ストリーム分析

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 のストリー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ます。

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利点

リアルタイム データを最大限に活用する

リアルタイムの分析情報から真の価値を生み出す

リアルタイムのイベント ストリームを取り込んで処理、分析し、価値の高い新鮮な分析情報に基づいて、ビジネスの成果を生み出す行動をとります。

運用の複雑さを排除

可変データ ボリューム、パフォーマンス調整、リソース プロビジョニングを解決する自動スケーリングで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を活用します。

Google Cloud を最大限活用

インテリジェントなソリューションを迅速かつ確実に開発するために AI PlatformBigQuery などの Google Cloud サービスとのネイティブな統合を利用します。

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。また、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。

ロックインなしでストリーミングとバッチ処理を統合

ストリーミング分析またはバッチデータ分析も簡単に統合して、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 CloudDataproc 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 の高度な AI Platform ソリューションをストリーム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、メンテナンスの予測シナリオが可能になります。


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