Google BigQuery

Google BigQuery.

Google BigQuery è un data warehouse serverless e scalabile su Google Cloud. Supporta analisi in tempo reale, apprendimento automatico e funzionalità GIS. Con la sua architettura unica che separa storage ed elaborazione, offre scalabilità automatica e sicurezza avanzata, ideali per le aziende basate sui dati.

Elenco argomenti dell’articolo:

• Introduzione a Google BigQuery
• Funzionalità principali di Google BigQuery
• L’architettura unica di BigQuery
• Vantaggi dell’utilizzo di BigQuery
• Conclusione

Introduzione a Google BigQuery
Google BigQuery è un data warehouse serverless altamente scalabile offerto da Google come parte della sua Google Cloud Platform (GCP). È progettato per semplificare e snellire l’elaborazione dei big data.

Caratteristiche chiave:

• Architettura serverless: BigQuery funziona su un modello serverless, il che significa che gli utenti non devono gestire alcuna infrastruttura o eseguire alcuna gestione del server. Ciò aiuta a concentrarsi maggiormente sull’analisi dei dati piuttosto che preoccuparsi della pianificazione della capacità o della gestione dei server. Ci consente di interrogare enormi set di dati in pochi secondi e ottenere approfondimenti in tempo reale, senza doverti preoccupare della fornitura delle risorse.
• Analisi in tempo reale: BigQuery è progettato per l’analisi in tempo reale. Consente agli utenti di analizzare istantaneamente i flussi di dati in tempo reale. Grazie alla sua capacità di eseguire query SQL su gigabyte o petabyte di dati, fornisce risultati rapidi sull’analisi dei dati in tempo reale, consentendo alle aziende di prendere decisioni tempestive.

In sintesi, Google BigQuery, con la sua architettura serverless e l’analisi in tempo reale, funge da solida piattaforma per gestire, analizzare e trarre facilmente approfondimenti da enormi set di dati.

Funzionalità principali di Google BigQuery
Google BigQuery offre un solido set di funzionalità che lo rendono la scelta ideale per le aziende che desiderano sfruttare i dati per ottenere informazioni fruibili per l’analisi. Queste funzionalità si estendono dalle funzionalità di machine learning e analisi geospaziali, all’analisi dei dati multi-cloud e ai servizi di trasferimento automatizzato dei dati. Queste funzionalità all’avanguardia posizionano BigQuery come un potente strumento nel panorama dell’analisi dei dati. Spieghiamo meglio alcune di queste funzionalità chiave:

• Integrazione del machine learning: Google BigQuery fornisce funzionalità di machine learning integrate, consentendo ai data scientist di creare ed eseguire modelli di machine learning su dati strutturati e semistrutturati direttamente all’interno di BigQuery utilizzando SQL. Questa integrazione ML consente agli utenti di creare modelli con la semplicità dei comandi SQL, eliminando la necessità di spostare i dati in ambienti diversi o di apprendere una nuova lingua.
• Funzionalità GIS: BigQuery GIS, o Geo Viz, consente agli analisti di gestire e analizzare i dati geospaziali in BigQuery fornendo funzioni geografiche SQL. Queste funzioni semplificano la comprensione delle relazioni spaziali e forniscono informazioni sui dati geografici essenziali per le aziende, come la determinazione dei percorsi di consegna, l’analisi delle aree di copertura del servizio e molto altro.
• BI Engine: BigQuery BI Engine è un servizio di analisi in memoria veloce che consente agli utenti di analizzare i dati archiviati in BigQuery con tempi di risposta alle query inferiori al secondo ed elevata simultaneità. Integrato con strumenti popolari come Google Data Studio, consente ad analisti e data scientist di creare dashboard e report interattivi senza alcuna latenza nelle prestazioni.
• BigQuery Omni: BigQuery Omni è una soluzione di analisi dei dati multi-cloud che consente agli utenti di eseguire le potenti funzionalità di analisi di BigQuery sui dati archiviati non solo in Google Cloud, ma anche in AWS e Azure. Ciò significa che puoi abbattere i silos di dati e ottenere insight su diverse piattaforme cloud senza dover spostare o copiare i dati, consentendo un approccio di analisi dei dati realmente multi-cloud.
• BigQuery Data Transfer Service: BigQuery Data Transfer Service automatizza lo spostamento dei dati dalle applicazioni SaaS a Google BigQuery in modo pianificato e gestito. Ciò consente alle aziende di mantenere un data warehouse aggiornato senza il fastidio di scrivere script personalizzati o importare manualmente i dati, semplificando l’acquisizione dei dati e garantendo che i dati siano prontamente disponibili per l’analisi.

In sostanza, Google BigQuery fornisce una suite completa di strumenti e funzionalità che non solo semplificano le attività di data warehousing, ma consentono anche alle aziende di trarre informazioni utili dai propri dati.

L’architettura unica di Google BigQuery
Nel suo core, l’architettura di Google BigQuery è una manifestazione della tecnologia Dremel di Google. Dremel è un sistema di query ad hoc altamente scalabile e interattivo per l’analisi di dati nidificati di sola lettura e BigQuery utilizza questa tecnologia per eseguire query di tipo SQL su set di dati multi-terabyte in pochi secondi.

