Funciones

Latencia baja y capacidad de procesamiento alta

Bigtable es un almacén de clave-valor y columna amplia, ideal para acceder rápidamente a datos estructurados, semiestructurados o no estructurados. Esto hace que las cargas de trabajo sensibles a la latencia, como la personalización, se ajusten perfectamente a Bigtable. Sin embargo, sus contadores distribuidos y su alta capacidad de procesamiento de lectura y escritura por dólar la convierten en una excelente opción para casos de uso de IoT y flujo de clics, y para análisis por lotes de aplicaciones de computación de alto rendimiento (HPC), incluido el entrenamiento de modelos de AA.

Escalabilidad de lectura y escritura sin límites

Bigtable separa los recursos de procesamiento del almacenamiento de datos, lo que permite ajustar los recursos de procesamiento con transparencia. Cada nodo adicional puede procesar lecturas y escrituras de la misma manera, lo que proporciona escalabilidad horizontal sencilla. Bigtable optimiza el rendimiento a través del escalamiento automático de los recursos para adaptarse al tráfico del servidor y administrar la fragmentación, la replicación y el procesamiento de consultas.

Flexibilidad del modelo de datos

Bigtable permite que tu modelo de datos evolucione de forma orgánica. Almacena desde escalares, JSON, búferes de protocolo, Avro y Arrow, hasta incorporaciones e imágenes, y agrega o quita columnas nuevas de forma dinámica según sea necesario. Ofrece entregas de latencia baja o análisis por lotes de alto rendimiento sobre datos sin procesar y no estructurados en una sola base de datos.

Desde una sola zona hasta ocho regiones a la vez

Las apps respaldadas por Bigtable pueden entregar lecturas y escrituras de baja latencia con parámetros de configuración principales múltiples distribuidos globalmente, sin importar dónde estén tus usuarios. Las instancias zonales son excelentes para ahorrar costos y se pueden escalar verticalmente sin problemas a implementaciones multirregionales con replicación automática. Cuando se ejecuta una instancia multirregional, la base de datos está protegida contra una falla regional y ofrece una disponibilidad líder del sector del 99.999%.

Migración sencilla desde bases de datos NoSQL

Las migraciones en vivo permiten una integración más rápida y sencilla, ya que garantizan una migración de datos precisa con un menor esfuerzo. La biblioteca de replicación de Bigtable HBase permite migraciones en vivo sin tiempo de inactividad con herramientas de importación y validación para cargar fácilmente instantáneas de HBase en Bigtable mientras que las plantillas de Dataflow simplifican las migraciones desde Cassandra a Bigtable.

Procesamiento de datos de alto rendimiento aislado de la carga de trabajo

Data Boost de Bigtable permite a los usuarios ejecutar consultas analíticas, procesos de ETL por lotes, entrenar modelos de AA o exportar datos más rápido sin afectar las cargas de trabajo transaccionales. Data Boost no requiere planificación ni administración de la capacidad. Permite consultar directamente los datos almacenados en el sistema de almacenamiento distribuido de Google, Colossus, mediante la capacidad según demanda, lo que permite a los usuarios controlar con facilidad cargas de trabajo combinadas y compartir datos sin preocupaciones.

Compatibilidad amplia con aplicaciones y herramientas

Conéctate fácilmente al ecosistema de código abierto con la API de Apache HBase. Compila aplicaciones basadas en datos más rápido gracias a las integraciones perfectas con Apache Spark, Hadoop, GKE, Dataflow, Dataproc, Búsqueda de vectores de Vertex AI y BigQuery. Conoce a los equipos de desarrollo dondequiera que estén con SQL y bibliotecas cliente para Java, Go, Python, C#, Node.js, PHP, Ruby, C++ y HBase, además de integración en LangChain​LINK 10.

Sin costos ocultos

Sin cargos de IOPS, sin costo por realizar o restablecer copias de seguridad, ni precios desproporcionados de lectura y escritura que afecten tu presupuesto a medida que evolucionan tus cargas de trabajo.

