Google BigQuery: ذخیره سازی داده بدون سرور ساده شده است

وبلاگ مهمان توسط Shashank Mishra، مهندس داده @ Expedia

TLDR

Google BigQuery یک انبار داده بدون سرور و مقیاس پذیر در Google Cloud است. از قابلیت های آنالیز بلادرنگ، یادگیری ماشین و GIS پشتیبانی می کند. با معماری منحصربه‌فرد خود که فضای ذخیره‌سازی و محاسبات را از هم جدا می‌کند، مقیاس‌پذیری خودکار و امنیت قوی را ارائه می‌کند که برای مشاغل مبتنی بر داده ایده‌آل است.

طرح کلی

• مقدمه ای بر Google BigQuery
• ویژگی های کلیدی Google BigQuery
• معماری منحصر به فرد BigQuery
• مزایای استفاده از BigQuery
• نتیجه

مقدمه ای بر Google BigQuery

Google BigQuery یک انبار داده بسیار مقیاس پذیر و بدون سرور است که توسط Google به عنوان بخشی از Google Cloud Platform (GCP) ارائه می شود. این برای ساده سازی و ساده سازی پردازش داده های بزرگ طراحی شده است.

• معماری بدون سرور: BigQuery بر روی یک مدل بدون سرور کار می‌کند، به این معنی که کاربران نیازی به مدیریت زیرساخت یا مدیریت سرور ندارند. این به تمرکز بیشتر بر روی تجزیه و تحلیل داده ها به جای نگرانی در مورد برنامه ریزی ظرفیت یا مدیریت سرور کمک می کند. این امکان را به شما می دهد تا مجموعه داده های عظیم را در چند ثانیه جستجو کنید و بینش را در زمان واقعی دریافت کنید، بدون نیاز به نگرانی در مورد تامین منابع.
• تجزیه و تحلیل زمان واقعی: BigQuery برای تجزیه و تحلیل بلادرنگ مهندسی شده است. این به کاربران اجازه می دهد تا جریان داده های بلادرنگ را فورا تجزیه و تحلیل کنند. با توانایی خود در اجرای پرس‌وجوهای SQL از گیگابایت تا پتابایت داده، نتایج سریعی را در تجزیه و تحلیل داده‌های بلادرنگ ارائه می‌دهد و به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تصمیمات به موقع بگیرند.

به طور خلاصه، Google BigQuery، با معماری بدون سرور و تجزیه و تحلیل بلادرنگ، به عنوان یک پلتفرم قوی برای مدیریت، تجزیه و تحلیل و به دست آوردن بینش از مجموعه داده های عظیم به راحتی عمل می کند.

(منبع: Giphy)

ویژگی های کلیدی Google BigQuery

Google BigQuery مجموعه‌ای قوی از ویژگی‌ها را ارائه می‌دهد که آن را به یک انتخاب ایده‌آل برای کسب‌وکارهایی تبدیل می‌کند که به دنبال استفاده از داده‌ها برای بینش‌های عملی هستند. این ویژگی‌ها از قابلیت‌های یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل مکانی گرفته تا تجزیه و تحلیل داده‌های چند ابری و خدمات انتقال خودکار داده‌ها را شامل می‌شود. این قابلیت های پیشرفته، BigQuery را به عنوان یک ابزار قدرتمند در چشم انداز تجزیه و تحلیل داده ها قرار می دهد. بیایید به برخی از این ویژگی های کلیدی بپردازیم:

• یکپارچه‌سازی یادگیری ماشینی: Google BigQuery قابلیت‌های یادگیری ماشین داخلی را فراهم می‌کند و دانشمندان داده را قادر می‌سازد تا مدل‌های یادگیری ماشین را روی داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختار یافته مستقیماً در داخل BigQuery با استفاده از SQL ایجاد و اجرا کنند. این ادغام ML به کاربران اجازه می دهد تا مدل هایی را با سهولت دستورات SQL بسازند و نیازی به جابجایی داده ها در محیط های مختلف یا یادگیری یک زبان جدید را از بین ببرند.

• قابلیت های GIS: BigQuery GIS یا Geo Viz به تحلیلگران اجازه می دهد تا با ارائه توابع جغرافیایی SQL داده های مکانی را در BigQuery مدیریت و تجزیه و تحلیل کنند. این توابع درک روابط فضایی را آسان‌تر می‌کنند و بینش‌هایی درباره داده‌های مبتنی بر جغرافیایی که برای کسب‌وکارها حیاتی هستند، مانند تعیین مسیرهای تحویل، تجزیه و تحلیل مناطق تحت پوشش خدمات و موارد دیگر، ارائه می‌کنند.

