大数据经常出现在数据管理中。 利用大数据可以引导企业获得各种见解，从而提高效率和盈利能力。 唯一的问题是，在资源管理和系统管理方面，使用大数据可能是一项艰巨的任务。 谷歌计划通过谷歌云平台以“云方式”处理大数据，并更新其 BigQuery 并引入云数据流。
大数据经常出现在数据管理中。 利用大数据可以引导企业获得各种见解，从而提高效率和盈利能力。 唯一的问题是，在资源管理和系统管理方面，使用大数据可能是一项艰巨的任务。 谷歌计划通过谷歌云平台以“云方式”处理大数据，并更新其 BigQuery 并引入云数据流。
Google Cloud Platform 提供了一组功能强大、可扩展且易于使用的大数据服务，因此客户可以通过云方式拥抱大数据。 第一个是谷歌云数据流，它提供可靠的、基于事件时间的流处理，默认情况下可用。 第二个是通过更新 Google 的 BigQuery，这是用于 SQL 分析的典型的云原生 API 驱动服务。 这些更新包括安全和性能功能，包括行级权限，现在默认摄取限制为 100,000 行/秒/表。
谷歌处理大数据的云方式旨在更快更好地洞察大数据，而无需担心底层基础设施。 这包括：
- NoOps：“NoOps”是指平台为用户处理此类任务和优化，让他们腾出时间专注于理解和利用数据中的价值。
- 成本效益：平台自动扩展和优化用户的基础设施消耗，并消除闲置集群等未使用的资源。 用户通过根据成本/收益分析调高或调低查询数量和处理延迟来管理成本。
- 安全且轻松的协作：用户可以与组织内外的协作者共享 Google Cloud Storage 中的文件或 Google BigQuery 中的表中的数据集，而无需制作副本或授予数据库访问权限。
与 BigQuery 和 Cloud Dataflow 一起，Google 完善了其大数据，即 Google Cloud Pub/Sub 的云方式。 Pub/Sub 允许用户以低延迟实时处理数据。
可用性
Google BigQuery 现在可用，可以选择在欧洲区域的 Google Cloud Platforms 中存储数据，并且 Google Cloud Dataflow 处于测试阶段。
