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Pub/Sub

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注入事件以流式插入到 BigQuery、数据湖或运营数据库。

新客户可获得 $300 赠金，用于抵扣在 Pub/Sub 上的支出。所有客户每月可免费获享 10 GB 的消息注入或传递额度，不计入赠金额度。

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  • 使用 Dataflow 注入分析事件并将其流式插入到 BigQuery

  • 免运维、安全、可伸缩的消息传递系统或队列系统

  • 利用拉取和推送模式进行至少一次有序和任意顺序消息传送

  • 通过精细的访问权限控制和始终开启的加密功能保护数据
关联到不同设备的 Pub/Sub 徽标

视频

在一分钟内了解 Pub/Sub，包括工作原理和常见的使用场景

1:45

优势

轻松实现高可用性

跨可用区的同步消息复制和对每条消息的接收情况跟踪可确保任何规模的消息都能安全可靠地送达。

无需规划，一切自动执行

可自动扩缩和自动预配，而无需设置分区，因此可以免去提前规划的麻烦，并确保工作负载从一开始便可用于生产环境。

面向实时数据系统构建的简单、开源平台

一种可加载任何大小的小型记录的快速可靠的方法，可作为馈入 BigQuery、数据湖和运营数据库的实时和批处理流水线的入口点。您可以将其与 Dataflow 中的 ETL/ELT 流水线搭配使用。    

主要特性

主要特性

流式分析和连接器

原生集成 Dataflow，支持在 Java、Python 和 SQL 环境中对事件数据流进行可靠、表达型的一次性处理和集成。

大规模按序传送

可选的按键排序功能可简化有状态应用逻辑而不影响横向扩容能力，并且无需分区。

使用 Pub/Sub Lite 以更优的性价比提取事件

作为 Pub/Sub 的补充，Pub/Sub Lite 是适合提取大量事件的费用最低的一种方案。Pub/Sub Lite 提供区域级或可用区级存储空间，让您可以掌控容量管理工作。

查看所有特性
开发技术推广工程师 Priyanka Vergadia 正在介绍 Pub/Sub 与 Pub/Sub Lite

视频

了解何时选择 Pub/Sub 或 Pub/Sub Lite

9:13

客户

学习使用 Pub/Sub 的客户的经验

案例

CME Group 使用 Pub/Sub 提供实时市场数据，帮助各公司降低风险并增加收入。

阅读用时：5 分钟

案例

Sky 通过 Pub/Sub 扩大事件发布规模，打造新一代 Sky Q 机顶盒。

阅读用时：5 分钟

最新资讯

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Cloud Pub/Sub 宣布推出“仅传送一次”正式版 了解详情

柱形图

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借助 Pub/Sub 主题保留功能节省消息、资金和时间 了解详情

包含背后数据流的圆形和柱形图

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使用 Pub/Sub 和 Dataflow 处理流式流水线中的重复数据 了解详情

数据图表和漏斗

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为实时市场数据创建无服务器流水线 了解详情

文档

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Google Cloud 基础知识
什么是 Pub/Sub？

从核心概念和消息流到常见使用场景和集成，全面了解 Pub/Sub。

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教程
Pub/Sub 简介

了解如何在 Google Cloud 项目中启用 Pub/Sub，创建 Pub/Sub 主题和订阅，以及发布消息并将其拉取到订阅。

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快速入门
快速入门：使用客户端库

了解 Pub/Sub 服务如何让应用可靠、快速地异步交换消息。

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教程
有序消息传送

了解可规模化的消息排序的工作原理以及何时使用此功能。

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教程
选择 Pub/Sub 或 Pub/Sub Lite