• BI Engine: BigQuery BI Engine یک سرویس تجزیه و تحلیل سریع و درون حافظه است که به کاربران امکان می دهد داده های ذخیره شده در BigQuery را با زمان پاسخ پرس و جوی فرعی و همزمانی بالا تجزیه و تحلیل کنند. این برنامه که با ابزارهای محبوبی مانند Google Data Studio ادغام شده است، به تحلیلگران و دانشمندان داده امکان می دهد تا داشبوردها و گزارش های تعاملی را بدون هیچ گونه تأخیر عملکرد ایجاد کنند.

• BigQuery Omni: BigQuery Omni یک راه حل تجزیه و تحلیل داده چند ابری است که به کاربران امکان می دهد قابلیت های قدرتمند تجزیه و تحلیل BigQuery را بر روی داده های ذخیره شده نه تنها در Google Cloud، بلکه همچنین AWS و Azure اجرا کنند. این بدان معناست که می‌توانید سیلوهای داده را تجزیه کنید و بدون نیاز به جابه‌جایی یا کپی داده‌ها، بینش‌هایی را در پلتفرم‌های ابری مختلف به دست آورید، که یک رویکرد تجزیه و تحلیل داده واقعاً چند ابری را امکان‌پذیر می‌کند.

• سرویس انتقال داده BigQuery: سرویس انتقال داده BigQuery انتقال داده ها را از برنامه های SaaS به Google BigQuery به صورت برنامه ریزی شده و مدیریت شده خودکار می کند. این به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا یک انبار داده به‌روزرسانی شده را بدون دردسر نوشتن اسکریپت‌های سفارشی یا وارد کردن دستی داده‌ها، ساده‌سازی داده‌ها و اطمینان از اینکه داده‌ها به راحتی برای تجزیه و تحلیل در دسترس هستند، حفظ کنند.

در اصل، Google BigQuery مجموعه جامعی از ابزارها و قابلیت‌ها را ارائه می‌کند که نه تنها وظایف ذخیره‌سازی داده‌ها را ساده می‌کند، بلکه به کسب‌وکارها قدرت می‌دهد تا بینش‌های عملی را از داده‌های خود به دست آورند.

(منبع: Giphy)

معماری منحصر به فرد Google BigQuery

در هسته خود، معماری Google BigQuery جلوه‌ای از فناوری Dremel گوگل است. Dremel یک سیستم جستجوی ad-hoc بسیار مقیاس پذیر و تعاملی برای تجزیه و تحلیل داده های تو در تو فقط خواندنی است و BigQuery از این فناوری برای اجرای پرس و جوهای SQL مانند روی مجموعه داده های چند ترابایتی در چند ثانیه استفاده می کند.

• معماری الهام گرفته از Dremel: معماری الهام گرفته شده از Dremel BigQuery به آن امکان می دهد تجزیه و تحلیل فوق العاده سریع در مقیاس پتابایت ارائه دهد. Dremel با ایجاد یک معماری درختی برای ارسال کوئری‌ها و جمع‌آوری نتایج، BigQuery را قادر می‌سازد تا تریلیون‌ها ردیف را در ثانیه اسکن کند و نتایج را در یک چشمک زدن برگرداند. این معماری از ترکیبی از ذخیره سازی ستونی برای سازماندهی داده ها و معماری درختی برای اجرای پرس و جو استفاده می کند، که به BigQuery اجازه می دهد پرس و جوهای SQL را بر روی مجموعه داده های بزرگ به سرعت اجرا کند.
• جداسازی محاسبات و ذخیره سازی: یک اصل اساسی طراحی BigQuery جداسازی محاسبات و ذخیره سازی است. داده‌هایی که در BigQuery ذخیره می‌کنید در یک معماری توزیع‌شده چند مستاجر، جدا از منابع محاسباتی نگهداری می‌شوند. این جداسازی امکان مقیاس پذیری تقریباً بی نهایت را فراهم می کند: همانطور که داده های شما رشد می کند، BigQuery برای برآورده کردن نیازهای ذخیره سازی شما بدون هیچ گونه مداخله ای مقیاس می شود و می توانید قدرت محاسباتی پرس و جو را در صورت نیاز بدون محدود شدن به اندازه داده خود افزایش دهید.
• منابع محاسباتی: هنگامی که یک پرس و جو را اجرا می کنید، BigQuery به صورت پویا منابع محاسباتی را در صورت نیاز اختصاص می دهد. این مدل بدون سرور به این معنی است که شما نیازی به نگرانی در مورد ظرفیت محاسباتی از قبل ندارید و فقط برای کوئری هایی که اجرا می کنید هزینه می پردازید.
• لایه ذخیره سازی: در سمت ذخیره سازی، BigQuery به طور خودکار داده ها را برای دوام و در دسترس بودن بالا تکرار می کند. همچنین تمام تعمیر و نگهداری مداوم، از جمله وصله‌ها و ارتقاءها را انجام می‌دهد. داده‌ها در BigQuery در Capacitor، قالب ذخیره‌سازی ستونی نسل بعدی Google، ذخیره می‌شوند که بسیار فشرده و برای خواندن مقادیر زیادی از داده‌های ساختاریافته بهینه شده است.

