מבוא ל-BigQuery sharing

‫BigQuery sharing (לשעבר Analytics Hub) היא פלטפורמה להחלפת נתונים שמאפשרת לשתף נתונים, לגלות אותם ולגשת אליהם באופן מאובטח בין ארגונים שונים בלי לשכפל אותם.

אתם יכולים להשתמש ב-BigQuery sharing כדי לגלות מערכי נתונים של צד שלישי ושל Google שנאספו בקפידה, ולשלב אותם עם הנתונים הפנימיים שלכם כדי להרחיב את הפרויקטים של ניתוח נתונים ולמידת מכונה.

תפקידי ניהול הזהויות והרשאות הגישה (IAM) של BigQuery sharing מאפשרים לבצע את המשימות הבאות:

  • מפרסם ב-Analytics Hub (roles/analyticshub.publisher): שיתוף נתונים עם רשת השותפים או בתוך הארגון בזמן אמת. רשימות מאפשרות לכם לשתף נתונים בלי לשכפל אותם, ולייצר הכנסות מהרשימות ב-Google Cloud Marketplace או בערוצים שלכם. תוכלו ליצור קטלוג של מקורות נתונים שמוכנים לניתוח, ולהשתמש בהרשאות פרטניות כדי לוודא שהם יועברו למנויים מורשים. אתם יכולים גם לנהל את המינויים ולצפות במדדי השימוש של כרטיסי המוצר.

  • מנוי ב-Analytics Hub (roles/analyticshub.subscriber): חיפוש נתונים, שילוב נתונים משותפים עם הנתונים הקיימים ושימוש בתכונות המובנות של BigQuery. כשנרשמים לנתונים, נוצרת קבוצת נתונים מקושרת או מינוי מקושר ל-Pub/Sub בפרויקט ב- Google Cloud . כדי לנהל את המינויים, משתמשים במשאב Subscription, שבו מאוחסן מידע על המנוי והוא מייצג את החיבור בין בעל האפליקציה למנוי.

  • ‫Analytics Hub Viewer‏ (roles/analyticshub.viewer): עיון במאגרי הנתונים ובקטלוגים שיש לכם גישה אליהם ב-BigQuery sharing. אם אין לכם הרשאות מינוי לרישומים, אתם יכולים לבקש מהבעלים של הנתונים הרשאה לגשת לנתונים המשותפים. אפשר לגלות רישומים מסחריים שמשולבים ב-Cloud Marketplace גם ב-BigQuery sharing וגם ב-Cloud Marketplace.

  • אדמין של Analytics Hub (roles/analyticshub.admin): יכול ליצור מרכזי נתונים שמאפשרים לבעלי תוכן דיגיטלי לשתף נתונים, ולהעניק הרשאות לבעלי תוכן דיגיטלי ולמנויים לגשת למרכזי הנתונים האלה.

למידע נוסף, קראו את המאמר הגדרת תפקידים ב-Analytics Hub.

ארכיטקטורה

השיתוף ב-BigQuery מבוסס על מודל של פרסום והרשמה לGoogle Cloud משאבי נתונים, שמאפשר לשתף נתונים במקום בלי לשכפל אותם. אפשר לשתף ב-BigQuery את המשאבים הבאים:

  • מערכי נתונים ב-BigQuery
  • נושאי Pub/Sub

תהליך העבודה של בעל התוכן הדיגיטלי

בתהליך העבודה של בעלי התוכן הדיגיטלי, יוצרים משאבים משותפים בפרויקט, מארגנים אותם ברשימות בתוך מרכז חילופי נתונים ומעניקים גישה למנויים:

תהליך העבודה של התפקיד "מפרסם ב-Analytics Hub", שכולל משאבים משותפים, חילופי נתונים ורשומות.

בקטעים הבאים מתוארים הרכיבים בתהליך העבודה של בעל האפליקציה.

קבוצות נתונים משותפות

מערך נתונים משותף הוא מערך נתונים ב-BigQuery שמשמש כיחידה לשיתוף נתונים ב-BigQuery sharing. ההפרדה בין המחשוב לאחסון בארכיטקטורה של BigQuery מאפשרת לבעלי הנתונים לשתף מערכי נתונים עם כמה מנויים בלי לשכפל את הנתונים. כבעלי תוכן דיגיטלי, אתם יוצרים מערך נתונים ב-BigQuery או משתמשים במערך נתונים קיים בפרויקט שלכם, עם האובייקטים הנתמכים הבאים:

מערכי נתונים משותפים תומכים באבטחה ברמת העמודה ובאבטחה ברמת השורה.

