Обзор Google BigQuery:
выбор платформы
для работы с данными

Сегодня компании всех масштабов выбирают BigQuery в качестве ключевого инструмента для работы с данными. К примеру, платформу используют такие гиганты, как Spotify, Walmart и Activision Blizzard. Вот почему Google BigQuery стал выбором номер один для многих предприятий:

Когда пользователь отправляет запрос на обработку большого объема данных, платформа автоматически масштабирует доступные ресурсы, распределяя задачу между серверами – это делает систему устойчивой даже при значительных нагрузках. С помощью алгоритмов масштабирования, BigQuery может отрабатывать терабайты и петабайты данных, сохраняя высокую производительность.

BigQuery позволяет выполнять запросы быстро даже при сложных аналитических операциях. Платформа минимизирует время ожидания с помощью оптимизации хранения данных и распределения нагрузки. Это делает BigQuery особенно ценным для ситуаций, где требуется мгновенный доступ к большим объемам информации. Например, маркетологи могут использовать Google BigQuery для выполнения запросов по архивным данным, чтобы принимать решения по рекламным стратегиям.

Пользователям, которые уже работали с базами данных и знакомы с синтаксисом SQL, привыкнуть к BigQuery будет несложно: платформа поддерживает основы стандартного SQL-синтаксиса и предоставляет возможности, характерные для реляционных СУБД – например, JOIN операции и оконные функции. Тем же, кто решит освоить весь функционал BigQuery, не составит труда найти учебные пособия и поддержку в сообществе Google Cloud.

Платформа BigQuery — ключевой элемент инфраструктуры Google. Нативные интеграции внутри экосистемы позволяет без проблем сочетать BigQuery с другими сервисами. Например:

• Google Looker Studio: BigQuery может напрямую подключаться к Looker Studio, быстро визуализировать данные и предоставлять отчеты в режиме реального времени.
• Google AI Platform: Сочетание BigQuery и AI Platform позволяет применять машинное обучение к большим объемам данных.
• Google Cloud Storage: Интеграция с Cloud Storage помогает хранить необработанные данные, которые могут быть проанализированы в BigQuery.
• Google Analytics: Интеграция BigQuery с GA помогает в анализе данных и изучении пользовательского поведения.

Защита данных – это аспект, которому Google уделяет повышенное внимание. В BigQuery обеспечение безопасности происходит на нескольких уровнях:

• Автоматическое шифрование: Все данные шифруются по умолчанию как при хранении, так и в процессе передачи.
• Многоуровневая система контроля доступа: BigQuery позволяет настраивать права доступа и ограничивать их до уровня отдельных таблиц и даже строк.
• Постоянный мониторинг: Непрерывный мониторинг и автоматическое обнаружение угроз помогает своевременно реагировать на подозрительные действия.
• Распределенная инфраструктура: Google использует широкую сеть центров обработки данных по всему миру – это обеспечивает системе высокий уровень отказоустойчивости и безопасности данных.

Сегодня Google BigQuery — один из самых мощных инструментов для работы с данными. Ниже мы рассмотрим ключевые возможности, которые платформа может дать пользователям

Мы уже говорили о том, что BigQuery делает работу с данными быстрой и эффективной. В этом платформе помогают:

• Инновационная инфраструктура запросов Dremel: Позволяет быстро обрабатывать запросы, распределенные по множеству серверов.
• Колоночное хранение данных: Ускоряет процессы агрегации данных и выполнения запросов.
• Автоматическое масштабирование: Автоматически адаптирует систему к необходимому объему данных и сложности задач.

Возможности для аналитики — еще один ключевой аспект Google BigQuery. Платформа предлагает встроенные решения визуализации данных и построения отчетов. Кроме того, BigQuery поддерживает интеграцию с популярными инструментами визуализации, такими как Tableau и Google Looker Studio.

Технология BigQuery ML — еще одна ценная возможность, которую предоставляет Google BigQuery. Она позволяет пользователям создавать и использовать модели машинного обучения непосредственно внутри платформы с помощью SQL-запросов. Это означает, что аналитики данных могут разрабатывать и тренировать модели машинного обучения, не выходя из среды SQL.

Еще одно преимущество BigQuery — обработка данных в режиме real-time. Платформа позволяет просматривать и анализировать данные по мере их поступления — это особенно важно в сценариях, когда необходимо быстро принимать решения на основе последних данных, например, при мониторинге финансовых транзакций, отслеживании логов веб-серверов или анализе потребительского поведения.

