Google Cloud Platform数据工程简介
Google Cloud Platform数据工程简介
前言
云计算的出现为数据驱动型组织提供了采用成本效益高且可扩展的数据工程解决方案的机会。在云服务提供商中，Google Cloud Platform (GCP) 是近年来表现优异的领导者之一。GCP的增长被归因于其在企业和初创公司中的日益普及，以及在全球系统集成商中的三位数增长。除了作为可扩展基础设施的全球领导者，GCP相较于竞争对手的一个关键差异点在于其对开源技术的支持。此外，Google在全球范围内的网络优化专业知识，使得GCP成为延迟敏感型用例（如数据流、数据分析和机器学习应用）的理想选择。
数据存储
截至2024年，我们每天生成的海量数据达到330百万TB。这些数据可以是结构化、非结构化、关系型、非关系型等。GCP根据存储需求提供了一系列服务，确保无缝扩展和功能，所有存储服务默认提供静态和传输中的加密。
Google Cloud Storage
GCS是一种对象存储服务，适用于存储图像、视频、非结构化文件以及长期存档和合规性数据存储。它支持最大单元大小为5 TB，具有对象版本控制和细粒度权限等功能，并支持基于规则的生命周期管理。
Firestore
Firestore是一种完全托管的NoSQL文档数据库，支持TB级别的存储和强一致性，常用于构建支持实时应用程序的数据库。
BigQuery
BigQuery是一个完全托管的关系型数据仓库，适合使用SQL进行数据探索和分析，支持批处理和流数据的摄取，是高级大数据分析的常见选择。
Bigtable
Bigtable是一种适用于低延迟工作负载的NoSQL宽列数据库，常用于存储和访问时间序列数据，并支持操作分析、机器学习和用户面对的应用程序。
Spanner
Spanner是一种全球范围内完全托管的关系型SQL数据库，具有强一致性、水平可扩展性和高可用性，常用于需求高实时请求的行业如银行、游戏和零售。
Cloud SQL
Cloud SQL是一种完全托管的关系型SQL数据库，支持MySQL、PostgreSQL和MSSQL。结合Google的数据库迁移服务，Cloud SQL降低了现有数据库迁移的障碍。
数据处理和转换
数据处理和转换涉及从源数据提取、对数据进行处理并转换为适合下游使用的形态。GCP提供了一些常用的服务来实现这些操作。
Dataflow
Dataflow是一个完全托管的水平可扩展的统一流和批处理服务，执行Apache Beam管道，减少运行Beam管道的操作开销。
Dataproc
Dataproc是一个管理Apache Hadoop和Apache Spark工作负载的服务，允许用户根据需求管理集群，并与GCP服务集成。
Dataform
Dataform是一个完全托管的服务，允许数据工程师和分析师使用SQL进行数据转换，支持版本控制和数据质量测试。
消息服务
在数据工程中，消息服务用于实时数据的移动。GCP提供了Pub/Sub，一个异步、可扩展且灵活的消息服务，支持在应用和服务之间发送和接收消息。
工作流编排
在构建批处理数据管道时，工作流编排是必需的。GCP的Cloud Composer是一个完全托管的服务，设计用于编排数据工程工作流，基于Apache Airflow项目。
数据分析
数据分析通过利用上游数据工程工作流的整理数据，为业务提供有意义的见解。
Looker Studio
Looker Studio是一个综合分析平台，允许将数据转化为引人注目的仪表板和报告，支持SQL进行高级分析。
Looker
Looker提供丰富的功能来增强分析工作流，通过LookML进行集中定义和管理业务规则，并共享给整个组织。
数据治理和管理
数据治理和管理涉及建立围绕数据的政策和程序，并执行这些政策和程序。GCP的Dataplex提供了一个集中平台来发现、管理、监控和治理企业内的数据。
结论
GCP的数据工程服务提供了一系列丰富的工具和解决方案，满足现代数据驱动型组织的多样需求。从数据存储、处理和转换到消息服务、工作流编排、数据分析以及数据治理和管理，GCP提供了一个全面的生态系统，帮助企业构建可扩展且高效的数据管道。
通过理解独特的需求，评估GCP上的可用工具和服务，并战略性地利用它们来推动业务价值和创新，企业可以自信地开始他们的数据工程之旅。