נושאים משותפים

נושא משותף הוא נושא Pub/Sub, שהוא היחידה של שיתוף נתונים בסטרימינג ב-BigQuery. כבעלי תוכן דיגיטלי, אתם יוצרים או משתמשים בנושא Pub/Sub קיים בפרויקט שלכם ומפיצים אותו למנויים.

בורסות לנתונים

המרכז להעברת נתונים הוא מאגר שמאפשר לבעלי תוכן דיגיטלי לשתף רישומי נתונים, ולמנויים לעיין בנתונים ולבקש גישה ישירות. הוא מכיל רשומות שמפנות למשאבים משותפים. בעלי תוכן דיגיטלי ואדמינים יכולים לתת למנויים גישה ברמת ה-Exchange וה-Listing, וכך להימנע ממתן גישה מפורשת למשאבים המשותפים הבסיסיים. כשיוצרים חילופי נתונים, אפשר להקצות כתובת אימייל ראשית ליצירת קשר כדי שהמנויים יוכלו ליצור קשר עם הבעלים של חילופי הנתונים.

החלפת נתונים יכולה להיות אחת מהסוגים הבאים:

ההרשאה 'אדמין' ב-Analytics Hub מאפשרת לכם ליצור כמה מרכזי נתונים ולנהל את חברי הצוות שמבצעים משימות שיתוף ב-BigQuery.

כרטיסי מוצר

רשומה היא הפניה למשאב משותף שבעל תוכן דיגיטלי מפרסם ב-Data Exchange. בעלי תוכן דיגיטלי יכולים ליצור כרטיס מוצר ולציין את תיאור המשאב, שאילתות לדוגמה, נתוני הודעות לדוגמה, קישורים למסמכים והוראות רלוונטיות למנויים. כשיוצרים כרטיס מוצר, אפשר להקצות כתובת אימייל ליצירת קשר של איש קשר ראשי, פרטים על הספק ופרטים על בעל התוכן הדיגיטלי. מידע נוסף זמין במאמר ניהול דפי אפליקציה בחנות.

לפי מדיניות ה-IAM שמוגדרת ל-listing ולמאגר הנתונים הראשי שלו, ה-listing יכול להיות אחד מהסוגים הבאים:

  • רשימה פרטית: כברירת מחדל, רשימה היא פרטית ומשותפת ישירות עם משתמשים או קבוצות ספציפיים. לדוגמה, יכול להיות שרישום פרטי יתייחס למערכי נתונים של מדדים פנימיים שאתם משתפים עם צוותים ספציפיים בארגון.
  • רשימה שגלויה לכולם: משותפת עם כל המשתמשים ב-Google Cloud (allAuthenticatedUsers). רשימות בחילופי נתונים שגלויים לכולם הן רשימות שגלויות לכולם. הכרטיסים האלה יכולים להפנות למשאבים ציבוריים בחינם או למשאבים מסחריים. אם כרטיס המוצר הוא של משאב מסחרי, המנויים יכולים לבקש גישה ישירות מספק הנתונים או לרכוש כרטיסי מוצר מסחריים שמשולבים ב-Cloud Marketplace.

אפשרויות של תעבורת נתונים יוצאת (egress)

במערכי נתונים משותפים ב-BigQuery, אפשרויות הייצוא של הנתונים מאפשרות לבעלי התוכן הדיגיטלי להגביל את המנויים מלייצא נתונים ממערכי נתונים מקושרים.

בעלי תוכן דיגיטלי יכולים להפעיל הגבלות על ייצוא נתונים ב-listing, בתוצאות של שאילתות או בשניהם. כשיציאת הנתונים מוגבלת, חלות ההגבלות הבאות:

  • ממשקי API להעתקה, לשכפול, לייצוא ולתמונת מצב לא זמינים.
  • האפשרויות להעתקה, לשכפול, לייצוא ולתמונת מצב לא זמינות במסוף Google Cloud .
  • שירות העברת הנתונים ל-BigQuery לא זמין במערך הנתונים המוגבל.
  • הצהרות CREATE TABLE AS SELECT וכתיבה בטבלת יעד לא זמינות.
  • הצהרות CREATE VIEW AS SELECT וכתיבה לתצוגת יעד לא זמינות.

