インスピレーションと洞察から生成されました 8 ソースから

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はじめに

  • 概要: DataflowはGoogle Cloud上でストリームおよびバッチデータ処理を行うプラットフォームです。

  • 処理モデル: DataflowはApache Beamを使用し、ストリームデータとバッチデータの両方を処理できます。

  • データの流れ: データは一つ以上のソースから読み取られ、変換され、目的地に書き込まれます。

  • テンプレート: BigQueryやCloud Spannerへのデータ移行のテンプレートが用意されており、簡単にデータ同期が行えます。

  • Pub/Subとの連携: Pub/Subを用いたリアルタイムデータ処理に適しており、データ重複を防ぐための機能も備わっています。

  • オートスケーリング: Dataflowは自動でリソースをスケールし、効率的に処理を行います。

Dataflowの特長 [1]

  • サービス: DataflowはGoogle Cloud上で提供されるマネージドサービスです。

  • スケーリング: 自動スケーリングにより、必要なリソースのみを使用して効率化されます。

  • フレキシビリティ: バッチ処理とストリーミング処理の両方に対応しています。

  • 簡単操作: テンプレートの利用や少ないクリック操作で複雑なデータ処理が可能です。

  • セキュリティ: データ暗号化やプライベート IP アドレスの使用などのセキュリティ機能が備わっています。

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Apache Beamについて [1]

  • プログラミングモデル: Apache Beamはバッチ処理とストリーミング処理の両方を定義可能です。

  • ランナー: DataflowはApache Beamのランナーとして動作するサービスです。

  • 互換性: Apache Beamパイプラインは他の環境でも実行可能です。

  • オープンソース: Apache Beamはオープンソースで開発されています。

  • データ処理: パイプラインを単純化し、大規模データ分散処理を容易にします。

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主なユースケース [1]

  • リアルタイムデータ: Pub/Subを使用したリアルタイムデータ取り込みが可能です。

  • データ移行: 各種データベースからのデータ移行に便利なテンプレートを提供しています。

  • 分析と同期: Datastreamを使ったデータベースの変更検知とリアルタイム同期が行えます。

  • 機械学習: Vertex AI上のモデルにデータをストリーミングして分析が可能です。

  • クリックストリーム分析: エンドユーザーの行動データをリアルタイムで処理します。

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開発と導入 [1]

  • SDKの使用: Java, Python, GoのSDKを使った開発が可能。

  • パイプラインの例: Python SDKでのシンプルなパイプラインが紹介されています。

  • テンプレート化: パイプラインをテンプレートとしてパッケージ化可能。

  • 実行環境: Codeを実行することで、デプロイ済みのジョブが作成されます。

  • 開発手順: インストール手順は公式ドキュメントに記載。

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パイプライン構成 [1]

  • パイプライン: データの読み込みから書き込みまでの一連の処理をカプセル化。

  • PCollection: パイプラインのデータセットを抽象化するオブジェクト。

  • PTransform: 実際のデータ変換処理を表します。

  • I/O transforms: 外部ソース/シンク間のデータ読み書きを行います。

  • カスタムコネクタ: カスタムのI/Oコネクタの開発にも対応。

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