Streamanalyse

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 wurde im Bericht „The Forrester Wave™: Streaming Analytics, Q2 2021“ als ein führender Anbieter benannt

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Vorteile

Echtzeitdaten optimal nutzen

Echte Werte aus Echtzeitdaten schöpfen

Ereignisstreams in Echtzeit aufnehmen, verarbeiten und analysieren und geschäftliche Entscheidungen auf Basis hochwertiger, zeitgebundener Informationen treffen.

Keine operative Komplexität

Nutzen Sie eine Infrastruktur mit Autoskalierung 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 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 sichert 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.

Arbeiten Sie mit vorhandenen Tools – und lernen Sie gleichzeitig die KI der nächsten Generation kennen

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 Personalisierungen in Echtzeit, die Anomalieerkennung und vorausschauende Wartungen zu ermöglichen.

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Ereignis

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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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