Dataflow
用于实时智能和生成式 AI 的流式分析
充分发挥实时数据的潜力。Dataflow 是一个全托管式流式处理平台，该平台易于使用且可扩缩，可帮助加快实时 AI/机器学习的速度。
新客户可获得 $300 赠金，用于抵扣 Dataflow 的相关费用。
功能
使用流式 AI 和机器学习技术实时为生成式 AI 模型提供支持
实时数据可为 AI/机器学习模型提供最新信息，从而提高预测准确性。Dataflow 机器学习简化了完整机器学习流水线的部署和管理。我们提供现成可用的模式，可提供个性化推荐、欺诈检测、威胁防范等。您可以使用 Vertex AI、Gemini 模型和 Gemma 模型构��流式 AI，运行远程推理，并通过 MLTransform 简化数据处理。利用 Dataflow GPU 和合适功能来增强 MLOps 和机器学习作业效率。
实现企业级的高级流式传输用例
Dataflow 是一项全托管式服务，使用开源 Apache Beam SDK 实现企业级高级流式处理用例。它为状态和时间、转换以及 I/O 连接器提供了丰富的功能。Dataflow 可扩容至每项作业 4,000 个工作器，并定期处理 PB 级数据。它具有自动扩缩功能，可在批处理和流式流水线中实现最佳资源利用率。
利用模板和笔记本更快地实现价值
Dataflow 提供的工具可让您轻松上手。Dataflow 模板是预先设计的流处理和批处理蓝图，针对高效的 CDC 和 BigQuery 数据集成进行了优化。借助 Vertex AI 笔记本，使用最新的数据科学框架从零开始以迭代方式构建流水线，并使用 Dataflow 运行程序进行部署。 Dataflow 作业构建器是一个直观的界面，可用于在 Google Cloud 控制台中构建和运行 Dataflow 流水线，而无需编写代码。
使用智能诊断和监控工具节省时间
Dataflow 提供全面的诊断和监控工具。Straggler 检测会自动识别性能瓶颈，而数据采样则允许观察每个流水线步骤中的数据。Dataflow 数据分析提供作业改进建议。Dataflow 界面提供了丰富的监控工具，包括作业图、执行详情、指标、自动扩缩信息中心和日志记录。Dataflow 还具有作业费用监控界面，可让您轻松估算费用。
内置治理和安全机制
Dataflow 可通过多种方式帮助您保护数据：通过机密虚拟机支持加密使用中的数据；客户管理的加密密钥 (CMEK)；VPC Service Controls 集成；关闭公��� IP。Dataflow 审核日志记录让您的组织能够了解 Dataflow 使用情况，并帮助回答“哪些用户何时在何处执行过哪些操作？”这一问题。以改善治理。
工作方式
Dataflow 是一个用于批量和流式数据处理的全托管式平台。它使用 Apache Beam 的统一模型，在无服务器 Google Cloud 基础架构上实现可扩缩的 ETL 流水线、实时流式分析、实时机器学习和复杂的数据转换。
Dataflow 是一个用于批量和流式数据处理的全托管式平台。它使用 Apache Beam 的统一模型，在无服务器 Google Cloud 基础架构上实现可扩缩的 ETL 流水线、实时流式分析、实时机器学习和复杂的数据转换。
常见用途
实时机器学习和生成式 AI
利用流式机器学习/AI 实时采取行动
利用流式机器学习/AI 实时采取行动
分秒必争的决策带来了业务价值。借助 Dataflow 流式 AI 和机器学习，客户可以实现低延迟预测和推断、实时个性化、威胁检测、欺诈防范，以及实时智能至关重要的许多其他用例。使用 MLTransform 预处理数据，使您可以专注于转换数据，而无需编写复杂的代码或管理底层库。使用 RunInference 对生成式 AI 模型做出预测。
教程、快速入门和实验
利用流式机器学习/AI 实时采取行动
利用流式机器学习/AI 实时采取行动
