Google BigQuery 검토 및 평가

한 달에 10GB의 무료 서비스를 제공하는 Google BigQuery는 검색 용 거대 페타 바이트 (PB) 규모의 데이터웨어 하우스입니다. 엔터프라이즈 급 SQL 제품이며 Big Data는 Google DNA에 있습니다. 회사의 모든 도구와 서비스는 그 증거입니다. 요컨대, 데이터로 무엇이든하고 싶다면 Google에 데이터를 제공하는 도구가있을 수 있습니다. 대규모 데이터 세트가 있거나 공개 또는 상업용 데이터 세트와 혼합하여 데이터를 대량으로 늘리는 경우 Google BigQuery가 확실한 선택 일 수 있습니다. 초 단위로 테라 바이트 (TB)를 스캔하고 분 단위로 PB를 스캔하도록 설계되었습니다. 현재까지 가장 큰 검색어는 2.1 PB이며 Google BigQuery는 문제없이 처리했습니다. 이러한 기능에도 불구하고 빅 데이터 분석은 까다로운 작업이며 소규모 데이터 세트를 사용하는 경우에는 너무 과도 할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 Google BigQuery는 Microsoft Azure SQL Database 및 MongoDB Atlas에 뒤지지 않는 확실한 선택이며, DBaaS 솔루션 검토 라운드 업에서 Editors 'Choices가 선택합니다.

가격 모델

Google BigQuery는 서버리스 데이터 분석 모델입니다. 스토리지와 컴퓨팅을 분리하면 가격 책정 제어 기능이 향상되어 대규모 프로젝트를 실행하는 사람들에게 더 관심이있는 경향이 있습니다. 스토리지 요금은 고정 요금으로 책정되며 사용량은 계산됩니다. 스토리지의 첫 10GB는 매달 무료이며 그 이후에는 GB 당 2 센트 씩 시작합니다. 예를 들어 한 달에 1TB를 저장하면 비용은 20 달러입니다. 스트리밍 데이터 삽입은 200MB 당 1 센트부터 시작합니다. 처음 1TB의 쿼리는 무료이며, 이후 TB 당 $ 5의 추가 분석이 가능합니다. 메타 데이터 작업은 무료입니다.

당신은 또한 당신이 갈 때 또는 월 정액 요금을 지불 할 수있는 옵션이 있습니다. 일부 개발자는 예산 불안 완화를위한 정액 요금을 선호합니다. 스토리지 요금이 이미 고정되어 있기 때문에이 옵션은 계산이 월 단위로 고정되어 있음을 의미합니다. 그러나 정액 요금에 가입하기에 너무 흥분하기 전에 월별 분석 비용이 $ 40, 000 이상인 계정 만이 옵션을 사용할 수 있습니다.

Google BigQuery의 프리 티어는 매월 최대 1TB의 데이터와 10GB의 데이터 스토리지를 제공하지만 심각하게도 그보다 훨씬 낮은 경우 Microsoft Azure SQL Database, IBM과 같은 작업에 더 적합한 다른 도구가 있습니다. Cloud on Db2 또는 Google Analytics 360을 사용하는 Google Cloud

단계별

Google 계정이 필요하므로 계정이없는 경우 설정하십시오. 무료 평가판을 사용하려면 신용 카드가 필요한 Google Cloud Platform 계정에 등록해야합니다. 그러나 평가판 기간이 끝날 때 자동으로 업그레이드 및 청구되지 않으므로 걱정하지 마십시오. 신용 카드로 청구 할 항목을 수동으로 업그레이드해야합니다.

Google Cloud 사용자 인터페이스 (UI)에서 BigQuery로 이동하십시오. BigQuery의 UI는 약간 평범하지만 그 결정은 사용하기도 쉽습니다. Google은 현재 새로운 UI에서 작동하고 있다고 말합니다. 현재 UI를 사용하여 탐색하려는 경우 쿼리 작성을 클릭하고 시작 페이지에서 공개 데이터 세트 중 하나를 선택하십시오. 쿼리 편집기 또는 UDF (사용자 정의 함수) 편집기를 사용하여 쿼리 상자에 표준 SQL 쿼리를 작성하면됩니다.

빠른 시작 안내서는 Cloud Bigtable, Cloud Spanner, Cloud SQL 또는 Cloud Datastore (NoSQL 데이터베이스)에서 데이터를 전송하거나 자신의 데이터베이스를 회전시키는 데 유용합니다. BigQuery는 ANSI (American National Standards Institute) 호환 SQL과 ODBC (Open Database Connectivity) 및 JDBC (Java Database Connectivity) 드라이버를 사용하여 다른 클라우드 제품 및 추가 유형의 애플리케이션의 데이터와 통합합니다. 원활한 쿼리를 위해 설계된 고유 한 SQL 구현은 혼란 스러울 수있는 몇 가지 SQL 방언이 있음을 의미합니다. 기본값이 "레거시 SQL"인 동안 SQL 언어 상자를 선택 취소하여 실제 표준 SQL로 되돌릴 수 있음을 알았습니다.

Google BigQuery에는 실시간 데이터 캡처 및 분석을위한 스트리밍 처리 엔진도 있습니다. 내 첫 번째 프로젝트 풀다운 메뉴에서 데이터 세트 작성 탭을 사용하여 데이터 세트를 작성하십시오. 데이터 세트 ID를 입력하고 데이터 위치 (미국, 유럽 연합 또는 아시아-동북 아시아)를 선택한 다음 데이터 만료를 설정하십시오. Google BigQuery는 스키마를 자동으로 감지 할 수 있습니다. 데이터 세트가 설정되면 쿼리를 실행할 수 있습니다.

도구 상자

대부분의 비즈니스 인텔리전스 (BI) 도구에 대한 커넥터가 있습니다. 그러나 Google의 BI 시각화 도구 인 Data Studio를 사용할 수 있으며 무료입니다. 사용할 수있는 Google 도구 목록이 너무 깁니다. Google Cloud Platform 무료 계층 목록을 검토하는 것이 좋습니다.

Google Cloud Platform에는 15 개 지역, 45 개 영역, 100 개 이상의 존재 지점 및 10 만 마일 이상의 광섬유 케이블로 잘 프로비저닝 된 글로벌 네트워크가 있습니다. 글로벌 서비스를 사용하면 더 나은 가격을 얻을 수 있지만 원하는 지역을 자유롭게 지정할 수 있습니다.

백업 및 SLA (서비스 수준 계약)는 Google SQL Cloud의 후원을받습니다. 전체 SLA가 여기에 있습니다. Cloud SQL은 각 인스턴스마다 7 개의 자동 백업을 유지합니다. 1 세대 (gen) 백업은 모든 것을 캡처하고 인스턴스 비용 (사용 모델 당)에 포함됩니다. 저장 공간은 할당 된 저장 공간에 포함되지 않습니다. 2 세대 백업은 변경된 데이터 만 캡처하고 스토리지 요금은 저렴한 요금으로 청구됩니다.

전반적으로 Google BigQuery는 훌륭하게 설계되었습니다. 방대한 데이터 세트와 함께 작업하는 데 능숙한 사람들에게 더 적합합니다. ML (machine learning) 앱을 작성하거나 ML 교육 데이터를 설계하는 경우이 제품을 특히 좋아하게됩니다. 사물 인터넷 (IoT) 앱을 사용하는 개발자 나 유연한 데이터 수집 및 대규모 데이터 분석이 필요한 개발의 경우에도 마찬가지입니다.