Bigtable နှင့် BigQuery တို့သည် Google Cloud Platform (GCP) ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများဖြစ်ကြသော်လည်း ၎င်းတို့သည် ကွဲပြားသောရည်ရွယ်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ကြပြီး မတူညီသောအလုပ်ပမာဏများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ထားသည်။ ဤဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခုကြား ခြားနားချက်ကို နားလည်ခြင်းသည် cloud computing ပတ်၀န်းကျင်တွင် ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်များကို ထိထိရောက်ရောက် အသုံးချရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
Google Cloud Bigtable
Google Cloud Bigtable သည် အပြည့်အဝ စီမံခန့်ခွဲနိုင်သော၊ အရွယ်အစားကြီးမားသော NoSQL ဒေတာဘေ့စ် ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး ကြီးမားသော၊ မြင့်မားသော အလုပ်တာဝန်များကို ကိုင်တွယ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ၎င်းသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများသို့ latency နည်းပါးစွာ ဖတ်ရှုနိုင်မှုနှင့် ရေးသားခွင့်လိုအပ်သော အပလီကေးရှင်းများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။ Bigtable သည် Search၊ Analytics၊ Maps နှင့် Gmail ကဲ့သို့သော Google ၏ အဓိကဝန်ဆောင်မှုများစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည့် တူညီသောနည်းပညာကို အခြေခံထားသည်။
1. Data Model နှင့် Structure: Bigtable သည် ကျဲကျဲ၊ ဖြန့်ဝေထားသော၊ တည်မြဲသောဘက်ပေါင်းစုံမှ စီထားသောမြေပုံတစ်ခုဖြစ်သည်။ မြေပုံကို အတန်းသော့၊ ကော်လံသော့နှင့် အချိန်တံဆိပ်ဖြင့် အညွှန်းပေးထားပြီး၊ ထိရောက်သော သိုလှောင်မှုနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသည့် အချက်အလက်များကို ပြန်လည်ထုတ်ယူနိုင်စေပါသည်။ ဤပုံစံသည် အချိန်စီးရီးဒေတာ၊ IoT ဒေတာနှင့် မြင့်မားသောရေးသားမှုနှုန်းထားနှင့် latency နည်းပါးသောဝင်ရောက်မှုတို့လိုအပ်သော အခြားအပလီကေးရှင်းများအတွက် အထူးကောင်းမွန်သည်။
2. အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု: Bigtable သည် အလျားလိုက် အတိုင်းအတာဖြင့် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး၊ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းသည် ဒေတာ၏ petabytes နှင့် တစ်စက္ကန့်လျှင် သန်းပေါင်းများစွာသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ကိုင်တွယ်နိုင်သည်။ အချိန်မဆိုင်းဘဲ ချောမွေ့စွာ ချဲ့ထွင်နိုင်စေမည့် node အများအပြားတွင် ဒေတာများကို အပိုင်းပိုင်းခွဲခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ရရှိနိုင်ပါသည်။
3. performance- ၎င်း၏ latency နည်းပါးသော ဖတ်ရှုခြင်းနှင့် ရေးသားနိုင်မှုစွမ်းရည်များဖြင့် Bigtable သည် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် မြန်ဆန်သောဒေတာထည့်သွင်းမှုလိုအပ်သော အပလီကေးရှင်းများအတွက် စံပြဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဂဏန်းတစ်လုံးတည်းရှိသော မီလီစက္ကန့် latencies များကို ဖတ်ရှုခြင်းနှင့် ရေးခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ၎င်းသည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် သင့်လျော်စေသည်။
4. မှုများကိုသုံးပါBigtable အတွက် အသုံးများသော ကိစ္စများတွင် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ငွေကြေးဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်မှု၊ အကြံပြုချက်အင်ဂျင်များနှင့် IoT ဒေတာသိုလှောင်မှုတို့ ပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ချိတ်ဆက်ထားသော ကိရိယာများမှ အာရုံခံကိရိယာဒေတာကို စောင့်ကြည့်နေသည့် ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ သိမ်းဆည်းရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် Bigtable ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
Google BigQuery
အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ Google BigQuery သည် ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အပြည့်အဝစီမံခန့်ခွဲပြီး ဆာဗာမဲ့ဒေတာဂိုဒေါင်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများအား အလွန်ထိရောက်ပြီး ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော ဒေတာပမာဏအများအပြားတွင် SQL queries များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
