Apa bedane Big Table lan BigQuery?

/ / Published in Cloud Computing, Platform Cloud Google EITC/CL/GCP, Introductions, Penting saka GCP

Bigtable lan BigQuery minangka komponen integral saka Google Cloud Platform (GCP), nanging nduweni tujuan sing beda lan dioptimalake kanggo macem-macem jinis beban kerja. Ngerteni bedane antarane rong layanan kasebut penting kanggo nggunakake kemampuane kanthi efektif ing lingkungan komputasi awan.

Google Cloud Bigtable

Google Cloud Bigtable minangka layanan basis data NoSQL sing dikelola kanthi lengkap lan bisa diukur sing dirancang kanggo nangani beban kerja kanthi skala gedhe lan dhuwur. Iki cocog banget kanggo aplikasi sing mbutuhake akses maca lan nulis kanthi latensi rendah menyang set data gedhe. Bigtable adhedhasar teknologi sing padha karo akeh layanan inti Google, kayata Panelusuran, Analytics, Peta, lan Gmail.

1. Model lan Struktur Data: Bigtable punika sparse, mbagekke, ngengkel multidimensional diurutake map. Peta kasebut diindeks nganggo tombol baris, tombol kolom, lan stempel wektu, saéngga nyimpen lan njupuk data terstruktur kanthi efisien. Model iki mupangati utamane kanggo data seri wektu, data IoT, lan aplikasi liyane sing mbutuhake akses nulis dhuwur lan akses latensi sing sithik.

2. Skalabilitas: Bigtable dirancang kanggo skala horisontal, tegese bisa nangani petabyte data lan mayuta-yuta operasi per detik. Iki entuk iki kanthi misahake data ing pirang-pirang simpul, ngidini skala sing lancar tanpa downtime.

3. Performance: Kanthi kemampuan maca lan nulis kanthi latensi sing sithik, Bigtable cocog kanggo aplikasi sing mbutuhake analytics wektu nyata lan ingestion data kanthi cepet. Ndhukung latensi milidetik siji-digit kanggo operasi maca lan nulis, saengga cocog kanggo kasus panggunaan kinerja dhuwur.

4. Gunakake Kasus: Kasus panggunaan umum kanggo Bigtable kalebu analytics wektu nyata, analisis data finansial, personalisasi, mesin rekomendasi, lan panyimpenan data IoT. Contone, perusahaan ngawasi data sensor saka armada piranti sing disambungake bisa nggunakake Bigtable kanggo nyimpen lan nganalisa data seri wektu kanthi nyata-wektu.

Google BigQuery

Google BigQuery, ing sisih liya, minangka gudang data tanpa server sing dikelola kanthi lengkap sing dirancang kanggo analytics data skala gedhe. Iki ngidini pangguna kanggo mbukak pitakon SQL babagan data sing akeh banget kanthi cara sing efisien lan efektif biaya.

1. Model lan Struktur Data: BigQuery nggunakake format panyimpenan kolom, sing dioptimalake kanggo pitakon analitis. Format iki ngidini njupuk data kanthi cepet lan panyimpenan sing efisien, utamane kanggo beban kerja sing abot. BigQuery uga ndhukung SQL standar, supaya bisa diakses dening pangguna sing kenal karo basis data hubungan tradisional.

2. Skalabilitas: BigQuery otomatis skala kanggo nangani set data gedhe lan pitakon rumit. Bisa ngolah terabyte dadi petabyte data kanthi cepet, amarga arsitektur sing disebarake. Pangguna ora perlu ngatur infrastruktur utawa kuwatir babagan skala, amarga BigQuery nangani aspek kasebut kanthi transparan.

3. Performance: BigQuery dioptimalake kanggo beban kerja analitis sing abot. Iki nggunakake mesin eksekusi pitakon sing disebarake sing bisa nggawe paralel tugas ing pirang-pirang simpul, sing ngidini kinerja pitakon cepet sanajan ing set data gedhe. BigQuery uga ndhukung fitur kaya cache query, tampilan materialized, lan tabel partisi kanggo nambah kinerja.

4. Gunakake Kasus: BigQuery cocog kanggo intelijen bisnis, gudang data, lan pitakon analitis sing rumit. Contone, perusahaan ritel bisa nggunakake BigQuery kanggo nganalisa data dodolan, nglacak tingkat inventaris, lan nggawe laporan babagan prilaku pelanggan. Kemampuan kanggo mbukak pitakon SQL sing kompleks ing set data gedhe ndadekake BigQuery dadi alat sing kuat kanggo analis data lan profesional intelijen bisnis.

Bentenane Tombol

1. maksud: Bigtable dirancang kanggo dhuwur-throughput, latensi kurang workloads, nggawe cocok kanggo aplikasi nyata-wektu lan panyimpenan data operasional. BigQuery, ing sisih liya, dioptimalake kanggo analytics data skala gedhe lan pangolahan pitakon rumit.

2. Model Data: Bigtable nggunakake model data NoSQL karo peta multidimensional diurutake, nalika BigQuery nggunakake format panyimpenan columnar lan ndhukung SQL standar.

3. Skalabilitas: Loro-lorone layanan iku Highly keukur, nanging padha entuk kaukur beda. Bigtable timbangan horisontal dening partisi data antarane simpul, nalika BigQuery nggunakake mesin eksekusi query disebarake kanggo parallelizes tugas.

4. Performance: Bigtable unggul ing operasi maca lan nulis kurang latency, dadi cocok kanggo kasus panggunaan nyata-wektu. BigQuery dioptimalake kanggo beban kerja analitis sing abot lan bisa ngolah set data gedhe kanthi cepet.

5. Gunakake Kasus: Bigtable umume digunakake kanggo analytics wektu nyata, data seri wektu, lan aplikasi IoT. BigQuery digunakake kanggo gudang data, intelijen bisnis, lan pitakon analitis sing rumit.

conto

Kanggo nggambarake bedane antarane Bigtable lan BigQuery, deleng conto ing ngisor iki:

- Perusahaan layanan finansial kudu nyimpen lan nganalisa data pasar saham kanthi nyata. Dheweke milih Bigtable amarga kabisan maca lan nulis kanthi latensi sing sithik, supaya bisa nyerep lan ngolah data dagang frekuensi dhuwur kanthi efisien.

- Perusahaan e-commerce pengin nganalisa prilaku tuku pelanggan lan ngasilake laporan penjualan. Dheweke nggunakake BigQuery kanggo mbukak pitakon SQL sing rumit babagan data dodolan, nggunakake kemampuan analitis sing kuat kanggo entuk wawasan babagan tren pelanggan lan ngoptimalake strategi pemasaran.

Pilihan antarane Bigtable lan BigQuery gumantung ing syarat tartamtu saka beban kerja. Bigtable minangka pilihan sing disenengi kanggo aplikasi sing mbutuhake akses latensi sithik menyang set data gedhe, dene BigQuery cocog kanggo analytics data skala gedhe lan pangolahan pitakon sing kompleks.

Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Platform Cloud Google EITC/CL/GCP:

Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/CL/GCP Google Cloud Platform

Pitakon lan jawaban liyane:

Diwenehi miturut: , , , , , , , , , ,