SQL ist da und bietet über 100 Funktionen von der JSON-Verarbeitung bis zu kNN und HLL, sodass Sie mit Ihrer bevorzugten NoSQL-Datenbank noch mehr tun können.
Bigtable
Latenzempfindliche Anwendungen mit dem NoSQL-Pionier skalieren
NoSQL-Datenbankdienst mit niedriger Latenz, Cassandra- und HBase-Kompatibilität für maschinelles Lernen, operative Analysen und Anwendungen für Nutzer
Neukunden erhalten ein Startguthaben von 300 $ für Bigtable.
Features
Niedrige Latenz und hoher Durchsatz
Bigtable ist ein spaltenorientierter Speicher für Schlüssel/Wert-Paare, der sich ideal für den schnellen Zugriff auf strukturierte, semistrukturierte oder unstrukturierte Daten eignet. Daher eignen sich latenzempfindliche Arbeitslasten wie Personalisierung perfekt für Bigtable.
Verteilte Zähler und ein hoher Lese- und Schreibdurchsatz pro Dollar machen sie auch ideal für Anwendungsfälle in den Bereichen Clickstream und IoT sowie für Batchanalysen für Hochleistungs-Computing-Anwendungen (HPC) einschließlich des Trainings von ML-Modellen.
Unbegrenzte Schreib- und Leseskalierbarkeit
Bigtable entkoppelt Rechenressourcen vom Datenspeicher, was die transparente Anpassung von Verarbeitungsressourcen ermöglicht. Jeder zusätzliche Knoten kann Lese- und Schreibvorgänge gleichermaßen gut verarbeiten und bietet so eine mühelose horizontale Skalierbarkeit. Bigtable optimiert die Leistung durch automatische Skalierung von Ressourcen, um sich an den Servertraffic anzupassen, und übernimmt die Fragmentierung, Replikation und Abfrageverarbeitung.
SQL und kontinuierliche materialisierte Ansichten
Mit Bigtable SQL können Nutzer vollständig verwaltete Echtzeitanwendungen mit vertrauter SQL-Syntax erstellen. Dabei werden spezielle Funktionen verwendet, die das flexible Schema von Bigtable beibehalten. Sie können auch die SQL-Schnittstelle verwenden, um inkrementelle materialisierte Ansichten zu erstellen, die die Erstellung von Echtzeitmesswerten vereinfachen. Eine Bigtable-materialisierte Ansicht aktualisiert Daten automatisch, indem sie die Änderungen verarbeitet, sobald sie eintreffen, ohne die Schreib- und Leseleistung zu beeinträchtigen. Außerdem wird sie automatisch aufgrund des Datenverkehrs skaliert.
Flexibilität des Datenmodells
Mit Bigtable kann sich Ihr Datenmodell organisch weiterentwickeln. Speichern Sie alles von Skalaren, JSON, Protokollzwischenspeichern, Avro, Arrow bis hin zu Einbettungen und Bildern und fügen Sie nach Bedarf neue Spalten hinzu oder entfernen Sie sie dynamisch. Sorgen Sie für Bereitstellungen mit niedriger Latenz oder leistungsstarke Batchanalysen für unstrukturierte Rohdaten in einer einzigen Datenbank.
Einfache Migration von NoSQL-Datenbanken
Bigtable bietet Apache Cassandra- und HBase-APIs sowie Migrationstools, die ein schnelleres und einfacheres Onboarding ermöglichen, da eine genaue Datenmigration mit weniger Aufwand gewährleistet ist. Die HBase Bigtable Replikationsbibliothek und der Cassandra Proxy ermöglichen Live-Migrationen ohne Ausfallzeiten, während die Bigtable Data Bridge Migrationen von Amazon DynamoDB vereinfacht.
Aus einer einzelnen Zone bis zu acht Regionen gleichzeitig
Mit Bigtable können Anwendungen Les- und Schreibvorgänge mit niedriger Latenz und global verteilten Multi-Primary-Konfigurationen bereitstellen – unabhängig davon, wo sich Ihre Nutzer befinden. Zonale Instanzen sind ideal für Kosteneinsparungen und können nahtlos auf Multi-Regional-Bereitstellungen mit automatischer Replikation hochskaliert werden. Beim Ausführen einer multiregionalen Instanz kann Ihre Datenbank außerdem einen regionalen Ausfall überstehen und bietet eine branchenführende Verfügbarkeit von 99,999 %.
Leistungsstarke, von Arbeitslasten isolierte Datenverarbeitung
Mit Bigtable Data Boost können Nutzer*innen Analyseabfragen, Batch-ETL-Prozesse, ML-Modelle oder Datenexporte schneller ausführen, ohne die Transaktionslast zu beeinträchtigen. Data Boost erfordert keine Kapazitätsplanung oder ‑verwaltung. Es ermöglicht die direkte Abfrage von Daten, die im verteilten Speichersystem von Google, Colossus, gespeichert sind. Mithilfe von On-Demand-Kapazitäten können Nutzer gemischte Arbeitslasten problemlos bewältigen und Daten sorgenfrei freigeben.
