Big Data-Lösungen
Integrierte, serverlose Big Data-Plattform für datengestützte Analysen
Kostenlos testenNeuigkeiten für Big Data
Google bietet eine bewährte, integrierte End-to-End-Lösung für Big Data, die auf unserer jahrelangen Innovationsarbeit basiert, mit der Sie Ihre Daten auf einer einzigen Plattform erfassen, verarbeiten, speichern und analysieren können. Mit der Google Cloud Platform erhalten Sie nützliche Informationen ohne eine Infrastruktur verwalten zu müssen. Außerdem können Sie Cloud-native Dienste mit Open-Source-Tools nach Bedarf im Batch- und Stream-Modus kombinieren.
Data Warehouse für Analysezwecke
Google BigQuery ist ein vollständig verwaltetes, kostengünstiges Data Warehouse von Google für die Analyse. BigQuery ist serverlos und erfordert keine Verwaltung der Infrastruktur. So müssen Sie sich um die notwendige Kapazität oder eine mögliche Überdimensionierung keine Gedanken machen. Außerdem ist kein Datenbankadministrator erforderlich. Sie können sich ganz auf die Analyse der Daten konzentrieren und über vertraute SQL-Befehle nützliche Informationen erhalten. Dabei profitieren Sie von unserem Pay-As-You-Go-Modell. BigQuery ist eine leistungsfähige Big Data-Analyseplattform, die von den unterschiedlichsten Unternehmen verwendet wird, von Start-ups bis zu Fortune 500-Unternehmen.
Batch- und Stream-Datenverarbeitung
Google Cloud Dataflow ist ein einheitliches Programmiermodell und ein verwalteter Dienst für die Ausführung verschiedener Datenverarbeitungsmuster wie Streaming-Analysen, ETL und Batchberechnung. Mit Cloud Dataflow müssen Sie sich nicht mehr um operative Aufgaben wie Kapazitätenplanung, Ressourcenverwaltung oder Leistungsoptimierung kümmern.
Verwalteter Hadoop- und Spark-Dienst
Google Cloud Dataproc ist ein verwalteter Spark- und Hadoop-Dienst für die einfache Verarbeitung von großen Datasets und verwendet leistungsstarke Open-Tools aus dem Big Data-Ökosystem von Apache. Sie kontrollieren Ihre Kosten, indem Sie verwaltete Cluster jeder Größe schnell erstellen und diese deaktivieren, sobald Sie sie nicht mehr benötigen. Sie zahlen nur für Ihre Nutzung, nicht für Cluster im Leerlauf. Dank der Integration von Cloud Dataproc in Speicher-, Computing- und Überwachungsdienste der GCP-Produkte erhalten Sie eine leistungsstarke und vollständige Plattform für die Datenverarbeitung.
Leistungsstarke Datenexploration
Google Cloud Datalab ist ein interaktives Notebook (basierend auf Jupyter). Es ermöglicht die Untersuchung, Mitwirkung, Analyse und Visualisierung von Daten. Durch die Integration mit BigQuery und Google Cloud Machine Learning erhalten Sie einfachen Zugriff auf wichtige Datenverarbeitungsdienste.
Ansprechende Datenpräsentation für bessere Geschäftsentscheidungen
Google Data Studio erstellt aus Daten informative Berichte, die sich leicht verstehen, anpassen und mit anderen teilen lassen.
Intelligente Vorbereitung von Daten
Google Cloud Dataprep ist ein intelligenter Dienst für die Untersuchung, Bereinigung und Vorbereitung von strukturierten und unstrukturierten Daten für die Analyse. Cloud Dataprep ist ein serverloser Dienst für jede Datenmenge. Es muss keine Infrastruktur bereitgestellt oder verwaltet werden. Die Datenvorbereitung erfolgt einfach per Klick und ohne Code.
Skalierbare Erfassung von Ereignissen und Messaging-Middleware
Google Cloud Pub/Sub ist ein serverloser, umfangreicher, zuverlässiger Echtzeit-Messaging-Dienst, mit dem Sie Nachrichten zwischen unabhängigen Anwendungen senden und empfangen können. Dank der Flexibilität von Cloud Pub/Sub können Sie Systeme und Komponenten entkoppeln, die in der Cloud Platform oder an anderer Stelle im Internet gehostet werden. Cloud Pub/Sub baut auf derselben Technologie wie Google auf und ist so ausgelegt, dass eine Zustellung mindestens einmal bei geringer Latenzzeit mit On-Demand-Skalierbarkeit von bis zu einer Million Nachrichten pro Sekunde stattfindet.
Serverlose Analyseplattform erstellen
Die Cloud Platform bietet eine Reihe von serverlosen Diensten, von der Datenerfassung und -vorbereitung bis hin zur Speicherung und Analyse, mit denen Sie keine Cluster bereitstellen und betreiben oder sich vorab um die Anzahl von Ressourcen Gedanken machen müssen. Cloud-native Datenverarbeitungsdienste in Kombination mit den besten Open-Source-Angeboten ermöglichen eine einfache Datenverwaltung und viele weitere Vorteile.
"Spotify hat sich unter anderem deshalb für Google entschieden, weil seine Dienste zum Analysieren großer Datenmengen wesentlich weiter entwickelt sind als die Datendienste anderer Cloudanbieter. "
– Wired, Februar 2016
Big Data-Leitfäden und -Ressourcen
Erste Schritte mit Google Cloud Big Data-Produkten
Erste Schritte mit BigQuery
Erste Schritte für die Analyse von großen Datenmengen direkt über Ihren Webbrowser mit der BigQuery-Weboberfläche.
BigQuery-Schnellstart ansehenCloud Big Data-Blog
Hintergrundinformationen, technische Vergleiche, Anleitungen und Tipps und Tricks für die Verwendung der aktuellen Datenverarbeitungstechnologien.
Blog ansehenErste Schritte mit Dataproc
Hier erfahren Sie, wie Sie einen Cluster erstellen und einen einfachen Spark-Job in Cloud Dataproc ausführen.
Cloud Dataproc-Schnellstart ansehenDataflow-Programmiermodell
Einfache Datenverarbeitung im großen Maßstab mit dem Dataflow-Programmiermodell.
Dataflow-Programmiermodell ansehenDiese Kunden verwenden die Cloud Platform
Einige Präsentationen unserer Kunden bei Next über die Verwendung von Google Cloud-Datendiensten.
Blogpost lesenApache Beam
Informationen zu Apache Beam, der Open-Source-Version von Cloud Dataflow, die auf Apache Spark und Apache Crunch übertragbar ist.
Informationen zu Apache Beam
"Eine gute Infrastruktur zeichnet sich nicht nur dadurch aus, dass alles rund läuft. Vielmehr geht es darum, dass alle unsere Teams effizienter und effektiver arbeiten können. Genau das erreicht Google für uns. "
– Nicholas Harteau, VP bei Spotify, Engineering & Infrastructure, gepostet im Spotify-Blog