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 für Unternehmen mit niedriger Latenz für maschinelles Lernen, Betriebsanalysen und skalierbare Anwendungen für Nutzer
Neukunden erhalten ein Startguthaben von 300 $ für Bigtable.
Produkthighlights
Mehrmandantenfähige, gemischte Arbeitslasten sowie analytische Echtzeitarbeitslasten problemlos auf einer einzigen Plattform unterstützen
Leistungsstarke Lese- und Schreibvorgänge auch in global verteilten Bereitstellungen
Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Architekturen mit der Open-Source Apache HBase API und bidirektionaler Synchronisierung erstellen
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. Dadurch sind latenzempfindliche Arbeitslasten wie Personalisierung perfekt für Bigtable geeignet. Dank der verteilten Zähler und des hohen Lese- und Schreibdurchsatzes pro investiertem Euro eignet sich dieses Modell auch hervorragend für Clickstream- und IoT-Anwendungsfälle sowie für Batchanalysen für Hochleistungs-Computing-Anwendungen (HPC), einschließlich des Trainings von ML-Modellen.
Unbegrenzte Schreib- und Leseskalierbarkeit
Bigtable entkoppelt Rechenressourcen vom Datenspeicher, wodurch Verarbeitungsressourcen transparent angepasst werden können. Jeder zusätzliche Knoten kann Lese- und Schreibvorgänge gleichermaßen gut verarbeiten und bietet so eine mühelose horizontale Skalierbarkeit. Bigtable optimiert die Leistung, indem es Ressourcen automatisch skaliert, um sich an den Server-Traffic anzupassen und Fragmentierung, Replikation und Abfrageverarbeitung zu übernehmen.
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.
Aus einer einzelnen Zone bis zu acht Regionen gleichzeitig
Anwendungen, die von Bigtable unterstützt werden, können Lese- und Schreibvorgänge mit niedriger Latenz mit global verteilten multiprimären Konfigurationen bereitstellen, unabhängig davon, wo sich Ihre Nutzer befinden. Zonale Instanzen sind hervorragend für Kosteneinsparungen geeignet und können nahtlos auf multiregionale 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 %.
Einfache Migration von NoSQL-Datenbanken
Live-Migrationen ermöglichen ein schnelleres und einfacheres Onboarding, da eine genaue Datenmigration mit weniger Aufwand sichergestellt ist. HBase Bigtable Replikationsbibliothek rmöglicht Live-Migrationen ohne Ausfallzeiten mit Tools zum Importieren und Validieren zum einfachen Laden von HBase-Snapshots in Bigtable, während Dataflow-Vorlagen die Migration von Cassandra zu Bigtable vereinfachen.
Leistungsstarke, von Arbeitslasten isolierte Datenverarbeitung
Mit Bigtable Data Boost können Nutzer Analyseabfragen ausführen, ETL-Prozesse als Batch verarbeiten, ML-Modelle trainieren oder Daten schneller exportieren, ohne Transaktionsarbeitslasten zu beeinträchtigen. Data Boost erfordert keine Kapazitätsplanung oder -verwaltung. Es ermöglicht die direkte Abfrage von Daten, die in Colossus, dem verteilten Speichersystem von Google, mit On-Demand-Kapazität gespeichert sind, sodass Nutzer problemlos gemischte Arbeitslasten bewältigen und Daten sorgenfrei teilen können.
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.
Automatisierte Wartung
Senken Sie die Betriebskosten und verbessern Sie die Zuverlässigkeit für jede Datenbankgröße. Replikation und Wartung erfolgen automatisch und ohne Ausfallzeiten.
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
Erstellen Sie ganz einfach auf generativer KI basierende Anwendungen, die genauer, transparenter und zuverlässiger sind – dank der integrierten kNN-Suche nach dem nächsten Nachbarn (Vorschau) und der LangChain-Integration. 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
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 |
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
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.
PREISRECHNER
INDIVIDUELLES ANGEBOT
Proof of Concept für Bigtable starten
Guthaben von 300 $ verwenden (neue Nutzer)
Informationen zur Verwendung von Bigtable
Föderierte Abfragen aus BigQuery in Bigtable verwenden
Von HBase, Cassandra, Aerospike oder DynamoDB zu Bigtable migrieren
Mit Beispielen ins Programmieren eintauchen
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 Migrationstools, die ein schnelleres und einfacheres Onboarding ermöglichen, indem eine genaue Datenmigration mit reduziertem Aufwand sichergestellt wird. HBase Bigtable-Replikationsbibliothek ermöglicht Live-Migrationen ohne Ausfallzeiten mit Tools zum Importieren und Validieren zum einfachen Laden von HBase-Snapshots in Bigtable, während Dataflow-Vorlagen die Migration von Cassandra zu Bigtable 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.
