Big Data dyker upp ofta inom datahantering. Att utnyttja Big Data kan leda företag till alla möjliga insikter som kan göra dem mer effektiva och mer lönsamma. Det enda problemet är att användningen av Big Data kan vara ett ganska mödosamt uppdrag när det gäller resurshantering och systemadministration. Google planerar att ta itu med Big Data på "molnvägen" med Google Cloud Platform och uppdateringar av dess BigQuery och introduktionen av Cloud Dataflow.
Big Data dyker upp ofta inom datahantering. Att utnyttja Big Data kan leda företag till alla möjliga insikter som kan göra dem mer effektiva och mer lönsamma. Det enda problemet är att användningen av Big Data kan vara ett ganska mödosamt uppdrag när det gäller resurshantering och systemadministration. Google planerar att ta itu med Big Data på "molnvägen" med Google Cloud Platform och uppdateringar av dess BigQuery och introduktionen av Cloud Dataflow.
Google Cloud Platform erbjuder en uppsättning kraftfulla, skalbara och lättanvända Big Data-tjänster så att kunder kan ta till sig Big Data, på molnets sätt. Den första är Google Cloud Dataflow, som tillhandahåller tillförlitlig, händelsetidsbaserad strömbehandling, tillgänglig som standard. Den andra är genom uppdateringar av Googles BigQuery, den typiska molnbaserade, API-drivna tjänsten för SQL-analys. Dessa uppdateringar inkluderar säkerhets- och prestandafunktioner inklusive behörigheter på radnivå, nu med en standardgräns för inmatning till 100,000 XNUMX rader/sekund/tabell.
Googles molnsätt att hantera Big Data syftar till att få snabbare och bättre insikter i Big Data utan att oroa sig för de underliggande infrastrukturerna. Det inkluderar:
- NoOps: "NoOps" betyder att plattformen hanterar sådana uppgifter och optimeringar för användare, vilket frigör dem att fokusera på att förstå och utnyttja värdet i deras data.
- Kostnadseffektivitet: plattformen skalar automatiskt och optimerar användarens infrastrukturförbrukning och eliminerar oanvända resurser som lediga kluster. Användare hanterar kostnader genom att ringa upp eller ner antalet frågor och fördröjningen av deras bearbetning baserat på kostnads-/nyttoanalys.
- Säkert och enkelt samarbete: Användare kan dela datauppsättningar från filer i Google Cloud Storage eller tabeller i Google BigQuery med medarbetare inom eller utanför organisationen utan att behöva göra kopior eller ge databasåtkomst.
Tillsammans med BigQuery och Cloud Dataflow avrundar Google sin Big Data, molnvägen med Google Cloud Pub/Sub. Pub/Sub tillåter användare att hantera databehandling med låg latens i realtid.
Tillgänglighet
Google BigQuery är tillgängligt nu med alternativen att lagra data i Google Cloud Platforms i europeiska zoner och Google Cloud Dataflow är tillgängligt i beta.
