流式分析

实时提取、处理和分析事件数据流。Google Cloud 提供的流式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。

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Forrester 在《Forrester Wave™：数据流分析，2021 年第 2 季度》报告中将 Google 评为业界领导者

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优势

充分利用实时数据

从实时数据洞见中获取真正的价值

提取、处理和分析实时事件数据流，根据具有高时效性的高价值分析结果采取影响业务的措施。

简化运营工作

利用可自动扩缩的全代管式流处理基础架构处理变化的数据量、性能微调和资源预配等问题。

充分利用 Google Cloud 的强大功能

访问与 Vertex AI Workbench 、BigQuery 和其他 Google Cloud 服务的原生集成，快速、可靠地开发智能解决方案。

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，每秒可从全球几乎任何地方的应用或设备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 Dataproc 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、异常值检测和预测式维护场景。

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