Le Big Data revient fréquemment dans la gestion des données. L'exploitation du Big Data peut conduire les entreprises à toutes sortes d'informations susceptibles de les rendre plus efficaces et plus rentables. Le seul problème est que l'utilisation du Big Data peut être une entreprise assez ardue en matière de gestion des ressources et d'administration du système. Google prévoit d'aborder le Big Data de la « manière cloud » avec Google Cloud Platform et les mises à jour de son BigQuery et l'introduction de Cloud Dataflow.
Google Cloud Platform propose un ensemble de services Big Data puissants, évolutifs et faciles à utiliser afin que les clients puissent adopter le Big Data à la manière du cloud. Le premier est Google Cloud Dataflow, qui fournit un traitement de flux fiable, basé sur l'heure des événements, disponible par défaut. La seconde consiste à mettre à jour BigQuery de Google, le service par excellence basé sur l'API et natif du cloud pour l'analyse SQL. Ces mises à jour incluent des fonctionnalités de sécurité et de performances, notamment des autorisations au niveau des lignes, désormais avec une limite d'ingestion par défaut à 100,000 XNUMX lignes/seconde/table.
La manière cloud de Google de gérer le Big Data vise à obtenir des informations plus rapides et meilleures sur le Big Data sans se soucier des infrastructures sous-jacentes. Il comprend:
- NoOps : "NoOps" signifie que la plate-forme gère ces tâches et optimisations pour les utilisateurs, les libérant pour se concentrer sur la compréhension et l'exploitation de la valeur de leurs données.
- Rentabilité : la plate-forme s'adapte automatiquement et optimise la consommation de l'infrastructure de l'utilisateur, et élimine les ressources inutilisées telles que les clusters inactifs. Les utilisateurs gèrent les coûts en augmentant ou en diminuant le nombre de requêtes et la latence de leur traitement sur la base d'une analyse coûts/avantages.
- Collaboration sûre et facile : les utilisateurs peuvent partager des ensembles de données à partir de fichiers dans Google Cloud Storage ou de tables dans Google BigQuery avec des collaborateurs à l'intérieur ou à l'extérieur de leur organisation sans avoir besoin de faire des copies ou d'accorder l'accès à la base de données.
Avec BigQuery et Cloud Dataflow, Google complète son Big Data, la voie du cloud avec Google Cloud Pub/Sub. Pub/Sub permet aux utilisateurs de gérer le traitement des données avec une faible latence en temps réel.
Disponibilité
Google BigQuery est maintenant disponible avec les options de stockage de données dans Google Cloud Platforms dans les zones européennes et Google Cloud Dataflow est disponible en version bêta.
Amazon