Google Bigtable to wysoce skalowalna, kolumnowa baza danych NoSQL, opracowana przez Google i dostępna w ramach platformy Google Cloud. Jeżeli szukasz bazy zaprojektowanej z myślą o przechowywaniu i zarządzaniu ogromnymi ilościami danych, to warto rozważyć wąłśnie Bigtable. Oferuje ona niskie opóźnienia i wysoką przepustowość, co czyni ją idealnym rozwiązaniem dla aplikacji wymagających dużej wydajności. To tyle w skrócie, a po więcej szczegółów o działaniu Bigtable zapraszamy poniżej.
Architektura i podstawowe założenia Bigtable
Bigtable jest inspirowana modelem danych Google File System (GFS) i MapReduce, co pozwala na efektywne zarządzanie ogromnymi zestawami danych.Można ją skalowaćdo milardów wierszy i tysięcy kolumn, co umożliwia przechowywanie terbajtów, a nawet petabajtów danych. Składa się z trzech głównych komponentów. Oto one:
- Tabela, czyli podstawowa struktura przechowywania danych, zorganizowana w wiersze i komórki.
- Klucz wiersza – unikalny identyfikator dla każdego wiersza danych. W każdym wierszu indeksowana jest pojedyncza wartość.
- Rodzina kolumn, czyli zbiór kolumn, które są grupowane razem ze względu na wspólne cechy.
Bigtable jest udostępniany aplikacjom za pośrednictwem wielu bibliotek klienckich, w tym obsługiwanego rozszerzenia biblioteki Apache HBase dla języka Java. W rezultacie integruje się z istniejącym ekosystemem Apache oprogramowania big data o otwartym kodzie źródłowym.
Wydajne serwery backendowe Bigtable oferują kilka kluczowych zalet w porównaniu z samodzielnie zarządzaną instalacją HBase:
- Skalowalność do potęgi, którą Google określa mianem “niesamowitej”. Bigtable skaluje się wprost proporcjonalnie do liczby maszyn w klastrze, podczas gdy samozarządzana instalacja HBase ma wąskie gardło projektowe, które ogranicza wydajność po osiągnięciu określonego progu. Bigtable nie ma tego wąskiego gardła, mozesz więc skalować swój klaster, aby obsłużyć więcej odczytów i zapisów.
- Proste administrowanie. Bigtable w przejrzysty sposób obsługuje aktualizacje i restarty oraz automatycznie utrzymuje wysoką trwałość danych. Aby zreplikować dane, dodaj drugi klaster do swojej instancji, a replikacja rozpocznie się automatycznie. Nie musisz jusz zarządzać replikami i regionami. Wystarczy, że zaprojektujesz schematy tabel, a Bigtable zajmie się resztą.
- Zmiana rozmiaru klastra bez przestojów. Możesz zwiększyć rozmiar klastra Bigtable na kilka godzin, co pozwoli Ci obsłużyć duże obciążenie, a następnie ponownie zmniejszyć rozmiar klastra – a wszystko to bez tzw. downtime’u. Po zmianie rozmiaru klastra zwykle wystarczy kilka minut obciążenia, aby Bigtable zrównoważyła wydajność wszystkich węzłów w klastrze.
Przyjrzyjmy się teraz samej infrastrukturze Bigtable.
Powyższy obrazek ilustruje bardzo uproszczoną architekturę Bigtable, ale wystarczającą, żeby wytłumaczyć cały układ. Jak wynika ze schematu, wszystkie żądania klientów przechodzą przez serwer frontendowy, zanim zostaną wysłane do węzła Bigtable. Węzły są zorganizowane w klaster Bigtable, który należy do instancji Bigtable, będącej kontenerem klastra.
Każdy węzeł w klastrze obsługuje podzbiór żądań kierowanych do klastra. Dodając węzły do klastra, można zwiększyć liczbę jednoczesnych żądań, które klaster może obsłużyć. Dodanie węzłów zwiększa również maksymalną przepustowość klastra. Jeśli włączysz replikację poprzez dodanie dodatkowych klastrów, możesz także wysyłać różne typy ruchu do różnych klastrów. Następnie, jeśli jeden klaster stanie się niedostępny, możesz przejść awaryjnie do innego klastra.
Tabela Bigtable jest podzielona na bloki sąsiadujących wierszy, zwane tabletami, aby pomóc zrównoważyć obciążenie zapytaniami. (Tablety są podobne do regionów HBase). Tablety są przechowywane w Colossus, systemie plików Google, w formacie SSTable. SSTable zapewnia trwałą, uporządkowaną, niezmienną mapę kluczy do wartości, gdzie zarówno klucze, jak i wartości są dowolnymi ciągami bajtów. Każdy tablet jest powiązany z konkretnym węzłem Bigtable. Oprócz plików SSTable wszystkie zapisy są zapisywane we wspólnym dzienniku Colossusa, gdy tylko zostaną potwierdzone przez Bigtable, co zapewnia większą trwałość.
Co ważne, dane nigdy nie są przechowywane w samych węzłach Bigtable; każdy węzeł ma wskaźniki do zestawu tablic przechowywanych w Colossusie. W rezultacie:
- Rebalancing tabletów z jednego węzła do drugiego odbywa się szybko, ponieważ rzeczywiste dane nie są kopiowane. Bigtable aktualizuje wskaźniki dla każdego węzła.