Mantenimiento automatizado

Reduce los costos operativos y mejora la confiabilidad de bases de datos de cualquier tamaño. La replicación y el mantenimiento son automáticos y se integran sin tiempo de inactividad.

Captura y eventos de datos modificados en tiempo real

Usa los flujos de cambios de Bigtable para captar datos de cambios de sus bases de datos y, luego, integrarlos a otros sistemas de estadísticas, activación de eventos y cumplimiento.

Seguridad y controles de nivel empresarial

Las claves de encriptación administradas por el cliente (CMEK) compatibles con Cloud External Key Manager, la integración de IAM para el acceso y los controles, la compatibilidad con VPC-SC, la Transparencia de acceso, la Aprobación de acceso y el registro de auditoría integral ayudan a garantizar que tus datos estén protegidos y cumplan con las reglamentaciones. El control de acceso detallado te permite autorizar el acceso a nivel de tabla, columna o fila.

Observabilidad

Supervisa el rendimiento de las bases de datos de Bigtable con métricas del servidor. Analiza los patrones de uso con la herramienta de supervisión interactiva Key Visualizer. Usa las estadísticas de consulta, las estadísticas de las tablas y la herramienta de tablets populares para solucionar problemas de rendimiento de las consultas y diagnosticar rápidamente problemas de latencia con la supervisión del cliente.

Recuperación ante desastres

Realiza copias de seguridad incrementales e instantáneas de tu base de datos de forma rentable y restablécela según demanda. Almacena copias de seguridad en diferentes regiones para aumentar la resiliencia y restablece con facilidad entre instancias o proyectos para situaciones de prueba y producción.

Integración de Búsqueda de vectores de Vertex AI

Usa la plantilla de Bigtable a Búsqueda de vectores de Vertex AI para indexar datos en tu base de datos de Bigtable con Vertex AI para realizar una búsqueda de similitud sobre incorporaciones vectoriales con Búsqueda de vectores de Vertex AI.

Integración de LangChain

Compila fácilmente aplicaciones de IA generativa que son más precisas, transparentes y confiables con la búsqueda de vectores de vecino más cercano con kNN incorporadas (en versión preliminar) y la integración de LangChain. Visita el repositorio de GitHub para obtener más información.

Cómo funciona

Las instancias de Bigtable proporcionan procesamiento y almacenamiento en una o más regiones. Cada clúster de Bigtable puede recibir operaciones de lectura y escritura. Los datos se “dividen” automáticamente para la escalabilidad y se replican entre clústeres de forma asíncrona. Un reloj distribuido llamado TrueTime garantiza que las transacciones estén ordenadas de forma correcta. 

Arquitectura de Bigtable

Usos comunes

AdTech y venta minorista

Personaliza las experiencias en tiempo real

Realiza un seguimiento del comportamiento y las preferencias de los clientes para obtener anuncios personalizados, feeds de noticias, ofertas de descuento y recomendaciones de contenido o productos. Transfiere transmisiones de eventos de gran volumen y entrega recomendaciones con baja latencia usando una sola base de datos que ajusta la escala y se vuelve a balancear automáticamente para lograr el mejor rendimiento. Acerca los datos a tus clientes para obtener las mejores latencias con implementaciones multirregionales y principales, y reduce el riesgo y el tiempo de inactividad con un 99.999% de disponibilidad y cero mantenimiento.
Diagrama de referencia de la arquitectura de AdTech y venta minorista

Personaliza las experiencias en tiempo real

Realiza un seguimiento del comportamiento y las preferencias de los clientes para obtener anuncios personalizados, feeds de noticias, ofertas de descuento y recomendaciones de contenido o productos. Transfiere transmisiones de eventos de gran volumen y entrega recomendaciones con baja latencia usando una sola base de datos que ajusta la escala y se vuelve a balancear automáticamente para lograr el mejor rendimiento. Acerca los datos a tus clientes para obtener las mejores latencias con implementaciones multirregionales y principales, y reduce el riesgo y el tiempo de inactividad con un 99.999% de disponibilidad y cero mantenimiento.
Diagrama de referencia de la arquitectura de AdTech y venta minorista