כשיוצרים כרטיס מוצר, אפשר להגדיר את האפשרויות המתאימות להעברת נתונים.

תהליך העבודה של המנוי

בתהליך העבודה של המנוי, אתם מחפשים מאגרי נתונים כדי למצוא פריטים, נרשמים לפריטים ושולחים שאילתות למשאבים המקושרים בפרויקט:

תהליך העבודה של התפקיד "מנוי ב-Analytics Hub", שכולל משאבים משותפים, חילופי נתונים, כרטיסי מוצר ומשאבים מקושרים.

בקטעים הבאים מתוארים הרכיבים בתהליך העבודה של המנוי.

קבוצות נתונים מקושרות

מערך נתונים מקושר הוא מערך נתונים לקריאה בלבד ב-BigQuery, שמשמש כמצביע או כהפניה למערך נתונים משותף. כשנרשמים לרישום, נוצר מערך נתונים מקושר בפרויקט בלי לשכפל את הנתונים. מנויים יכולים לשלוח שאילתות לטבלאות ולתצוגות רגילות בזמן אמת, אבל הם לא יכולים להוסיף או לעדכן אובייקטים במערך הנתונים.

קבוצות נתונים מקושרות מורשות לגשת לטבלאות ולתצוגות בקבוצת נתונים משותפת, בלי צורך בהרשאת IAM נוספת בקבוצת הנתונים הבסיסית של המקור. בנוסף לטבלאות ולתצוגות הרגילות, מערכי נתונים מקושרים תומכים במשאבים המורשים הבאים:

למידע נוסף על מערכי נתונים מקושרים, קראו את המאמר הצגה והרשמה ל-listings ולחילופי נתונים.

מינויים מקושרים ל-Pub/Sub

הרשמה לכרטיס מוצר עם נושא משותף יוצרת מינוי Pub/Sub מקושר בפרויקט של המנוי, בלי לשכפל את הנושא המשותף או את נתוני ההודעות. מנויים של מינוי Pub/Sub מקושר יכולים לגשת להודעות שפורסמו בנושא המשותף בלי הרשאת IAM נוספת בנושא המקור. בעלי התוכן הדיגיטלי יכולים לנהל את המינויים ישירות ב-Pub/Sub או דרך ניהול המינויים של BigQuery sharing.

מידע נוסף על מינויים מקושרים ל-Pub/Sub זמין במאמר שיתוף של נתונים בזמן אמת באמצעות Pub/Sub.

תרחישים לדוגמה

בקטע הזה מפורטות דוגמאות לשימוש ב-BigQuery sharing לשיתוף פעולה עם שותפים ולמונטיזציה של נתונים.

שיתוף פעולה עם שותפים

נניח שאתם קמעונאים, והארגון שלכם שומר נתונים של חיזוי ביקוש בזמן אמת בפרויקט Google Cloud בשם Forecasting. אתם רוצים לשתף את נתוני חיזוי הביקוש האלה עם מאות ספקים ברשת שרשרת האספקה שלכם. בקטעים הבאים מוסבר איך לשתף נתונים בין תפקידים.

מנהלי מערכת

כבעלים של פרויקט Forecasting, אתם מפעילים את Analytics Hub API ומעניקים את ההרשאה 'אדמין ב-Analytics Hub' (roles/analyticshub.admin) לחבר צוות שמנהל את שיתוף הנתונים. חשבונות משתמשים עם התפקיד הזה הם אדמינים של שיתוף ב-BigQuery.

