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Google BigQuery란 ?

by Ziros 2022. 5. 31.
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Google BigQuery는 대규모 데이터 세트에 대한 신속한 SQL 쿼리 및 대화형 분석 을 제공하는 클라우드 기반 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스입니다 . BigQuery는 Google의 Dremel 기술을 기반으로 설계되었으며 읽기 전용 데이터를 처리하도록 구축되었습니다.

이 플랫폼은 훨씬 더 빠른 데이터 스캐닝과 결과를 훨씬 더 쉽고 효율적으로 쿼리하고 집계할 수 있는 트리 아키텍처 모델을 허용하는 열 기반 스토리지 패러다임을 활용합니다. 또한 BigQuery는 서버리스이며 빠른 배포 주기와 주문형 가격 덕분에 확장성이 뛰어납니다.

 

서버리스 설계를 성공적으로 관리하기 위해 BigQuery는 Google의 기존 클라우드 아키텍처와 다양한 데이터 수집 모델을 활용하여 보다 동적인 데이터 저장 및 웨어하우징을 가능하게 합니다.

여기에는 기존 계산 리소스에 과부하가 걸리지 않고 수천 개의 데이터 포인트를 빠르게 로드할 수 있는 일괄 수집과 최대 100,000행의 데이터를 즉시 로드하여 온디맨드 쿼리 및 분석을 수행할 수 있는 실시간 수집 메커니즘 활용이 포함됩니다. (샤딩 적용 시 최대 100만 행까지 가능).

BigQuery는 또한 완전 관리형이며 더 나은 결과를 위해 사용 패턴을 감지하고 데이터 구조를 수정하여 기존 데이터 세트에 대한 스토리지 최적화를 수행합니다.

Google BigQuery를 사용하려면 어떻게 해야 합니까?

BigQuery는 비즈니스 인텔리전스 를 위한 강력한 도구 이며 모든 규모의 조직에 분석 기능을 제공합니다. 사용된 컴퓨팅 리소스를 기반으로 하고 할당된 사용 가능한 리소스의 100% 활용을 보장하는 플랫폼의 유연한 가격 구조는 기업이 더 많은 서버 공간을 임대하거나 실제 필요 없이 확장할 필요 없이 필요한 분석 및 쿼리를 배포할 수 있음을 의미합니다. 또한 실시간 수집 및 빠른 쿼리 용량으로 다양한 사용 사례에 이상적입니다.

이 플랫폼은 데이터 수집 및 조직 능력을 활용하여 실시간 사기 탐지에 활용되었습니다. 일부 조직에서는 BigQuery를 사용하여 스키마 마이그레이션을 관리하고 일괄 수집 도구를 사용하여 몇 분마다 실시간 데이터 테이블을 업데이트합니다.

플랫폼의 확장된 데이터 기능 덕분에(페타바이트 규모의 분석을 관리하도록 구축된 빅 쿼리) 이는 또한 서로 다른 소스에서 더 많은 데이터를 수집하고 더 빠르게 구성할 수 있음을 의미합니다.

또한 BigQuery의 머신 러닝 기능을 기존 데이터 세트 및 구조와 결합하면 스토리지 설계를 개선하고 쿼리 및 데이터 스캔을 더 쉽게 만들 수 있으며 불필요한 구조를 제거하고 개별 조직의 사용 패턴에 따라 스토리지를 최적화하여 비용을 절감할 수도 있습니다.

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