Echtzeitanalysen und KI

Ereignisstreams in Echtzeit aufnehmen, verarbeiten und analysieren. Mit den Echtzeit-Analyselösungen von Google Cloud sind Daten sofort nach ihrer Generierung besser organisiert, nutzbar und zugänglich. Außerdem werden KI-Modelle mit Echtzeitdaten versorgt.

Die wirtschaftlichen Vorteile von Dataflow: Senken Sie die Kosten um bis zu 63% und verbessern Sie die Geschäftsergebnisse.

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Vorteile

Echtzeitdaten zusammenführen

Echten Wert aus Echtzeitdaten schöpfen – mit einer KI-fähigen, einheitlichen Datenplattform

Echtzeitdaten auf einer einheitlichen Plattform liefern sofortige Einblicke, die agile Entscheidungen ermöglichen, die Kundenzufriedenheit steigern und eine schnelle Anpassung an Marktveränderungen ermöglichen. Beseitigen Sie Datensilos, um Ihr Unternehmen schneller und reaktionsfähiger zu machen.

Data-Engineering-Teams die Flexibilität und Auswahl ihrer bevorzugten Open-Source-Software ermöglichen

Eine vollständig verwaltete Streaminginfrastruktur löst Probleme mit Skalierbarkeit, Leistungsoptimierung und Ressourcenbereitstellung. Unterstützung für SQL, Apache Beam und Apache Kafka bietet Ihnen Auswahl und Flexibilität.

Vereinheitlichen und Silos zwischen Betriebs- und Analysesystemen aufbrechen

Die Echtzeitfunktionen von Google Cloud brechen Datensilos in Analyse- und Betriebssystemen auf. Abfragen von operativen Live-Daten mit BigQuery und Spanner, Übertragen von Statistiken in BigTable mit Reverse-ETL und Nutzung von BigQuery, AlloyDB und Vertex AI für generative KI und ML

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 auch 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 Sie replizieren 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 über das Open-Source-SDK Apache Beam von Dataflow wiederverwenden, 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 Managed Service for Apache Spark. 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 Personalisierungen in Echtzeit, die Anomalieerkennung und vorausschauende Instandhaltung zu ermöglichen.

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