אדמין של שיתוף ב-BigQuery יכול לבצע את המשימות הבאות:

  • ליצור, לעדכן, למחוק ולשתף את מאגר הנתונים בפרויקט Forecasting של הארגון.
  • לנהל אדמינים אחרים של BigQuery sharing באמצעות התפקיד Analytics Hub Admin.
  • כדי לנהל את המפרסמים של שיתוף ב-BigQuery, צריך להעניק לעובדים את הרשאת המפרסם ב-Analytics Hub (roles/analyticshub.publisher). אם העובדים צריכים רק לעדכן, למחוק ולשתף כרטיסי מוצר ולא ליצור אותם, צריך להעניק להם את התפקיד 'אדמין של כרטיסי מוצר ב-Analytics Hub' (roles/analyticshub.listingAdmin).
  • כדי לנהל את המנויים לשיתוף ב-BigQuery, צריך להעניק לקבוצת Google שכוללת את כל הספקים את התפקיד 'מנוי ל-Analytics Hub' (roles/analyticshub.subscriber). אם הספקים צריכים רק לראות את הבורסות וכרטיסי המוצר הזמינים בלי להירשם, צריך להעניק להם את התפקיד 'צפייה' ב-Analytics Hub (roles/analyticshub.viewer).

מידע נוסף זמין במאמרים תפקידי IAM לשיתוף ב-BigQuery וניהול של חילופי נתונים.

בעלי תוכן דיגיטלי

בתרחיש הזה, בעלי תוכן דיגיטלי של נתונים אורזים קבוצות נתונים של שרשרת אספקה בנפרד, כדי לענות על הצרכים של הספקים. בעלי התוכן הדיגיטלי יוצרים את כרטיסי המוצר הבאים בפרויקט Forecasting:

  • כרטיס מוצר א': מערך נתונים 1 של תחזית ביקוש
  • כרטיס מוצר ב': מערך נתונים 2 של תחזית ביקוש
  • כרטיס C: מערך נתונים 3 של תחזית ביקוש

בעלי אתרים יכולים לעקוב אחרי מדדי השימוש במערכי הנתונים המשותפים שלהם, כולל הפרטים הבאים:

  • משימות שפועלות על מערך הנתונים המשותף.
  • פרטי הצריכה לפי פרויקטים וארגונים של מנויים.
  • מספר השורות והבייטים הכולל שעובדו.

מידע נוסף זמין במאמר ניהול דפי אפליקציה בחנות.

מנויים

המנויים מעיינים בפרטי הנתונים שיש להם גישה אליהם במאגרי הנתונים. ספקים נרשמים לפרסומים האלה כדי להוסיף מערכי נתונים לפרויקטים שלהם כמערכי נתונים מקושרים. לאחר מכן, ספקים יכולים להריץ שאילתות במערכי הנתונים המקושרים האלה ולאחזר תוצאות של תחזיות בזמן אמת.

מידע נוסף זמין במאמר הצגה של נתונים ורישומים והרשמה אליהם.

מונטיזציה של נתונים

נניח שאתם ספקי נתונים פיננסיים עם מערכי נתונים של תמחור היסטורי של מניות שנאספו בפרויקט Google Cloud בשם MarketDataSource. אתם רוצים לייצר הכנסות מהנתונים האלה על ידי הצעתם למוסדות פיננסיים ולסוחרים חיצוניים. בקטעים הבאים מוסבר איך לייצר הכנסות מנתונים באמצעות שיתוף ב-BigQuery.

מנהלי מערכת

בתור הבעלים של פרויקט MarketDataSource, אתם מפעילים את Analytics Hub API ואת Cloud Marketplace API, ואז נותנים לצוות שמנהל את הפלטפורמה המסחרית את התפקיד אדמין של Analytics Hub ‏(roles/analyticshub.admin). הגורמים הראשיים עם התפקיד הזה הם מנהלי שיתוף ב-BigQuery.

אדמין של שיתוף ב-BigQuery יכול לבצע את המשימות הבאות:

  • יוצרים מאגר נתונים ציבורי ומשלבים אותו עם Cloud Marketplace.
  • כדי לנהל את המשתמשים ב-BigQuery שמשתפים נתונים, צריך להעניק למהנדסי הנתונים שאחראים ליצירת כרטיסי מוצר מסחריים את ההרשאה 'משתף' (roles/analyticshub.publisher) ב-Analytics Hub. אם העובדים צריכים רק לעדכן, למחוק ולשתף כרטיסי מוצר בלי ליצור אותם, צריך להעניק להם את התפקיד 'אדמין של כרטיסי מוצר ב-Analytics Hub' (roles/analyticshub.listingAdmin).
  • ניהול תנאים מסחריים ומודלים של תמחור ב-Cloud Marketplace.

מידע נוסף זמין במאמרים בנושא ניהול חילופי נתונים וכרטיסי מוצר מסחריים שמשולבים ב-Cloud Marketplace.

