Google Cloud Next Tokyo：7/30、31 東京ビッグサイトにて開催！

リアルタイム分析と AI

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 のリアルタイム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、リアルタイムデータが AI モデルに提供されます。

Dataflow の経済的価値: 費用を最大 63% 削減し、ビジネス成果を向上させます。

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利点

リアルタイムデータを統合

AI 対応の統合データプラットフォームの一部として、リアルタイムデータから価値を創出

統合プラットフォームのリアルタイムデータは、即座に分析情報を提供し、アジャイルな意思決定を強化して、カスタマーエクスペリエンスを向上させ、市場の変化に迅速に適応できるようにします。データサイロを解消して、より迅速かつ応答性の高い組織を実現。

データエンジニアリングチームが好みのオープンソースソフトウェアを柔軟に選択できるようにする

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により、スケーラビリティ、パフォーマンスチューニング、リソースプロビジョニングが解決されます。SQL、Apache Beam、Apache Kafka のサポートにより、選択肢と柔軟性が得られます。

運用システムと分析システムの間のサイロを解消して統合する

Google Cloud のリアルタイム機能は、分析システムと運用システムにまたがるデータサイロを解消します。BigQuery と Spanner でライブの運用データをクエリし、リバース ETL で BigTable に分析情報を push して、BigQuery、AlloyDB、Vertex AI を生成 AI と ML に活用

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 Managed Service for Apache Spark 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、予測メンテナンスのシナリオが可能になります。

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