4 nouveaux services de données cloud Google que vous devez connaître

Google gère certains des plus grands ensembles de données au monde et, en tant que créateur de Hadoop, qui a lancé la révolution du Big Data, le géant de la technologie est connu depuis longtemps pour sa capacité en matière de données. Il n’est donc pas surprenant que Google Cloud Platform innove rapidement avec de nouveaux services de données. Voici un aperçu de certaines des principales innovations de Google Cloud en matière de gestion des données cloud.

Qu’en est-il des services de données Google Cloud

En bref, les services de données cloud de Google sont des services qui donnent accès à la boîte à outils cloud en masse de Google pour gérer le cycle de vie de vos données de bout en bout.

Le fonctionnement de la gestion des données dans le cloud repose sur deux éléments de base. Premièrement, le cloud en tant que système unifié est mis à la disposition des clients via une plate-forme commune (IaaS), où les organisations clientes peuvent créer leurs propres services cloud sur une infrastructure de fournisseur de cloud. Deuxièmement, le cloud en tant que système unifié a été mis à la disposition des clients de plusieurs manières (le modèle de « cloud en tant que service »), les fournisseurs et les prestataires de services ajoutant des personnalisations au service. Ces services sont disponibles dans une grande variété, tels que le stockage de données, les flux de données et les services de flux de données.

Au fur et à mesure que les organisations commencent leur parcours dans le cloud en gérant leurs propres données dans le cloud, la plupart des organisations finiront par utiliser des outils sans serveurs et entièrement gérés. Cela leur permettrait d’éviter les problèmes de maintenance de l’infrastructure de données et de profiter simplement des avantages de l’utilisation des données. L’activer et être le bon endroit pour gérer les données dans le cloud est l’objectif de Google Cloud.

1. Centre d’analyse : partagez et collaborez sur des données avec des organisations externes

Centre d’analyse basé sur BigQuery, le service de stockage de données sans cloud de Google Cloud. L’Analytics Hub est prêt à relever les défis liés aux organisations qui partagent leurs données avec d’autres organisations. Il place les organisations au cœur de leurs données, leur donnant un contrôle total sur qui a accès à leurs données.

Au cœur de l’Analytics Hub se trouvent les jeux de données et les échanges. Les ensembles de données sont simplement des vues de toutes les données que vous souhaitez partager avec une organisation externe. Les échanges sont l’endroit où ces organisations externes peuvent visualiser et s’abonner à vos ensembles de données. En ce qui concerne la tarification, les abonnés aux données paient pour les requêtes qu’ils posent sur les données auxquelles ils ont accès, et en tant que détenteur des données, votre organisation paie pour stocker ces données.

Il existe différents types d’ensembles de données, tels que les ensembles de données publics, commerciaux et internes. Des ensembles de données publics sont disponibles auprès de Google et incluent des données météorologiques, COVID-19 et plus encore. Des ensembles de données commerciaux sont disponibles auprès des fournisseurs de données. Les ensembles de données internes sont ce que votre organisation crée pour être partagés avec des équipes internes ou des partenaires et fournisseurs externes.

Ce que le Hub apporte à Analytics est un moyen puissant de gérer vos données dans le cloud sans tracas. La façon dont une organisation communique ses données à l’extérieur est au cœur de son fonctionnement et de ses activités. En ce sens, l’Analytics Hub est crucial dans un monde où les organisations ne fonctionnent plus comme des îlots solitaires mais s’intègrent librement avec d’autres organisations. Cette tendance devrait s’accentuer dans les années à venir et l’Analytics Hub sera de plus en plus utilisé.

2. Dataplex : gérez plusieurs pools de données et entrepôts de données à partir d’un seul endroit

Données cloud de Google

Dataplex est un site Web de données intelligent qui permet de gérer, de surveiller et de gérer vos données de manière centralisée. C’est un ensemble de blocs de construction pour la construction d’un pipeline de données. Dataplex vous offre la possibilité de choisir où vous souhaitez stocker vos données et de les gérer de manière unifiée.