בעלי תוכן דיגיטלי

בתרחיש הזה, ספקי הנתונים אורזים מוצרי נתונים פיננסיים ברשימות מדורגות לפי מודלים של מינויים. בעלי תוכן דיגיטלי יוצרים את דפי האפליקציה הבאים:

  • רשימה א': מחירי מניות גלובליים (מינוי חודשי)
  • כרטיס מוצר ב': אותות שוק בזמן אמת (מינוי שנתי)
  • כרטיס C: Historical Economic Indicators (תקופת ניסיון בחינם)

בעלי אתרים יכולים לעקוב אחרי מדדי השימוש במערכי הנתונים המשותפים שלהם, כולל הפרטים הבאים:

  • משימות שמופעלות על מערך הנתונים המשותף.
  • פרטי הצריכה לפי פרויקטים וארגונים של מנויים.
  • מספר השורות והבייטים הכולל שעובדו.

מידע נוסף זמין במאמר ניהול דפי אפליקציה.

מנויים

המנויים יכולים לעיין בפריטים ב-BigQuery sharing או ישירות ב-Cloud Marketplace. אחרי רכישת המינוי, המנויים יוצרים קבוצת נתונים מקושרת בפרויקט Google Cloud שלהם, ושולחים שאילתות על נתונים היסטוריים לצד מודלים קנייניים של מסחר, בלי הטמעת נתונים ידנית או רפליקציה של קבצים.

מידע נוסף זמין במאמר צפייה בכרטיסי מוצר ובמרכזי נתונים והרשמה אליהם.

תמחור

אין עלות נוספת על ניהול של מאגרי נתונים או של רשומות ב-BigQuery sharing.

בטבלה הבאה מפורטים מודלי התמחור של המשאבים הנתמכים:

משאב עלויות של בעלי תוכן דיגיטלי עלויות למנויים מידע נוסף
מערכי נתונים ב-BigQuery אחסון הנתונים שאילתות שמופעלות על הנתונים המשותפים (תמחור על פי דרישה או תמחור לפי קיבולת) תמחור ב-BigQuery
נושאים של Pub/Sub נתונים שנכתבו (קצב העברת נתונים של פרסום) ותעבורת נתונים יוצאת ברשת (אם רלוונטי) קריאת נתונים (תפוקת מינוי) ויציאת נתונים מהרשת (אם רלוונטי) התמחור של Pub/Sub

אזורים נתמכים

אפשר להשתמש ב-BigQuery sharing באזורים ובאזורים המרובים הבאים:

אזורים

בטבלה הבאה מפורטים האזורים ביבשת אמריקה שבהם אפשר לשתף.
תיאור האזור שם האזור פרטים
קולומבוס, אוהיו us-east5
דאלאס us-south1 ‫סמל של עלה רמה נמוכה של CO2‎
אייווה us-central1 ‫סמל של עלה רמה נמוכה של CO2‎
לאס וגאס us-west4
לוס אנג'לס us-west2
מקסיקו northamerica-south1
מונטריאול northamerica-northeast1 ‫סמל של עלה רמה נמוכה של CO2‎
צפון וירג'יניה us-east4
אוקלהומה us-central2 ‫סמל של עלה רמה נמוכה של CO2‎
אורגון us-west1 ‫סמל של עלה רמה נמוכה של CO2‎
סולט לייק סיטי us-west3
סאו פאולו southamerica-east1 ‫סמל של עלה רמה נמוכה של CO2‎
סנטיאגו southamerica-west1
דרום קרוליינה us-east1
טורונטו northamerica-northeast2
בטבלה הבאה מפורטים האזורים באסיה ובאוקיינוס השקט שבהם אפשר לשתף.
תיאור האזור שם האזור פרטים
דלהי asia-south2
הונג קונג asia-east2
ג'קארטה asia-southeast2
מלבורן australia-southeast2
מומבאי asia-south1
אוסקה asia-northeast2
סיאול asia-northeast3
סינגפור asia-southeast1
סידני australia-southeast1
טייוואן asia-east1
טוקיו asia-northeast1
בטבלה הבאה מפורטים האזורים באירופה שבהם אפשר לשתף.
תיאור האזור שם האזור פרטים
בלגיה europe-west1 ‫סמל של עלה רמה נמוכה של CO2‎
ברלין europe-west10
פינלנד europe-north1 ‫סמל של עלה רמה נמוכה של CO2‎
פרנקפורט europe-west3
לונדון europe-west2 ‫סמל של עלה רמה נמוכה של CO2‎
מדריד europe-southwest1 ‫סמל של עלה רמה נמוכה של CO2‎
מילאנו europe-west8 ‫סמל של עלה רמה נמוכה של CO2‎
הולנד europe-west4 ‫סמל של עלה רמה נמוכה של CO2‎
פריז europe-west9 ‫סמל של עלה רמה נמוכה של CO2‎
טורינו europe-west12 ‫סמל של עלה רמה נמוכה של CO2‎
ורשה europe-central2 ‫סמל של עלה רמה נמוכה של CO2‎
ציריך europe-west6 ‫סמל של עלה רמה נמוכה של CO2‎
בטבלה הבאה מפורטים האזורים במזרח התיכון שבהם אפשר לשתף.
תיאור האזור שם האזור פרטים
דמאם me-central2
דוחה me-central1
תל אביב me-west1
בטבלה הבאה מפורטים האזורים באפריקה שבהם אפשר לשתף.
תיאור האזור שם האזור פרטים
יוהנסבורג africa-south1