Umfassender Support für Anwendungen und Tools
Stellen Sie über die Apache HBase API eine einfache Verbindung zur Open-Source-Umgebung her. Datengestützte Anwendungen dank nahtloser Einbindung schneller mit Apache Spark, Hadoop, GKE, Dataflow, Dataproc, Vertex AI Vector Search und BigQuery. Holen Sie Entwicklungsteams dort ab, wo sie sich befinden mit SQL und Clientbibliotheken für Java, Go, Python, C#, Node.js, PHP, Ruby, C++, HBase und Einbindung in LangChain.
Keine versteckten Kosten
Keine IOPS-Gebühren, keine Kosten für das Erstellen oder Wiederherstellen von Sicherungen und keine unverhältnismäßigen Preise für Lese-/Schreibvorgänge, die sich auf Ihr Budget auswirken, wenn sich Ihre Arbeitslasten weiterentwickeln.
Veränderung von Daten in Echtzeit erfassen und Eventing
Mit Bigtable-Änderungsstreams lassen sich Änderungsdaten aus Bigtable-Datenbanken erfassen und in andere Systeme zur Analyse, Auslösung von Ereignissen und Compliance einbinden.
Sicherheit und Kontrolle für Unternehmen
Vom Kunden verwaltete Verschlüsselungsschlüssel (CMEK) mit Unterstützung für Cloud External Key Manager, IAM-Integration für Zugriff und Steuerung, Unterstützung für VPC-SC, Access Transparency, Access Approval und ein umfassendes Audit-Logging tragen dazu bei, dass Ihre Daten geschützt sind und den Vorschriften entsprechen. Mit der detaillierten Zugriffssteuerung können Sie den Zugriff auf Tabellen-, Spalten- oder Zeilenebene autorisieren.
Beobachtbarkeit
Überwachen Sie die Leistung von Bigtable-Datenbanken mit serverseitigen Messwerten. Analysieren Sie Nutzungsmuster mit dem interaktiven Monitoring-Tool von Key Visualizer. Use Abfragestatistiken, Tabellenstatistiken und das Hot Tablets-Tool zum Beheben von Problemen mit der Abfrageleistung und zur schnellen Diagnose von Latenzproblemen mit dem clientseitigen Monitoring.
Notfallwiederherstellung
Inkrementelle Sicherungen Ihrer Datenbank sind kostengünstig und können bei Bedarf wiederhergestellt werden. Speichern Sie Sicherungen an verschiedenen Regionen, um die Ausfallsicherheit zu erhöhen, und stellen Sie mühelos zwischen Instanzen oder Projekten für Test- und Produktionsszenarien wieder her.
Einbindung von Vertex AI Vector Search
Verwenden Sie die Vorlage Bigtable to Vertex AI Vector Search, um Daten in Ihrer Bigtable-Datenbank mit Vertex AI zu indizieren und eine Ähnlichkeitssuche für Vektoreinbettungen mit Vertex AI Vector Search durchzuführen.
LangChain-Integration
Dank der integrierten kNN-Suche nach dem nächsten Nachbarn (Vorabversion) und der LangChain-Einbindung können Sie ganz einfach Generative-AI-Anwendungen erstellen, die genauer, transparenter und zuverlässiger sind. Weitere Informationen finden Sie im GitHub-Repository.
Funktionsweise
Bigtable-Instanzen bieten Rechen- und Speicherressourcen in einer oder mehreren Regionen. Jeder Bigtable-Cluster kann Lese- und Schreibvorgänge empfangen. Die Daten werden aus Gründen der Skalierbarkeit automatisch „aufgeteilt“ und asynchron zwischen Clustern repliziert. Eine verteilte Uhr namens TrueTime sorgt dafür, dass Transaktionen richtig geordnet sind.
Bigtable-Instanzen bieten Rechen- und Speicherressourcen in einer oder mehreren Regionen. Jeder Bigtable-Cluster kann Lese- und Schreibvorgänge empfangen. Die Daten werden aus Gründen der Skalierbarkeit automatisch „aufgeteilt“ und asynchron zwischen Clustern repliziert. Eine verteilte Uhr namens TrueTime sorgt dafür, dass Transaktionen richtig geordnet sind.