分秒必争的决策带来了业务价值。借助 Dataflow 流式 AI 和机器学习，客户可以实现低延迟预测和推断、实时个性化、威胁检测、欺诈防范，以及实时智能至关重要的许多其他用例。使用 MLTransform 预处理数据，使您可以专注于转换数据，而无需编写复杂的代码或管理底层库。使用 RunInference 对生成式 AI 模型做出预测。
流式分析
为实时分析和运营流水线引入流式数据
为实时分析和运营流水线引入流式数据
通过将流式数据源（PubSub、Kafka、CDC 事件、用户点击流、日志和传感器数据）集成到 BigQuery、GCS 数据湖、Spanner、Bigtable、SQL 存储区、Splunk、Datadog 等平台，开始您的数据流之旅。探索经过优化的 Dataflow 模板，只需点击几下即可设置流水线，而无需编写任何代码。使用集成式 UDF 构建器向模板作业添加自定义逻辑，或者利用 Beam 转换和 I/O 连接器生态系统的全部功能从头开始创建自定义 ETL 流水线。Dataflow 通常还用于对从 BigQuery 到 OLTP 存储的已处理数据进行反向 ETL，以便快速查找并为最终用户提供服务。Dataflow 将流式数据写入多个存储位置是 Dataflow 的一种常见模式。
启动您的第一个 Dataflow 作业并学习 Dataflow 基础知识的自助式课��。
教程、快速入门和实验
为实时分析和运营流水线引入流式数据
为实时分析和运营流水线引入流式数据
通过将流式数据源（PubSub、Kafka、CDC 事件、用户点击流、日志和传感器数据）集成到 BigQuery、GCS 数据湖、Spanner、Bigtable、SQL 存储区、Splunk、Datadog 等平台，开始您的数据流之旅。探索经过优化的 Dataflow 模板，只需点击几下即可设置流水线，而无需编写任何代码。使用集成式 UDF 构建器向模板作业添加自定义逻辑，或者利用 Beam 转换和 I/O 连接器生态系统的全部功能从头开始创建自定义 ETL 流水线。Dataflow 通常还用于对从 BigQuery 到 OLTP 存储的已处理数据进行反向 ETL，以便快速查找并为最终用户提供服务。Dataflow 将流式数据写入多个存储位置是 Dataflow 的一种常见模式。
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实时 ETL 和数据集成
利用实时数据对数据平台进行现代化改造
利用实时数据对数据平台进行现代化改造
实时 ETL 和集成处理并立即写入数据，实现快速分析和决策。Dataflow 的无服务器架构和流式传输功能使其非常适合构建实时 ETL 流水线。Dataflow 的自动扩缩功能可确保效率和规模，而其对各种数据源和目的地的支持简化了集成。
学习此 Google Cloud Skills Boost 课程，帮助您掌握有关 Dataflow 上的批处理的基础知识。
教程、快速入门和实验
利用实时数据对数据平台进行现代化改造
利用实时数据对数据平台进行现代化改造
实时 ETL 和集成处理并立即写入数据，实现快速分析和决策。Dataflow 的无服务器架构和流式传输功能使其非常适合构建实时 ETL 流水线。Dataflow 的自动扩缩功能可确保效率和规模，而其对各种数据源和目的地的支持简化了集成。
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营销智能
利用实时数据分析，实现营销转型
利用实时数据分析，实现营销转型
实时营销智能可分析当前市场、客户和竞争对手的数据，以快速做出明智的决策。它支持敏捷地响应趋势、行为和竞争行为，从而转变营销方式。演示项目具有以下优势：
- 使用个性化产品/服务实时开���全渠道营销
- 通过个性化互动更好地管理客户关系
- 敏捷营销组合优化
- 动态用户细分
- 竞争智能助您保持领先地位
- 在社交媒体上主动进行危机管理
