云计算市场的演进不仅仅是一个渐进的过程。在当今时代，如果还没有迁移到云架构，很可能至少在考虑混合解决方案，以及如何通过云来利用强大、可扩展的应用。云计算为成长中的公司和希望保持领先地位的企业提供了多种强大的优势。它以成本效益的方式提供市场上最新和最好的工具，在一个数字化转型的时代，敏捷性是关键。云技术和所有相关软件的兴起为公司带来了新的挑战，即数据流的指数级增长。随着品牌更容易追踪关于他们的客户、市场和服务的信息，要掌握所有这些数据并不容易。这时，像Google Cloud Dataflow这样的工具就派上用场了。
了解Google Cloud Dataflow
Google Cloud Dataflow是一个完全托管的服务，旨在帮助企业实时或流式模式以及历史或批处理模式评估、丰富和分析他们的数据，是一个发现公司详细信息的非常可靠的方式。Google的简单无服务器方法处理和配置资源意味着组织甚至可以完全敏捷，并且有访问似乎无限的容量选项来解决数据处理问题。
一些人将Google Cloud Dataflow视为GCP中的ETL工具，即提取、转换和加载信息。虽然许多在本地运行的这些工具使用基础设施遗留公司用于他们的IT解决方案，但是每个本地可以提供的限制是因为处理的信息越多，需要的内存就越多。因为它在云中工作，Google Dataflow是一个ETL工具，允许企业从他们系统中的数据库中提取数据并将其转换为有用的数据，没有任何限制。可以创建几个重要的任务来迁移信息在云pub/sub、数据仓库、BigQuery和BigTable之间，并在GCP中创建信息仓库。
数据流在许多行业中都有用例，如零售领域的销售点分析和细分、金融行业的欺诈检测、游戏行业的个性化体验、医疗和制造业中的物联网信息。
Google Cloud Dataflow的工作原理
Google Cloud Dataflow模型使用抽象信息，将实现过程与存储数据库和运行时中的应用代码分开。简而言之，它通过打破壁垒，使分析大数据集和实时信息变得更容易。
Dataflow运行在与GCP上的许多功能相同的无服务器、完全托管模型上。背后的理念是，组织中的开发人员有更多的自由去专注于开发创新代码。同时，计算需求的管理和配置可以留给Dataflow服务。对数据科学家来说，高水平的抽象意味着他们可以以更有生产力和效率的水平工作。
此外，Cloud Dataflow模型也出现在Google的开放网络上，有一系列SDK和API，允许开发人员设计和实现基于流或基于批处理的数据处理管道。GCP Dataflow的一些特性包括：
- 自动资源管理：通过自动化管理和配置云中的额外处理资源，最小化延迟并提高性能。
- 自动水平扩展：Google Cloud Dataflow使公司能够水平扩展其工作力，以实现企业的最佳性能。
- 工作平衡特性：优化和自动化的工作分配和动态重组系统有助于减少延迟并确保效率。
- 统一编程模型：Google Cloud Dataflow使用Apache Beam SDK整合MapReduce操作、数据窗口和批处理和流数据的精确控制。
- 精确一次处理：在一个可靠性和准确性至关重要的世界里，Dataflow提供了内置支持，无论集群大小、数据大小、处理模式如何，都能保持一致和正确的执行，无论是流数据还是批数据。
- 社区关注：因为它在开放网络上可用，可以为Apache Beam SDK做出贡献。
Google Cloud Data Stream的好处
像Google Cloud平台上的许多特性一样，Dataflow旨在使业务在数字化转型时代更容易运营。该系统甚至可以与第三方开发人员和合作伙伴合作，以促进数据任务的快速处理。例如，它与Salesforce、Cloudera和ClearStory集成。Google Cloud Dataflow的一些好处包括：
- 简化组织操作的能力：GCP推广的无服务器方法最小化了云性能的操作开销，并在大规模上提供安全性、可用性、可扩展性和合规性。通过与Stackdriver集成，还可以监控管道的运行并快速响应潜在问题。
- 友好的定价系统：Cloud Dataflow模型根据使用的可用资源每周收费。这意味着不需要为没有积极访问的东西付费。
- 加速开发：通过Apache Beam SDK，Cloud Dataflow提供了简化、快速和高效的管道开发策略，提供丰富的会话和窗口分析，以及接收器和源连接解决方案的生态系统。
- 机器学习的起点：可以使用Cloud Dataflow策略作为AI解决方案的集成点，使用TensorFlow Cloud Machine Learning API进行实时个性化案例。
使用Google Cloud Platform有几个好处，例如：
- Google Cloud提供快速且易于协作：多个用户可以同时访问数据并贡献他们的信息。这是因为数据存储在云服务器上，而不是用户的个人电脑上。
- 持续开发带来更高的生产力：Google不断努力添加新功能和功能，为客户提供更高的生产力。因此，Google经常更新其产品和服务。
- 新特性采用的干扰较小：Google不是推动巨大的、破坏性的更改更新，而是每周提供小更新。这有助于用户轻松理解和采用新特性。
- 在易受攻击的设备上存储的数据最少或最小：Google不会在本地设备上存储数据，除非用户明确尝试这样做。这是因为存储在本地设备上的数据与云中的数据相比更容易受到威胁。
- 用户可以从任何地方访问Google Cloud：最好的部分是用户可以轻松地从任何地方访问存储在Google Cloud中的信息，因为它是通过Web应用程序操作的。
- Google提供最大安全性及其强大的结构：Google雇佣顶尖的安全专业人员来保护用户数据。用户从Google获得流程和物理安全特性。
- 用户可以完全控制他们的数据：用户可以完全控制存储在Google Cloud中的服务和数据。如果用户不想继续使用Google服务并希望删除云数据，可以轻松做到这一点。
- Google提供更高的可用性和可靠性：Google使用多种资源为服务器提供更高和更可靠的正常运行时间。如果数据中心因技术问题而关闭，系统将自动与次要中心通信，而不会对用户造成可见的中断。