Gängige Einsatzmöglichkeiten
Echtzeit-Analysedatenbank
Datenaktualität erhöhen und Abfragelatenz verringern
Lernressourcen
Datenaktualität erhöhen und Abfragelatenz verringern
AdTech und Einzelhandel
Inhalte in Echtzeit personalisieren
Lernressourcen
Inhalte in Echtzeit personalisieren
Datenstruktur und operative Analysen
Datensilos konsolidieren und Legacy-Systeme skalieren
Lernressourcen
Datensilos konsolidieren und Legacy-Systeme skalieren
Internetsicherheit
Malware und Zahlungsbetrug erkennen, Spam und Betrug verhindern
Lernressourcen
Malware und Zahlungsbetrug erkennen, Spam und Betrug verhindern
Medien
Medieninhalte und Engagement-Analysen bereitstellen
Lernressourcen
Medieninhalte und Engagement-Analysen bereitstellen
Zeitreihen und IoT
Zeitreihendaten jeder Größenordnung verwalten
Lernressourcen
Zeitreihendaten jeder Größenordnung verwalten
Infrastruktur für maschinelles Lernen
Trainieren und Bereitstellen des Modells skalieren
Bigtable mit beliebten Open-Source-Feature-Stores verwenden
Lernressourcen
Trainieren und Bereitstellen des Modells skalieren
Bigtable mit beliebten Open-Source-Feature-Stores verwenden
Preise
| Funktionsweise von Bigtable-Preisen | Die Preise für Bigtable basieren auf der Rechenkapazität, dem Datenbankspeicher, dem Sicherungsspeicher und der Netzwerknutzung. Durch Rabatte für zugesicherte Nutzung wird der Preis weiter reduziert. | |
|---|---|---|
| Dienst | Beschreibung | Preis |
Rechenkapazität | Rechenkapazität wird als Knoten bereitgestellt. | Starting at 0,65 $ pro Knoten und Stunde |
Data Boost | Isolierte On-Demand-Rechenressourcen für die Batchverarbeitung | Starting at $0.000845 pro serverloser Verarbeitungseinheit pro Stunde |
Datenspeicher | SSD Die Preise basieren auf der physischen Größe der Tabellen. Jedes Replikat wird separat abgerechnet. Empfohlen für die Bereitstellung mit niedriger Latenz. | Starting at 0,17 $ pro GB und Monat |
HDD Die Preise basieren auf der physischen Größe der Tabellen. Jedes Replikat wird separat abgerechnet. | Starting at 0,026 $ pro GB und Monat | |
Sicherungen | Die Preise richten sich nach der physischen Größe der Sicherungen. Bigtable-Sicherungen sind inkrementell. | Starting at 0,026 $ pro GB und Monat |
Netzwerk | Eingehender Traffic | Kostenlos |
Ausgehender Traffic innerhalb derselben Region | Kostenlos | |
Ausgehender Traffic zwischen Regionen | Starting at 0,10 $ pro GB | |
Replikation | Innerhalb derselben Region | Kostenlos |
Zwischen Regionen | Starting at 0,01 $ pro GB | |
Weitere Informationen zu den Bigtable-Preisen und den Rabatten für zugesicherte Nutzung.
Funktionsweise von Bigtable-Preisen
Die Preise für Bigtable basieren auf der Rechenkapazität, dem Datenbankspeicher, dem Sicherungsspeicher und der Netzwerknutzung. Durch Rabatte für zugesicherte Nutzung wird der Preis weiter reduziert.
Rechenkapazität wird als Knoten bereitgestellt.
Starting at
0,65 $
pro Knoten und Stunde
Data Boost
Isolierte On-Demand-Rechenressourcen für die Batchverarbeitung
Starting at
$0.000845
pro serverloser Verarbeitungseinheit pro Stunde
SSD
Die Preise basieren auf der physischen Größe der Tabellen. Jedes Replikat wird separat abgerechnet. Empfohlen für die Bereitstellung mit niedriger Latenz.
Starting at
0,17 $
pro GB und Monat
HDD
Die Preise basieren auf der physischen Größe der Tabellen. Jedes Replikat wird separat abgerechnet.
Starting at
0,026 $
pro GB und Monat
Sicherungen
Die Preise richten sich nach der physischen Größe der Sicherungen. Bigtable-Sicherungen sind inkrementell.
Starting at
0,026 $
pro GB und Monat
Eingehender Traffic
Kostenlos
Ausgehender Traffic innerhalb derselben Region
Kostenlos
Ausgehender Traffic zwischen Regionen
Starting at
0,10 $
pro GB
Replikation
Innerhalb derselben Region
Kostenlos
Zwischen Regionen
Starting at
0,01 $
pro GB
Weitere Informationen zu den Bigtable-Preisen und den Rabatten für zugesicherte Nutzung.
Anwendungsszenario
Erfahren Sie, wie andere Unternehmen mit Spanner innovative Apps entwickelt haben, um eine hervorragende Nutzererfahrung zu bieten, die Kosten zu senken und den ROI zu steigern.
