Cloud Data Fusion
모든 규모에서 이용 가능한 완전 관리형 클라우드 기반 데이터 통합 서비스
신규 고객에게는 Data Fusion에 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다. 모든 고객에게 계정당 매월 첫 120시간의 파이프라인 개발이 무료로 제공되며 크레딧이 차감되지 않습니다.
이점
기술 병목 현상 방지 및 생산성 향상
Data Fusion의 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스, 사전 제작된 커넥터, 코드 작성이 필요 없는 데이터 통합 셀프서비스 모델을 사용하면 기술 전문 지식 기반의 병목 현상이 해소되고 통계 작업 시간이 단축됩니다.
파이프라인의 총 소유 비용(TCO) 절감
Dataproc과 같은 Google 서비스의 확장성 및 신뢰성을 활용하는 서버리스 방식으로 Data Fusion이 총 소유 비용을 낮추면서 최고의 데이터 통합 기능을 제공합니다.
데이터 거버넌스를 기반으로 구축
엔드 투 엔드 데이터 계보, 통합 메타데이터, 클라우드 기반 보안 및 데이터 보호 서비스와 같은 기본 기능이 포함되어 있는 Data Fusion은 근본 원인과 영향 분석, 규정 준수를 지원합니다.
주요 특징
주요 특징
하이브리드 및 멀티 클라우드 통합을 제공하는 오픈 코어
Data Fusion은 CDAP라는 오픈소스 프로젝트를 기반으로 구축되었으며 이 오픈 코어는 사용자를 위한 데이터 파이프라인 이동성을 지원합니다. CDAP는 온프레미스 및 퍼블릭 클라우드 플랫폼과 광범위하게 통합되므로 Cloud Data Fusion 사용자는 사일로를 허물고 예전에는 이용할 수 없었던 유용한 정보를 전달할 수 있습니다.
업계 최고의 Google 빅데이터 도구와 통합
Data Fusion과 Google Cloud의 통합으로 데이터를 간편하게 보호하고 분석에 즉시 사용할 수 있게 되었습니다. Cloud Storage와 Dataproc을 이용한 데이터 레이크 선별, 데이터 웨어하우징을 위한 BigQuery로의 데이터 이전, 데이터를 변환하여 Spanner와 같은 관계형 스토어에 저장 등의 작업에서 Cloud Data Fusion의 통합 기능 덕분에 개발과 반복 작업이 쉽고 빨라집니다.
협업과 표준화를 통한 데이터 통합
Cloud Data Fusion은 일괄 처리와 실시간 처리를 모두 지원하는 사전 빌드된 변환을 제공합니다. 커스텀 연결 및 변환을 정의하는 내부 라이브러리를 생성하여 사내에서 검증, 공유, 재사용할 수 있습니다. 이로써 협업 방식의 데이터 엔지니어링 기반이 마련되고 생산성이 향상되므로 ETL 개발자 및 데이터 엔지니어를 기다릴 일이 줄어들고, 무엇보다 코드 품질 때문에 더 이상 애를 먹지 않아도 됩니다.
문서
문서
데이터 계보 탐색
Cloud Data Fusion에서 JDBC 드라이버 사용
Google Cloud의 데이터 엔지니어링
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사용 사례
사용 사례
Google Cloud의 보다 안전한 최신 데이터 레이크
Cloud Data Fusion은 사용자가 격리된 온프레미스 플랫폼의 데이터를 통합하여 Google Cloud에 확장성이 뛰어난 분산형 데이터 레이크를 빌드하는 데 도움이 됩니다. 고객은 클라우드의 규모를 활용하여 데이터를 중앙화하고 결과적으로 데이터에서 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다. Cloud Data Fusion의 셀프서비스 기능은 프로세스 가시성을 높이고 전반적인 운영 지원 비용을 낮춥니다.
BigQuery를 통한 민첩한 데이터 웨어하우스
Cloud Data Fusion은 조직이 데이터 사일로를 허물고 BigQuery에서 클라우드 기반의 민첩한 데이터 웨어하우스 솔루션을 개발하여 고객을 보다 잘 이해하도록 도와줄 수 있습니다. 고객 참여도와 행동을 보여주는 신뢰성 높은 통합 뷰를 통해 고객 환경을 더 잘 이해하고, 이를 통해 고객 유지율과 고객당 수익을 높일 수 있습니다.
