- 5 minutos
- dez 16, 2024
Empresas que lidam com grandes volumes de dados enfrentam desafios, como o armazenamento de dados insuficiente, escalabilidade limitada e alto custo com infraestrutura. Para superar esses desafios, é importante contar com uma solução completa, capaz de gerenciar dados de forma eficiente e escalável, como o Google Bigtable.
Essa ferramenta permite a adaptação contínua às necessidades do negócio, pois suporta picos de demanda e a expansão gradual de informações.
Neste artigo, entenda como funciona o Google Bigtable, quando usar a ferramenta e exemplos de aplicações práticas. Acompanhe!
O Google Bigtable é um banco de dados NoSQL distribuído e altamente escalável, projetado para gerenciar grandes volumes de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Ele oferece alta capacidade de leitura e gravação com baixa latência, mesmo em cargas de trabalho intensas.
Disponível como um serviço gerenciado no Google Cloud, o Bigtable é utilizado internamente em vários produtos do Google, como Google Analytics e Google Earth, para processar e armazenar diferentes tipos de dados, como métricas web e imagens de satélite.
O Google Bigtable utiliza uma arquitetura distribuída e escalável composta por três componentes principais: o Master, os Tablet Servers e os Tablets. Além disso, as operações são organizadas em três camadas: instâncias, clusters e nós.
Essa estrutura permite que o sistema gerencie grandes volumes de dados com eficiência, processando petabytes de informações com baixa latência e alta disponibilidade a fim de garantir um desempenho estável em cargas de trabalho intensas.
Veja uma explicação sobre cada um desses componentes e camadas a seguir!
O Master coordena o funcionamento geral do Bigtable, gerenciando e monitorando os Tablet Servers. Ele distribui os tablets (fragmentos de dados) de forma equilibrada entre os servidores, além de supervisionar operações críticas como balanceamento de carga (load balance) e coleta de lixo.
Embora seja fundamental para a organização do sistema, o Master não participa diretamente das leituras e gravações de dados, o que contribui para a escalabilidade e eficiência do Bigtable.
Os Tablet Servers são responsáveis por armazenar e gerenciar os tablets, processando requisições de leitura e gravação. Eles otimizam o armazenamento por meio de compactações e conseguem recuperar dados rapidamente em caso de falhas.
Se um Tablet Server falhar, seus tablets são realocados automaticamente para outros servidores, sem causar interrupções para os usuários.
Os tablets são segmentos de uma tabela que armazenam linhas de dados contíguas e são distribuídos entre diferentes Tablet Servers, permitindo a escalabilidade horizontal.
Quando um tablet cresce demais, ele é automaticamente dividido para distribuir a carga de trabalho de maneira mais eficiente.
Uma instância no Bigtable é como uma grande caixa onde todos os dados são organizados e armazenados. Ela pode conter um ou mais clusters, que são grupos menores dentro da instância.
A instância também define o tipo de armazenamento, como SSD (mais rápido) ou HDD (mais econômico).
Quando há mais de um cluster, o Bigtable realiza a cópia automática dos dados entre eles, o que garante a disponibilidade das informações, mesmo em caso de falha de um dos clusters.
Os clusters em uma instância do Bigtable são grupos de computadores em uma região específica, responsáveis por processar as solicitações de leitura e gravação dos aplicativos conectados.
Uma instância pode ter clusters em várias regiões ao redor do mundo, o que melhora o desempenho e a segurança dos dados.
Se um cluster falhar ou estiver sobrecarregado, outro pode assumir as operações. Assim, a continuidade do serviço é garantida.
Os nós no Bigtable são responsáveis por processar solicitações de leitura e gravação e realizar a manutenção dos dados, como compactação para otimizar o espaço.
O número de nós pode ser ajustado conforme a demanda de trabalho. Se o volume de dados aumentar, mais nós podem ser adicionados ao cluster para garantir que o sistema continue funcionando de forma eficiente e rápida, ajustando a capacidade conforme necessário.
No Google Bigtable, os dados são armazenados em um mapa multidimensional, onde cada valor é indexado por uma chave de linha, uma chave de coluna e um timestamp (carimbo de data/hora).
