Die Geburtsstunde von Big Data schlug gleichzeitig mit dem Web und dem Internet, als zahlreiche Möglichkeiten zur Modellierung einzigartiger Datenerfassungsmethoden geschaffen wurden, mit denen die riesigen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten analysiert und gespeichert und nützliche Informationen daraus extrahiert werden können. Im Laufe der Zeit wurden die Daten aus webbasierten Inhalten jedoch von den Daten in den Schatten gestellt, die von mobilen Geräten und seit kurzem auch vom Internet der Dinge erzeugt werden. Ein Rekord von
40 Zettabytes
an Daten wurde bis 2020 erzeugt und der Markt wächst mit einer Rate von
45%
jährlich.
Über die Google BigData-Plattform
Die Big Data-Plattformen haben daher die verschiedenen Big Data-spezifischen Anwendungen und Hilfsprogramme in einer einzigen Lösung auf Unternehmensebene zusammengefasst. Google Cloud als Big Data-Plattform hat sich als skalierbarer, flexibler, kostengünstiger und sicherer Ort zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Big Data erwiesen. Diese Funktionen sind besonders wichtig, wenn Ihre Daten exponentiell wachsen (der Big Data-Markt wird sich Prognosen zufolge
166%
eher Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen. Um Ihre Bedürfnisse im Bereich Big Data zu befriedigen, bietet die Google Cloud Platform verschiedene Dienste an. Diese Dienste werden ständig aktualisiert, um der Komplexität des Umgangs mit großen Daten gerecht zu werden.
Wie nutzt man die Big Data-Plattform von Google?
Um die Big Data-Plattform adäquat zu nutzen, können Sie die sich ständig weiterentwickelnden Dienste in Anspruch nehmen.
- Google Cloud PubSub: Google Cloud PubSub ist ein asynchroner Nachrichtendienst. Mit seiner äußerst zuverlässigen Kommunikationsschicht ermöglicht er Anwendungen den schnellen und sicheren Austausch von Nachrichten. Der allgemeine Nachrichtenfluss verläuft vom Herausgeber zum PubSub-Thema und vom Thema zu den PubSub-Abonnements, in denen die Nachricht gespeichert ist. Die Abonnentenanwendung kann die Nachricht aus den Abonnements lesen. Es verwaltet nicht nur die Kommunikation zwischen verschiedenen Anwendungen, sondern dient auch als Rückgrat für die Stream-Analyse-Pipeline. Die hohe Kapazität von Google PubSub erweist sich als sein größter Vorteil.
- Google Cloud Dataproc: Google Cloud Dataproc ist ein vollständig verwalteter Dienst für Apache Hadoop und Spark. Stapelverarbeitung, Streaming, Abfragen und maschinelles Lernen sind einige der Funktionen von Dataproc. Es ist eine schnellere, kostengünstigere und einfachere Möglichkeit, Cluster von Instanzen zu erstellen. Sie können einen Cluster dynamisch ändern und konfigurieren. Er ist automatisch skaliert, so dass Sie keine Kompromisse bei den Datenpipelines eingehen müssen. Die schnelle Bereitstellung ist ein Vorteil von Dataproc.
- Google BigQuery: Google BigQuery ist ein Data Warehouse, das es Ihnen ermöglicht, riesige Datensätze zu speichern, die in die Nähe der Petabyte-Grenze kommen (da Menschen
2.5
Quintillionen Bytes an Daten pro Tag), und fragen Sie sie ab. Die Oberfläche von BigQuery ist mit relationalen Datenbanken vertraut, verwendet SQL-Abfragen, hat eine Tabellenstruktur und unterstützt Streaming und Batch-Schreiben in die Datenbank. Es kann komplexe Daten laden, exportieren, kopieren und abfragen. Es kann sogar Streaming-Daten erfassen und für Echtzeit-Analysen untersuchen. Es ist außerdem mit allen anderen Google Cloud Platform Services integriert. Der Vorteil von BigQuery ist, dass es serverlos ist und Sie Datensätze zwischen verschiedenen Projekten austauschen können. Es eignet sich am besten für Offline-Analysen und interaktive Warteschlangen. - Google Cloud BigTable: Google Cloud BigTable ist ebenfalls ein verwalteter Service, der für die Bewältigung massiver betrieblicher Belastungen und eine hohe Leistung konzipiert wurde. Es handelt sich um einen Speicherstack mit geringer Latenz und einer sehr großen Kapazität von fast einem Terabyte. Er eignet sich gut für operative und analytische Anwendungen. Es handelt sich um eine NoSQL-Datenbank mit dem Vorteil, dass die Größe des Clusters ohne Ausfallzeiten angepasst werden kann.
- Google Cloud Dataflow: Google Cloud Dataflow ist ein verwalteter Dienst für den Aufbau von Datenpipelines zur Analyse von Daten in der Cloud. Er ist in der Lage, serverlose Batch- und Stream-Verarbeitung durchzuführen. Er hat den Vorteil einer dynamischen Arbeitsverteilung und kann eine breite Palette von Datenverarbeitungsmustern mit sehr schneller Bereitstellung darstellen.
- Google Cloud Composure: Google Cloud Composure ist ein Orchestrierungstool zur Verwaltung der Datenverarbeitung in einem Workflow. Es kann Cluster erstellen, Transformationen an extrahierten Daten durchführen und Ergebnisse hochladen. Es füllt im Wesentlichen die Lücken anderer Google Cloud-Lösungen wie Dataproc. Das Beste an Cloud Composure ist, dass es auf dem Apache Airflow-Projekt aufbaut und daher alle Vorteile von Airflow erbt.
- Google Cloud DataLab: Google Cloud DataLab ist auf Jupyter aufgebaut. Es ist eine Möglichkeit, Ihre Daten zu visualisieren und zu erforschen. Es handelt sich im Wesentlichen um ein Tool für große Datenmengen, das SQL, Python und Javascript unterstützt.
- Google Cloud DataFusion: Google Cloud DataFusion wird in "Extrahieren, Transformieren und Laden"-Datenpipelines verwendet, um Vorgänge als Teil eines Datenintegrationsdienstes aufzubauen und zu verwalten. Die visuelle Schnittstelle ist einfach und jeder kann Daten in der Pipeline vorbereiten, übertragen und transformieren.
- Google Cloud DataPrep: Google Cloud DataPrep ist ein Tool zur Vorbereitung, Erkundung und Visualisierung der Daten, mit denen Sie arbeiten. Es bietet eine einfache und verständliche Weboberfläche zur Erstellung von ETL-Pipelines. Dadurch wird ein Großteil der manuellen Arbeit für Dateningenieure automatisiert.
- Google Cloud IoT Core: Google Cloud IoT Core wird verwendet, um eine Verbindung zwischen Geräten und der Google Big Data Platform herzustellen, damit Nachrichten über sichere HTTPS- und MQTT-Übertragungsprotokolle ausgetauscht werden können. Der größte Vorteil von IoT Core ist die sichere Konnektivität und die gute Geräteverwaltung.
Mit den Diensten der Big Data Plattform von Google können Sie Ihre Big Data effizienter verwalten, denn
95%
der Unternehmen müssen unstrukturierte Daten in irgendeiner Form verwalten. Mit Hilfe der Produkte in der Google Cloud steht Ihnen eine breite Palette von Containern, Datenanalysetools, Datenbanken, Entwicklertools usw. zur Verfügung, mit denen Sie das Beste aus Ihren Big Data herausholen und sogar eine
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