I Big Data compaiono spesso nella gestione dei dati. Sfruttare i Big Data può portare le aziende a ottenere tutti i tipi di informazioni che potrebbero renderle più efficienti e più redditizie. L’unico problema è che l’utilizzo dei Big Data può essere un’impresa piuttosto ardua quando si tratta di gestione delle risorse e amministrazione del sistema. Google prevede di affrontare i Big Data “in modalità cloud” con Google Cloud Platform e gli aggiornamenti a BigQuery e l’introduzione di Cloud Dataflow.
I Big Data compaiono spesso nella gestione dei dati. Sfruttare i Big Data può portare le aziende a ottenere tutti i tipi di informazioni che potrebbero renderle più efficienti e più redditizie. L’unico problema è che l’utilizzo dei Big Data può essere un’impresa piuttosto ardua quando si tratta di gestione delle risorse e amministrazione del sistema. Google prevede di affrontare i Big Data in "modo cloud" con Google Cloud Platform, gli aggiornamenti a BigQuery e l'introduzione di Cloud Dataflow.
Google Cloud Platform offre una serie di servizi Big Data potenti, scalabili e facili da usare in modo che i clienti possano abbracciare i Big Data, nel modo cloud. Il primo dei quali è Google Cloud Dataflow, che fornisce un'elaborazione affidabile del flusso basata sul tempo degli eventi, disponibile per impostazione predefinita. Il secondo avviene attraverso gli aggiornamenti a BigQuery di Google, il servizio per eccellenza cloud-native e basato su API per l'analisi SQL. Questi aggiornamenti includono funzionalità di sicurezza e prestazioni, comprese le autorizzazioni a livello di riga, ora con un limite di importazione predefinito a 100,000 righe/secondo/tabella.
Il modo cloud di Google di gestire i Big Data mira a ottenere informazioni più rapide e migliori sui Big Data senza preoccuparsi delle infrastrutture sottostanti. Include:
- NoOps: "NoOps" significa che la piattaforma gestisce tali attività e ottimizzazioni per gli utenti, consentendo loro di concentrarsi sulla comprensione e sullo sfruttamento del valore dei propri dati.
- Efficacia in termini di costi: la piattaforma scala automaticamente e ottimizza il consumo dell'infrastruttura dell'utente ed elimina le risorse inutilizzate come i cluster inattivi. Gli utenti gestiscono i costi aumentando o riducendo il numero di query e la latenza dell'elaborazione in base all'analisi costi/benefici.
- Collaborazione semplice e sicura: gli utenti possono condividere set di dati da file in Google Cloud Storage o tabelle in Google BigQuery con collaboratori interni o esterni alla propria organizzazione senza la necessità di creare copie o concedere l'accesso al database.
Insieme a BigQuery e Cloud Dataflow, Google completa la sua offerta Big Data, in modalità cloud, con Google Cloud Pub/Sub. Pub/Sub consente agli utenti di gestire l'elaborazione dei dati con bassa latenza in tempo reale.
Disponibilità
Google BigQuery è ora disponibile con le opzioni di archiviazione dei dati nelle piattaforme Google Cloud nelle zone europee e Google Cloud Dataflow è disponibile in versione beta.
Flusso di dati di Google Cloud
