流式分析

借助 Pub/Sub，可从全球几乎任何地方的应用或设备每秒提取和分析数以亿计的事件。利用 BigQuery 的流处理 API，每秒将数百万个事件直接流式传输到数据仓库，以进行基于 SQL 的分析。或者，使用 Datastream 将数据从关系型数据库直接复制到无服务器平台上的 BigQuery 中。

借助 Dataflow 统一流处理或批处理数据分析，让二者变得一样轻松，并构建连贯的数据流水线。Dataflow 可确保对数据只进行“正好一次”处理，使您的流处理流水线对于关键任务应用而言更加一致、可靠。 数据工程师可以通过 Apache Beam（Dataflow 的开源 SDK）重复使用代码，为混合环境或多云环境提供流水线可移植性。

通过 Confluent Cloud 和 Dataproc 桥接、迁移或扩展本地基于 Apache Kafka 和 Apache Spark 的解决方案。如果将这些服务与 Data Fusion 的 GUI 结合使用，数据分析师和工程师只需点击几下就可以构建流处理流水线。将 Google 的 Vertex AI Workbench 解决方案引入流式分析流水线，以实现实时个性化、异常值检测和预测式维护场景。