了解如何充分利用这两种产品。

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快速入门
快速入门：使用 Dataflow 进行流处理

了解如何使用 Dataflow 读取发布到 Pub/Sub 主题的消息，按时间戳确定消息的窗口时间，以及向 Cloud Storage 写入消息。

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教程
指南：向主题发布消息

了解如何创建包含数据的消息，以及如何向 Pub/Sub 服务器发送请求以将消息发布到所需的主题。

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版本说明
了解 Pub/Sub 的最新版本

使用场景

使用场景

使用场景
流式分析

Google 的流式分析使数据更有条理、更加有用，并从其生成的一刻起就可访问。我们的流处理解决方案以 Pub/Sub 以及 Dataflow 和 BigQuery 为基础而构建，可预配所需的资源来提取、处理和分析数量不断波动的实时数据，提供实时业务数据洞见。这种抽象化的预配降低了复杂性，使数据分析师和数据工程师都能进行流式分析。
跨 5 列，从“触发”到“提取”、“强化”、“分析”和“激活”。每列都有上半部分和下半部分。在“触发”列顶部是边缘设备（移动设备、Web、数据存储和物联网），这些设备流到“提取”列中的 Pub/Sub，然后流到“强化”列和 Apache Beam/Dataflow 流处理，接着流到“分析”和“激活”框，最后流回到第 1 列中的边缘设备。从第 3 列中的 Apache Beam 来回流入“分析”列，进入 BigQuery、AI Platform 和 Bigtable：流向这 3 者的方式都是回填/重新处理 - 数据流批量。流从 BigQuery 转到“激活”列，进入“数据洞察”、第三方 BI 和 Cloud Functions，后者又流回到第 1 列中的边缘设备。在列的底部，显示“创建流程”：触发器显示“配置源以将事件消息推送到 Pub/Sub 主题”、提取“创建 Pub/Sub 主题和订阅”的流程、强化“使用模板、CLI 或笔记本部署流式或批处理 Dataflow 作业”的流程、分析“创建数据集、表和模型以接收流”的流程、激活“构建实时信息中心并调用外部 API”的流程。
使用场景
异步微服务集成

对于传统服务集成，Pub/Sub 充当着消息传递中间件的角色，而对于现代微服务，则充当着简单通信媒介的角色。推送订阅向 Cloud Functions、App Engine、Cloud Run 上的无服务器 webhook 或者 Kubernetes Engine 或 Compute Engine 上的自定义环境传送事件。如果不可公开 webhook，或者希望高效处理高吞吐量数据流，则可以使用低延迟拉取传送。
查看所有技术指南

所有特性

所有特性

至少送达一次 跨可用区的同步消息复制和对每条消息的接收情况跟踪，可确保在任何规模下消息都能至少送达一次。
开放式 开放式 API 和七种语言的客户端库为跨云部署和混合部署提供支持。
一次性处理 Dataflow 支持对 Pub/Sub 数据流进行可靠、表达型的一次性处理。
无需预配，一切自动执行 Pub/Sub 没有分片或分区。您只需要设置配额，然后发布并使用即可。
合规性与安全性 Pub/Sub 是符合 HIPAA 标准的服务，提供精细的访问权限控制和端到端加密。
Google Cloud 原生集成 利用与多种服务（例如 Cloud Storage、Gmail 更新事件、Cloud Functions）的集成，实现无服务器的事件驱动型计算。
第三方和 OSS 集成 Pub/Sub 提供第三方集成，Splunk 和 Datadog 用于日志记录，Striim 和 Informatica 用于数据集成。此外，还通过适用于 Apache Kafka 的 Confluent Cloud 和适用于基于 Kubernetes 的无服务器工作负载的 Knative Eventing 提供 OSS 集成。
还原与重放 将积压消息队列回滚到任何时间点或快照，以便重新处理消息。也可以快进，舍弃过时的数据。
死信主题 死信主题支持将订阅者应用无法处理的消息搁置在一边供离线检查和调试，以便系统能够无延迟地处理其他消息。
过滤 Pub/Sub 可以根据特性过滤消息，从而减少传送给订阅者的数据量。

价格

价格

Pub/Sub 价格取决于每月数据量。每个月的前 10 GB 数据是免费的。

每月数据量1 每 TB 价格2
前 10 GB $0.00
超过 10 GB $40.00

1 如需详细了解价格信息，请参阅价格指南。

2 TB 指太比字节，即 240 字节。

如果您使用非美元货币付费，请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。

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