🍿 2022-09-16 15:34:00 – პარიზი/საფრანგეთი.
Google ამბობს ახალი სერვისი ეთერი დაეხმარება დეველოპერებს მიიღონ მონაცემები მის BigQuery მონაცემთა საწყობში მიმდებარე ტრანზაქციის სისტემებიდან.
ხელმისაწვდომია წინასწარი გადახედვისას, Datastream for BigQuery შექმნილია იმისთვის, რომ დეველოპერებს მისცეს შესაძლებლობა, გაიმეორონ ოპერაციული მონაცემთა ბაზის წყაროებიდან, როგორიცაა AlloyDB PostgreSQL, PostgreSQL, MySQL და Oracle პირდაპირ BigQuery-ში, მონაცემთა საწყობის სისტემის ღრუბელში, რომელიც დაფუძნებულია Google-ის Colossus Distributed File System-ზე.
Google-მა განაცხადა, რომ ის ითვალისწინებს „ერთიან მონაცემთა ღრუბელს, რომელიც აერთიანებს მონაცემთა ბაზებს, ანალიტიკას და მანქანათმცოდნეობას ერთ პლატფორმაში, რომელიც უზრუნველყოფს ბიზნესის საჭირო მასშტაბებს, სიჩქარეს, უსაფრთხოებასა და სიმარტივეს“. სერვისი.
Datastream იყენებს თვითსკალირებადი სერვერის არქიტექტურას, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს დააყენონ ამონაწერი, ჩატვირთვა, ტრანსფორმაცია (ELT) მილსადენი, რათა გამოიკვლიონ მონაცემები წყაროს OLTP სისტემიდან BigQuery-ში მეტ-ნაკლებად რეალურ დროში. შედეგად მიღებული ანალიტიკა მიზნად ისახავს მომხმარებლების ინფორმირებას ბიზნეს გარემოებების შესახებ და დაეხმაროს წინასწარ განსაზღვროს რა შეიძლება მოხდეს შემდეგში.
სერვერის გარეშე სერვისი ასევე იყენებს Google-ის Change Data Capture (CDC) ფუნქციას და Storage Write API-ს UPSERT ფუნქციას, რათა განახლდეს პირდაპირ წყაროს სისტემებიდან BigQuery ცხრილებში, ასე რომ ინჟინრებს და მონაცემთა დეველოპერებს არ მოუწევთ მონაცემთა რთული მილსადენების შექმნა და მართვა, დადგმული ცხრილები. , შერწყმა, მონაცემთა ბაზის სპეციფიკური ტიპების ლოგიკური ან ხელით კონვერტაცია BigQuery მონაცემთა ტიპებად.
„უბრალოდ დააკონფიგურირეთ თქვენი წყაროს მონაცემთა ბაზა, კავშირის ტიპი და დანიშნულება BigQuery-ში და მზად ხართ“, თქვა ენდი გუტმანსმა, მონაცემთა ბაზის ინჟინერიის მენეჯერმა, ბლოგ პოსტში. „BigQuery-ის მონაცემთა ნაკადი შეავსებს ისტორიულ მონაცემებს და მუდმივად იმეორებს ახალ ცვლილებებს, როდესაც ისინი მოხდება. და როდესაც მონაცემთა ბაზის სქემები იცვლება, Datastream გამჭვირვალედ ამუშავებს სქემის ცვლილებებს და ავტომატურად ამატებს ახალ ცხრილებსა და სვეტებს BigQuery-ში. »
ორგანიზაციები, რომლებიც აგროვებენ და აანალიზებენ თავიანთ მონაცემებს Google Cloud-ში, შეიძლება დაინახონ შეთავაზების მნიშვნელობა, მაგრამ ზოგიერთი გამყიდველი შეეცდება დაარწმუნოს დეველოპერები, რომ ეს კონკრეტული კაკალი სხვა გზით გატეხონ. მაგალითად, ფიფქს აქვს თავისი Snowpipe ფუნქცია, რომელიც მან პირველად 2017 წელს შემოიღო. Amazon-ს აქვს რაღაც სახელწოდებით AWS Glue. სხვები კითხულობენ, რატომ გადაიტანენ მონაცემები და წაახალისონ მომხმარებლები, განახორციელონ ანალიზი ტრანზაქციის სისტემებში, როგორც ამას Oracle აკეთებს MySQL HeatWave-ით, რომელიც ახლა ხელმისაწვდომია AWS-ში და როგორც რეგისტრი აქ განიხილეს.
სხვა ახალი ფუნქციები შოკოლადის ქარხნის ღრუბლოვანი განყოფილებიდან მოიცავს როლებზე დაფუძნებულ წვდომის კონტროლს Google-ის OLTP მონაცემთა ბაზის სერვისზე, Spanner.
„იდენტიფიკაციისა და წვდომის მენეჯმენტი ისეთი ფუნქციებით, როგორიცაა ჩაშენებული აუდიტის ბილიკი და კონტექსტური წვდომის წვდომა, აადვილებს მაგალითის დონის და მონაცემთა ბაზის დონის ნებართვების მინიჭებას Spanner-ის მომხმარებლებისთვის“, - თქვა პროდუქტის მენეჯერმა მარკ დონსკიმ ბლოგპოსტში.
Google ასევე გთავაზობთ Spanner-ის უფასო საცდელ მაგალითებს. ®
წყარო: მიმოხილვები სიახლეები
ნუ მოგერიდებათ ჩვენი სტატიის გაზიარება სოციალურ ქსელებში, რათა სოლიდური სტიმული მოგვცეს. 👓