BigLake

Wenn Sie ein Iceberg Lakehouse mit BigLake erstellen möchten, speichern Sie Ihre Daten zunächst in Cloud Storage. Definieren Sie diese Daten dann mithilfe von BigLake-Tabellen für Apache Iceberg. Der BigLake Metastore dient als zentralisierte, serverlose Datenbank für diese Iceberg-Tabellen, sodass Sie keine komplexe Infrastruktur verwalten müssen. Mit dieser Konfiguration kann jede Iceberg-kompatible Engine konsistent auf Ihre Daten zugreifen und sie verwalten. So entsteht eine einheitliche, offene und skalierbare Lakehouse-Umgebung.

Sie können Apache Iceberg für sich entwickelnde Data-Lake-Datasets wie Transaktionen oder Marktfeeds verwenden. BigLake ermöglicht es BigQuery, Iceberg-Tabellen neben nativem Speicher ohne Datenbewegung abzufragen. Sie können Echtzeitstreams in BigQuery einspeisen und mit historischen Iceberg-Daten über BigLake kombinieren, um sofort eine umfassende Analyse durchzuführen. BigQuery ML generiert dann Echtzeitinformationen wie Marktvolatilität und Betrugserkennung sowie Prognosemodelle wie Kreditrisiken und Kundenverhalten.

BigLake bietet sicheren, konsistenten Zugriff auf eine einzige Kopie von Daten in Cloud Storage. Dataplex Universal Catalog katalogisiert diese Daten dann automatisch, sodass alle Datennutzer und -engines darauf zugreifen können. So werden konsistente Datendefinitionen, eine einfache Auffindbarkeit und eine einheitliche Governance gewährleistet, was Silos beseitigt und die Zusammenarbeit an einer einzigen Quelle der Wahrheit fördert.