Google BigQuery, ein Cloud basierter Service für die Analyse sehr großer Datenmengen, kann nach einer geschlossenen Testphase mittlerweile von allen genutzt werden.

BigQuery ist ein Online Analytical Processing (OLAP) System, um Datensätze mit Milliarden von Zeilen und Terabytes an Daten zu verarbeiten und zielt auf Unternehmen und Entwickler in Unternehmen ab, die mit riesigen Datenmengen (Big Data) balancieren müssen.
BigQuery kann auf unterschiedliche Arten genutzt werden. Entweder mit einer Web-Oberfläche, einer REST API oder via Kommandozeile. Die Daten können zur Verarbeitung per CSV Format auf die Google Server hochgeladen werden.
Die Preise orientieren sich an der Menge der gespeicherten Daten und der Anzahl der Anfragen. Für den Speicherplatz berechnet Google 0,12 Dollar pro GB pro Monat bis zu einer maximalen Speichermenge von 2TB. Für die Anfragen werden 0,035 Dollar pro verarbeitetes GB berechnet. Die Limits liegen hier bei 1000 Anfragen pro Tag sowie 20TB zu verarbeitende Daten pro Tag. Für die ersten 100GB an verarbeitenden Daten pro Monat entstehen keine Kosten. Weitere Informationen stehen hier.
BigQuery ist nicht für die OLTP (Online Transaction Processing) Verarbeitung geeignet. Genauso wenig können Änderungen an den auf BigQuery gespeicherten Daten vorgenommen werden. Unternehmen, die eher eine klassische relationale Datenbank für OLTP benötigen, empfiehlt Google seine Cloud basierte Datenbank Google Cloud SQL, welche die volle SQL-Syntax unterstützt.
Mit seiner Portfolio Erweiterung um BigQuery präsentiert Google einen weiteren Service in dem mittlerweile stark umkämpften Markt von Cloud basierten Produkten für Unternehmen, in dem sich bereits namhafte Unternehmen wie Amazon, Oracle, IBM, Microsoft und viele weitere tummeln.
5 Antworten auf „BigQuery: Big Data Analyse mit Google“
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