במספר אזורים

בטבלה הבאה מפורטים האזורים המרובים שבהם אפשר לשתף.
תיאור של המיקום "במספר אזורים" השם של המיקום 'במספר אזורים'
מרכזי נתונים במדינות החברות באיחוד האירופי1 EU
מרכזי נתונים בארצות הברית US

‫1 נתונים שנמצאים במיקום "במספר אזורים" של EU לא מאוחסנים במרכזי הנתונים europe-west2 (לונדון) או europe-west6 (ציריך).

אזורים בכל הערוצים

בטבלה הבאה מפורטים המקומות שבהם אפשר לשתף את Omni.
תיאור האזור של Omni שם האזור בכל הערוצים
AWS
‫AWS – מזרח ארה"ב (צפון וירג'יניה) וירג'יניה) aws-us-east-1
AWS – מערב ארה"ב (אורגון) aws-us-west-2
AWS - Asia Pacific (Seoul) aws-ap-northeast-2
AWS - Asia Pacific (Sydney) aws-ap-southeast-2
AWS - Europe (Ireland) aws-eu-west-1
AWS - Europe (Frankfurt) aws-eu-central-1
Azure
Azure - East US 2 azure-eastus2

מכסות

מידע על מכסות ומגבלות של BigQuery sharing זמין במאמר מכסות ומגבלות.

תאימות

‫BigQuery sharing, כחלק מ-BigQuery, עומד בדרישות של תוכניות התאימות הבאות:

מגבלות

בקטעים הבאים מתוארות המגבלות התפעוליות והמגבלות שקשורות לאינטראופרביליות של שיתוף ב-BigQuery.

מגבלות כלליות על משאבים

המגבלות הכלליות הבאות חלות על שיתוף ב-BigQuery:

  • קבוצת נתונים משותפת יכולה להכיל עד 1,000 קבוצות נתונים מקושרות.
  • לנושא משותף יכולים להיות מקסימום 10,000 מינויים ל-Pub/Sub. המגבלה הזו כוללת מינויים מקושרים ל-Pub/Sub ומינויים שנוצרו ישירות ב-Pub/Sub.
  • אי אפשר לבחור קבוצת נתונים עם משאבים שלא נתמכים כקבוצת נתונים משותפת. במאמר מערכי נתונים משותפים מפורטים האובייקטים הנתמכים.
  • אי אפשר להגדיר תפקידי IAM או כללי מדיניות IAM בטבלאות ספציפיות בתוך מערך נתונים מקושר. במקום זאת, כדאי להחיל אותם ברמה של מערך הנתונים המקושר.
  • אי אפשר לצרף תגי IAM לטבלאות בתוך מערך נתונים מקושר. במקום זאת, צריך להחיל אותם ברמת מערך הנתונים המקושר.
  • המשאב Subscription לא ממלא נתונים חסרים בקבוצות נתונים מקושרות שנוצרו לפני 25 ביולי 2023. רק מינויים שנוצרו אחרי 25 ביולי 2023 פועלים עם שיטות ה-API.