통합 분석 환경
오늘날 많은 사용자는 여러 값비싼 온프레미스 데이터 마트를 아우르는 통합 분석 환경을 구축하기를 원합니다. 서로 단절된 여러 도구와 임시방편을 사용하면 데이터 품질과 보안에 문제가 발생합니다. 비즈니스 로직과 관련된 Cloud Data Fusion의 광범위한 커넥터, 시각적 인터페이스, 추상화는 TCO를 낮추고 셀프서비스와 표준화를 촉진하며 반복 작업을 줄이는 데 도움이 됩니다.
모든 특징
모든 기능
| 코드 작성이 필요 없는 셀프서비스 | 코드 작성이 필요 없는 그래픽 인터페이스를 통해 기술 지식이 없는 사용자도 마우스 클릭만으로 데이터 통합을 수행할 수 있어 병목 현상이 해소됩니다. |
| 협업 방식의 데이터 엔지니어링 | Cloud Data Fusion에서 커스텀 연결 및 변환을 정의하는 내부 라이브러리를 생성하여 조직 내에서 검증, 공유, 재사용할 수 있습니다. |
| Google Cloud 기반 | 완전 관리형의 Google Cloud 기반 아키텍처는 Google Cloud의 확장성, 신뢰성, 보안, 개인정보 보호 기능을 제공합니다. |
| 실시간 데이터 통합 | Data Fusion의 복제 기능을 사용하여 클릭 몇 번으로 SQL Server, Oracle, MySQL과 같은 트랜잭션 및 운영 데이터베이스를 BigQuery에 직접 복제할 수 있습니다. Datastream과 통합하면 지속적인 분석을 위해 변경 스트림을 BigQuery로 전달할 수 있습니다. 개발 반복 속도를 높이기 위해 타당성 평가를 사용하고 관측 가능성을 위해 성능/상태 모니터링을 사용합니다. |
| 일괄 통합 | 파일 시스템 및 객체 저장소, 관계형 및 NoSQL 데이터베이스, SaaS 시스템, 메인프레임을 포함하여 인기 있는 데이터 소스를 지원하는 대용량 데이터 파이프라인을 정기적으로 설계, 실행, 운영할 수 있습니다. |
| 엔터프라이즈 수준의 보안 | Cloud Identity and Access Management(IAM), 비공개 IP, VPC-SC, CMEK와 통합되므로 규정 준수와 데이터 보호를 통해 기업 보안을 제공하고 위험성을 완화합니다. |
| 통합 메타데이터와 계보 | 기술 및 비즈니스 메타데이터별로 통합 데이터 세트를 검색할 수 있습니다. 데이터 세트와 필드 수준에서 모든 통합 데이터 세트의 계보를 추적할 수 있습니다. |
| 원활한 운영 | REST API, 시간 기반 일정, 파이프라인 상태 기반 트리거, 로그, 측정항목, 모니터링 대시보드를 이용하여 중요한 업무 환경을 쉽게 운영할 수 있습니다. |
| 폭넓은 통합 도구 | 다양한 최신 및 기존 시스템을 지원하는 기본 제공 커넥터, 코드 작성이 필요 없는 변환, 조건부 및 사전/사후 처리, 알림, 오류 처리는 폭넓은 데이터 통합 환경을 조성합니다. |
| 하이브리드 지원 | 오픈소스는 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 전반에서 표준화된 데이터 통합 솔루션을 빌드하는 데 필요한 유연성과 이동성을 제공합니다. |
가격 책정
가격 책정
Cloud Data Fusion 가격은 다음과 같이 세분화됩니다.
1. 설계 비용: 개발 및 실행 중인 파이프라인 수가 아닌 인스턴스 실행 시간을 기준으로 합니다. 베이직 버전은 계정당 매월 120시간을 무료로 제공합니다.
2. 처리 비용: 파이프라인을 실행하는 데 사용되는 Dataproc 클러스터의 비용입니다.
버전 | Cloud Data Fusion 인스턴스 시간당 가격 | 지원되는 동시 파이프라인 수 | 지원되는 사용자 수 |
|---|---|---|---|
개발자 | US$0.35 | 2(권장) | 2(권장) |
기본 | US$1.80 | 무제한 | 무제한 |
Enterprise | US$4.20 | 무제한 | 무제한 |