原标题：【Google Cloud Next18】Cloud Bigtable以热区图找出资料库效能瓶颈，区域复制正式可用
Key△Visualizer提供使用者通过热区图观察资料库随时间变化的存取模式
Google在Cloud△Next中，除了发表许多新的产品外，原有的GCP产品也持续更新增添新功能，资料库服务方面，BigQuery就内建了机器学习推出BigQuery△ML。而NoSQL巨量资料库服务Cloud△Bigtable也新增了Key△Visualizer测试版，这是一个键值存取模式的视觉化工具，而在5月发布的区域复制功能正式可用外，客户端函式库也持续新增支援的语言。
这次Cloud△Bigtable新增的这个测试版新功能Key△Visualizer△，这是一个可以帮助使用者分析Cloud△Bigtable使用模式的工具，根据存取的键值来生成视觉化报告，帮助使用者分析资料库使用的状况。可以帮使用者了解Cloud△Bigtable在大规模使用下产生的效能问题，能用在键值空间中发现不平衡的存取模式、单列太过庞大或是接受太多的读取写入活动，所造成的效能问题。
当使用者的实例中，在过去24小时中的某个时间点，包含至少30GB的资料，或是在过去的24小时中，所有读取或写入平均值至少每秒一万行，则Key△Visualizer会自动的每小时以及每天对每一个实例的表格进行扫描。每次扫描都会产出多种不同类型的资料，像是大型热区图（Heat△Map），能随时间显示存取模式，还有热区图每个轴的聚合值，包括平均值以及总值或最大值。Google也有提供额外工具，让使用者了解每次扫描产生的资料。
Key△Visualizer提供使用者通过热区图观察资料库随时间变化的存取模式，还能查看特定键值或是时间范围所产生的视觉化图表，或是选择特定资料行以寻找该行键值ID。不过，Google也强调，Key△Visualizer展示了不少指标，但并非是影响性能的每一种指标，像是当应用程序与GCP之间存在网络问题，从Key△Visualizer是无法知道详细情况的，因此Key△Visualizer并无法用作找出影响效能的关键。
除此之外，Cloud△Bigtable在5月的时候发布的区域复制（Regional△Replication）功能，现在正式可用了。使用者可以轻松的跨GCP区域，进行非同步复制Cloud△Bigtable资料及，以获得额外资料的吞吐量、更高的耐用性，以及面临区域性故障时，拥有额外的备援弹性。
在7月时，Google释出支援Node.js和C#的在客户端函式库，他们也承诺将在几个月内，继续推出其他的开发语言支援，包括Python、C++、原生Java、Ruby和PHP的客户端函式库。
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