실시간 분석 및 AI

이벤트 스트림을 실시간으로 수집, 처리, 분석합니다. Google Cloud의 실시간 분석 솔루션을 사용하면 데이터를 체계적으로 정리하여 유용하게 사용할 수 있을 뿐만 아니라 데이터가 생성되는 액세스하고 실시간 데이터를 AI 모델에 제공할 수 있습니다.

Dataflow의 경제적 가치: 최대 63% 비용 절감 및 비즈니스 성과 향상

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이점

실시간 데이터 통합

AI를 지원하는 통합 데이터 플랫폼의 일부로 실시간 데이터에서 가치 창출

통합 플랫폼의 실시간 데이터는 즉각적인 통계를 제공하여 민첩한 의사 결정을 지원하고 고객 경험을 향상시키며 시장 변화에 빠르게 적응할 수 있게 합니다. 데이터 사일로를 해소하여 조직의 속도와 대응력을 높이세요.

선호하는 오픈소스 소프트웨어를 유연하게 선택할 수 있는 권한을 데이터 엔지니어링팀에 부여

완전 관리형 스트리밍 인프라가 확장성, 성능 조정, 리소스 프로비저닝을 해결합니다. SQL, Apache Beam, Apache Kafka를 지원하므로 유연하게 선택할 수 있습니다.

운영 시스템과 분석 시스템 간의 사일로 통합 및 해체

Google Cloud의 실시간 기능은 분석 시스템과 운영 시스템 전반에서 데이터 사일로를 허물어 줍니다. BigQuery와 Spanner로 라이브 운영 데이터를 쿼리하고 역방향 ETL로 BigTable 에 통계를 내보내며 생성형 AI 및 ML에 BigQuery, AlloyDB, Vertex AI를 활용합니다.

주요 특징

손쉽게 실시간 분석 실현

복잡한 이벤트를 간편하게 수집

Pub/Sub를 사용하면 전 세계 어디서나 애플리케이션 또는 기기에서 초당 수억 개의 이벤트를 수집하고 분석할 수 있습니다. BigQuery의 스트리밍 API를 사용하면 초당 수백만 개의 이벤트를 곧장 데이터 웨어하우스로 스트리밍하여 SQL 기반 분석을 수행할 수 있습니다. 또는 Datastream을 사용하여 서버리스 플랫폼에서 관계형 데이터베이스의 데이터를 BigQuery로 직접 복제할 수 있습니다.

스트림 및 일괄 처리를 통합하고 자유롭게 서비스 전환 가능

Dataflow를 사용해 스트리밍 또는 일괄 데이터 분석을 간편하게 통합하고 통합 데이터 파이프라인을 구축하세요. Dataflow는 한 번의 정확한 처리로 중요한 애플리케이션의 스트리밍 파이프라인을 보다 안정적이고 일관되게 만들어 줍니다. 데이터 엔지니어가 하이브리드 또는 멀티 클라우드 환경의 파이프라인 이식성을 제공하는 Dataflow의 오픈소스 SDK, Apache Beam을 통해 코드를 재사용할 수 있습니다.

현재 도구를 사용하면서 차세대 AI 탐색

Confluent Cloud와 Managed Service for Apache Spark를 통해 온프레미스 Apache Kafka 및 Apache Spark 기반 솔루션을 연결, 마이그레이션 또는 확장할 수 있습니다. Data Fusion의 GUI와 결합하면 데이터 분석가 및 엔지니어가 클릭 몇 번으로 스트리밍 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 실시간 맞춤설정, 이상 감지, 예측 유지보수 시나리오를 위한 스트리밍 분석 파이프라인에 Google의 Vertex AI Workbench 솔루션을 도입하세요.

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