• Architettura ispirata a Dremel: l’architettura ispirata a Dremel di BigQuery consente di fornire analisi incredibilmente veloci su scala di petabyte. Creando un’architettura ad albero per l’invio di query e l’aggregazione dei risultati, Dremel consente a BigQuery di scansionare trilioni di righe in pochi secondi e restituire risultati in un batter d’occhio. Questa architettura utilizza una combinazione di archiviazione a colonne per l’organizzazione dei dati ed architettura ad albero per l’esecuzione delle query, consentendo a BigQuery di eseguire rapidamente query SQL su set di dati di grandi dimensioni.
• Separazione di elaborazione e archiviazione: un principio di progettazione fondamentale di BigQuery è la separazione di elaborazione ed archiviazione. I dati archiviati in BigQuery vengono conservati in un’architettura distribuita multi-tenant, separata dalle risorse di elaborazione. Questa separazione consente una scalabilità pressoché infinita: man mano che i dati crescono, BigQuery si adatta alle esigenze di archiviazione senza alcun intervento e puoi aumentare la potenza di elaborazione delle query in base alle tue esigenze senza essere limitato dalle dimensioni dei dati.
• Risorse di calcolo: quando eseguiamo una query, BigQuery alloca dinamicamente le risorse di calcolo in base alle necessità. Questo modello serverless significa che non dobbiamo preoccuparci del pre-provisioning della capacità di elaborazione e paghi solo per le query eseguite.
• Livello di archiviazione: dal punto di vista dell’archiviazione, BigQuery replica automaticamente i dati per garantire durabilità e disponibilità elevata. Gestisce inoltre tutta la manutenzione continua, comprese patch e aggiornamenti. I dati in BigQuery vengono archiviati in Capacitor, il formato di archiviazione colonnare di nuova generazione di Google, altamente compresso e ottimizzato per la lettura di grandi quantità di dati strutturati.

L’architettura unica di Google BigQuery, ispirata a Dremel, e la separazione tra elaborazione e archiviazione garantiscono prestazioni di query ad alta velocità, scalabilità automatica e una solida sicurezza dei dati, rendendolo una soluzione di data warehouse efficiente per aziende di tutte le dimensioni.

Vantaggi dell’utilizzo di Google BigQuery
Google BigQuery offre una serie di vantaggi che lo rendono una scelta interessante per le aziende di tutte le dimensioni, dalle startup alle grandi imprese, che desiderano ricavare informazioni approfondite dai propri dati. Questi vantaggi derivano dall’architettura serverless di BigQuery, dalla scalabilità automatica, da potenti funzionalità di sicurezza e da altri vantaggi aziendali:

• Data Warehousing serverless: essendo una soluzione serverless, BigQuery elimina la necessità per le aziende di gestire, amministrare o ottimizzare qualsiasi infrastruttura, risparmiando tempo e risorse. Ciò consente alle aziende di concentrarsi su ciò che conta davvero: ricavare informazioni approfondite dai propri dati e utilizzarli per prendere decisioni aziendali informate.
• Scalabilità automatica: BigQuery si ridimensiona automaticamente per adattarsi ai tuoi dati e carichi di lavoro. La sua architettura separa storage e calcolo, consentendo a ciascuno di ridimensionarsi in modo indipendente. Ciò garantisce che il sistema possa gestire qualsiasi volume di dati e qualsiasi numero di query mantenendo elevate prestazioni.
• Funzionalità di sicurezza avanzate: BigQuery è progettato con un solido modello di sicurezza che si integra con altri strumenti di sicurezza di Google Cloud. Offre la crittografia dei dati inattivi e in transito, la gestione dell’identità e degli accessi e una serie di altre funzionalità di sicurezza che aiutano le aziende a proteggere i propri dati sensibili.
• Vantaggi aziendali: oltre alle caratteristiche tecniche, BigQuery offre vantaggi aziendali tangibili. Fornisce approfondimenti in tempo reale che consentono alle aziende di prendere decisioni tempestive, migliorando l’efficienza operativa e aprendo nuove opportunità. Riduce inoltre i costi, poiché le aziende pagano solo per lo spazio di archiviazione che utilizzano e per le query che eseguono, rendendo BigQuery una soluzione conveniente per il data warehousing.

In conclusione, Google BigQuery si distingue come un data warehouse robusto e serverless nella Google Cloud Platform. La sua esclusiva architettura ispirata a Dremel supporta un’enorme scalabilità e analisi rapide e in tempo reale. Con funzionalità come l’integrazione del machine learning, le funzionalità GIS e l’analisi dei dati multi-cloud, consente alle aziende di ricavare informazioni critiche da enormi set di dati in modo efficiente e sicuro. BigQuery semplifica la gestione dei dati, fornendo una potente soluzione per il processo decisionale basato sui dati nel panorama digitale in continua evoluzione.

(fonte)

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