Triển khai giải pháp kho dữ liệu (Data Warehouse), Hồ dữ liệu (Data Lake) của Google Cloud

Google cung cấp nhiều dịch vụ điện toán đám mây (gọi là Google Cloud Platform – GCP) giúp các doanh nghiệp Triển khai giải pháp kho dữ liệu (Data Warehouse / BigData) một cách nhanh chóng, dễ dàng, tiết kiệm nhất mà không phải mua sắm bất kỳ phần cứng hạ tầng nào.

Hãy cùng Inda tìm hiểu 10 dịch vụ Google Cloud được sử dụng để xây dựng kho dữ liệu, hồ dữ liệu nhé!

Mục lục

1. Google BigQuery

Việc lưu trữ và truy vấn các kho dữ liệu khổng lồ có thể làm tốn thời gian và chi phí nếu không có cơ sở hạ tầng phù hợp. Video dưới đây sẽ mang đến cho bạn cái nhìn tổng quan về BigQuery, kho dữ liệu được quản lý hoàn toàn (fully-managed) của Google, bao gồm cách nhập, lưu trữ, phân tích và trực quan hóa dữ liệu một cách dễ dàng.

2. Google Cloud Storage (Lưu trữ đám mây)

Quản lý bộ nhớ tập tin cho các ứng dụng không hẳn là một vấn đề phức tạp. Hãy tìm hiểu cách Cloud Storage cho phép các doanh nghiệp và nhà phát triển lưu trữ và truy cập dữ liệu của họ một cách liền mạch, không gây ảnh hưởng đến bảo mật hoặc cản trở khả năng mở rộng.

3. Google Firestore

Firestore là một cơ sở dữ liệu NoSQL hỗ trợ bạn dễ dàng lưu trữ, đồng bộ hóa và truy vấn dữ liệu cho các ứng dụng web, cũng như thiết bị di động ở quy mô toàn cầu. Hãy tìm hiểu cách sử dụng Firestore và khám phá các tính năng giúp đơn giản hóa quá trình phát triển ứng dụng mà không làm ảnh hưởng đến bảo mật.

4. Google Cloud SQL

Cloud SQL là một dịch vụ cơ sở dữ liệu được quản lý hoàn toàn giúp bạn thiết lập, duy trì và quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ của mình trên Google Cloud. Video dưới đây sẽ giúp bạn hiểu cách Cloud SQL có thể giúp bạn thực hiện các tác vụ tốn thời gian như cập nhật bản vá lỗi, bản sao và sao lưu để bạn có thể tập trung vào việc thiết kế ứng dụng của mình.

5. Google Bigtable

Cloud Bigtable là một dịch vụ cơ sở dữ liệu NoSQL được quản lý hoàn toàn, có thể mở rộng cho khối lượng công việc phân tích và thực thi lớn. Video dưới đây sẽ giúp bạn tìm hiểu Bigtable là gì và cách lưu trữ khóa – giá trị (key-value) hỗ trợ thông lượng đọc, ghi cao trong khi vẫn đảm bảo duy trì độ trễ thấp.

6. Google BigQuery ML

BigQuery ML cho phép bạn tạo và thực thi các mô hình máy học trong BigQuery bằng cách sử dụng các truy vấn SQL chuẩn. Video dưới đây sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng BigQuery ML cho các dự án máy học của mình.

7. Google Dataflow

Dataflow là một dịch vụ phân tích trực tuyến được quản lý hoàn toàn, với mục đích giảm thiểu độ trễ, thời gian xử lý và chi phí thông qua tính năng tự động tính toán và xử lý hàng loạt. Video dưới đây cho thấy cách nó có thể được sử dụng để triển khai các đường ống xử lý dữ liệu hàng loạt và trực tuyến.

8. Google Cloud Pub/Sub

Cloud Pub/Sub là một dịch vụ nhắn tin không đồng bộ có chức năng phân biệt các dịch vụ tạo ra sự kiện với các dịch vụ xử lý sự kiện. Video dưới đây sẽ giúp bạn tìm hiểu cách sử dụng nó để lưu trữ tin nhắn, gửi tin nhắn theo thời gian thực và nhiều hơn thế nữa, trong khi vẫn đảm bảo hiệu suất nhất quán trên quy mô lớn và tính khả dụng cao.

9. Google Dataproc

Dataproc là một dịch vụ được quản lý cho phép bạn tận dụng các công cụ dữ liệu mã nguồn mở như Apache Spark, Flink và Presto để xử lý hàng loạt, SQL, phát trực tuyến và máy học. Video dưới đây sẽ giúp bạn tìm hiểu Dataproc là gì và cách bạn có thể sử dụng nó để đơn giản hóa quá trình xử lý dữ liệu và phân tích của mình.

10. Google Data Fusion

Cloud Data Fusion là dịch vụ được quản lý hoàn toàn, tích hợp dữ liệu doanh nghiệp dựa trên đám mây để nhanh chóng xây dựng và quản lý các đường ống dữ liệu. Video dưới đây sẽ hướng dẫn bạn cách Cloud Data Fusion có thể giúp bạn xây dựng các trung tâm dữ liệu, hồ chứa dữ liệu (Data Lake) và kho dữ liệu thông minh hơn.