معماری منحصربه‌فرد Google BigQuery، الهام‌گرفته از Dremel، و جداسازی محاسبات و ذخیره‌سازی آن، منجر به عملکرد پرسرعت پرس‌وجو، مقیاس‌پذیری خودکار و امنیت قوی داده می‌شود و در نتیجه آن را به یک راه‌حل انبار داده کارآمد برای مشاغل در هر اندازه تبدیل می‌کند.

(منبع: Giphy)

مزایای استفاده از Google BigQuery

Google BigQuery چندین مزیت را ارائه می‌کند که آن را به انتخابی قانع‌کننده برای کسب‌وکارها در هر اندازه‌ای، از استارت‌آپ‌ها گرفته تا شرکت‌های بزرگ، که به‌دنبال کسب اطلاعات از داده‌های خود هستند، تبدیل می‌کند. این مزایا از معماری بدون سرور BigQuery، مقیاس پذیری خودکار، ویژگی های امنیتی قوی و سایر مزایای تجاری ناشی می شود:

• ذخیره سازی داده بدون سرور: BigQuery به‌عنوان یک راه‌حل بدون سرور، نیاز کسب‌وکارها را برای مدیریت، مدیریت یا تنظیم زیرساخت‌ها از بین می‌برد و در زمان و منابع آنها صرفه‌جویی می‌کند. این به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا روی آنچه واقعاً مهم است تمرکز کنند – به دست آوردن بینش از داده‌هایشان و استفاده از آن‌ها برای تصمیم‌گیری آگاهانه تجاری.
• مقیاس پذیری خودکار: BigQuery به طور خودکار مقیاس می شود تا داده ها و بارهای کاری شما را در خود جای دهد. معماری آن ذخیره‌سازی و محاسبات را از هم جدا می‌کند و هر کدام را قادر می‌سازد تا به طور مستقل مقیاس شوند. این تضمین می کند که سیستم می تواند با هر حجمی از داده ها و هر تعداد پرس و جو و در عین حال عملکرد بالا را مدیریت کند.
• ویژگی های امنیتی قوی: BigQuery با یک مدل امنیتی قوی طراحی شده است که با سایر ابزارهای امنیتی Google Cloud ادغام می شود. رمزگذاری داده ها در حالت استراحت و حمل و نقل، مدیریت هویت و دسترسی، و مجموعه ای از ویژگی های امنیتی دیگر را ارائه می دهد که به کسب و کارها کمک می کند از داده های حساس خود محافظت کنند.
• مزایای کسب و کار: فراتر از ویژگی های فنی، BigQuery مزایای تجاری ملموسی را ارائه می دهد. این بینش‌های بی‌درنگ را ارائه می‌کند که کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا تصمیم‌های به موقع بگیرند، کارایی عملیاتی را بهبود بخشد و فرصت‌های جدید را فراهم کند. همچنین هزینه‌ها را کاهش می‌دهد، زیرا کسب‌وکارها فقط برای ذخیره‌سازی مورد استفاده و جستجوهایی که اجرا می‌کنند پرداخت می‌کنند، و BigQuery را به یک راه‌حل مقرون‌به‌صرفه برای انبار داده تبدیل می‌کند.

(منبع: Giphy)

در نتیجه، Google BigQuery به عنوان یک انبار داده قوی و بدون سرور در پلتفرم Google Cloud متمایز است. معماری منحصر به فرد الهام گرفته از Dremel آن از مقیاس پذیری بسیار زیاد و تجزیه و تحلیل سریع و بلادرنگ پشتیبانی می کند. با ویژگی‌هایی مانند یکپارچه‌سازی یادگیری ماشین، قابلیت‌های GIS و تجزیه و تحلیل داده‌های چند ابری، کسب‌وکارها را مجهز می‌کند تا بینش‌های حیاتی را از مجموعه داده‌های عظیم به‌طور کارآمد و ایمن به دست آورند. BigQuery مدیریت داده ها را ساده می کند و راه حلی قوی برای تصمیم گیری مبتنی بر داده در چشم انداز دیجیتالی همیشه در حال تحول ارائه می دهد.

در قسمت 4 مجموعه Datawarehouse، نحوه ادغام سرویس‌های Data Warehousing مانند Snowflake/Redshift/Google BigQuery را با Mage بررسی خواهیم کرد.

پیوند به وبلاگ اصلی: https://www.mage.ai/blog/google-bigquery-serverless-data-warehousing-made-simple