ストリーミング分析:

イベントストリームをリアルタイムに取り込んで処理し、分析します。Google Cloud のストリーミング分析ソリューションによって、データが生成された瞬間から整理され、便利で使いやすいものになります。

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Google は「The Forrester Wave™: Streaming Data Platforms 2023」においてリーダーに選出されました。

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利点

リアルタイムデータを最大限に活用する

リアルタイム分析情報から真の価値を生み出す

リアルタイムのイベントストリームを取り込んで処理、分析し、価値の高い新鮮な分析情報に基づいて、ビジネスの成果を生み出す行動をとります。

運用の複雑さを排除

可変データボリューム、パフォーマンス調整、リソースプロビジョニングを解決する自動スケーリング対応でフルマネージドのストリーミングインフラストラクチャを活用します。

Google Cloud を最大限活用

インテリジェントなソリューションを迅速かつ確実に開発するために Vertex AI Workbench 、BigQuery などの Google Cloud サービスとのネイティブな統合を利用します。

主な機能

リアルタイムが簡単に実現

複雑なイベントにシンプルな取り込みを採用

Pub/Sub を使用すると、世界中のほぼすべての場所にあるアプリケーションやデバイスから、1 秒間に億単位のイベントを取り込んで分析できます。BigQuery のストリーミング API を使用すれば、SQL ベースの分析用に、毎秒数百万ものイベントをデータウェアハウスに直接ストリーミングできます。また、Datastream を使用して、リレーショナルデータベースからサーバーレスプラットフォーム上の BigQuery にデータを直接複製できます。

ロックインなしでストリーミングとバッチ処理を統合

ストリーミングデータ分析とバッチデータ分析の統合は同様に簡単。Dataflow で統合的なデータパイプラインを構築できます。Dataflow は 1 回限りの処理を確保するため、ミッションクリティカルなアプリケーションでストリーミングパイプラインの信頼性と一貫性が高まります。データエンジニアは、Dataflow のオープンソース SDK、Apache Beam を使用してコードを再利用できます。この SDK では、ハイブリッド環境またはマルチクラウド環境間でパイプラインを移植できます。

次世代の AI を検討しながら現在のツールを使い続ける

Confluent Cloud と Dataproc を使用して、オンプレミスの Apache Kafka ベースと Apache Spark ベースのソリューションをブリッジ、移行、拡張します。Data Fusion の GUI と組み合わせると、データアナリストとエンジニアは数回のクリックでストリーミングパイプラインを構築できます。Google の Vertex AI Workbench ソリューションをストリーミング分析パイプラインに埋め込むことで、リアルタイムでのパーソナライズ、異常検出、メンテナンスの予測シナリオが可能になります。

ご関心をお持ちの場合は、お問い合わせください