Gartner stuft Google im Magic Quadrant 2019 als führenden Anbieter für Lösungen zur Datenverwaltung bei Analysen (Data Management Solutions for Analytics, DMSA) ein. Den kostenlosen Bericht finden Sie hier.
Big-Data-Produkte
Mit Google Cloud-Produkten für die Datenanalyse können Sie Daten effizient erfassen, verarbeiten und analysieren.
Vollständig verwalteter Ansatz ohne Server
Nutzen Sie die vollständig verwalteten, bewährten End-to-End-Datenanalyseprodukte von Google Cloud Platform, um mühelos wertvolle Geschäftsinformationen zu gewinnen. Mit einem serverlosen Ansatz treffen Sie wichtige Geschäftsentscheidungen schnell und effizient, ohne sich mit der betrieblichen Komplexität von Datenanalysen befassen zu müssen.
BigQuery
Serverloses Data Warehouse
BigQuery ist das vollständig verwaltete, kostengünstige Data Warehouse von Google, das nach Ihren Anforderungen an Speicherkapazität und Rechenleistung skaliert wird. Mit BigQuery erhalten Sie eine spaltenorientierte und ANSI-konforme SQL-Datenbank, die Petabyte an Daten innerhalb von Sekunden analysiert. REST-basierte APIs fügen sich in vorhandene Anwendungen ein und Entwickler können mit vertrauten Programmiersprachen wie Java und Ruby neue Anwendungen erstellen. Mit SQL und BigQuery GIS Beta (Geographic Information Systems) lassen sich raumbezogene Daten in BigQuery analysieren. Mit BigQuery ML können Sie ML-Modelle mit riesigen strukturierten oder semistrukturierten Datenmengen erstellen und operationalisieren – mit einfachem SQL und in einem Bruchteil der üblichen Zeit. Darüber hinaus bietet BigQuery Dienste zur Datenübertragung und eine flexible Datenaufnahme. Sie zahlen nur für Ihre tatsächliche Nutzung.
Cloud Dataflow
Batch- und Stream-Datenverarbeitung
Cloud Dataflow ist ein vollständig verwalteter Dienst zum Transformieren und Anreichern von Daten im Streammodus (Echtzeitdaten) und Batchmodus (Verlaufsdaten) mit gleicher Zuverlässigkeit und Aussagekraft. Mit dem serverlosen Ansatz von Cloud Dataflow müssen Sie sich nicht mehr um operative Aufgaben wie Kapazitätsplanung, Ressourcenverwaltung oder Leistungsoptimierung kümmern. Außerdem zahlen Sie nur für die tatsächliche Nutzung. Cloud Dataflow funktioniert außerdem nicht nur mit Google-Produkten für Aufnahme, Data-Warehouse-Prozesse und maschinelles Lernen, sondern auch mit Drittanbietertools wie Apache Spark und Apache Beam.
Cloud Dataproc
Verwalteter Apache Spark- und Apache Hadoop-Dienst
Cloud Dataproc ist ein schneller, nutzerfreundlicher, vollständig verwalteter Clouddienst, über den Sie Cluster mit Apache Spark und Apache Hadoop einfacher und günstiger ausführen können. Vorgänge, für die früher Stunden oder Tage notwendig waren, dauern jetzt nur noch Sekunden oder Minuten und dank sekundengenauer Abrechnung bezahlen Sie ausschließlich die tatsächlich genutzten Ressourcen. Dank der Integration von Cloud Dataproc in Speicher-, Computing- und Monitoringdienste der Google Cloud-Produkte erhalten Sie eine leistungsstarke und vollständige Plattform für die Datenverarbeitung.
Cloud Dataprep
Intelligente Vorbereitung von Daten
Cloud Dataprep von Trifacta ist ein intelligenter Dienst für die visuelle Untersuchung, Bereinigung und Vorbereitung von strukturierten und unstrukturierten Daten für die Analyse. Der Dienst ist serverlos und eignet sich für Daten jeder Größenordnung – es muss keine Infrastruktur bereitgestellt oder verwaltet werden. Bei jeder Eingabe in der Benutzeroberfläche wird Ihre nächste Datentransformation vorgeschlagen und vorausberechnet. Dadurch wird das Schreiben von Code überflüssig. Cloud Dataprep erkennt automatisch Schemas, Datentypen, Möglichkeiten zur Zusammenführung und Anomalien. Das zeitaufwendige Erstellen von Datenprofilen gehört somit der Vergangenheit an und Sie können direkt zur Datenanalyse übergehen.
Cloud Pub/Sub
Messaging-Dienst und skalierbare Aufnahme von Ereignissen
Cloud Pub/Sub ist eine einfache, zuverlässige und skalierbare Basis für Streamanalysen und ereignisgesteuerte Computersysteme. Mit Google Cloud Pub/Sub können Sie Nachrichten zwischen unabhängigen Anwendungen senden und empfangen. In Clouds, lokalen und hybriden Umgebungen gespeicherte Daten lassen sich außerdem projekt- und anwendungsübergreifend syndizieren. Dank der Flexibilität von Cloud Pub/Sub können Sie Systeme und Komponenten entkoppeln, die in der GCP oder an anderer Stelle im Internet gehostet werden. Cloud Pub/Sub ist so ausgelegt, dass eine Zustellung mindestens einmal und bei geringer Latenz stattfindet; der Dienst bietet dabei On-Demand-Skalierbarkeit bis zu zig Millionen Nachrichten pro Sekunde.
