Streaminganalyse

Ereignisstreams in Echtzeit aufnehmen, verarbeiten und analysieren. Mit Streamanalyse-Lösungen von Google Cloud sind Daten sofort nach ihrer Generierung besser organisiert, nutzbar und zugänglich.

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Google im Bericht „The Forrester Wave™: Streaming Analytics, Q3 2019“ als einer der führenden Anbieter genannt

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Vorteile

Echtzeitdaten optimal nutzen

Echten Wert aus Echtzeitdaten schöpfen

Ereignisstreams in Echtzeit aufnehmen, verarbeiten und analysieren und geschäftliche Entscheidungen auf Basis von hochwertigen, zeitgebundenen Informationen treffen.

Keine operative Komplexität

Nutzen Sie eine Infrastruktur mit Autoscaling und vollständig verwaltetem Streaming, die mit variablen Datenmengen, Leistungsoptimierung und Ressourcenbereitstellung umgehen kann.

Profitieren Sie vom Besten aus Google Cloud

Greifen Sie auf native Integrationen in Vertex AI Workbench , BigQuery und andere Google Cloud-Dienste zu – für die schnelle und zuverlässige Entwicklung intelligenter Lösungen.

Wichtige Features

Echtzeit echt einfach

Einfache Aufnahme komplexer Ereignisse

Mit Pub/Sub können Sie mehrere Hundert Millionen Ereignisse pro Sekunde von Anwendungen oder Geräten praktisch überall auf der Welt erfassen und analysieren. Sie können Millionen von Ereignissen pro Sekunde direkt in Ihr Data Warehouse streamen und dort für SQL-basierte Analysen mit der Streaming API von BigQuery nutzen. Oder replizieren Sie Daten aus relationalen Datenbanken direkt in BigQuery auf einer serverlosen Plattform mit Datastream.

Stream- und Batchverarbeitung ohne Anbieterabhängigkeit vereinheitlichen

Vereinen Sie Stream- oder Batch-Datenanalysen gleichermaßen einfach und erstellen Sie mit Dataflow zusammenhängende Datenpipelines. Dataflow gewährleistet eine genau einmalige Verarbeitung, wodurch Ihre Streaming-Pipelines für geschäftskritische Anwendungen zuverlässiger und konsistenter werden. Data Engineers können Code wiederverwenden – über Apache Beam, das Open-Source-SDK von Dataflow, das Pipeline-Portabilität für Hybrid- oder Multi-Cloud-Umgebungen bietet.

Mit vorhandenen Tools arbeiten und gleichzeitig KI der nächsten Generation kennenlernen

Überbrücken, migrieren oder erweitern Sie lokale Apache Kafka- und Apache Spark-basierte Lösungen über Confluent Cloud und Dataproc. In Kombination mit der grafischen Benutzeroberfläche von Data Fusion können Datenanalysten und Data Engineers mit wenigen Klicks Streaming-Pipelines erstellen. Betten Sie die Vertex AI Workbench-Lösung von Google in Ihre Streamanalyse-Pipeline ein, um Personalisierung in Echtzeit, Anomalieerkennung und vorausschauende Wartung zu ermöglichen.

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Kunden

So nutzen diese Kunden unsere Streamanalyse-Lösungen

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Emarsys: Erstellen einer Echtzeitdaten- und KI-Plattform mit Google Cloud.

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Sofortige Erfassung und Analyse von Millionen von Datenzeilen und Erstellung von Echtzeit-Dashboards mit BigQuery.

Datastream

Nahtlose Replikation von relationalen Datenbanken direkt in BigQuery, wodurch Informationen nahezu in Echtzeit über operative Daten gewonnen werden.

Das ist neu

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