- Odzyskiwanie po awarii węzła Bigtable jest szybkie, ponieważ do węzła zastępczego należy przeprowadzić migrację wyłącznie metadanych.
- W przypadku awarii węzła Bigtable żadne dane nie zostaną utracone.
Kiedy warto skorzystaćz BIgtable?
Bigtable idealnie nadaje się do aplikacji wymagających dużej przepustowości i skalowalności dla tzw. key-value-data, gdzie każda wartość zwykle nie jest większa niż 10 MB. Bigtable doskonale sprawdza się również jako silnik pamięci masowej dla operacji wsadowych MapReduce, przetwarzania/analityki strumieniowej i aplikacji do uczenia maszynowego.
Sięgaj po Bigtable, kiedy działasz w następujących obszarach:
Analiza Danych
Bigtable jest idealna do analizy dużych zestawów danych. Dzięki integracji z narzędziami analitycznymi, takimi jak Google BigQuery i Apache Hadoop, użytkownicy mogą przeprowadzać skomplikowane analizy danych w krótkim czasie.
IoT (Internet Rzeczy)
W przypadku aplikacji IoT, Bigtable może przechowywać i przetwarzać ogromne ilości danych generowanych przez urządzenia IoT. Jej zdolność do obsługi strumieni danych w czasie rzeczywistym sprawia, że jest idealna do monitorowania i analizy danych IoT.
Reklama Online
Google Bigtable jest szeroko stosowana w branży reklamowej. Tutaj niskie opóźnienia i wysoka wydajność są kluczowe. Bigtable pozwoli przechowywać i analizować dane o użytkownikach, kliknięciach i konwersjach w czasie rzeczywistym, co pozwala na lepsze targetowanie reklam i optymalizację kampanii reklamowych.
Aplikacje Mobilne i Gry
Niska latencja to klucz do dobrego funkcjonowania aplikacji mobilnych i gier, które dodatkowo często wymagają rónież skalowalności, aby obsłużyć miliony użytkowników. Bigtable może przechowywać dane o sesjach użytkowników, profilach, wynikach gier i innych metrykach, zapewniając jednocześnie wysoką wydajność i niezawodność.
Zarządzanie Danymi Logów
Dzięki swojej zdolności do obsługi dużych ilości danych i niskiej latencji, Bigtable jest idealna do zarządzania i analizy logów. Może przechowywać i analizować logi systemowe, aplikacyjne i sieciowe, co pozwala na szybkie wykrywanie i rozwiązywanie problemów.
Sztuczna Inteligencja i Uczenie Maszynowe (AI + ML)
Bigtable może przechowywać ogromne ilości danych treningowych dla modeli uczenia maszynowego. Dzięki integracji z narzędziami takimi jak TensorFlow, użytkownicy mogą łatwo trenować i wdrażać modele AI korzystając z danych przechowywanych w Bigtable.
Przypadki użycia, czyli blisko spada jabłko od jabłoni
Sam Google wykorzystuje Bigtable w swoich flagowych usługach. Zobaczmy do czego:
Google Bigtable jest jednym z kluczowych komponentów stojących za wyszukiwarką Google. Pozwala przechowywać indeksy stron internetowych, które są przeszukiwane i analizowane, aby dostarczyć użytkownikom najbardziej odpowiednie wyniki w najkrótszym czasie.
Bigtable przechowuje również dane analityczne, które są generowane przez miliony witryn korzystających z Google Analytics. Pozwala to na szybkie i efektywne przetwarzanie oraz analizowanie danych o ruchu na stronach internetowych.
Również YouTubie wykorzystuje Bigtable do przechowywania i zarządzania danymi wideo, komentarzami, polubieniami i innymi interakcjami użytkowników. Dzięki temu platforma może szybko dostarczać treści i zapewniać interaktywne doświadczenie użytkownika.
Na koniec, Google Bigtable pomaga w zarządzaniu ogromnymi ilościami danych użytkowników, które są generowane przez usługi pocztowe takie jak Gmail. Zapewnia to szybki dostęp do wiadomości e-mail, kontaktów i innych danych użytkowników.
Podsumowanie – kiedy warto sięgnąć po Bigtable
Jak widzisz, Google Bigtable to potężne narzędzie pozwalające na zarządzanie dużymi zestawami danych. Oferuje wysoką skalowalność, niską latencję i wszechstronność. Dzięki swoim zaawansowanym funkcjom i integracji z ekosystemem Google Cloud, jest idealnym rozwiązaniem dla wielu zastosowań, od analizy danych po aplikacje IoT i sztuczną inteligencję. W miarę jak potrzeby związane z danymi nadal rosną, Google Bigtable pozostaje kluczowym narzędziem dla firm i organizacji, które chcą efektywnie zarządzać i wykorzystywać swoje dane. Jeżeli chcesz uruchomić i skinfigurować Bigtable do swoch potrzeb, napisz do nas. Eksperci FOTC pomogą Ci przejść przez cały proces krok po kroku.
