Jeśli stoisz przed dylematem, czy wybrać BigQuery czy też Bigtable, to nie jesteś sam. Mimo że pozornie, z nazwy wydają się podobne, to zaspokajają bardzo różne potrzeby w rozległej dziedzinie dużych zbiorów danych. Przyjrzyjmy się bliżej niuansom, które pomogą Ci podjąć świadomą decyzję.
BigData w telegraficznym skrócie
Dane to nowe złoto – przynajmniej dla firm i organizacji, które chcą się rozwijać. Biznes świadomy mocy drzemiącej w danych przeprowadza analizę procesów i wprowadza zmiany oraz ulepszenia oparte na danych.
Niektórzy idą jeszcze dalej – dzięki dostępnej technologii przewidują trendy, prawdopodobne zmiany rynkowe i potencjalne konsekwencje niepodjętych jeszcze decyzji biznesowych.
Wraz z rozwojem Twojej firmy rośnie także ilość gromadzonych przez Ciebie danych – gigabajty zamieniają się w terabajty i petabajty. Twoja „kopalnia złota” dużych zbiorów danych może obejmować:
- dane transakcyjne,
- dane dotyczące przetwarzania transakcji online przechowywane w internetowych narzędziach analitycznych,
- dane finansowe,
- zagregowane dane historyczne,
- zapytania użytkowników i wiele innych.
Aby utrzymać koszty i czas wygenerowania raportu na rozsądnym poziomie, potrzebne są odpowiednie narzędzia. Wśród rozwiązań Google Cloud najpopularniejsze są dwa: BigQuery i Bigtable. Obydwa mogą efektywnie obsługiwać duże zbiory danych, ale zostały zaprojektowane do nieco innych zastosowań.
Przyjrzyjmy się bliżej temu, co każdy z nich robi najlepiej i jakie są najważniejsze różnice.
Czym jest BigQuery Google?
To bezserwerowa, skalowalna usługa hurtowni danych w chmurze. Umożliwia obsługę milionów zapytań i przeprowadzanie zaawansowanych analiz. Działa płynnie na petabajtach danych w języku SQL (Structured Query Language). Nie musisz się martwić kosztownym utrzymaniem zaawansowanej infrastruktury, skalowaniem w górę lub w dół oraz równoważeniem ruchu.
BigQuery to jedna z usług dostępnych w Google Cloud. Twoje zbiory danych są przechowywane i przetwarzane w stabilnej, bezpiecznej i skalowalnej chmurze Google.
Korzystając z BigQuery możesz stworzyć własną hurtownię danych, która pozwoli śledzić postępy i zmiany wewnątrz i na zewnątrz firmy. Możesz także skorzystać z wbudowanych modeli uczenia maszynowego w BigQuery. Narzędzia ML oferują szereg, nazwijmy to przyborów predykcyjnych i analitycznych dla różnych scenariuszy biznesowych. Spójrzmy na szczegóły.
Analityczny indywidualista
BigQuery króluje jako hurtownia danych korporacyjnych do interaktywnej analizy danych strukturalnych. Jest dostosowana do obsługi zapytań i raportowania na dużą skalę opartych na SQL, co czyni ją niezbędną dla organizacji poszukujących praktycznych spostrzeżeń, w tym analiz predykcyjnych i aplikacji do uczenia maszynowego.
Jest to bardzo skuteczne, gdy trzeba przeszukać całą bazę danych, aby znaleźć odpowiedź na swoje pytanie. Jakiego rodzaju mogą to być ptania? Oto kilka przykładów: suma wszystkich przychodów online, średni czas spędzony w witrynie itp. BigQuery jest najczęstszym zastosowaniem, gdy zbiory danych zmieniają się głównie w wyniku dołączania i dodawania najnowszych danych do dużych, dobrze ustrukturyzowanych zbiorów danych.
Uwolnij moc SQL
BigQuery króluje, jeśli chodzi o analitykę opartą na SQL. Jest optymalnym rozwiązaniem w przypadku złożonych interaktywnych zapytań analitycznych. Hurtownia danych o wielkości petabajtów została zaprojektowana tak, aby przyjmować, przechowywać i analizować dane z niezrównaną wydajnością.
BigQuery to w Google Cloud odpowiednik innych rozwiązań hurtowni danych i baz danych SQL oferowanych przez głównych dostawców chmur publicznych, takich jak hurtownia danych Microsoft Azure SQL i Redshift AWS.
Niezależnie od tego, czy przetwarzasz liczby na potrzeby analityki biznesowej, czy zagłębiasz się w analizę danych, BigQuery umożliwia bezproblemowe wydobywanie cennych spostrzeżeń z ogromnych repozytoriów danych.
Bigtable – zawodnik, który podnosi ciężary
Cloud Bigtable opiera się na systemie plików Google i jest jednym z najbardziej wydajnych systemów przechowywania danych częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Jest zoptymalizowany pod kątem przechowywania i wyszukiwania danych na dużą skalę. Organizuje dane w skalowalne tabele, umożliwia zmianę danych i wyszukiwanie według kluczy.
Szybcy i wściekli
Bigtable to potęga szerokokolumnowych baz danych NoSQL (wide-column databases).Cechuje się błskawiczną wydajnoscią, łatwą obsługą ogromnych zbiorów danych oraz wolumenów odczytów i zapisów.
