Big Data surge com frequência no gerenciamento de dados. Aproveitar o Big Data pode levar as empresas a todos os tipos de insights que podem torná-las mais eficientes e lucrativas. O único problema é que o uso de Big Data pode ser uma tarefa bastante árdua quando se trata de gerenciamento de recursos e administração do sistema. O Google planeja abordar o Big Data do “jeito da nuvem” com o Google Cloud Platform e atualizações para seu BigQuery e a introdução do Cloud Dataflow.
Big Data surge com frequência no gerenciamento de dados. Aproveitar o Big Data pode levar as empresas a todos os tipos de insights que podem torná-las mais eficientes e lucrativas. O único problema é que o uso de Big Data pode ser uma tarefa bastante árdua quando se trata de gerenciamento de recursos e administração do sistema. O Google planeja abordar o Big Data do “jeito da nuvem” com o Google Cloud Platform e atualizações para seu BigQuery e a introdução do Cloud Dataflow.
O Google Cloud Platform está oferecendo um conjunto de serviços de Big Data poderosos, escaláveis e fáceis de usar para que os clientes possam adotar o Big Data na nuvem. O primeiro deles é o Google Cloud Dataflow, que fornece processamento de stream confiável e baseado em tempo de evento, disponível por padrão. A segunda é por meio de atualizações do BigQuery do Google, o serviço por excelência baseado em API e nativo da nuvem para análises SQL. Essas atualizações incluem recursos de segurança e desempenho, incluindo permissões em nível de linha, agora com um limite de ingestão padrão de 100,000 linhas/segundo/tabela.
A maneira em nuvem do Google de lidar com Big Data visa obter insights melhores e mais rápidos sobre Big Data sem se preocupar com as infraestruturas subjacentes. Inclui:
- NoOps: “NoOps” significa que a plataforma lida com essas tarefas e otimizações para os usuários, liberando-os para se concentrarem na compreensão e exploração do valor de seus dados.
- Custo-benefício: a plataforma dimensiona automaticamente e otimiza o consumo de infraestrutura do usuário e elimina recursos não utilizados, como clusters ociosos. Os usuários gerenciam os custos aumentando ou diminuindo o número de consultas e a latência de seu processamento com base na análise de custo/benefício.
- Colaboração segura e fácil: os usuários podem compartilhar conjuntos de dados de arquivos no Google Cloud Storage ou tabelas no Google BigQuery com colaboradores dentro ou fora de sua organização sem a necessidade de fazer cópias ou conceder acesso ao banco de dados.
Juntamente com o BigQuery e o Cloud Dataflow, o Google completa seu Big Data, a forma de nuvem com o Google Cloud Pub/Sub. O Pub/Sub permite que os usuários processem dados com baixa latência em tempo real.
Disponibilidade
O Google BigQuery já está disponível com as opções de armazenamento de dados em Google Cloud Platforms em zonas europeias e o Google Cloud Dataflow está disponível em beta.
Fluxo de dados do Google Cloud
