勇哉ビッグデータを用いた分析を行いたい場合には、大容量のデータを取り扱うことになります。マーケティングのデータやIoTのセンサー情報などを活用したい場合には、どんなサービスを利用したら良いか迷うことも多いでしょう。Bigtable」について紹介します。Googleが現在も使用している基盤サービスです。利用する際には専用の運用チームがサービスを監視している安心感があるでしょう。今回は大まかな内容を紹介していきます。詳細な料金や見積もりはGoogleのサイト上でできるので、そちらを参考にしてください。Bigtableの概要や特徴を紹介していきます。Bigtableは、GoogleのNoSQL型のクラウドストレージシステムです。Map等にも活用されています。Bigtableです。2020年4月には、1クラスタあたりの最小ノード数が変更され、最低1〜2ノードでの運用も可能*2になりました。記事執筆時点ではアメリカで最低ノードが変更された情報しかありません。Bigtableは、いくつか特徴があります。今回は、特徴を主に4点紹介するので参考にしてください。Bigtableは、低レイテンシなのが特徴です。10ミリ秒未満のレイテンシなので、大量のデータを素早く扱いたい場合にも最適だといえます。「レイテンシがあるのではないか。いくらクラウド内での計算が速くても、通信をする際の遅延が大きかったらどうしようもない」と心配することがあるでしょう。Bigtableなら安心です。ダウンタイムなしで使用可能その上、ダウンタイムなしで利用できるのも特徴といえます。クラスタのサイズを調整するときにも再起動が不要なので、利用目的やピークに応じて柔軟に処理量を調整できるのがメリットといえるでしょう。書き込みは1秒あたり数千回〜数百万回データの書き込みは1秒あたり数千回から数百万回まで可能です。Googleでも実際に使用しているシステムなので、システムの安定性もあるといえるでしょう。自動でレプリケーションをしてくれるまた、データのレプリケーションを自動でしてくれるのも特徴です。データの書き込みが行われた際には、必要に応じてレプリケーションが自動で行われます。データの修復や整合性の確保などを手動で行なわなくて良い点で、より快適に利用できるでしょう。ビッグデータツールとの統合も容易そのほか、ビッグデータツールとの統合もシンプルに行えるのも特徴です。以下のツールと簡単に統合可能です。Cloudのプロダクトを使用している場合には簡単にBigtableを導入できるでしょう。Bigtableの料金形態について紹介します。料金は秒単位の従量課金。Bigtableは、従量課金のサービスです。利用した量に応じて課金されるため、コストの削減につながるでしょう。1秒ごとの課金で、サービスの開始時や解約時にお金はかかりません。前払い金等も不要でシンプルな料金形態といえるでしょう。Bigtableは従量課金ではありますが、継続利用をすることで割引がなされます。リソース実行時間が1ヶ月の25%を超えることで割引が発生し、割引のための申請等は不要です。使用量が増えるほど割引率は高くなっていきます。確約利用で最大50%割引*5また、一定の使用が見込める場合には確約利用による割引もあります。確約利用をする場合には1年間又は3年間の支払いを確約する必要があるので、長期的に継続する場合に限ってお得な制度になるでしょう。Billingプロジェクトで共有もできます。設定が必要な点に注意が必要です。Platformのプロダクトです。Platformには無料枠というものがあります。プロダクト」や、新規利用の場合には300ドル分のクレジットも付与されます。300ドル分のクレジットは、12ヶ月の無料トライアル期間にのみ有効です。プロダクト」には、たとえば以下のようなものがあります。上限を超えた場合には、自動的に有料になります。そのため、使用量を把握しておくと安心です。アラートを設定できるので、そちらを活用するのも良いでしょう。Bigtableについて紹介しました。Bigtableは低レイテンシでコストパフォーマンスの高いサービスです。このサービスが生かせるのは、大容量の読み書きや処理が必要とされるサービスだといえます。Bigtableの得意領域として「時系列データ」「マーケティングデータ」「金融データ」「IoTデータ」を挙げています*7。これらの領域で活用したい場合には、導入を検討するとよいでしょう。YouTube[SY1]▼キャパの公式Twitter・FacebookではITに関する情報を随時更新しています!FacebookTwitterこの記事を読んだ人は、こちらの記事も読んでいます。Pairが使えるBluetooth端末とは?Googleのスマホ「Pixel3」が日本でFeliCa対応。建設資材のコスト予測。