Spanner

전 세계에 분산된 사용자의 지연 시간을 개선하는 동시에 단일 글로벌 데이터베이스의 관리 효율성을 유지할 수 있습니다. Spanner에서 지역 파티셔닝을 사용하면 전 세계에서 행 수준으로 테이블 데이터의 파티션을 나누어 사용자에게 더 가까운 위치에서 데이터를 제공할 수 있습니다. 데이터가 여러 데이터 파티션으로 분할되어 있어도 Spanner는 모든 분산 데이터를 쿼리 및 변형을 위한 하나의 일관된 테이블로 유지합니다.

Cloud Spanner가 지원하는 앱은 사용자의 위치에 관계없이 전 세계적으로 강력한 일관성을 갖는 최신 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 또한 이중 리전 또는 멀티 리전 인스턴스를 실행할 때 데이터베이스는 리전 장애가 있어도 보호되며, 업계 최고 수준의 99.999% 가용성을 제공합니다.

Google 검색에서 학습한 내용을 기반으로 하는 고성능 텍스트 검색을 활용하여 별도의 검색 도구와 관련 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인을 사용하지 않아도 됩니다. 전체 텍스트 검색은 음성 검색 기술, 철자가 다른 경우를 위한 NGRAM 기반 일치 검색 등의 강력한 기능과 함께 트랜잭션 방식으로 일관된 검색 결과를 제공합니다. 자세한 내용은 이 백서를 참조하세요.

LangChain 통합으로 보다 정확하고 투명하며 안정적인 생성형 AI 애플리케이션을 손쉽게 빌드하세요. Spanner에는 세 가지 LangChain 통합이 있습니다. 문서의 정보를 로드하고 저장하기 위한 문서 로더, 시맨틱 검색을 위한 벡터 저장소, 체인이 이전 대화를 재현하기 위한 채팅 메시지 메모리입니다. 자세한 내용은 GitHub 저장소를 참조하세요.

Spanner의 ML.PREDICT SQL 함수를 사용하여 Vertex AI에서 제공되는 임베딩, 생성형 AI 또는 커스텀 모델에 대해 온라인 추론을 수행합니다. Spanner to Vertex AI Vector Search 워크플로를 사용하여 Vertex AI 벡터 검색으로 Spanner 데이터에 대한 유사성 검색을 수행합니다.

여러 엔진, 버전, 리전, 프로젝트, 환경에 걸쳐 전체 데이터베이스 Fleet을 포괄적으로 확인할 수 있습니다. 미리보기 버전인 데이터베이스 센터는 지능형 성능 및 보안 추천을 통해 Fleet의 위험을 사전에 제거하는 데 도움이 됩니다. Gemini를 사용 설정하면 데이터베이스 센터에서 데이터베이스 Fleet을 매우 직관적으로 최적화할 수 있습니다. 자연어 채팅 인터페이스를 사용하여 질문하고, Fleet 문제를 빠르게 해결하고, 최적화 추천을 받으세요.