Gemini Cloud Assist を使用する

このドキュメントでは、Gemini for Google Cloud ポートフォリオのプロダクトである Gemini Cloud Assist を使用して、BigQuery のメタデータ、ジョブ、クエリを理解し、操作する方法について説明します。

始める前に

Gemini Cloud Assist を使用するには、作業中のプロジェクトまたはフォルダに対して、管理者が Gemini Cloud Assist を設定する手順を行う必要があります。

Google Cloud リソースに関する質問やリクエストをサポートするには、Gemini Cloud Assist にそれらのリソースに対する適切な Identity and Access Management（IAM）権限が必要です。Gemini Cloud Assist は、BigQuery データのクエリを求めるプロンプトが表示されると、権限を継承します。そのため、多くの場合、必要な IAM 権限はすでに付与されています。詳細については、Gemini Cloud Assist の使用のための IAM 要件をご覧ください。

Gemini Cloud Assist を使用する

  1. [BigQuery] ページに移動します。

    BigQuery に移動

  2. Google Cloud ツールバーの spark Gemini AI チャットを開くか、閉じますアイコンをクリックして、Gemini Cloud Assist チャットを開きます。

    BigQuery ツールバーの Gemini Cloud Assist ボタン。

  3. [プロンプトを入力] フィールドにプロンプトを入力します。

  4. [メッセージを送信] をクリックします。

以降のセクションでは、Gemini Cloud Assist で実行できるタスクの例を示します。

ジョブを分析する

プロジェクトで実行されたジョブ（個人ジョブ履歴やプロジェクト ジョブ履歴など）の詳細を確認して、次のユースケースをサポートします。

  • 長時間実行されるクエリをデバッグする。ジョブの現在のステータスと、スロットの競合、スキャンされた行数の多さ、データ量の多さなど、ジョブが予想よりも時間がかかっている理由を確認します。[Cloud Assist] パネルに、次のようなプロンプトを入力します。

    Why is this job taking so long? JOB_ID

  • 失敗したジョブの原因を分析します。特定のクエリが失敗した理由を確認します。[Cloud Assist] パネルに、次のようなプロンプトを入力します。

    Why did JOB_ID fail?

  • リソース消費量が多いクエリを見つける。処理された推定バイト数に基づいて、最もコストの高いクエリを確認します。[Cloud Assist] パネルに、次のようなプロンプトを入力します。

    What are the 3 most expensive queries that I ran in the last 2 days?

SQL を生成

クエリで実行する内容を記述して、SQL クエリを生成します。最適な結果を得るには、クエリするテーブルの名前を含めます。たとえば、[Cloud アシスト] パネルに、次のようなプロンプトを入力します。

Generate a SQL query to show me the duration and subscriber type for the ten longest trips.
Use the `bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_trips` table.

Python コードを生成する

実行する内容を説明して Python コードを生成します。たとえば、Cloud Assist パネルで、次のプロンプトを入力して、BigQuery マジック構文を使用して一般公開データセットから penguins テーブルをクエリするように Gemini に指示できます。

Generate python code to query the `bigquery-public-data.ml_datasets.penguins`
table using bigquery magics

次のステップ