Google Cloud hat die allgemeine Verfügbarkeit der Funktion "EXPORT DATA to Bigtable" bekannt gegeben, die die Integration historischer Daten aus BigQuery in Echtzeitanwendungen vereinfacht. Diese Funktion, die oft als Reverse ETL bezeichnet wird, behebt die Herausforderung der Abfragelatenz, mit der Entwickler konfrontiert sind, wenn sie versuchen, Daten aus Datenanalyseplattformen wie BigQuery in Echtzeitszenarien zu verwenden.
Besonders interessant fand ich, wie Google Cloud drei Hauptanwendungsfälle für Reverse ETL zwischen BigQuery und Bigtable hervorhebt:
1. **Echtzeit-Anwendungsbereitstellung:** Durch den Export von Daten aus BigQuery nach Bigtable können Entwickler Anwendungen erstellen, die viel schnellere Reaktionszeiten bieten, insbesondere bei der Verarbeitung von Zeilensuchen mit extrem geringer Latenz.
2. **Anreicherung von Streaming-Daten für ML:** Historische Daten, die in BigQuery gespeichert sind, können mit Echtzeit-Streaming-Daten in Bigtable kombiniert werden, wodurch wertvolle Kontextinformationen für Machine-Learning-Modelle wie Empfehlungssysteme und Betrugserkennung bereitgestellt werden.
3. **Rückwärtiges Laden von Datenskizzen:** Bigtable unterstützt Datenskizzen, bei denen es sich um kompakte Zusammenfassungen von Datenaggregationen handelt. Durch den Export von Datenskizzen aus BigQuery nach Bigtable können Entwickler effizient Echtzeitmetriken erstellen, die auf großen Datensätzen basieren.
Der Artikel enthält ein praktisches Beispiel dafür, wie Reverse ETL verwendet werden kann, um eine immersive Museum-App zu erstellen. Durch den Export von Daten aus BigQuery nach Bigtable kann die Anwendung bei Bedarf Echtzeitinformationen über Kunstwerke bereitstellen und so das Benutzererlebnis erheblich verbessern.
Darüber hinaus unterstreicht der Artikel die Integration von Bigtable in andere Google Cloud-Dienste wie Dataflow und BigQuery Data Sketches. Diese Integration zeigt, wie Entwickler mithilfe von Google Cloud-Diensten robuste und umfassende Datenlösungen erstellen können.
Insgesamt glaube ich, dass die Verfügbarkeit der Funktion "EXPORT DATA to Bigtable" einen wichtigen Schritt darstellt, um Entwickler in die Lage zu versetzen, leistungsstarke und skalierbare Echtzeitanwendungen zu erstellen. Indem Google Cloud die Lücke zwischen Analyse- und Betriebssystemen schließt, eröffnen sich neue Möglichkeiten für Echtzeit-Datenverwendungsszenarien.
