{"id":6553,"date":"2024-08-20T21:32:43","date_gmt":"2024-08-20T21:32:43","guid":{"rendered":"https:\/\/ultratendencyaca-urouz8wsum.live-website.com\/2024\/08\/20\/was-kann-die-google-cloud-dem-data-engineering-bieten\/"},"modified":"2024-08-20T21:36:12","modified_gmt":"2024-08-20T21:36:12","slug":"was-kann-die-google-cloud-dem-data-engineering-bieten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ultratendency.academy\/de\/2024\/08\/20\/was-kann-die-google-cloud-dem-data-engineering-bieten\/","title":{"rendered":"Was kann die Google Cloud dem Data Engineering bieten?"},"content":{"rendered":"<p><div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:1216.8px;margin-left: calc(-4% \/ 2 );margin-right: calc(-4% \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:1.92%;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:1.92%;--awb-width-medium:100%;--awb-spacing-right-medium:1.92%;--awb-spacing-left-medium:1.92%;--awb-width-small:100%;--awb-spacing-right-small:1.92%;--awb-spacing-left-small:1.92%;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-text fusion-text-1\"><p>Heutzutage ist es schwer, sich ein Unternehmen vorzustellen, das nicht auf Daten angewiesen ist, und die Rolle der Datentechnik hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen. Gleichzeitig versuchen Unternehmen, von der Nutzung von Cloud Computing zu profitieren, um Kosten und Risiken im Zusammenhang mit der Wartung von lokalen Plattformen zu reduzieren, eine gr\u00f6\u00dfere Flexibilit\u00e4t zu erreichen und Zugang zu einer Vielzahl von Tools zu erhalten, die die Cloud bieten kann. Im Folgenden sehen wir uns an, welche Dienste und Tools die Google Cloud Platform (GCP) f\u00fcr das Data Engineering bieten kann.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-2 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:1216.8px;margin-left: calc(-4% \/ 2 );margin-right: calc(-4% \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-1 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:1.92%;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:1.92%;--awb-width-medium:100%;--awb-spacing-right-medium:1.92%;--awb-spacing-left-medium:1.92%;--awb-width-small:100%;--awb-spacing-right-small:1.92%;--awb-spacing-left-small:1.92%;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-text fusion-text-2\"><h1>BigQuery<\/h1>\n<p> BigQuery ist einer der besten Dienste auf GCP f\u00fcr die Analyse gro\u00dfer Datenmengen. BigQuery ist eine OLAP-Datenbank und damit die perfekte Wahl f\u00fcr ein Cloud Data Warehouse. Es funktioniert nahtlos und erfordert keine komplexe Konfiguration oder spezielle Kenntnisse \u00fcber Datenbanken, um es effizient zu nutzen. Das \u00d6kosystem von BigQuery unterst\u00fctzt Ad-hoc-Abfragen, ein darauf aufbauendes BI-Tool, KI- und\/oder ML-Anwendungen, das Laden und Exportieren von Daten sowie die Organisation einer feink\u00f6rnigen Zugriffskontrolle auf Daten. BigQuery ist gut mit anderen Diensten integriert. So k\u00f6nnen beispielsweise Protokolldaten aus anderen Diensten zur weiteren Analyse in BigQuery geladen werden. Der einzige Aspekt, den Sie im Auge behalten m\u00fcssen, sind die Kosten. Die Preise bestehen aus zwei Teilen: Rechenleistung (pro Abfrage oder f\u00fcr zugewiesene Kapazit\u00e4t) und Speicherplatz. Je nach Ihrer Datenstrategie und Ihren Anwendungsf\u00e4llen kann das teuer werden. Das andere Problem kann die Latenz sein. Bei Anwendungen, die auf einem BigQuery Data Warehouse implementiert werden, sollten Sie dies also ber\u00fccksichtigen. Weitere Informationen \u00fcber BigQuery finden Sie <a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/bigquery\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>hier<\/strong><\/a>.           <\/p>\n<h1>Dataflow<\/h1>\n<p> Dataflow ist eine vollst\u00e4ndig verwaltete Stream- und Stapelverarbeitungs-Engine. Dataflow erm\u00f6glicht die Verarbeitung gro\u00dfer Datenstr\u00f6me mit geringer Latenz und hoher Konsistenz. Stellen Sie sich vor, Sie haben einen konstanten Strom von Ereignissen von zahlreichen Ger\u00e4ten, die Sie zusammenfassen und zur weiteren Analyse in eine Datenbank laden m\u00fcssen, oder ein Protokoll von Keep-Alive-Ereignissen von einem Benutzerger\u00e4t, das Sie in Benutzersitzungen umwandeln m\u00f6chten. Das sind Beispiele f\u00fcr Arbeitsbelastungen, die perfekt zu Dataflow passen w\u00fcrden. Dataflow verwendet Apache Beam als Programmierschnittstelle. Sobald die Pipeline geschrieben ist, kann sie auf einer Vielzahl von Runnern ausgef\u00fchrt werden, einschlie\u00dflich, aber nicht beschr\u00e4nkt auf Apache Spark oder Apache Flink und Dataflow selbst [1]. Google Cloud enth\u00e4lt auch eine gro\u00dfe Liste von Vorlagen f\u00fcr Dataflow-Pipelines mit verschiedenen Datenquellen und -senken. Dataflow kann in ETL verwendet werden, um Daten von einem Dienst zu einem anderen zu verschieben und umzuwandeln, Daten an ein ML-Modell zu liefern, als Teil einer Anwendung, die die Verarbeitung eines Stroms von Ereignissen (Log-Ereignisse, Klicks usw.) erfordert, als Teil einer Lambda-Architektur. Einer der Vorteile von Dataflow ist, dass es im Vergleich zu Alternativen wie Dataproc wenig Konfiguration und Wartung erfordert, aber gleichzeitig kann Dataflow f\u00fcr die gleiche Arbeitslast teurer sein. Weitere Einzelheiten: <a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/dataflow\">https:<\/a>\/\/cloud.google.com\/dataflow.          <em>[1] Runner unterscheiden sich in ihren F\u00e4higkeiten und k\u00f6nnen die Portabilit\u00e4t einer bestimmten Pipeline beeinflussen. Die Informationen zu den F\u00e4higkeiten finden Sie in der offiziellen Apache Beam Dokumentation. <\/em><\/p>\n<h1>Dataproc<\/h1>\n<p> Dataproc unterst\u00fctzt einen Hadoop-Cluster auf Google Cloud. Neben Hadoop umfasst es Apache Spark, Flink, Zookeeper, Solr und andere Dienste, die das Hadoop-\u00d6kosystem ausmachen. Es kann entweder auf einer klassischen Compute Engine oder auf der Kubernetes Engine (GKE) laufen. Der serverlose Teil von Dataproc unterst\u00fctzt Apache Spark-Jobs, ohne einen Cluster zu erstellen. Dataproc ist ein gutes Tool f\u00fcr Ad-hoc-Analysen auf unstrukturierten Daten oder f\u00fcr das Hosting von Data Lake- oder Lakehouse-Workloads. Es ist ein Service der Wahl f\u00fcr die Migration eines bestehenden On-Premises Data Lake in die Cloud. Wie bereits erw\u00e4hnt, kann er als Alternative zu Dataflow dienen. Er kostet weniger, erfordert aber im Vergleich zu Dataflow mehr Fachwissen und einen h\u00f6heren Wartungsaufwand. Au\u00dferdem hat Dataproc im Vergleich zu Dataflow eine etwas niedrigere SLA. Welche L\u00f6sung Sie w\u00e4hlen sollten, h\u00e4ngt von Ihrem konkreten Problem ab. Weitere Informationen \u00fcber Dataproc finden Sie <a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/dataproc\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>hier<\/strong><\/a>.           <\/p>\n<h1>Cloud-Storage<\/h1>\n<p> Cloud Storage ist ein Objektspeicher \u00e4hnlich wie Amazon S3 und Azure Blob Storage. Cloud Storage ist ein hoch skalierbarer, hoch verf\u00fcgbarer Speicher, der als Plattform f\u00fcr die Speicherung gro\u00dfer Mengen unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten dienen kann. Er kann als Grundlage f\u00fcr einen modernen Data Lake, als Landezone f\u00fcr andere Dienste oder als Archiv-\/Backup-Speicher dienen. Es ist gut mit vielen Google Cloud-Diensten integriert: BigQuery, Dataflow und Dataproc k\u00f6nnen auf Cloud Storage lesen und schreiben. Ein Spark- oder Hadoop-Job, der den Cloud Storage Connector verwendet, kann zum Beispiel direkt auf Cloud Storage zugreifen. F\u00fcr Cloud Storage sind je nach Anwendungsfall verschiedene Speicherklassen und SLAs verf\u00fcgbar. <strong><a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/storage\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Mehr Informationen<\/a><\/strong>.       <\/p>\n<h1>Cloud Composer<\/h1>\n<p> Beim Laden von Daten in ein Data Warehouse oder bei der Transformation von Daten in einem Data Lake m\u00fcssen wir Abh\u00e4ngigkeiten zwischen den einzelnen Schritten ber\u00fccksichtigen und einen Zeitplan festlegen, d.h. Workflows erstellen und verwalten. Apache Airflow ist eines der beliebtesten Tools f\u00fcr die Workflow-Orchestrierung. Es unterst\u00fctzt die Organisation von Aufgaben in einem gerichteten azyklischen Graphen fester Gr\u00f6\u00dfe (oder einem unendlich wachsenden Graphen im Falle eines Zyklus im Workflow) und die Verkn\u00fcpfung eines Zeitplans mit diesem. Cloud Composer ist ein vollst\u00e4ndig verwaltetes Apache Airflow, das in der Google Cloud gehostet wird. Er bietet die Integration mit anderen Diensten und erm\u00f6glicht ein flexibles Kostenmanagement. Dennoch kann es f\u00fcr kleine Unternehmen einen Nachteil geben, wenn es um das Kosten-Nutzungs-Verh\u00e4ltnis geht, da Cloud Composer nicht auf Null skaliert und die Instanz von Cloud Composer tags\u00fcber ungenutzt bleibt, wenn Arbeitslasten f\u00fcr die n\u00e4chtliche Ausf\u00fchrung geplant sind. In diesem Fall kann es von Vorteil sein, einen selbstverwalteten und einfacheren Scheduler auf einer VM laufen zu lassen. Weitere Einzelheiten finden Sie <a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/composer\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>hier<\/strong><\/a>.        <\/p>\n<h1>Fazit<\/h1>\n<p> Google Cloud bietet zahlreiche M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Data Engineering und das Hosten von datengesteuerten Anwendungen in Form von gut integrierten und vollst\u00e4ndig verwalteten On-Demand-Diensten sowie vielen Partner- und<sup>Drittanbieterdiensten<\/sup>, die auf Google Cloud laufen k\u00f6nnen. Weitere vollst\u00e4ndig integrierte Dienste, die nicht behandelt wurden, aber dennoch erw\u00e4hnenswert sind, sind:  <\/p>\n<ul>\n<li>Looker, ein Tool zur Datenvisualisierung\/BI.<\/li>\n<li>Cloud Data Fusion, ein vollst\u00e4ndig verwaltetes Tool zur visuellen Datenintegration.<\/li>\n<li>Pub\/Sub, eine verteilte, serverlose Nachrichtenwarteschlange.<\/li>\n<li>Datastream f\u00fcr BigQuery, ein Anbieter von nahtloser Replikation von relationalen Datenbanken direkt zu BigQuery.<\/li>\n<\/ul>\n<p> Bei der Wahl des richtigen Tools m\u00fcssen viele Nuancen ber\u00fccksichtigt werden, was eine schwierige Aufgabe sein kann. Eines k\u00f6nnen Sie sicher sein: Es gibt keine L\u00f6sung, die f\u00fcr alle Anwendungsf\u00e4lle geeignet ist. Eine ma\u00dfgeschneiderte L\u00f6sung sollte auf die Anwendungsf\u00e4lle, die Anforderungen der Stakeholder und die Datenstrategie Ihres Unternehmens abgestimmt sein.  <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-3 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:1216.8px;margin-left: calc(-4% \/ 2 );margin-right: calc(-4% \/ 2 );\"><\/div><\/div><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":3,"featured_media":6552,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[42],"tags":[],"class_list":["post-6553","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-coding"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Was kann die Google Cloud dem Data Engineering bieten? 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