GCP 数据工程（BigQuery）

BigQuery 是 Google Cloud 的旗舰分析引擎——一个无服务器、PB 级的数据仓库，将计算与存储分离，仅对您运行的查询收费。我们的数据工程师在 BigQuery 上构建生产数据平台，能够处理海量数据，同时保持查询性能快速且成本可预测。我们设计的 ETL 管道、数据模型和分析架构能够在不增加运营负担的情况下扩展。

• BigQuery 数据仓库 — 设计星型模式，实施分区和聚类，配置物化视图，并针对常见查询模式进行优化。
• ETL 管道开发 — 使用 Dataflow（Apache Beam）、Cloud Composer（Airflow）和 Dataproc（Spark）构建稳健的数据管道，用于批处理和流处理。
• 实时流处理 — 使用 Pub/Sub 和 Dataflow 实现流式数据摄取，以实现 BigQuery 中的亚秒级数据可用性。
• 数据建模 — 设计维度模型、缓慢变化维度和针对 BigQuery 列存储优化的数据仓库架构。
• 数据质量 — 在数据管道中实施数据验证、新鲜度监控、模式演变和异常检测。
• 成本管理 — 通过插槽预留、查询优化、存储分层和适合工作负载的定价模型优化 BigQuery 成本。
• dbt 集成 — 在 BigQuery 中实施 dbt（数据构建工具）以进行模块化 SQL 转换、测试、文档和血缘跟踪。

我们的数据工程技术栈以 BigQuery 为中心，用于数据仓库和分析，Dataflow 用于流和批处理，Pub/Sub 用于事件摄取，Cloud Composer 用于工作流编排，Dataproc 用于 Spark 工作负载，Cloud Storage 用于数据湖分段——一个完全托管的管道，消除了基础设施管理，同时提供企业级可靠性。

此服务适用于构建或扩展其分析基础设施的数据团队——从 Teradata 或 Oracle 等本地数据仓库迁移的公司、将不同数据源整合到统一仓库的组织，或需要同时处理流数据和批处理分析的团队。如果您的数据增长速度超过了当前基础设施的处理能力，基于 BigQuery 的工程可以解决这一挑战。