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Module 1: Dove Devo Memorizzare Questa Roba?

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Cloud Bigtable come opzione NoSQL
L'argomento finale di questo modulo descrive come far leva sul cloud big come opzione NoSQL. Cloud bigtable si allinea con i requisiti di database non relazionali ed è un servizio di database NoSQL ad alte prestazioni per grandi analisi e throughput in termini di lavoro operativo carichi il suo progettato per moltissima quantità di dati ed è grande per l'internet delle cose, l'utente analytics, l'analisi dei dati finanziari, i dati della serie temporale e i dati grafici. Cloud big table è anche un'opzione se il supporto isn è richiesto per le transazioni di acidi o se i dati isn sono ben strutturati. Cloud big table è lo stesso database che attribuiva molti dei nostri servizi core tra cui analytics, search, maps e Gmail big table era un sistema di database interno di Google era talmente rivoluzionario che kick-started the NoSQL industry abbiamo voluto costruire un database che potesse consegnare un accesso in tempo reale ai bit di data del risultato era grande e nel 2006 abbiamo pubblicato un paper di ricerca che lo descriva. Questo è stato successivamente premiato come uno dei documenti più influenti del decennio precedente questo ha dato alle persone al di fuori delle idee Google che hanno portato alla creazione di popolari database NoSQL nel 2015 il cloud big è diventato disponibile come servizio in modo da poterlo utilizzare per le proprie applicazioni. Cloud bigtable offre alte prestazioni sotto carichi elevati per questo motivo le grandi app e i carichi di lavoro sono più affidabili e più efficienti in esecuzione su cloud bigtable. Cloud big table è ideale per memorizzare una grande quantità di dati che i database di latenza molto bassi possono scalare automaticamente e seamalmente a miliardi di righe e migliaia di colonne che consentono di memorizzare petabyte di dati modifiche alla configurazione di distribuzione sono immediati in modo che non ci sia alcun downtime durante la riconfigurazione. La replica aggiunge alta disponibilità per le app salvavita e l'isolamento dei carichi di lavoro per servire le forze analytics perché bigtable è un servizio completamente gestito non c'è bisogno di preoccuparsi di configurare e ottimizzare il proprio database per prestazioni o scabilità creiamo anche backup dei dati per proteggere gli eventi catastrofici e consentire il disaster recovery. È possibile utilizzare Cloud big table per una serie di applicazioni provenienti da analytics in tempo reale fino a tracciare milioni di letture da migliaia di senatori internet - di - cose perché il cloud big è compatibile con strumenti di tipo industriale come un Hbase, hadoop e cloud dataflow è facile mettere tutti quei dati al lavoro per le vostre app. In termini di sicurezza tutti i dati in Cloud big table sono crittografati sia in volo che a riposo mentre l'accesso ai dati di Cloud big table è facilmente controllabile attraverso i permessi cloud IAM come il cloud big è parte dell'ecosistema gcp che può interagire con altri servizi gcp e clienti di terze parti. Da un applicativo API si possono leggere i dati prospettivi da Android per chiamare big table attraverso un'origine dati come il managed vm il server di ruggine di base o un server Java che utilizza il client Hbase. Tipicamente questo sarà quello di servire i dati alle applicazioni dashboards e ai servizi di dealer. I dati possono anche essere trasmessi in streaming attraverso una varietà di quadri di elaborazione di flussi popolari come il cloud dataflow streaming, lo spark streaming e la tempesta. Se lo streaming non è un'opzione allora può anche essere letto da e scritto a cloud bigtable tramite batch processing come hadoop mapriducono, cloud dataflow o spark. Spesso riepilogati su dati appena calcolati viene scritto nuovamente al cloud bigtable o a un database a valle. Questo diagramma mostra un'architettura semplificata di Coud bigtable. Illustra tale elaborazione che viene effettuata tramite un pool di server di front end e nodi che esso si trova gestito separatamente dalla memoria. Un bigtable cloud viene infranto in blocchi di righe continue chiamate tablet per aiutare a bilanciare i carichi di lavoro delle query. I tablet sono simili a ciascuna delle regioni di fase sono memorizzati su Colossus che è il file system di Google s in un table strain table o assist table format an SS fornisce un persistente e ordinato immutablemap dalle chiavi ai valori dove entrambi i tasti e i valori sono strani bit di byte. Questi grafici mostrano che come le query richieste al secondo aumenta anche i nodi richiesti. Le vere scale BOOT linearmente così per ogni singolo nodo che si sta andando a vedere una scala lineare di prestazioni di throughput fino a 200 di nodi.