Tejido de datos y estadísticas operativas

Consolida los silos de datos y escala horizontalmente los sistemas heredados

Transfiere e integra datos de varias bases de datos, fuentes de transmisión y unidades centrales de forma masiva o en tiempo real usando las integraciones en BigQuery, Dataflow, Cloud Composer y Cloud Data Fusion para compilar plataformas de datos de clientes, almacenes de datos operativos, centros de integración digital, capas semánticas o tejidos de datos para admitir el acceso a APIs de baja latencia y a los informes escalables dentro de la app.
Diagrama de referencia de la arquitectura de tejido de datos y estadísticas operativas

Consolida los silos de datos y escala horizontalmente los sistemas heredados

Transfiere e integra datos de varias bases de datos, fuentes de transmisión y unidades centrales de forma masiva o en tiempo real usando las integraciones en BigQuery, Dataflow, Cloud Composer y Cloud Data Fusion para compilar plataformas de datos de clientes, almacenes de datos operativos, centros de integración digital, capas semánticas o tejidos de datos para admitir el acceso a APIs de baja latencia y a los informes escalables dentro de la app.
Diagrama de referencia de la arquitectura de tejido de datos y estadísticas operativas

Seguridad cibernética

Detecta software malicioso y fraude de pago, y detén el spam y las estafas

Capta indicadores de fraude, como actividad del usuario, archivos de catálogos, firmas de software malicioso y listas de entidades bloqueadas; contenido no estructurado, como fichas y opiniones de productos, para identificar productos falsificados, cuentas de spam, estafas, hardware comprometido y fraudes en tiempo real.
Diagrama de referencia de la arquitectura de seguridad cibernética

Detecta software malicioso y fraude de pago, y detén el spam y las estafas

Capta indicadores de fraude, como actividad del usuario, archivos de catálogos, firmas de software malicioso y listas de entidades bloqueadas; contenido no estructurado, como fichas y opiniones de productos, para identificar productos falsificados, cuentas de spam, estafas, hardware comprometido y fraudes en tiempo real.
Diagrama de referencia de la arquitectura de seguridad cibernética

Medios

Entrega contenido de medios y estadísticas de participación

Administra playlists, recursos de realidad aumentada (RA), catálogos de libros, audio o video, historiales de reproducción, calificaciones y comentarios, haz un seguimiento del progreso de reproducción y publica feeds y estadísticas de contenido personalizados para creadores y anunciantes de contenido.
Diagrama de referencia de arquitectura de medios

Entrega contenido de medios y estadísticas de participación

Administra playlists, recursos de realidad aumentada (RA), catálogos de libros, audio o video, historiales de reproducción, calificaciones y comentarios, haz un seguimiento del progreso de reproducción y publica feeds y estadísticas de contenido personalizados para creadores y anunciantes de contenido.
Diagrama de referencia de arquitectura de medios

IoT y series temporales

Administra datos de series temporales a cualquier escala

Desde series temporales financieras hasta casas inteligentes, sensores meteorológicos, registros de videojuegos en línea, telemetría en la planta, vehículos conectados o arquitecturas de origen de eventos, transfiere grandes cantidades de datos sin interrumpir las cargas de trabajo de entrega de baja latencia para admitir informes en tiempo real, alertas y mantenimiento predictivo. Simplifica la administración de datos con reglas de TTL, retén los datos de forma rentable con el medio de almacenamiento que elijas a precios de almacenamiento físico líderes en la industria, y obtén una alta capacidad de procesamiento de análisis para análisis por lotes con facilidad.
Diagrama de referencia de la arquitectura de IoT y series temporales

Administra datos de series temporales a cualquier escala

Desde series temporales financieras hasta casas inteligentes, sensores meteorológicos, registros de videojuegos en línea, telemetría en la planta, vehículos conectados o arquitecturas de origen de eventos, transfiere grandes cantidades de datos sin interrumpir las cargas de trabajo de entrega de baja latencia para admitir informes en tiempo real, alertas y mantenimiento predictivo. Simplifica la administración de datos con reglas de TTL, retén los datos de forma rentable con el medio de almacenamiento que elijas a precios de almacenamiento físico líderes en la industria, y obtén una alta capacidad de procesamiento de análisis para análisis por lotes con facilidad.
Diagrama de referencia de la arquitectura de IoT y series temporales