教程、快速入门和实验
利用实时数据分析，实现营销转型
利用实时数据分析，实现营销转型
实时营销智能可分析当前市场、客户和竞争对手的数据，以快速做出明智的决策。它支持敏捷地响应趋势、行为和竞争行为，从而转变营销方式。演示项目具有以下优势：
- 使用个性化产品/服务实时开展全渠道营销
- 通过个性化互动更好地管理客户关系
- 敏捷营销组合优化
- 动态用户细分
- 竞争智能助您保持领先地位
- 在社交媒体上主动进行危机管理
点击流分析
优化网站和应用体验并实现个性化
优化网站和应用体验并实现个性化
借助实时点击流分析，企业能够即时分析用户在网站和应用中的互动情况。这样可以实现实时个性化、A/B 测试和漏斗优化，从而提高互动度、加快产品开发速度、减少用户流失并增强产品支持。最终，它可以提供卓越的用户体验，并通过动态定价和个性化建议推动业务增长。
教程、快速入门和实验
优化网站和应用体验并实现个性化
优化网站和应用体验并实现个性化
借助实时点击流分析，企业能够即时分析用户在网站和应用中的互动情况。这样可以实现实时个性化、A/B 测试和漏斗优化，从而提高互动度、加快产品开发速度、减少用户流失并增强产品支持。最终，它可以提供卓越的用户体验，并通过动态定价和个性化建议推动业务增长。
价格
| Dataflow 定价方式 | 探索 Dataflow 的结算和资源模型。 | |
|---|---|---|
| 服务和用量 | 说明 | 价格 |
Dataflow 计算资源 | 针对计算资源的 Dataflow 结算包括： | 如需了解详情，请访问我们详细的价格页面 |
其他 Dataflow 资源 | 如需了解详情，请访问我们详细的价格页面 | |
Dataflow 承诺使用折扣 (CUD) | Dataflow CUD 提供两种级别的折扣，具体取决于承诺期：
| 详细了解 Dataflow CUD |
详细了解 Dataflow 价格。查看所有价格详情。
Dataflow 定价方式
探索 Dataflow 的结算和资源模型。
Dataflow 承诺使用折扣 (CUD)
Dataflow CUD 提供两种级别的折扣，具体取决于承诺期：
- 一年期 CUD 提供按需费率 20% 的折扣
- 三年期 CUD 提供按需费率 40% 的折扣
详细了解 Dataflow CUD
详细了解 Dataflow 价格。查看所有价格详情。
开始概念验证
新客户可获得 $300 来试用 Dataflow
有一个大型项目？
业务用例
了解领先客户选择 Dataflow 的原因
Namitha Vijaya Kumar，ANZ Bank 的 GCP SRE 产品负责人
“Dataflow 同时帮助我们进行批处理和实时数据处理，从而确保在企业数据湖中保持数据的及时性。这反过来又有助于在下游使用数据，为零售客户进行分析/决策和发送实时通知。”
阅读客户案例Dataflow 的好处
流式机器学习轻松进行
将流式处理引入 AI/机器学习的一站式功能：用于推理的 RunInference、用于模型训练预处理的 MLTransform、用于特征存储区查询的 Enrichment 以及动态 GPU 支持，这些都减少了重复劳动，同时在有限的 GPU 资源上不会浪费支出。
借助强大的工具实现最佳性价比
Dataflow 提供具有成本效益的流式传输，并可自动优化，从而最大限度地提高性能和资源利用率。它可以轻松扩容以处理任何工作负载，并具有 AI 赋能的自我修复功能。强大的工具有助于操作和理解。
开源、可移植和可扩展
Dataflow 专为开源 Apache Beam 而构建，具有统一的批处理和流式处理支持，使您的工作负载可在云端、本地或边缘设备之间移植。
合作伙伴与集成
Dataflow 合作伙伴
Google Cloud 合作伙伴开发了很多与 Dataflow 集成的方案，提供强大的处理功能，让您可以轻松快捷地完成任何规模的数据处理任务。查看所有合作伙伴，立即开始您的流式传输之旅。