So hat Box seine NoSQL-Datenbanken mit Bigtable modernisiert
Box dank nahtloser Migration verbesserte Skalierbarkeit und Verfügbarkeit bei gleichzeitiger Senkung der Verwaltungskosten
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Vorteile und Kunden
Bauen Sie Ihr Unternehmen aus mit innovativen Anwendungen, die sich unbegrenzt skalieren lassen, um alle Anforderungen zu erfüllen.
Sie profitieren von einem erstklassigen Preis-Leistungs-Verhältnis und zahlen nur für die tatsächliche Nutzung.
Migrieren Sie ganz einfach von anderen NoSQL-Datenbanken und führen Sie Hybrid- oder Multi-Cloud-Bereitstellungen mit Open-Source-APIs und Migrationstools aus.
Partner und Integration
Profitieren Sie von Partnern, die sich mit Bigtable auskennen, um Sie bei jedem Schritt des Prozesses zu unterstützen – von Bewertungen und Anwendungsszenarien bis hin zu Migrationen und dem Erstellen neuer Anwendungen in Bigtable.
Systemintegratoren
Möchten Sie mehr darüber erfahren, welche Partner‑ oder Drittanbieter-Einbindung am besten für Ihr Unternehmen geeignet ist? Dann sehen Sie sich unser Partnerverzeichnis an.
FAQs
Welcher Datenbanktyp ist Bigtable?
Bigtable ist ein NoSQL-Datenbankdienst, insbesondere ein Schlüssel/Wert-Speicher, der sehr breite Tabellen mit Zehntausenden von Spalten ermöglicht. Daher wird er auch als spaltenorientierte Datenbank oder verteilte mehrdimensionale Karte bezeichnet. Es ist eine NoSQL-Datenbank im Sinne von "Nicht nur SQL", aber nicht im Sinne von „Kein SQL“.
Bigtable ähnelt den beliebten Open-Source-Projekten, die es inspiriert hat, wie Apache HBase und Cassandra. Daher ist Bigtable das gängigste Ziel für Kunden mit großen Datenmengen, die eine leistungsstarke, kostengünstige, vollständig verwaltete NoSQL-Datenbanklösung bei Google Cloud suchen.
Unterstützt Bigtable SQL?
Zusätzlich zu seinen Key-Value APIs unterstützt Bigtable auch SQL-Abfragen auf drei verschiedene Arten:
- Für die Anwendungsentwicklung mit niedriger Latenz bietet Bigtable eine SQL-Abfrage-API, die auf GoogleSQL mit Erweiterungen für das spaltenorientierte Datenmodell aufbaut, das der Cassandra Query Language (CQL) ähnelt.
- Für Data Science-Anwendungsfälle oder andere Arten der Batchverarbeitung und ETL unterstützt Bigtable SparkSQL unter Verwendung seines Spark-Clients.
- Für Nutzer, die explorative Post-hoc-Analysen durchführen oder Daten aus mehreren Quellen für Batchanalysen zusammenführen möchten, können Sie auch über BigQuery auf Bigtable-Daten zugreifen. Registrieren Sie Ihre Bigtable-Tabellen einfach in BigQuery und fragen Sie sie wie jede andere BigQuery-Tabelle ohne ETL oder Datenduplizierung ab.
Wie migriere ich Datenbanken zu Bigtable?
Bigtable bietet Apache Cassandra- und HBase-APIs sowie Migrationstools, die ein schnelleres und einfacheres Onboarding ermöglichen, da eine genaue Datenmigration mit weniger Aufwand gewährleistet ist. Die HBase-Replikationsbibliothek und die Cassandra-Migrationstools von Bigtable ermöglichen Live-Migrationen ohne Ausfallzeiten. Bigtable bietet außerdem Dienstprogramme, um die Migration von DynamoDB zu vereinfachen.
Ist Bigtable serverlos?
Der Bigtable-Speicher wird ähnlich wie bei einem serverlosen Modell pro genutztem GB berechnet. Bigtable bietet außerdem eine lineare horizontale Skalierung und kann Rechenressourcen als Reaktion auf Nachfrageschwankungen automatisch hoch- und herunterskalieren. Daher ist keine langfristige Kapazitätzusicherung für Speicher oder Computing erforderlich. Die Preise für Computing mit niedriger Latenz basieren jedoch auf der Kapazität und werden pro Knoten abgerechnet, nicht pro Anfrage, bei der jeder Knoten bis zu 17.000 Anfragen pro Sekunde verarbeiten kann. Dadurch ist der Preis von Bigtable bei größeren Arbeitslasten günstiger, aber weniger ideal für kleine Anwendungen, die möglicherweise besser für Google Cloud-Datenbanken wie Firestore geeignet sind.
Für die Batchdatenverarbeitung bietet Bigtable Data Boost, das in serverlosen Verarbeitungseinheiten (SPU) abgerechnet wird.