Cloud Bigtable to nie tylko zwykła usługa bazy danych NoSQL. To potężna jednostka zaprojektowana z myślą o zastosowaniach wymagających skalowalności i wydajności. Jest to szczególnie przydatne w przypadku dużych ilości pojedynczych kluczowych wartości danych (single key data values). Dzięki możliwości obsługi miliardów wierszy i tysięcy kolumn, Bigtable jest idealnym wyborem do masowych operacji odczytu i zapisu.
Należy pamiętać, że Bigtable nie jest relacyjną bazą danych i nie obsługuje zapytań SQL. Nie obsługuje również transakcji wielowierszowych.
Jakie są obszary zastosowania Bigtable?
Jeśli działasz w branżach takich jak IoT, AdTech czy FinTech, gdzie szybkość i skala są najważniejsze, Bigtable może być najlepszym wyborem. Pomyśl o tym jak o silniku aplikacji wymagających dużej przepustowości i małych opóźnień. W ten sposób możesz mieć pewność, że Twoje operacje będą przebiegać sprawnie nawet przy dużych obciążeniach.
Ponadto, Bigtable płynnie integruje się z narzędziami Big Data, takimi jak Hadoop i Dataflow. Jest to jeden z powodów, które czynią go ulubionym rozwiązaniem zarówno wśród programistów, jak i inżynierów danych.
Nie polecamy tego rozwiązania, jeśli chcesz wykonywać zaawansowane zapytania analityczne. Nie jest też skuteczny sposób działania w przypadku małych ilości danych.
Opłacalność
Jeśli nadal nie masz pewności, który z przedstawionych rozwiązań będzie dla Ciebie najlepsze – BigQuery czy Bigtable, przyjrzyjmy się kosztom.
Opłaty za BigQuery naliczane są na podstawie ilości danych przechowywanych w tabelach i danych przetwarzanych przez zapytania. Google Cloud oferuje elastyczny model cenowy typu „pay-as-you-go”. Opłaty są naliczane za zasoby zużyte podczas każdego zapytania oraz za pojemność magazynu (storage capacity). To dobre rozwiązanie dla firm, które doraźnie wykonują złożone zapytania SQL.
Opłaty za Bigtable zależą od ilości przechowywanych i udostępnianych danych. Cloud Bigtable obciąża użytkowników opłatami za udostępnioną pojemność, która obejmuje liczbę węzłów i ilość przydzielonego miejsca na dane.
W przeciwieństwie do cen na żądanie w BigQuery, użytkownicy Bigtable zobowiązują się do określonego poziomu udostępnionej pojemności, co sprawia, że rozwiązanie to idealnie nadaje się do uruchamiania aplikacji ze stałą wydajnością i dużą przepustowością. Jest to bardziej ekonomiczna opcja, jeśli chcesz przechowywać dane przez dłuższy czas. Jest to również bardziej opłacalne, jeśli Twoje dane wymagają częstego dostępu.
SLA i skalowalność
Zarówno BigQuery, jak i Bigtable mają kilka wspólnych cech, które wyróżniają je w ekosystemie chmury. Dzięki wiodącym w branży umowom SLA, nieograniczonej skalowalności i automatycznym mechanizmom przełączania awaryjnego zapewniają spokój ducha pod względem niezawodności i wydajności.
Ponadto ich architektura natywna dla chmury zapewnia bezproblemowe aktualizacje i konserwację, eliminując problemy związane z przestojami i oknami konserwacyjnymi.
Bigtable vs BigQuery – Wybierz odpowiedni magazyn
Zasadniczo wybór między BigQuery a Bigtable sprowadza się do konkretnego przypadku użycia i wymagań. Można pomyśleć o Bigtable jako o szybkim i wszechstronnym narzędziu, a BigQuery jako o idealnym zestawie do dogłębnej analizy predykcyjnej i uczenia maszynowego.
Jeśli musisz dokonać wyboru, skup się na tym, z jakim rodzajem danych pracujesz i jaką szybkością chcesz osiągnąć:
- Jeśli chcesz analizować uporządkowane dane i wyciągać przydatne wnioski, najlepszym rozwiązaniem będzie BigQuery.
- Z drugiej strony, jeśli potrzebujesz bazy danych o wysokiej wydajności do aplikacji czasu rzeczywistego, danych nieustrukturyzowanych i dużych obciążeń, Bigtable Ci w tym pomoże.
Aby uprościć sprawę, pomyśl o BigQuery jako o odpowiedniku arkusza kalkulacyjnego ze wszystkimi funkcjami i narzędziami analitycznymi pozwalającymi uzyskać wgląd. Tymczasem Cloud Bigtable będzie odpowiednikiem aplikacji mobilnej, która pozwala na bardzo szybki dostęp i odczyt danych w czasie rzeczywistym.
Teraz, gdy już to wszystko wiesz, nadszedł czas, aby ocenić swoje potrzeby, rozważyć zalety i wady i podjąć decyzję, która jest zgodna z Twoimi celami biznesowymi. Przecież w świecie dużych zbiorów danych wybór odpowiedniego narzędzia może zadecydować o sukcesie i wyprzedzeniu konkurencji.
Jeśli potrzebujesz pomocy w podjęciu decyzji, jaki rodzaj magazynu będzie najlepszy dla Twojej firmy, zapytaj naszych inżynierów.
