Gemini Cloud Assist 사용

이 문서에서는 Google Cloud을 위한 Gemini 포트폴리오의 제품인 Gemini Cloud Assist를 사용하여 BigQuery에서 메타데이터, 작업, 쿼리를 이해하고 작업하는 방법을 설명합니다.

시작하기 전에

Gemini Cloud Assist를 사용하려면 먼저 관리자가 작업 중인 프로젝트 또는 폴더에 대해 Gemini Cloud Assist를 설정하는 단계를 수행해야 합니다.

Google Cloud 리소스에 대한 질문과 요청을 지원하려면 Gemini Cloud Assist에 해당 리소스에 대한 적절한 Identity and Access Management (IAM) 권한이 필요합니다. BigQuery 데이터를 쿼리하도록 프롬프트를 표시하면 Gemini Cloud Assist가 사용자의 권한을 상속하므로 대부분의 경우 필요한 IAM 권한이 이미 부여되어 있습니다. 자세한 내용은 Gemini Cloud Assist 사용을 위한 IAM 요구사항을 참고하세요.

Gemini Cloud Assist 사용

  1. BigQuery 페이지로 이동합니다.

    BigQuery로 이동

  2. In the Google Cloud toolbar, click spark Open or close Gemini AI chat to open Gemini Cloud Assist chat.

    BigQuery 툴바의 Gemini Cloud Assist 버튼

  3. 프롬프트 입력 필드에 프롬프트를 입력합니다.

  4. 프롬프트 전송을 클릭합니다.

다음 섹션에서는 Gemini Cloud Assist로 실행할 수 있는 작업의 예를 제공합니다.

작업 분석

개인 작업 기록 및 프로젝트 작업 기록을 비롯하여 프로젝트에서 실행된 작업에 대해 자세히 알아보고 다음 사용 사례를 지원하세요.

  • 장기 실행 쿼리 디버그 작업의 현재 상태와 슬롯 경합, 스캔된 행 수, 데이터 볼륨 등 예상보다 오래 걸리는 이유를 알아봅니다. Cloud Assist 패널에 다음과 유사한 프롬프트를 입력합니다.

    Why is this job taking so long? JOB_ID

  • 실패한 작업의 원인 분석 특정 쿼리가 실패한 이유를 알아봅니다. Cloud Assist 패널에 다음과 유사한 프롬프트를 입력합니다.

    Why did JOB_ID fail?

  • 리소스 집약적인 쿼리 찾기 처리된 예상 바이트 수를 기준으로 가장 비용이 많이 드는 쿼리를 알아봅니다. Cloud Assist 패널에 다음과 유사한 프롬프트를 입력합니다.

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

SQL 생성

쿼리가 수행할 작업을 설명하여 SQL 쿼리를 생성합니다. 최상의 결과를 얻으려면 쿼리할 테이블의 이름을 포함하세요. 예를 들어 Cloud Assist 패널에 다음과 비슷한 프롬프트를 입력합니다.

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 코드 생성

원하는 작업을 설명하여 Python 코드를 생성합니다. 예를 들어 Cloud Assist 패널에서 다음 프롬프트를 입력하여 BigQuery 매직 구문을 사용하여 공개 데이터 세트에서 penguins 테이블을 쿼리하도록 Gemini에 요청할 수 있습니다.

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

다음 단계