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BigLake

BigLake は、分析エンジンと AI エンジンでマルチフォーマット、マルチクラウド、マルチモーダルのデータを安全かつ管理されたパフォーマンスの高い方法でクエリするための統合インターフェースを提供するストレージ エンジンです。カスタム データ インフラストラクチャの管理と必要性を削減するように設計された単一コピーの AI レイクハウスを構築できます。

利点

選択の自由

データの保存場所や方法に関係なく、分散データの分析が可能になります。また、データのコピーの 1 つを基にして、最適な分析ツール、オープンソース、またはクラウド ネイティブを選択できます。

安全で高性能なデータレイク

Apache Spark、Presto、Trino などのオープンソース エンジンや Parquet などのオープン フォーマットをカバーするきめ細かなアクセス制御。BigQuery を利用したデータレイクで効率の良いクエリを行います。

大規模なガバナンスと管理の統合

Dataplex と統合して、論理データ編成、ポリシーとメタデータの一元管理、品質とライフサイクル管理などの大規模な管理を行い、分散データ間の整合性を確保します。

主な機能

主な機能

きめ細かいセキュリティ管理

BigLake を使用すると、エンドユーザーにファイルレベルのアクセス権を付与する必要がなくなります。既存の BigQuery テーブルと同様のオブジェクト ストア テーブルに、テーブル、行、列レベルのセキュリティ ポリシーを適用します。

マルチコンピューティング分析

構造化データと非構造化データの単一のコピーを維持し、BigLake コネクタを使用して、Google Cloud と BigQueryVertex AIDataflow、Spark、Presto、Trino、Hive などのオープンソース エンジンで統一的にデータにアクセスできるようにします。セキュリティ ポリシーを 1 か所で一元管理し、コネクタに組み込まれた API インターフェースでクエリエンジン全体に一貫したセキュリティ ポリシーを適用します。

マルチクラウド ガバナンス

Amazon S3、Azure データレイク Gen 2 で定義したものも含め、すべての BigLake テーブルを Data Catalog で探します。 BigQuery Omni を使用してクエリを実行する場合、きめ細かいアクセス制御を構成して、クラウド全体で適用させます。

人工知能(AI)向けに構築

オブジェクト テーブルを使用すると、管理された AI ワークロードにマルチモーダルなデータを使用できます。BigQuery SQL とその Vertex AI インテグレーションを使用して、AI ユースケースを簡単に構築できます。

オープン フォーマット上に構築

Parquet、Avro、ORC、CSV、JSON などのオープンソースのテーブル形式とファイル形式をサポート。この API は、Apache Arrow で複数のコンピューティング エンジンに対応します。テーブル形式は、マニフェストを介して Apache Iceberg、Delta、Hudi をネイティブにサポートしています。

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急速に成長する e コマース企業である当社では、データが急速に増加しています。BigLake を使用することで、ビューに対するアクセス制御が可能になると同時に、ユーザーに統一されたインターフェースを提供し、データ ストレージのコストを低く抑えることができます。これにより、データレイクの価値を解き放つことができました。その結果、ユーザーがデータセットをすばやく分析できるようになります。

ドキュメント

ドキュメント

Google Cloud Basics

BigLake の概要

BigLake のコンセプトを紹介し、分析を簡略化するために BigLake でできることについて学習します。
Quickstart

BigLake のスタートガイド

BigLake テーブルの作成と管理を行う方法、コネクタを使用して BigQuery などのオープンソース エンジンで BigLake テーブルにクエリを実行する方法を学習します。
Quickstart

BigLake テーブルの Cloud Storage データにクエリを実行する

Cloud Storage BigLake テーブルに保存されているデータに対してクエリを実行する方法を学習します。

お探しのものが見つからない場合

料金

料金

BigLake の料金は、次のような BigLake テーブルに対するクエリに基づいています。

1. BigQuery の料金は、Google Cloud Storage で定義された BigLake テーブルに対するクエリに適用されます。

2. Amazon S3 と Azure Data Lake Gen 2 で定義された BigLake テーブルに対するクエリには BigQuery Omni の料金が適用されます。

3. BigLake コネクタを使用するオープンソース エンジンからのクエリ: BigLake コネクタは BigQuery Storage API を使用し、対応する料金が適用されます(バイト数の読み取りと下りの料金が請求されます)。

4. メタデータ キャッシュ保存オブジェクト テーブルBigLake Metastore を使用したクエリの高速化には、追加の費用が適用されます。

例: * 毎月 1 TB までは、BigQuery でのデータ処理を無料でご利用いただけます。

次のステップ

$300 分の無料クレジットと 20 以上の Always Free プロダクトを活用して、Google Cloud で構築を開始しましょう。

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