1. Data Model နှင့် Structure: BigQuery သည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမေးမြန်းချက်များအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ထားသည့် ကော်လံဘားသိုလှောင်မှုဖော်မတ်ကို အသုံးပြုသည်။ ဤဖော်မတ်သည် လျင်မြန်သောဒေတာပြန်လည်ရယူခြင်းနှင့် ထိရောက်သောသိုလှောင်မှုကို ပေးစွမ်းနိုင်သည် BigQuery သည် Standard SQL ကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးထားပြီး သမားရိုးကျ ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်များနှင့် အကျွမ်းတဝင်ရှိသော အသုံးပြုသူများ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်စေပါသည်။
2. အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု: BigQuery သည် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများနှင့် ရှုပ်ထွေးသော မေးမြန်းချက်များကို ကိုင်တွယ်ရန် အလိုအလျောက် ချိန်ညှိသည်။ ၎င်း၏ဖြန့်ဝေတည်ဆောက်ပုံကြောင့် တာရာဘိုက်များကို ဒေတာ၏ petabytes သို့ လျင်မြန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ BigQuery သည် ဤကဏ္ဍများကို ပွင့်လင်းမြင်သာစွာ ကိုင်တွယ်ပေးသောကြောင့် အသုံးပြုသူများသည် အခြေခံအဆောက်အဦများကို စီမံခန့်ခွဲရန် သို့မဟုတ် အတိုင်းအတာချဲ့ခြင်းအတွက် စိတ်ပူစရာမလိုပါ။
3. performance: BigQuery ကို ဖတ်ရှုမှု ပြင်းထန်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ အလုပ်များ အတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ထားသည်။ ၎င်းသည် များပြားလှသော node များတစ်လျှောက် လုပ်ဆောင်စရာများကို အပြိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ဖြန့်ဝေထားသော query execution engine ကို အသုံးချပြီး ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတွင်ပင် လျင်မြန်သော query စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိစေပါသည်။ BigQuery သည် စွမ်းဆောင်ရည်ပိုမိုမြှင့်တင်ရန်အတွက် query caching၊ materialized views နှင့် partitioned tables ကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
4. မှုများကိုသုံးပါ: BigQuery သည် လုပ်ငန်းထောက်လှမ်းရေး၊ ဒေတာသိုလှောင်ခြင်းနှင့် ရှုပ်ထွေးသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမေးမြန်းချက်များအတွက် စံပြဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လက်လီကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် အရောင်းဒေတာကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းအဆင့်များကို ခြေရာခံရန်နှင့် သုံးစွဲသူ၏အပြုအမူဆိုင်ရာ အစီရင်ခံစာများထုတ်ပေးရန် BigQuery ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် ရှုပ်ထွေးသော SQL queries များကို လုပ်ဆောင်နိုင်မှုသည် BigQuery သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများနှင့် လုပ်ငန်းထောက်လှမ်းရေးကျွမ်းကျင်သူများအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာစေသည်။
အဓိကကွာခြားချက်များ
1. ရည်ရွယ်ချက်: Bigtable သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အပလီကေးရှင်းများနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဒေတာ သိုလှောင်မှုအတွက် သင့်လျော်သော၊ မြင့်မားသော၊ latency နည်းပါးသော အလုပ်များများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ BigQuery သည် ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ရှုပ်ထွေးသောမေးမြန်းမှုလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးပြုလုပ်ထားသည်။
2. ဒေတာပုံစံ: Bigtable သည် ဘက်စုံစီထားသောမြေပုံဖြင့် NoSQL ဒေတာမော်ဒယ်ကို အသုံးပြုပြီး BigQuery သည် ကော်လံဘားသိုလှောင်မှုဖော်မတ်ကို အသုံးပြုပြီး စံ SQL ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
3. အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု: ဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခုလုံးသည် အရွယ်အစားကြီးမားသော်လည်း ၎င်းတို့သည် အရွယ်အစားကွဲပြားစွာ ရရှိကြသည်။ BigQuery သည် လုပ်ဆောင်စရာများကို ပြိုင်တူလုပ်ဆောင်ရန် ဖြန့်ဝေထားသော query execution engine ကို အသုံးပြုနေချိန်တွင် Bigtable သည် node များတစ်လျှောက် ဒေတာများကို အပိုင်းပိုင်းခွဲခြင်းဖြင့် အလျားလိုက် တိုင်းတာသည်။
4. performance: Bigtable သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် သင့်လျော်အောင်ပြုလုပ်ထားသော latency နည်းပါးသော ဖတ်ရှုခြင်းနှင့် ရေးခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များတွင် ထူးချွန်သည်။ BigQuery သည် ဖတ်ရှုမှု ပြင်းထန်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ အလုပ်များ အတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်ပြီး ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို လျှင်မြန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
