BigLake

BigLake で Iceberg レイクハウスを構築するには、まずデータを Cloud Storage に保存します。次に、Apache Iceberg 用の BigLake テーブルを使用してこのデータを定義します。BigLake Metastore は、これらの Iceberg テーブルの一元化されたサーバーレス カタログとして機能し、複雑なインフラストラクチャを管理する必要がなくなります。この設定により、Iceberg 対応のエンジンであればどれでも一貫してデータにアクセスして管理できるため、統合されたオープンで拡張可能なレイクハウス環境を簡単に構築できます。

⁠Apache Iceberg は、トランザクションや市場フィードなどの進化するデータレイク データセットに使用できます。BigLake を使用すると、BigQuery で Iceberg テーブルをネイティブ ストレージと並行して、データ移動なしでクエリできます。リアルタイム ストリームを BigQuery に取り込み、BigLake を介して履歴 Iceberg データと組み合わせて、即座に包括的な分析を行うことができます。その後、BigQuery ML は、市場の変動性や不正行為の検出などのリアルタイムの分析情報と、信用リスクや顧客行動などの予測モデルを生成します。

BigLake は、Cloud Storage 内の 1 つのデータコピーに安全かつ一貫したアクセスを提供します。Dataplex ユニバーサル カタログは、このデータを自動的にカタログ化するため、すべてのデータユーザーとエンジンがアクセスできます。これにより、一貫性のあるデータ定義、簡単な検出、統合されたガバナンスが保証され、サイロが解消され、信頼できる唯一の情報源でのコラボレーションが促進されます。