardez cette vidéo pour découvrir comment répliquer des données en temps réel depuis Oracle vers BigQuery à l'aide de l'accélérateur de réplication de Data Fusion intégré à Datastream.

Cas d'utilisation

Capture continue de données modifiées : réplication de chaque événement en temps réel

Cas d'utilisation
Diffusions en temps réel et à tout moment

La capture des données modifiées intègre les données en lisant les événements de modification (insertions, mises à jour et suppressions) à partir de bases de données sources et en les écrivant dans une destination de données, ce qui vous permet de prendre des mesures le cas échéant. Datastream est compatible avec les flux de modification des bases de données Oracle et MySQL dans BigQuery, Cloud SQL, Cloud Storage et Cloud Spanner. Vous pouvez ainsi l'utiliser pour effectuer des analyses en temps réel, répliquer des bases de données et bien d'autres choses. D'autres sources et destinations seront disponibles ultérieurement.

Schéma de Datastream

Tarifs

Détail des tarifs de Datastream

Les tarifs de Datastream sont calculés en fonction des données mensuelles réellement traitées. Pour en savoir plus sur la tarification, consultez la page des tarifs de Datastream.

Les ressources supplémentaires telles que Cloud Storage, Dataflow et BigQuery sont facturées selon la grille tarifaire de ces services.

Partenaires

Les partenaires Google Cloud peuvent vous aider à tirer le meilleur parti de vos données avec Datastream.