Google Cloudは、BigQueryの履歴データをリアルタイムアプリケーションに統合しやすくする、BigtableへのEXPORT DATA機能の一般提供を発表しました。Reverse ETLと呼ばれることの多いこの機能は、BigQueryなどのデータ分析プラットフォームのデータをリアルタイムシナリオで使用しようとする際に開発者が直面する、クエリレイテンシの課題に対応するものです。

特に興味深いと感じたのは、Google CloudがBigQueryとBigtable間のReverse ETLの3つの主要なユースケースをどのように強調していたかということです。

1. **リアルタイムアプリケーションサービング:** BigQueryからBigtableにデータをエクスポートすることで、開発者は、特にレイテンシが極めて低い行ルックアップを扱う場合に、はるかに高速な応答時間を実現するアプリケーションを構築できます。

2. **MLのためのストリーミングデータの強化:** BigQueryに格納されている履歴データをBigtableのリアルタイムストリーミングデータと組み合わせることができ、レコメンデーションシステムや不正検出などの機械学習モデルに貴重なコンテキストを提供します。

3. **データスケッチのバックローディング:** Bigtableは、データ集計のコンパクトなサマリーであるデータスケッチをサポートしています。BigQueryからBigtableにデータスケッチをエクスポートすることで、開発者は、大規模なデータセットに依存するリアルタイムメトリクスを効率的に構築できます。

この記事では、没入感のある美術館アプリを作成するためにReverse ETLをどのように使用できるかについての実際的な例を提供しています。BigQueryからBigtableにデータをエクスポートすることで、アプリケーションはオンデマンドでアートワークに関するリアルタイム情報を提供することができ、ユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させることができます。

さらに、この記事では、DataflowやBigQuery Data Sketchesなどの他のGoogle CloudサービスとのBigtableの統合についても強調しています。この統合により、開発者はGoogle Cloudサービスを使用して、堅牢で包括的なデータソリューションを構築できます。

全体的に見て、BigtableへのEXPORT DATA機能の提供は、開発者がパフォーマンスが高くスケーラブルなリアルタイムアプリケーションを構築できるようにするための重要な前進であると確信しています。分析システムと運用システムのギャップを埋めることで、Google Cloudはリアルタイムデータユースケースの新しい可能性を切り開きます。