1. Übersicht
In diesem Codelab zeigen wir Ihnen eine einfache Methode zum Einrichten von AlloyDB.
Aufgaben
Dabei erstellen Sie eine AlloyDB-Instanz und einen AlloyDB-Cluster mit einer Ein-Klick-Installation. Außerdem erfahren Sie, wie Sie sie auch in Ihren zukünftigen Projekten schnell einrichten können.
Voraussetzungen
2. Hinweis
Projekt erstellen
- Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.
- Die Abrechnung für das Cloud-Projekt muss aktiviert sein. Informationen zum Prüfen, ob die Abrechnung für ein Projekt aktiviert ist .
- Sie verwenden die Cloud Shell, eine Befehlszeilenumgebung, die in Google Cloud ausgeführt wird. Klicken Sie oben in der Google Cloud Console auf „Cloud Shell aktivieren“.
- Sobald die Verbindung mit der Cloud Shell hergestellt ist, prüfen Sie mit dem folgenden Befehl, ob Sie bereits authentifiziert sind und für das Projekt schon Ihre Projekt-ID eingestellt ist:
gcloud auth list
- Führen Sie in der Cloud Shell den folgenden Befehl aus, um zu bestätigen, dass der gcloud-Befehl Ihr Projekt kennt:
gcloud config list project
- Wenn Ihr Projekt nicht festgelegt ist, verwenden Sie den folgenden Befehl, um es festzulegen:
gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>
- Aktivieren Sie die erforderlichen APIs: Folgen Sie dem Link und aktivieren Sie die APIs.
Alternativ können Sie dazu den gcloud-Befehl verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu gcloud-Befehlen und deren Verwendung.
3. Warum AlloyDB für Ihre Geschäftsdaten und KI?
AlloyDB for PostgreSQL ist nicht nur ein weiterer verwalteter Postgres-Dienst. Es ist eine grundlegende Modernisierung der Engine, die für das KI-Zeitalter entwickelt wurde. Hier sind die Gründe, warum es sich von Standarddatenbanken abhebt:
- Hybride transaktionsorientierte und analytische Verarbeitung (HTAP)
Bei den meisten Datenbanken müssen Sie Daten für Analysen in ein Data Warehouse verschieben. AlloyDB verfügt über eine integrierte spaltenbasierte Engine , die relevante Daten automatisch im Arbeitsspeicher in einem Spaltenspeicher aufbewahrt. Dadurch sind analytische Abfragen bis zu 100-mal schneller als bei Standard-PostgreSQL. Sie können also Business Intelligence in Echtzeit für Ihre Betriebsdaten ausführen, ohne komplexe ETL-Pipelines.
- Native KI-Integration :
AlloyDB schließt die Lücke zwischen Ihren Daten und generativer KI. Mit der Erweiterung google_ml_integration können Sie Vertex AI-Modelle (z. B. Gemini) direkt in Ihren SQL-Abfragen aufrufen. So können Sie Sentimentanalysen, Übersetzungen oder Entitätsextraktionen als Standarddatenbanktransaktion durchführen, was die Datensicherheit erhöht und die Latenz minimiert.
- Überlegene Vektorsuche :
Während Standard-PostgreSQL pgvector verwendet, wird es in AlloyDB mit dem ScaNN-Index (Scalable Nearest Neighbors) von Google Research optimiert. Dadurch ist die Suche nach Vektorähnlichkeiten deutlich schneller und die Abdeckung bei großen Datenmengen höher als bei Standard-HNSW-Indizes in anderen Postgres-Angeboten. Sie können damit native RAG-Anwendungen (Retrieval Augmented Generation) mit hoher Leistung erstellen.
- Leistung bei großen Datenmengen :
AlloyDB bietet eine bis zu 4-mal schnellere transaktionsorientierte Leistung als Standard-PostgreSQL. Dabei werden Computing und Speicher getrennt, sodass sie unabhängig voneinander skaliert werden können. Die Speicherebene ist intelligent und verarbeitet das Write-Ahead-Logging (WAL), um die primäre Instanz zu entlasten.
- Verfügbarkeit für Unternehmen :
AlloyDB bietet ein SLA mit 99,99% Verfügbarkeit, einschließlich Wartung. Diese Zuverlässigkeit für eine PostgreSQL-kompatible Datenbank wird durch eine cloudnative Architektur erreicht, die eine schnelle Fehlerbehebung und Speicherdauerhaftigkeit gewährleistet.
4. AlloyDB-Einrichtung
In diesem Lab verwenden wir AlloyDB als Datenbank für die Testdaten. Alle Ressourcen wie Datenbanken und Logs werden in Clustern gespeichert. Jeder Cluster hat eine primäre Instanz , die einen Zugriffspunkt auf die Daten bietet. Die eigentlichen Daten werden in Tabellen gespeichert.
Wir erstellen jetzt einen AlloyDB-Cluster, eine AlloyDB-Instanz und eine AlloyDB-Tabelle, in die das Test-Dataset geladen wird.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche oder kopieren Sie den Link unten in den Browser, in dem der Google Cloud Console-Nutzer angemeldet ist.
Alternative Methode zum Klicken auf die Schaltfläche oben (empfohlen):
# 1. Clone the repository
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/devrel-demos.git
# 2. Navigate to the project directory
cd devrel-demos/infrastructure/easy-alloydb-setup
- Sobald dieser Schritt abgeschlossen ist, wird das Repository in den lokalen Cloud Shell-Editor geklont. Sie können den folgenden Befehl im Projektordner ausführen. Achten Sie darauf, dass Sie sich im Projektverzeichnis befinden:
sh run.sh
- Verwenden Sie jetzt die Benutzeroberfläche, indem Sie auf den Link im Terminal oder auf den Link „Vorschau im Web“ im Terminal klicken.
- Geben Sie Ihre Details für die Projekt-ID, den Clusternamen und den Instanznamen ein, um zu beginnen.
- Holen Sie sich einen Kaffee, während die Logs durchlaufen. Hier erfahren Sie, wie das im Hintergrund funktioniert.
5. Einrichtung veranschaulicht
6. Bereinigen
Vergessen Sie nicht, den AlloyDB-Cluster und die AlloyDB-Instanz zu löschen, wenn Sie mit diesem Test-Lab fertig sind.
Der Cluster und seine Instanzen sollten bereinigt werden.
7. Glückwunsch
Sie sind bereit!
Legen Sie los und richten Sie Ihre Daten schnell und einfach mit AlloyDB ein.