5. မှုများကိုသုံးပါ: Bigtable ကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ အချိန်စီးရီးဒေတာနှင့် IoT အပလီကေးရှင်းများအတွက် အသုံးများသည်။ BigQuery ကို ဒေတာသိုလှောင်ခြင်း၊ လုပ်ငန်းထောက်လှမ်းရေးနှင့် ရှုပ်ထွေးသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမေးမြန်းချက်များအတွက် အသုံးပြုသည်။
ဥပမာ
Bigtable နှင့် BigQuery အကြား ခြားနားချက်များကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ အောက်ပါ ဥပမာများကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။
- ငွေကြေးဝန်ဆောင်မှုကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် စတော့ဈေးကွက်ဒေတာကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ သိမ်းဆည်းပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ကြိမ်နှုန်းမြင့်သော ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးဒေတာကို ထိရောက်စွာ ထည့်သွင်းနိုင်စေရန်နှင့် ၎င်းတို့ကို ကြိမ်နှုန်းမြင့်သော ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးဒေတာကို ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် ၎င်း၏ latency နည်းပါးသော ဖတ်ရှုနိုင်မှုစွမ်းရည်အတွက် Bigtable ကို ရွေးချယ်သည်။
- e-commerce ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ဖောက်သည်ဝယ်ယူမှုအမူအကျင့်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အရောင်းအစီရင်ခံစာများထုတ်လိုသည်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ အရောင်းဒေတာတွင် ရှုပ်ထွေးသော SQL စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် BigQuery ကို အသုံးပြုကာ ဖောက်သည်များ၏ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ၎င်း၏ အစွမ်းထက်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းကို အသုံးချသည်။
Bigtable နှင့် BigQuery အကြား ရွေးချယ်မှုသည် အလုပ်တာဝန်၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များပေါ်တွင် မူတည်သည်။ Bigtable သည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများသို့ latency နည်းပါးစွာဝင်ရောက်ခွင့်လိုအပ်သည့် အပလီကေးရှင်းများအတွက် ဦးစားပေးရွေးချယ်မှုဖြစ်ပြီး BigQuery သည် ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ရှုပ်ထွေးသောမေးမြန်းမှုလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- GCP သည် ဝဘ်စာမျက်နှာများ သို့မဟုတ် အပလီကေးရှင်းများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ အသုံးချမှုနှင့် hosting အတွက် မည်သည့်အတိုင်းအတာအထိ အသုံးဝင်သနည်း။
- subnet တစ်ခုအတွက် IP လိပ်စာအကွာအဝေးကို ဘယ်လိုတွက်ရမလဲ။
- Cloud AutoML နှင့် Cloud AI Platform အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
- WordPress ဖြင့် backend ဝဘ်ဆာဗာများစွာ၏ အသုံးပြုမှုကိစ္စအတွက် GCP တွင် ဒေတာဘေ့စ်သည် တစ်သမတ်တည်းဖြစ်နေကြောင်း သေချာစေရန် GCP တွင် ဒေတာဘေ့စ်ကို မည်သို့သတ်မှတ်ရမည်နည်း။
- backend ဝဘ်ဆာဗာတစ်ခုတည်းကိုသာအသုံးပြုသောအခါ load ချိန်ခွင်လျှာကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန်သဘောပေါက်ပါသလား။
- Cloud Shell သည် Cloud SDK ဖြင့် ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားသော Shell ကို ပံ့ပိုးပေးပြီး ၎င်းသည် ဒေသတွင်း အရင်းအမြစ်များ မလိုအပ်ပါက၊ Cloud Console ဖြင့် အသုံးပြုမည့်အစား Cloud SDK ၏ Local installation ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်မှာ အဘယ်နည်း။
- Google Cloud Platform ကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် Android မိုဘိုင်းအက်ပ်ရှိပါသလား။
- Google Cloud Platform ကို စီမံခန့်ခွဲရန် နည်းလမ်းများကား အဘယ်နည်း။
- Cloud computing ဆိုတာဘာလဲ။
- Bigquery နှင့် Cloud SQL အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း
EITC/CL/GCP Google Cloud Platform တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: cloud computing
- ပရိုဂရမျ: EITC/CL/GCP Google Cloud Platform (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: မိတ်ဆက်ခြင်း (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: GCP ၏အခြေခံလိုအပ်ချက်များ (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)