[BigQuery] 구글 빅쿼리 (1) - 소개

 안녕하세요 마개입니다.
구글의 빅쿼리(BigQuery)는 구글에서 제공하는 서버리스 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. 높은 확장성과 비용 효율성을 갖추고 있다는 것이 특징인데요. 공식 홈페이지에서 제공하는 정보를 기준으로 정리해보겠습니다.

• 공식 홈페이지 URL

주요 기능

주요 기능으로는 ML, BI Engine, GIS가 있습니다.

BigQuery ML

BigQuery 내에서 SQL을 이용하여 머신러닝(ML) 모델을 신속하게 빌드 및 운용할 수 있습니다. BigQuery ML에서는 예측용 선형 회귀, 분류용 이진 로지스틱 회귀 2가지 모델 유형을 지원합니다. 만들어진 모델은 Cloud AI Platform 또는 자체 서비스 레이어로 내보냅니다.

BigQuery BI Engine

BigQuery BI Engine은 빠른 속도를 구현하는 BigQuery용 메모리 내 분석 서비스로 빠른 쿼리 응답 시간과 높은 동시성으로 분석을 지원합니다. 데이터 스튜디오와 같은 친숙한 도구와 BI 파트너의 데이터 탐색 및 분석을 지원할 예정입니다.

BigQuery GIS

위치 인텔리전스를 활용하여 분석 워크플로우를 강화할 수 있습니다. 공간 데이터를 새로운 관점으로 바라보며 다양한 형태로 데이터 형식을 지원합니다.

특징

Google BigQuery에는 여러가지 특징이 있는데 몇가지 살펴보도록 하겠습니다.

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서버리스 (Serverless)

구글의 모든 리소스 프로비저닝이 백그라운드에서 실행되므로 인프라, 보안, 관리에 신경쓸 필요가 없습니다

실시간 분석 (Real-time Analytics)

BigQuery의 고속 스트리밍 삽입 API가 실시간 분석 기반을 제공하고 Pub/Sub 및 Dataflow를 활용하여 BigQuery로 데이터를 스트리밍할 수 있습니다.

지리정보 데이터 유형 및 함수 (GIS)

BigQuery GIS는 WKT와 GeoJSON 형식의 임의의 점, 선, 다각형, 다중 다각형에 대한 SQL 지원을 제공합니다. 새로운 방식으로 위치 기반 데이터를 확인하거나 새로운 사업 분야를 개척할 수 있습니다.

데이터 전송 서비스 (Data Transfer Service)

BigQuery Data Transfer Service는 완전 관리형 방식으로 Google Marketing Platform, Google Ads, YouTube와 같은 외부 데이터 소스의 데이터를 BigQuery로 전송합니다.

프로그래매틱 상호작용 (Programmatic Interaction)

BigQuery는 간편한 프로그래매틱 액세스와 애플리케이션 통합을 위해 REST API를 제공합니다. 라이브러리는 Java, Python, Node.js, C#, Go, Ruby, PHP로 제공됩니다.
이 외에도 많은 특징이 있는데 공식 홈페이지를 통해 확인해보시길 바랍니다.

가격 책정

데이터 스토리지, 스트리밍 삽입, 데이터 쿼리 비용은 청구되지만 데이터 로드 및 내보내기는 무료로 제공합니다.

이러한 가격은 종량제와 정액제로 이용할 수 있는데 해당 정보도 아래와 같습니다. 매달 BigQuery로 처리되는 첫 1TB는 무료라는게 눈에 띄네요.

이상으로 대략적인 BigQuery에 대한 내용을 살펴보았고 다음번에는 설치 및 세팅 작업을 해보겠습니다.