Cloud Composer
Workflow-Orchestrierung
Cloud Composer ist ein vollständig verwalteter Workflow-Orchestrierungsdienst, mit dem Sie Pipelines, die sich über Clouds und lokale Rechenzentren erstrecken, erstellen, planen und überwachen können. Der Dienst basiert auf dem Open-Source-Projekt Apache Airflow und wird in der Programmiersprache Python betrieben. Der Dienst ist einfach zu verwenden und anbieterunabhängig. Mit der End-to-End-Integration für GCP-Arbeitslasten bietet Cloud Composer Nutzern die Möglichkeit, eine ganze Pipeline mit allen Big-Data-Produkten von Google Cloud zu orchestrieren.
Google Data Studio
Dashboards und Berichte
Mit Google Data Studio können Sie das volle Potenzial Ihrer Daten ausschöpfen. Der Dienst erstellt aus Daten informative Dashboards und Berichte, mit denen sich bessere Geschäftsentscheidungen treffen lassen. Die Informationen sind leicht zu verstehen und lassen sich anpassen und mit anderen teilen. Integrationen zwischen BigQuery, Data Studio und Tabellen sowie gängigen BI- und ETL-Tools sorgen für Flexibilität bei der Datenaufnahme und -darstellung. Data Studio verwendet außerdem das Freigabemodell von Google Drive, wodurch Teams in Echtzeit zusammenarbeiten können. Dank vorgefertigter Berichtsvorlagen können sich Teams auf das Erzählen überzeugender Geschichten konzentrieren, anstatt Daten zu bearbeiten.
Cloud Data Transfer
Datenübertragungsdienste
Cloud Data Transfer bietet Lösungen, die Ihre individuellen Anforderungen erfüllen, um Ihre Daten schnell und sicher in Google Cloud Storage, BigQuery oder Dataproc zu übertragen. Ganz egal, ob Sie 50 Gigabyte oder 50 Petabyte an Daten übertragen möchten, Datenübertragungen einmalig oder wiederkehrend sein sollen, Ihnen eine T1-Leitung oder eine Netzwerkverbindung mit einer Übertragungsgeschwindigkeit von 10 GBit/s zur Verfügung steht – wir haben die Lösung.
Cloud Bigtable
Vollständig verwalteter NoSQL-Datenbankdienst
Cloud Bigtable bietet eine extrem skalierbare NoSQL-Datenbank, die sich insbesondere für Arbeitslasten mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz eignet. Sie lässt sich mühelos mit beliebten Big-Data-Tools wie Hadoop und Spark integrieren und unterstützt die branchenübliche Open-Source-HBase API. Cloud Bigtable eignet sich ideal für operative und analytische Anwendungen wie etwa IoT-Anwendungen, Nutzeranalysen und die Analyse von Finanzdaten.
Google Cloud Storage
Objektspeicher für Big Data
Google Cloud Storage ist eine einheitliche Objektspeicherlösung, mit der Sie beliebige Datenmengen jederzeit weltweit speichern und abrufen können. Sie können Cloud Storage für eine Reihe von Aufgaben verwenden, beispielsweise für das Bereitstellen von Websiteinhalten, das Speichern von Daten für die Archivierung und Notfallwiederherstellung oder das Verteilen großer Datenobjekte an Nutzer über direkte Downloads.
Cloud Datalab
Leistungsstarke Datenexploration
Cloud Datalab ist ein leistungsfähiges interaktives Tool zum Untersuchen, Analysieren, Transformieren und Visualisieren von Daten und zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen in der Google Cloud Platform. Es handelt sich dabei um ein auf Jupyter basierendes interaktives Notebook-Tool, das dank der Integration in BigQuery und Cloud Machine Learning Engine einfachen Zugriff auf wichtige Datenverarbeitungsdienste bietet. Mit TensorFlow oder Cloud Machine Learning Engine lassen sich Daten leicht in Machine Learning-Modelle für Vorhersagen umwandeln.
Big-Data-Leitfäden und -Ressourcen
Erste Schritte mit Big-Data-Produkten aus der Google Cloud
Erste Schritte mit BigQuery
Erste Schritte für die Analyse von großen Datenmengen direkt über Ihren Webbrowser mit der BigQuery-Weboberfläche.
Dataflow-Programmiermodell
Einfache Datenverarbeitung im großen Maßstab mit dem Dataflow-Programmiermodell.
Erste Schritte mit Dataproc
Hier erfahren Sie, wie Sie einen Cluster erstellen und einen einfachen Spark-Job in Cloud Dataproc ausführen.
Data Solutions for Change
Gemeinnützige Organisationen können ihr Vorhaben mit GCP-Guthaben und aktiver Unterstützung erfüllen.
Cloud Big-Data-Blog
Hintergrundinformationen, technische Vergleiche, Anleitungen und Tipps und Tricks für die Verwendung der aktuellen Datenverarbeitungstechnologien.
Google Cloud Next
Weitere Informationen über Produkte für die Datenanalyse finden Sie in den Next '18 Sessions.
Datensicherheit und Data Governance auf der Google Cloud Platform
Die GCP bietet erstklassige Tools und Technologien, um Ihre Daten effizient zu schützen und zu verwalten.
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