谷歌云最近推出了Bigtable 分层存储的预览版。这项新功能允许开发者在单个 Bigtable 实例中管理热数据和冷数据，从而在优化成本的同时，保持对所有数据的访问。

借助 Bigtable 的新功能，开发者可以为表设置基于数据年龄的分层策略，最低年龄阈值为 30 天。该服务会自动在 SSD 层和访问频率较低的层之间移动数据，无需手动导出访问频率较低的数据。

此功能与 Bigtable 的自动扩缩容功能协同工作，以优化 Bigtable 实例的资源利用率。此外，不常用存储层中的数据仍然可以通过相同的 Bigtable API 与现有的 SSD 存储一起访问。

根据基于数据年龄的分层策略，数据会被移至不频繁访问层，年龄阈值由开发者配置。当数据单元的时间戳超过配置的年龄阈值时，它将从固态硬盘层移至不频繁访问层。数据移动完全基于数据单元的时间戳，不受数据读取频率的影响。

Bigtable是 Google Cloud 上的一个键值对宽列存储服务，提供托管式、低延迟且与 Cassandra 和 HBase 兼容的 NoSQL 数据库。该服务旨在快速访问结构化、半结构化或非结构化数据。在众多常见用例中，云服务提供商建议将其用于存储来自制造业和汽车等行业的传感器、设备和运营的时间序列数据。

此外，这项新功能还提升了 Bigtable 节点的存储容量，分层存储节点的容量比普通 SSD 节点高出 540%。