Analytics Lakehouse
概要
分析レイクハウスとは
分析レイクハウスは、データレイクとデータ ウェアハウスの主な機能を 1 つのプラットフォームにまとめ、構造化データと非構造化データの両方を保存、処理、分析できるようにします。
分析レイクハウス アーキテクチャによって実現できること
分析レイクハウスを使用することで、データがどのクラウドやデータストアにあったとしてもリアルタイムに抽出でき、そのデータを集約して優れた分析情報を得たり、人工知能（AI）に活用したりできます。そしてガバナンスやチーム全体の統合アクセスも備えています。
データ アナリスト、データ エンジニア、データ サイエンティストにとって、分析レイクハウスの利点は何ですか。
分析レイクハウスは、データ アナリスト（SQL）、データ エンジニア（Spark / Beam）、データ サイエンティスト（ML）向けに、データを移動させることなく、組み込みのマネージド アプリケーション スタックを備えた誰もが利用可能な環境を提供します。
分析レイクハウスは統合されたオープンソース ツールをサポートしていますか？
はい。分析レイクハウスは、サーバーレス ソリューションと統合オープンソース ツールをサポートしています。これにより、データの専門家は、リアルタイムまたはバッチでデータを分析および処理するための任意のツールを柔軟に導入できます。
分析レイクハウスは ML ワークロードをどのようにサポートしていますか？
分析レイクハウスには、推論エンジンを備えたデータベース内 ML があり、データのある場所で ML モデルを実行し、MLOps パイプラインと統合してデータを移動せずに ML ワークロードを本番環境に移行できる
分析レイクハウスにはどのようなデータ ガバナンス機能がありますか？
データ マネジメントとガバナンスのための一元化されたカタログ化ときめ細かいセキュリティにより、データストアと関連するメタデータを統合し、権限と探索を簡素化
ソリューションの詳細
Analytics Lakehouse
分析レイクハウスは、データレイクとデータ ウェアハウスの機能を 1 つのプラットフォームに統合し、構造化データと非構造化データの両方を保存、処理、分析できるようにしています。
ソリューション アーキテクチャ
- データは Google Cloud Storage バケットに格納されます
- Dataplex にデータレイクが作成されます。バケット内のデータは、データレイク内のエンティティ（テーブル）に整理されます。
- データレイク内のテーブルは、BigLake テーブルとして、そのまま BigQuery で利用できます
- データ変換は、Spark または BigQuery を使用するか、Apache Iceberg などのオープンソースのファイル形式を使用して実行できます
- データは、ポリシータグと行アクセス ポリシーを使用して保護できます
- 機械学習をテーブルに適用できます
- より詳細な分析を行うためのダッシュボードがデータから作成されます
あらゆる場所のデータに分析を適用
Google Cloud の経験レベル
初級
推定デプロイ時間
12 分
構成に 2 分、デプロイに 10 分
新規のお客様には、Google Cloud を十分に試したうえで評価していただくために、$300 分の無料クレジットを差し上げます。
要件
- アクティブな Google Cloud アカウント
- プロジェクトの管理者権限
