Akış analizi çözümü

Tümüyle yönetilen altyapı üzerinde olay akışlarını gerçek zamanlı olarak alın, işleyin ve analiz edin

Ücretsiz Deneyin Satış ekibiyle iletişime geç

Entegre ve açık akış analizleri

Akış analizleri, kullanıcı etkileşimli etkinlikler ve uygulama ile makine günlüklerinden maksimum değer almak için toplu ETL'ye daha kolay ve hızlı bir alternatif olarak ortaya çıkmıştır. Bu veri akışlarının hızlı ve etkili şekilde alınması, işlenmesi ve analiz edilmesi; sahtekarlık tespiti, tıklama akışı analizi, çevrimiçi öneriler ve diğer pek çok konu açısından önemlidir. Bu gibi kullanım alanları için Google Cloud; kullanıma alınması, ölçeklenmesi ve yönetilmesi kolay olan entegre ve açık bir akış analizi çözümü sunar.

Etkinliklere anında yanıt verin

Google'ın benzersiz ve yüksek hızlı özel ağı Cloud Pub/Sub ile dünyanın herhangi bir yerinden saniyede milyonlarca akış etkinliğini kullanın. Güvenilir, tam olarak bir kez yapılan ve düşük gecikmeli veri dönüştürme için akışları Cloud Dataflow ile işleyin. SQL veya popüler veri görselleştirme araçlarıyla anlık analiz için dönüştürülen verileri, bulutta veri ambarlama hizmeti olan BigQuery'ye aktarın. Son olarak, TensorFlow tabanlı Cloud Machine Learning modelleri ve API'lerini veri akışı ardışık düzenlerinize ekleyerek sahtekarlık algılama, gerçek zamanlı kişiselleştirme ve benzer kullanım alanları için tahmin analizi kullanın.

Gelişimi hiçbir ödün vermeden hızlandırın

GCP üzerinde akış analizi; ETL ardışık düzenlerini basitleştirirken güvenlikten, tutarlılıktan veya işlevsellikten ödün vermez. Cloud Dataflow; zengin aralık ve oturum temel analizlerinin yanı sıra kaynak ile havuz bağlayıcılarından oluşan bir ekosistem sunan Apache Beam SDK'da ifade temelli Java ve Python API'leri aracılığıyla hızlı ardışık düzen geliştirmesini destekler. Ayrıca Beam'in benzersiz, birleştirilmiş geliştirme modeli sayesinde akış ve toplu tabanlı ardışık düzenlerde daha fazla kodu yeniden kullanabilirsiniz.

Operasyonları ve yönetimi basitleştirin

Veri akışı işleme ardışık düzenleriniz dağıtıldıktan sonra GCP'nin sunucusuz yaklaşımı; operasyonel ek yükü performans, ölçekleme, kullanılabilirlik, güvenlik ve uyumluluk otomatik olarak işlenecek şekilde kaldırır. GCP'nin birleşik günlük kaydı ve izleme çözümü olan Stackdriver entegrasyonu, ardışık düzenlerinizi çalışırken izlemenizi ve sorunlarını gidermenizi sağlar. Zengin görselleştirme, günlük kaydı ve gelişmiş uyarı işlevleri potansiyel sorunları belirlemenize ve bunlara tepki vermenize yardımcı olur.

Favori araçlarınız ve sistemleriniz sizinle

GCP üzerinde akış analizi, tasarımı gereği açıktır ve birlikte çalışabilirlik sunar. Cloud Pub/Sub'ın açık API'si ve birden fazla istemcisi, çoklu bulut ve hibrit dağıtımları yapılabilmesini sağlar. Apache Kafka kullanıcıları için Confluent, Google'ın önerilen yönetilen Kafka çalıştırma yöntemidir ve Cloud Dataflow bağlayıcısı ile GCP entegrasyonunu kolaylaştırabilirler. BigQuery, standart SQL aracılığıyla bildiğiniz ve sevdiğiniz ETL ile BI araçlarıyla sorunsuz şekilde çalışır. Beam tabanlı Cloud Dataflow 2.x SDK ile yazılan veri işleme ardışık düzenleri Cloud Dataflow, Apache Spark ve Apache Flink genelinde taşınabilir. Son olarak, akış ve toplu iş yükleri için Cloud Dataproc üzerinde Spark desteği mevcuttur.

ÇÖZÜM BİLEŞENLERİ

Hizmet Akış Analizi için Kullanım Alanı
Cloud Pub/Sub Dünyanın herhangi bir yerinden gelen akış verilerinin büyük ölçekli kullanımı içindir. (Bu çözüm için açık kaynaklı alternatif: Apache Kafka)
Cloud Dataflow Akış modu ile toplu modda eşit oranda güvenilirlik ve ifade gücüyle alınan verilerin dönüştürülüp zenginleştirilmesi içindir. (Bu çözüm için açık kaynaklı alternatif: Cloud Dataproc'ta Spark)
BigQuery Saniyede 100.000 akış satırı girişini destekleyen ve standart SQL ile gerçek zamanlı veriler üzerinde anlık analiz yapılabilmesini sağlayan, tümüyle yönetilen veri deposu hizmetidir.
Apache Beam Akış ve toplu tabanlı ardışık düzenlerin programlanması için birleştirilmiş geliştirme çerçevesidir. Cloud Dataflow SDK 2.x olarak Google tarafından sunulur.
Cloud Machine Learning Etkinlik akışlarını özelleştirilmiş (Cloud Machine Learning Engine) veya önceden oluşturulmuş (Cloud API'leri) TensorFlow tabanlı makine öğrenimi modelleri aracılığıyla çalıştırarak, ardışık düzeninize ekstra bir zeka katmanı ekleyin.
Cloud Bigtable Yüksek hacimli zaman serileri ve okuma gecikmesine duyarlı uygulamalar için düşük gecikmeli, geniş sütunlu anahtar/değer deposudur.

Ek Kaynaklar

Tam Olarak Bir Kez İşleme

Cloud Dataflow'da "tam olarak bir kez işleme"nin anlamını öğrenin.

Blog Yayınını Görüntüle

Cloud Dataflow: Örnek Ardışık Düzenler

Mobil oyun örnekleri aracılığıyla ardışık düzenlerin çalışma prensiplerini öğrenin.

Belgeleri Görüntüle

Codelab: NYC Taxi Tycoon

Dataflow ve Pub/Sub ile akış verilerinin nasıl işleneceğine dair uygulamalı bir kodlama deneyimine katılın.

Örnek Uygulamayı keşfedin

Finansal Hizmet Çözümü

Binlerce eşzamanlı veri akışına ölçeklenebilen, neredeyse gerçek zamanlı bir analiz sistemi oluşturun.

Çözüm Kağıdını Okuyun

Mimari Diyagramı

Google Cloud Platform'da büyük ölçekli analiz kullanımını optimize etme mimarisine göz atın.

Makaleyi Okuyun

Akış 101

Tyler Akidau’nun "toplu sistemlerin ötesindeki dünya" konulu makalesini okuyun.

Makaleyi Okuyun