Auparavant, une organisation disposait de plusieurs silos de données dispersés dans un centre de données et divers emplacements cloud. Ces silos seront utilisés par différents groupes de différentes manières. Tout cela crée de la confusion et des goulots d’étranglement dans le flux de données à travers l’organisation. Avec Dataplex, les organisations peuvent créer un réseau de données partagé qui couvre tous leurs entrepôts de données, où qu’ils soient stockés.

Le potentiel d’une organisation développant Dataplex est de développer un pipeline entièrement intégré dans lequel vous gérez les données dans plusieurs pools de données et entrepôts de données. Qu’il s’agisse de gérer ces pools de données dans Google Cloud ou un autre fournisseur de données, ils peuvent être intégrés à Dataplex.

Lors de la gestion des données dans différents emplacements, il est important d’imposer des contrôles fermes sur vos données pour assurer une sécurité unifiée. Dataplex le permet à l’aide d’un ensemble de politiques qui peuvent être appliquées à tout ou partie de vos données. Cela apporte un fort potentiel de gouvernance et de conformité.

Avec Dataplex, vous pouvez donner aux groupes accès aux données, peu importe où les données se trouvent. Une caractéristique importante de Dataplex est les environnements de résolution en un clic. Considérez-les comme des modèles de données qui peuvent être consommés prêts à l’emploi par différents groupes. Les modèles peuvent être personnalisés pour chaque groupe ou produit. Les scientifiques et les analystes de données peuvent devenir plus productifs en accédant plus facilement aux données. De plus, les détenteurs de données ont l’esprit tranquille en sachant exactement qui utilise leurs données et comment y accéder.

3. Datastream : service d’intégration de données sans serveur

Flux de données est un service de téléchargement de modifications de données sans serveur. Il enregistre non seulement les modifications apportées aux données de votre système de fichiers, mais vous permet également d’intégrer ces données à d’autres ensembles de données lors de vos déplacements. Il peut mettre à jour les données existantes et créer de nouvelles données prêtes à être utilisées par des ensembles de données. Les données peuvent être introduites dans un flux de données par un service de données et ces données peuvent être synchronisées avec une faible latence. Étant une solution sans serveur, Datastream supprime la gestion de l’infrastructure de l’équation, vous permettant de vous concentrer sur la façon dont vous souhaitez utiliser vos données.

L’utilisation principale de Datastream est d’intégrer des données dans différentes bases de données et applications. L’intégration des données prend généralement beaucoup de temps et implique la personnalisation des modules complémentaires et des intégrations à la fois. Avec Datastream, ce processus peut être considérablement accéléré. Activez simplement votre flux de données et vous disposez d’un tas de commandes pour synchroniser ces données en temps quasi réel. Cela rend les données très utiles et utiles pour l’analyse des données et les équipes scientifiques.

L’accélération des workflows de données est aujourd’hui une priorité élevée pour les organisations. Le flux de données est essentiel pour y parvenir dans l’écosystème Google Cloud.

4. Dataflow Prime : conçu pour le traitement des mégadonnées

Premier flux de données permet aux organisations d’aller au-delà des données relationnelles et d’exploiter la puissance du cloud pour obtenir des informations à partir de l’analyse Big Data. Il est basé sur Apache Beam et excelle dans l’analyse des flux de données en temps réel. Il prend en charge nativement les frameworks AI et ML les plus populaires et les langages de programmation tels que Tensorflow et Python.

Le flux de données a un large éventail d’utilisations telles que la détection d’anomalies, l’analyse prédictive et le traitement des données des capteurs IoT. Pour la collaboration, Dataflow dispose d’une fonctionnalité appelée pipelines qui permet aux équipes de partager des workflows. Il existe également une prise en charge des blocs-notes partagés ML via Vertex AI de Google.

Dataflow est bien intégré à BigQuery et à d’autres services de données Google Cloud. C’est la clé de la stratégie de données de toute organisation dans Google Cloud.

Restez à jour sur les tendances Big Data avec les services cloud de Google

Il est également vrai que bon nombre des nouvelles offres sont basées sur les enseignements tirés d’autres services ou domaines d’expertise. Les données sont sous le feu des projecteurs et le seront très probablement dans un avenir prévisible. Par nature, les services cloud évoluent rapidement. La création d’un portefeuille de services de données cloud gérés est la clé pour suivre les tendances du Big Data et l’évolution du paysage informatique.

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