实时分析和 AI

实时提取、处理和分析事件数据流。Google Cloud 的实时分析解决方案使数据更有条理、更加实用，并且从生成之时起就可以访问，同时还能为 AI 模型提供实时数据。

Dataflow 的经济价值：降低成本高达 63%，并改善业务成果

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优势

统一实时数据

利用 AI 就绪型统一数据平台，通过实时数据创造价值

统一平台中的实时数据可提供即时数据洞见，从而支持敏捷决策、提升客户体验并快速适应市场变化。打破数据孤岛，打造更敏捷、更灵活的组织。

为数据工程团队赋能，让他们能够灵活地选择自己偏好的开源软件

全托管式流处理基础设施可解决可伸缩性、性能调优和资源预配等问题。支持 SQL、Apache Beam 和 Apache Kafka，为您提供灵活性和多样的选择。

统一运营系统和分析系统，打破数据孤岛

Google Cloud 的实时功能打破了分析系统和运营系统之间的数据孤岛。利用 BigQuery 和 Spanner 查询实时运营数据，通过逆向 ETL 将数据洞见推送到 BigTable ，并利用 BigQuery、AlloyDB 和 Vertex AI 实现生成式 AI 和机器学习

主要特性

实时分析让工作更轻松

采用简单的提取服务来处理复杂的事件

借助 Pub/Sub，可从全球几乎任何地方的应用或设备每秒提取和分析数以亿计的事件。利用 BigQuery 的流处理 API，每秒将数百万个事件直接流式传输到数据仓库，以进行基于 SQL 的分析。或者，使用 Datastream 将数据从关系型数据库直接复制到无服务器平台上的 BigQuery 中。

统一流处理和批处理，而且没有供应商锁定

借助 Dataflow 统一流处理或批处理数据分析，让二者变得一样轻松，并构建连贯的数据流水线。Dataflow 可确保对数据只进行“正好一次”处理，使您的流处理流水线对于关键任务应用而言更加一致、可靠。数据工程师可以通过 Apache Beam（Dataflow 的开源 SDK）重复使用代码，为混合环境或多云环境提供流水线可移植性。

在探索下一代 AI 的同时保留您当前的工具

通过 Confluent Cloud 和 Managed Service for Apache Spark 桥接、迁移或扩展本地基于 Apache Kafka 和 Apache Spark 的解决方案。如果将这些服务与 Data Fusion 的 GUI 结合使用，数据分析师和工程师只需点击几下就可以构建流处理流水线。将 Google 的 Vertex AI Workbench 解决方案引入流式分析流水线，以实现实时个性化、异常检测和预测性维护场景。

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