При всех преимуществах BigQuery, у сервиса есть ряд ограничений, о которых также стоит упомянуть.

Некоторые особенности политики Google могут потребовать от компаний адаптации бизнес-процессов. К ним относятся следующие ограничения:

• Доступ к данным: По умолчанию BigQuery требует строгих настроек IAM (Identity and Access Management) для контроля доступа к проектам и данным, что может создавать сложности для команд, у которых нет опыта управления правами в облачных платформах.
• Ограничения на экспорт данных: В BigQuery есть лимиты на экспорт данных, особенно когда речь идет о больших объемах – в некоторых случаях это может затруднять перемещение данных за пределы Google Cloud.
• Юридические ограничения: В зависимости от страны или индустрии, в которой оперирует организация, могут существовать особые требования к хранению и обработке данных, которые ограничивают использование облачных сервисов вроде BigQuery.

Затраты на использование BigQuery будут существенными, если не уделять должного внимания оптимизации запросов и управлению хранилищами. Модель оплаты за запросы может оказаться дороже по сравнению с традиционными решениями, но она предлагает гибкость и масштабируемость, которые способны оправдать высокие начальные затраты.

Хотя BigQuery поддерживает основные аспекты SQL и постоянно расширяет диалект платформы, она все же отличается от традиционных SQL-систем. По этой причине пользователям могут потребоваться дополнительные знания для адаптации к BigQuery. Например, различия в синтаксисе объединения таблиц или в специфических функциях агрегации потребуют изучения отдельных аспектов SQL-диалекта Google BigQuery.

Использование зарубежных платформ в России требует соответствия местному законодательству о защите данных, в том числе закону об обязательном хранении персональных данных граждан РФ на территории страны. Помимо этого, компаниям стоит учитывать возможные последствия санкционной политики и других ограничений, которые могут существенно сказаться на доступности Google BigQuery в России.

На рынке облачных технологий для работы с большими данными у BigQuery, разумеется, найдутся конкуренты. Давайте рассмотрим ключевых игроков в этой области.

ClickHouse известен высокой скоростью обработки онлайн-аналитических (OLAP) запросов. Колоночное хранение данных позволяет платформе проводить аналитику в режиме реального времени, что особенно ценится компаниями из сферы электронной коммерции и сервисами стриминга. К тому же ClickHouse — открытое программное обеспечение, и это делает его привлекательным для бизнесов, которые разрабатывают собственные решения.

Подробный разбор возможностей и особенностей ClickHouse вы можете прочитать в нашей статье ClickHouse как альтернатива Google BigQuery.

Платформа от Amazon предлагает похожие на BigQuery возможности — Redshift также позволяет проводить сложные аналитические запросы и поддерживает широкий спектр стандартных SQL-операций. Сервис постоянно развивается и предлагает различные уровни ценообразования, доступные для широкого круга пользователей.

MySQL и PostgreSQL, в отличие от вышеупомянутых решений, представляют собой традиционные системы управления базами данных. MySQL — самая популярная система управления базами данных в мире, однако в сравнении с BigQuery, она уступает в производительности при работе с очень большими наборами данных.

Среди достоинств PostgreSQL выделяется продвинутый функционал и соответствие стандартам SQL. Это более мощная и гибкая система по сравнению с MySQL: так, к примеру, PostgreSQL поддерживает транзакции и расширения для геопространственных данных (PostGIS). Тем не менее, когда речь заходит о масштабировании и обработке больших данных, PostgreSQL может потребовать более деликатного управления и детальной настройки.

Как видим, Google BigQuery – мощный и многофункциональный инструмент для работы с данными разных масштабов. Его выбор определенно обоснован, если ваша компания уже использует экосистему Google Cloud. Учитывая непрерывные инновации от Google и растущий спрос на облачные решения для аналитики, использование BigQuery может стать хорошей инвестицией.

Однако прежде чем интегрировать BigQuery в свои бизнес-процессы, стоит подготовиться к потенциальным затратам и ограничениям, особенно если у вашей организации нет опыта работы с облачными решениями для больших данных. Такие сервисы, как Garpun, могут стать для вас незаменимыми помощниками и сделать работу с BigQuery простой и удобной. При помощи Garpun вы сможете ускорить интеграцию платформы с другими сервисами, использовать все ее возможности и избежать лишних расходов, связанных с неправильной настройкой.

Подходите к работе с данными обдуманно и современные инструменты непременно принесут пользу вашему бизнесу!