العودة إلى مركز التطوير
Cloud Data & AI
هندسة البيانات على GCP (BigQuery)
خدمات هندسة البيانات على GCP تتمحور حول BigQuery لبناء مستودعات بيانات قابلة للتطوير، ومسارات ETL، وتحليلات الوقت الفعلي على نطاق البيتابايت.
ابدأ الآن75+
Data Pipelines Built
45%
Cost Savings Avg
10PB+
Data Processed
99.5%
Model Accuracy
فئة الخدمة
هندسة البيانات على GCP
مثالي لـ
فرق البيانات التي تبني مستودعات بيانات قابلة للتطوير، ومسارات ETL، ومنصات تحليلات الوقت الفعلي على BigQuery.
الجدول الزمني
4 – 10 أسابيع
لماذا تختار MicrocosmWorks لهندسة البيانات على GCP؟
BigQuery هو محرك التحليلات الرائد في Google Cloud — مستودع بيانات بلا خادم على نطاق البيتابايت يفصل الحوسبة عن التخزين ويفرض رسومًا فقط على الاستعلامات التي تشغلها. يقوم مهندسو البيانات لدينا ببناء منصات بيانات إنتاجية على BigQuery تتعامل مع كميات هائلة من البيانات مع الحفاظ على سرعة أداء الاستعلام وتكاليف متوقعة. نقوم بتصميم مسارات ETL ونماذج البيانات وهياكل التحليلات التي تتوسع دون عبء تشغيلي.
إمكانياتنا في هندسة البيانات على GCP
- BigQuery Data Warehouse — تصميم مخططات النجمة، وتنفيذ التقسيم والتجميع، وتكوين العروض المادية، والتحسين لأنماط الاستعلام الشائعة.
- ETL Pipeline Development — بناء مسارات بيانات قوية باستخدام Dataflow (Apache Beam) وCloud Composer (Airflow) وDataproc (Spark) لمعالجة الدُفعات والتدفق.
- Real-Time Streaming — تنفيذ استيعاب التدفق باستخدام Pub/Sub وDataflow لتوفير البيانات في أقل من ثانية في BigQuery.
- Data Modeling — تصميم النماذج الأبعاد، والأبعاد المتغيرة ببطء، وهياكل Data Vault المحسنة للتخزين العمودي في BigQuery.
- Data Quality — تنفيذ التحقق من صحة البيانات، ومراقبة حداثة البيانات، وتطور المخطط، واكتشاف الشذوذ عبر مسارات البيانات الخاصة بك.
- Cost Management — تحسين تكاليف BigQuery من خلال حجوزات Slot، وتحسين الاستعلام، وتقسيم التخزين إلى طبقات، ونماذج التسعير المناسبة لأعباء العمل.
- dbt Integration — تنفيذ dbt (أداة بناء البيانات) لتحويلات SQL المعيارية والاختبار والتوثيق وتتبع النسب في BigQuery.
مجموعة التقنيات الخاصة بـ GCP
تتمحور مجموعة هندسة البيانات لدينا حول BigQuery للتخزين والتحليلات، وDataflow لمعالجة التدفق والدُفعات، وPub/Sub لاستيعاب الأحداث، وCloud Composer لتنسيق سير العمل، وDataproc لأعباء عمل Spark، وCloud Storage لتخزين البيانات في Data Lake — وهو مسار عمل مُدار بالكامل يزيل إدارة البنية التحتية مع توفير موثوقية على مستوى المؤسسات.
لمن هذه الخدمة
هذه الخدمة مخصصة لفرق البيانات التي تبني أو توسع بنيتها التحتية للتحليلات — الشركات التي تهاجر من مستودعات البيانات المحلية مثل Teradata أو Oracle، المنظمات التي توحد مصادر البيانات المتباينة في مستودع واحد، أو الفرق التي تحتاج إلى معالجة بيانات التدفق جنبًا إلى جنب مع تحليلات الدُفعات. إذا كانت بياناتك تنمو بشكل أسرع مما تستطيع بنيتك التحتية الحالية التعامل معه، فإن الهندسة القائمة على BigQuery تحل هذا التحدي.
عمليتنا
1
Discovery
Inventory data sources, assess data volumes, understand analytical requirements, and identify pipeline complexity.
2
Architecture
Design BigQuery schema, ETL pipeline architecture, streaming strategy, and data governance framework.
3
Implementation
Build data pipelines, deploy BigQuery datasets, configure orchestration, and implement data quality checks.
4
Optimization
Tune query performance, optimize pipeline throughput, reduce processing costs, and implement incremental loading.
5
Operations
Monitor pipeline health, track data freshness, manage schema evolution, and provide ongoing performance optimization.
المكدس التقني
Warehousing
BigQueryBigLakeCloud StorageBigtable
Processing
DataflowDataprocCloud Composerdbt
Ingestion
Pub/SubDatastreamStorage TransferCloud Functions
Quality & Governance
DataplexData CatalogCloud DLPCloud Monitoring
القطاعات التي نخدمها
E-CommerceFinancial ServicesSaaSMediaTelecommunicationsHealthcareRetail
هل أنت مستعد للبناء على BigQuery؟
دع مهندسي البيانات لدينا يبنون منصة BigQuery على مستوى الإنتاج التي تتوسع مع بياناتك وتقدم رؤى في الوقت الفعلي.
الأسئلة الشائعة
تقدم MicrocosmWorks تصميم مستودع بيانات BigQuery، وخطوط أنابيب ETL باستخدام Dataflow و Dataproc، وتنظيم العمليات باستخدام Cloud Composer (Airflow)، واستيعاب البيانات المتدفقة عبر Pub/Sub، وحوكمة Data Catalog لمنصات البيانات الشاملة على GCP.
استشارات GCP لهندسة البيانات و BigQuery متاحة بسعر 25-50 دولارًا في الساعة، وتغطي تصميم مستودعات البيانات، وتطوير مسارات ETL، وتحليلات التدفق، وتطبيق حوكمة البيانات.
نعم، تصمم MicrocosmWorks معماريات data lakehouse باستخدام BigQuery مع جداول خارجية فوق Cloud Storage، وBigLake للحوكمة الموحدة، وDataproc Serverless مع Apache Spark للمعالجة، لتجمع بين مرونة الـ data lake مع أداء استعلامات الـ warehouse.
بالتأكيد. نحن نبني مسارات بث باستخدام Pub/Sub للاستيعاب، وDataflow (Apache Beam) للتحويلات في الوقت الفعلي، وإدراجات BigQuery المتدفقة أو Bigtable للخدمة بزمن وصول منخفض، متعاملين مع ملايين الأحداث في الثانية.
نقوم بتحسين أداء BigQuery من خلال استراتيجيات التقسيم والتجميع المناسبة، و materialized views للتجميعات الشائعة، والتخزين المؤقت في BI Engine، وتحسين الاستعلامات لتقليل استخدام الـ slot usage، و schema design الذي يقلل من البيانات الممسوحة ضوئيًا لكل استعلام.