如今，实时分析已成为商业的关键。基于最新数据的自动化、实时决策不再仅仅适用于先进、技术领先的公司。它正在成为做生意的基本方式。根据IDC的数据，未来五年，超过四分之一的数据将是实时的。我们认为推动这一增长的因素是提高服务和用户体验质量的竞争压力。另一个因素是许多传统企业的消费化，过去由代理商执行的许多功能现在都由消费者自己完成。现在，每一家银行、零售商和服务提供商都需要有大量的用户界面，从内部应用程序到移动应用程序，再到网络应用程序。这些接口不仅需要新的数据来操作，而且还以前所未有的规模产生事务和交互数据。从根本上讲，它是关于扩展操作以提供出色的用户体验：最新的系统监控、警报、客户服务仪表盘，以及从工业机械到客户服务操作再到消费设备的任何自动化控制。它可以加速数据洞察行动，进而提高运营响应能力。

"借助谷歌云，我们能够构建一个真正的实时参与平台，"Emarsys数据主管Levente Otti说过去的标准是每天对数据进行批处理。现在，如果一个事件发生，营销行动可以在几秒钟内执行，客户可以立即作出反应。这使我们在我们的市场上非常有竞争力。"

实时分析都是从信息开始的

在谷歌，从公司成立之初起，我们就一直在挑战如何创造大规模的实时用户体验。我们解决方案的一个关键组成部分是Pub/Sub，这是一个全球性的、横向可扩展的信息系统。十多年来，包括广告、搜索和Gmail在内的谷歌产品一直在利用这个基础设施每秒处理数亿个事件。

几年前，企业大数据分析，我们向全世界提供了这个系统，因为云Pub/Sub。Pub/Sub非常易于使用。传统的消息传递中间件提供了许多相同的特性，但它们的设计不是水平扩展的，也不是作为服务提供的。开放源代码流处理平台apachekafka通过创建一个支持水平可伸缩流写入和读取的分布式分区日志，大数据软件，自助建站源码，解决了可伸缩性问题。受同一理念启发的托管服务如雨后春笋般涌现。因为这些服务通常基于固定的本地资源的概念，比如分区或集群，这些服务仍然需要用户解决数据的全球分布和容量管理问题。

Pub/Sub将自动化容量管理发挥到了极致：数据生产者不必担心向订户提供数据所需的容量，每个主题最多支持10000个订阅。事实上，消费者甚至为独立于数据生产者读取数据所需的容量付费。Pub/Sub的全局特性是独特的，它将单个端点解析到附近的区域以快速持久化数据。另一方面，订户可以在任何地方接收来自所有区域的聚合数据流。同时，用户可以精确控制数据的存储位置和存储方式。这使得Pub/Sub成为一种方便的方式，使数据可供Google云和其他地方的各种应用程序使用，从BigQuery的接收到自动化的、实时的人工智能辅助的数据流决策。这为数据从业者提供了创建集成反馈回路的选择。"CME集团数据服务全球负责人treyberre表示："我们在全球的客户越来越多地在云中寻找高质量的实时数据。"与谷歌云的这一创新合作将不仅使我们的客户更容易通过互联网连接从任何地方访问他们所需的数据，而且使我们比以往任何时候都更容易将我们的市场数据集成到新的基于云的技术中。"

使信息更容易访问

在2020年，我们专注于发布/订阅更简单。我们观察到，我们的一些用户必须调整他们的应用程序设计以适应服务的保证。其他人只能构建自己的成本优化的apachekafka集群来实现超低成本的目标。为了解决这些痛点，我们已经使Pub/Sub在几个用例中更易于使用，并引入了一个产品，为我们的客户实现了数量级的总体拥有成本（TCO）降低。

经济高效的接收选项

我们着手为需要横向可伸缩消息传递的客户构建Pub/Sub版本以成本优化、自我管理的单区域Apache Kafka或类似的OSS系统的典型成本提供服务。其结果是Pub/Sub-Lite，它可以与运行自己的OSS解决方案的TCO相匹配，淘客商城，甚至可以提高TCO。与Pub/Sub本身相比，只要单区域可用性和容量管理模型适用于您的用例，Pub/Sub-Lite就便宜了十倍之多。此托管服务适用于许多用例，包括：

本指南介绍如何在发布/订阅和发布/订阅Lite之间进行选择，价格比较可以帮助您确定Lite是否适合您。

全面的、企业级的消息服务，今年可扩展

，Pub/Sub添加了许多特性，允许我们的用户显著简化代码。这些功能包括：

正如我们的一位用户最近所说："我现在就去用这个。"

，行业云