הגבלות על בעלי תוכן דיגיטלי

אם אתם בעלי תוכן דיגיטלי, חלות המגבלות הבאות על יכולת הפעולה ההדדית של BigQuery:

  • כדי לשלוח שאילתות לתצוגות בתוך מערכי נתונים מקושרים, אתם צריכים לתת למנויים הרשאות מפורשות לקרוא את מערך הנתונים של המקור. מומלץ ליצור תצוגות מורשות כדי להעניק למנויים גישה לצפייה בנתונים בלי להעניק גישה לנתוני המקור הבסיסיים.
  • התוכנית לביצוע השאילתה חושפת את השאילתה של התצוגה המשותפת ואת ההגדרות של שאילתת השגרה, כולל מזהי הפרויקטים ומערכי נתונים אחרים שמעורבים בתצוגות המורשות. אל תכללו מידע רגיש, כמו מפתחות הצפנה, בתצוגה המשותפת או בשאילתה השגרתית.
  • מערכי נתונים משותפים נוספים לאינדקס ב-Knowledge Catalog. עדכוני סכימה בקבוצת נתונים משותפת זמינים למנויים באופן מיידי. עם זאת, אם יש יותר מ-100 מנויים או טבלאות במערך נתונים משותף, יכול להיות שיידרשו עד 18 שעות להוסיף את העדכונים לאינדקס. בגלל העיכוב בהוספה לאינדקס, המנויים לא יכולים לחפש משאבים מעודכנים במסוף Google Cloud באופן מיידי.
  • הנושאים המשותפים נוספים לאינדקס ב-Knowledge Catalog, אבל אי אפשר לסנן ספציפית לפי סוג המשאב שלהם.
  • אם מגדירים כללי מדיניות של אבטחה ברמת השורה או הסתרת נתונים בטבלאות שרשומות, המנויים חייבים להשתמש במהדורת Enterprise או Enterprise Plus כדי להריץ משימות של שאילתות במערך הנתונים המקושר. למידע נוסף על המהדורות, קראו את המאמר מבוא למהדורות של BigQuery.

מגבלות על מנויים

אם אתם מנויים, חלות מגבלות יכולת הפעולה ההדדית הבאות של BigQuery:

מגבלות על פרסום בכמה אזורים

המגבלות הבאות חלות על כרטיסים שמוצגים בכמה אזורים:

  • אפשר לפרסם נתונים בכמה אזורים רק במערכי נתונים משותפים וברפליקות של מערכי נתונים מקושרים. אי אפשר לפרסם בכמה אזורים נושאים או מינויים משותפים ב-Pub/Sub.
  • בחדרים נקיים לנתונים אין תמיכה בכרטיסי מוצר לכמה אזורים.
  • אין תמיכה בכרטיסי מוצר בכמה אזורים באזורי BigQuery Omni.

מגבלות על מדדי השימוש

המגבלות הבאות חלות על מדדי השימוש:

  • אי אפשר לקבל מדדי שימוש לכרטיסי מוצר שנרכשו לפני 20 ביולי 2023.
  • מדדי השימוש בטבלה חיצונית בשדות num_rows_processed ו-total_bytes_processed עשויים להכיל נתונים לא מדויקים.

  • מדדי השימוש בצריכה נתמכים רק לשימוש עם משימות ב-BigQuery. המשאבים הבאים לא תומכים במדדי צריכה:

  • מדדי השימוש של צפיות מאוכלסים רק בשאילתות שבוצעו אחרי 22 באפריל 2024.

  • מדדי השימוש לא מתועדים במינויים מקושרים ל-Pub/Sub ב-BigQuery. אפשר לראות את השימוש ישירות ב-Pub/Sub.

  • הפרוצדורות המאוחסנות ב-SQL לא זמינות בלוח הבקרה של מדדי השימוש בשיתוף ב-BigQuery. אפשר לראות את הפרטים בתצוגה INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES, אבל לא בתצוגה INFORMATION_SCHEMA.SHARED_DATASET_USAGE. מידע נוסף מופיע במאמר שימוש בתצוגות של INFORMATION_SCHEMA.

המגבלות של VPC Service Controls ו-Salesforce Data 360

המגבלות הבאות חלות על VPC Service Controls ועל Salesforce Data 360:

המאמרים הבאים