Infraestructura de aprendizaje automático

Escala la entrega y el entrenamiento de modelos

Crea tiendas de funciones para admitir predicciones de baja latencia, almacena en caché datos de GCS para un acceso rápido a través de clústeres de HPC y frameworks de AA, y crea instantáneas del peso de los modelos durante el entrenamiento con alta capacidad de procesamiento, lecturas y escrituras de baja latencia, control de acceso detallado y aislamiento de cargas de trabajo.
Diagrama de referencia de la arquitectura de la infraestructura de AA

Aprende a usar Bigtable con almacenes de atributos de código abierto populares.

Escala la entrega y el entrenamiento de modelos

Crea tiendas de funciones para admitir predicciones de baja latencia, almacena en caché datos de GCS para un acceso rápido a través de clústeres de HPC y frameworks de AA, y crea instantáneas del peso de los modelos durante el entrenamiento con alta capacidad de procesamiento, lecturas y escrituras de baja latencia, control de acceso detallado y aislamiento de cargas de trabajo.
Diagrama de referencia de la arquitectura de la infraestructura de AA

Aprende a usar Bigtable con almacenes de atributos de código abierto populares.

Precios

Cómo funcionan los precios de BigtableLos precios de Bigtable se basan en la capacidad de procesamiento, el almacenamiento de la base de datos, el almacenamiento de copias de seguridad y el uso de la red. Los descuentos por compromiso de uso reducen aún más el precio.
ServicioDescripciónPrecio
Capacidad de procesamiento

La capacidad de procesamiento se aprovisiona como nodos.

Starting at

$0.65

por nodo por hora

Almacenamiento de datos

SSD

Los precios se basan en el tamaño físico de las tablas. Cada réplica se factura por separado. Se recomienda para entregas de latencia baja.

Starting at

$0.17

por GB, por mes

HDD

Los precios se basan en el tamaño físico de las tablas. Cada réplica se factura por separado.

Starting at

$0.026

por GB, por mes

Copias de seguridad

Los precios se basan en el tamaño físico de las copias de seguridad. Las copias de seguridad de Bigtable son incrementales.

Starting at

$0.026

por GB, por mes

Red

Entrada

Gratis

Salida dentro de la misma región

Gratis

Salida entre regiones

Starting at

$0.10

por GB

Replicación

Dentro de la misma región

Gratis

Entre regiones

Starting at

$0.01

por GB

Obtén más información sobre los precios y los descuentos por compromiso de uso de Bigtable.

Cómo funcionan los precios de Bigtable

Los precios de Bigtable se basan en la capacidad de procesamiento, el almacenamiento de la base de datos, el almacenamiento de copias de seguridad y el uso de la red. Los descuentos por compromiso de uso reducen aún más el precio.

Capacidad de procesamiento
Descripción

La capacidad de procesamiento se aprovisiona como nodos.

Precio

Starting at

$0.65

por nodo por hora

Almacenamiento de datos
Descripción

SSD

Los precios se basan en el tamaño físico de las tablas. Cada réplica se factura por separado. Se recomienda para entregas de latencia baja.

Precio

Starting at

$0.17

por GB, por mes

HDD

Los precios se basan en el tamaño físico de las tablas. Cada réplica se factura por separado.

Descripción

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$0.026

por GB, por mes

Copias de seguridad

Descripción

Los precios se basan en el tamaño físico de las copias de seguridad. Las copias de seguridad de Bigtable son incrementales.

Precio

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$0.026

por GB, por mes

Red
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Entrada

Precio

Gratis

Salida dentro de la misma región

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Salida entre regiones

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por GB

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Dentro de la misma región

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Calcula los costos mensuales de BigTable, incluidos los precios y las tarifas específicos de una región.

