Harga

Firebase Data Connect terdiri dari dua komponen yang dapat ditagih, Layanan Data Connect itu sendiri, dan instance Cloud SQL untuk PostgreSQL yang berisi data proyek.

Jika Anda menerima konfigurasi default saat menyediakan Cloud SQL untuk di instance PostgreSQL, Anda akan memenuhi syarat untuk mendapatkan uji coba gratis selama 3 bulan.

• 5 uji coba gratis tersedia per akun penagihan.
• Satu uji coba gratis instance Cloud SQL untuk PostgreSQL per project, meskipun Anda bisa memiliki beberapa instance non-free dalam project tersebut.
• Tidak ada biaya untuk layanan Data Connect hingga produk tersebut memasuki pratinjau publik.
• Tidak ada biaya untuk konfigurasi default instance Cloud SQL untuk PostgreSQL: 1 vCPU, penyimpanan 10 GB, memori 628,74 MB.

Selama uji coba gratis, Anda dapat menambahkan resource komputasi ke instance Cloud SQL, menyiapkan IP pribadi untuk instance, dan membuat replika baca untuk instance. Pada saat itu, Anda akan ditagih sesuai dengan harga Cloud SQL.

Menggunakan Data Connect dengan Vertex AI akan dikenai biaya penggunaan standar dari Vertex AI untuk pembuatan penyematan.

Kemampuan utama

Didukung oleh Cloud SQL untuk PostgreSQL	Andalkan layanan {i>database<i} yang terkelola sepenuhnya untuk membantu Anda menyiapkan, memelihara, mengelola, dan mengatur {i>database<i} relasional PostgreSQL Anda di Google Cloud.
Penelusuran vektor	Data Connect mendukung penelusuran vektor bagi developer untuk membangun aplikasi yang didukung AI.
Beberapa SDK platform	Firebase Data Connect menawarkan SDK multi-platform untuk Kotlin Android, iOS, dan web.
Autentikasi berbasis pengguna	Data Connect mendukung autentikasi pengguna akhir, sehingga memastikan bahwa hanya pengguna yang diotorisasi yang dapat mengakses data itu.
Ekstensi Visual Studio Code	Menawarkan pengembangan skema yang mudah, serta pengelolaan kueri dan mutasi, langsung dari editor Kode Visual Studio Anda menggunakan GraphQL.
Emulator	Firebase Data Connect menyertakan emulator yang memungkinkan Anda menguji aplikasi Anda dengan penginstalan PostgreSQL lokal tanpa harus men-deploy ke production.

Bagaimana cara kerjanya?

Resource level teratas untuk Firebase Data Connect adalah layanan, yang merepresentasikan API GraphQL terkelola yang dapat ditentukan oleh developer dan dipanggil oleh pengguna akhir. Skema Anda adalah model data aplikasi untuk layanan, yang diwakili terutama sebagai kumpulan {i>file<i} sumber GraphQL, serta untuk sumber data terlampir (seperti instance Cloud SQL). Hanya ada satu skema per layanan. Terakhir, konektor Anda adalah kumpulan kueri dan mutasi yang telah didefinisikan untuk beroperasi terhadap sebuah skema. Ada banyak konektor per layanan (misalnya jika Anda memiliki "pengendara" aplikasi dan "pengemudi" untuk perusahaan transportasi online Anda).

Skema Data Connect Anda dipetakan secara eksplisit ke skema dasar tertentu skema database PostgreSQL. Data Connect menyertakan alat untuk otomatis membuat DDL SQL yang diperlukan untuk melakukan migrasi skema berdasarkan perubahan pada skema aplikasi. Berdasarkan skema aplikasi Anda, Data Connect secara otomatis menghasilkan skema GraphQL tambahan untuk mengkueri dan memanipulasi model data.

Setelah skema aplikasi ditentukan, Anda dapat menulis kueri dan mutasi standar yang dijalankan untuk membaca dan menulis data dalam aplikasi. Kueri dan mutasi Data Connect tidak dikirimkan oleh kode klien dan dieksekusi di server. Sebaliknya, saat di-deploy, Data Connect ini operasi disimpan di server, seperti Cloud Functions. Hal ini menyederhanakan kode manajemen, dan pengembangan kode klien. Di lingkungan dengan hak istimewa, seperti konsol Firebase dan menggunakan ekstensi Firebase VS Code kami, Anda dapat menjalankan operasi ad hoc dengan kredensial Google IAM yang sesuai untuk operasi administratif.

Untuk kode klien, setiap platform yang didukung memiliki SDK inti yang menangani koneksi ke backend, mengeluarkan permintaan, dan memproses respons. Ini SDK tidak berbasis skema dan harus dilengkapi dengan nama operasi serta variabel sebagai data yang tidak terstruktur. Setiap platform yang didukung juga memiliki SDK yang dihasilkan. Saat Anda menentukan model dan operasi data, peralatan pada otomatis akan menghasilkan SDK dengan tipe kuat yang spesifik untuk aplikasi. SDK ini akan "digabungkan" SDK inti untuk keamanan jenis, ergonomi, dan fitur lain seperti validasi data dan banyak lagi di kemudian hari.

Alur implementasi

	Membuat prototipe skema	Membuat prototipe skema {i>database<i} Anda, termasuk desain yang menggunakan jenis vektor, dimulai di lingkungan lokal dengan alat
	Membuat prototipe operasi Anda	Membangun operasi kueri dan mutasi yang telah ditentukan sebelumnya untuk aplikasi klien berbasis kueri dan mutasi yang dibuat otomatis
	Membuat SDK yang aman jenisnya	Buat dan uji SDK dengan keamanan jenis dari skema dan operasi Anda, lalu terapkan kode sisi klien
	Men-deploy skema dan operasi	Men-deploy skema dan operasi untuk Firebase Data Connect Anda layanan
	Men-deploy klien	Men-deploy kode klien

Langkah berikutnya

• Jika Anda ingin melihat alur pengembangan Firebase Data Connect, baca Panduan memulai.