As linhas são organizadas de forma ordenada, e as colunas são agrupadas em famílias. Cada célula (interseção entre linha e coluna) pode ter múltiplas versões de dados, diferenciadas pelo timestamp.
Esse sistema economiza espaço, pois colunas vazias não ocupam armazenamento, o que otimiza o desempenho ao lidar com grandes volumes de dados.
O Bigtable é conhecido por sua escalabilidade, pois se ajusta ao volume de trabalho, escalando horizontalmente conforme o número de máquinas no cluster aumenta.
Dessa forma, à medida que a demanda por dados aumenta, é possível adicionar mais máquinas para lidar com o aumento do tráfego de leituras e gravações, sem enfrentar gargalos de desempenho.
As atualizações e reinicializações acontecem sem interrupção para os usuários, o que garante a disponibilidade contínua dos dados. Para replicar informações entre diferentes regiões, basta adicionar um novo cluster, e a replicação começa automaticamente.
Isso elimina a necessidade de configurações manuais complexas e permite que as equipes foquem no desenvolvimento de suas aplicações, enquanto o Bigtable cuida das operações técnicas.
O Bigtable se integra com outros serviços da plataforma Google Cloud, como o Google Cloud Dataflow e o Google BigQuery. Essas integrações facilitam o processamento e análise de grandes volumes de dados em tempo real. Desse modo, é possibilitada a obtenção de insights a partir de informações armazenadas no Bigtable.
No aspecto de segurança, o Bigtable oferece controle detalhado por meio do Google Cloud Identity and Access Management (IAM). Assim, os dados podem ser acessados apenas por pessoas autorizadas, com permissões configuradas de forma precisa.
Inclusive, os dados são protegidos por criptografia, tanto em trânsito quanto em repouso, a modo de proporcionar uma camada extra de proteção para informações sensíveis.
Uma característica importante do Bigtable é a capacidade de aumentar ou reduzir o tamanho de seus clusters sem causar interrupção no serviço.
Quando há um aumento temporário na demanda, você pode adicionar mais nós ao cluster e, posteriormente, retornar ao tamanho original após a carga diminuir, tudo sem interrupções.
Isso assegura que o desempenho seja mantido durante períodos de pico, garantindo uma operação contínua e estável.
O Google Bigtable é ideal para empresas que necessitam de uma plataforma capaz de lidar com grandes volumes de dados com alta escalabilidade e eficiência. Por exemplo:
– Dados de marketing: armazenamento de históricos de compras e preferências dos consumidores;
– Dados financeiros: gestão eficiente de grandes volumes de transações bancárias, preços de ações e taxas de câmbio;
– Dados de séries temporais e IoT: armazenamento e processamento de relatórios de dispositivos conectados e sensores, comuns em aplicações de Internet das Coisas;
– Dados de gráficos: análise de interações entre usuários, como em redes sociais, habilitando insights sobre conexões e comportamentos.
O Google Bigtable é frequentemente usado para análise de dados em tempo real, processando grandes volumes de informações à medida que são geradas.
Aplicações como monitoramento de sistemas e análise de dados de sensores, que incluem dispositivos IoT, se beneficiam de sua baixa latência e consultas rápidas.
Isso permite que as empresas façam análises contínuas e tomem decisões imediatas com base em dados para melhorar a eficiência operacional e a capacidade de resposta.
O Bigtable também se destaca no processamento de dados em lote, utilizado com frameworks como MapReduce para realizar operações massivas de análise ou transformação de dados.
Essa abordagem é ideal para situações em que grandes volumes de dados precisam ser processados de uma só vez, como logs de atividades ou dados históricos de transações.
Além de processamento, o Bigtable é uma excelente solução para o armazenamento de grandes volumes de dados.
Ele permite armazenar desde dados de séries temporais (como uso de CPU ao longo do tempo), até informações detalhadas de clientes, transações financeiras ou dados gerados por dispositivos conectados (IoT).
Sua arquitetura distribuída permite que os dados sejam armazenados e consultados rapidamente, mesmo em escalas muito grandes.
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Créditos da imagem: Freepik
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