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Aprende a usar Bigtable

Federa consultas de BigQuery en Bigtable

Migra de HBase, Cassandra, Aerospike o DynamoDB a Bigtable

Explora la programación con ejemplos

Caso empresarial

Explora cómo otras empresas crearon aplicaciones innovadoras para brindar excelentes experiencias del cliente, reducir costos y aumentar el ROI con Bigtable


Explora cómo Box modernizó sus bases de datos NoSQL con Bigtable

Box mejoró la escalabilidad y disponibilidad, al mismo tiempo que redujo el costo de administración, gracias a una migración sin interrupciones.

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Beneficios y clientes

Haz crecer tu negocio con aplicaciones innovadoras que escalan sin límites para satisfacer cualquier demanda.

Obtén la mejor relación de rentabilidad y paga por lo que usas.

Migra con facilidad desde otras bases de datos NoSQL y ejecuta implementaciones híbridas o de múltiples nubes con APIs de código abierto y herramientas de migración.

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Integración y socios

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Preguntas frecuentes

¿Qué tipo de base de datos es Bigtable?

Bigtable es un servicio de base de datos NoSQL, específicamente un almacén de clave-valor que permite crear tablas muy anchas con decenas de miles de columnas. Por lo tanto, también se conoce como base de datos de columnas anchas o mapa distribuido multidimensional. Es una base de datos NoSQL en el sentido de “No solo SQL”, en lugar de "cero SQL".

Bigtable se parece mucho a los proyectos de código abierto populares que inspiró, como Apache HBase y Cassandra, y, por lo tanto, es el destino más común para los clientes que trabajan con grandes volúmenes de datos que buscan una solución de base de datos NoSQL de alto rendimiento, rentable y completamente administrada en Google Cloud.

Además de sus APIs de par clave-valor, Bigtable también admite consultas en SQL de tres maneras diferentes:

  • Para el desarrollo de aplicaciones de baja latencia, Bigtable ofrece una API de consulta en SQL basada en GoogleSQL con extensiones para el modelo de datos de columna ancha que se asemeja al lenguaje de consultas de Cassandra (CQL).
  • Para casos de uso de ciencia de datos y otros tipos de procesamiento por lotes y ETL, Bigtable admite SparkSQL con su cliente Spark.
  • En el caso de los usuarios que desean realizar análisis exploratorios post-hoc o combinar datos de múltiples fuentes para realizar análisis por lotes, también se puede acceder a los datos de Bigtable desde BigQuery. Simplemente, registra tus tablas de Bigtable en BigQuery y realiza consultas como cualquier otra tabla de BigQuery sin ETL ni duplicación de datos.

Bigtable ofrece herramientas de migración que permiten una integración más rápida y sencilla, ya que garantizan una migración de datos precisa con un menor esfuerzo. La biblioteca de replicación de Bigtable HBase permite migraciones en vivo sin tiempo de inactividad con herramientas de importación y validación para cargar fácilmente instantáneas de HBase en Bigtable mientras que las plantillas de Dataflow simplifican las migraciones desde Cassandra a Bigtable.

El almacenamiento de Bigtable se factura por cada GB que se usa, de manera similar a un modelo sin servidores. Bigtable también ofrece escalamiento horizontal lineal y puede aumentar y reducir la escala de los recursos de procesamiento automáticamente en respuesta a las fluctuaciones de la demanda. Por lo tanto, no requiere un compromiso de capacidad a largo plazo para el almacenamiento o el procesamiento. Sin embargo, el precio del procesamiento de baja latencia se basa en la capacidad y se factura por nodo, no por solicitud, en la que cada nodo puede entregar hasta 17,000 solicitudes por segundo. Esto hace que el precio de Bigtable sea más favorable para las cargas de trabajo más grandes, pero menos ideal para las aplicaciones pequeñas que pueden ser más adecuadas para las bases de datos de Google Cloud, como Firestore.

Para el procesamiento de datos por lotes, Bigtable ofrece Data Boost, que factura en unidades de procesamiento sin servidores (SPU).

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