Visualizzare gli approfondimenti di Knowledge Catalog

Puoi cercare e gestire le risorse Firestore utilizzando Knowledge Catalog, una piattaforma per archiviare, gestire e accedere ai metadati. Puoi utilizzare Knowledge Catalog per analizzare i metadati di Firestore e aiutarti con attività come:

  • Analisi, incluse dipendenze e idoneità per un caso d'uso
  • Gestione dei cambiamenti
  • Evoluzione dello schema

Knowledge Catalog è abilitato per impostazione predefinita sui database Firestore nuovi ed esistenti e recupera automaticamente i seguenti metadati:

Risorsa Tipo Campi
Database Control plane
  • Edizione
  • Modalità
  • Località (incluse le multiregioni)
  • ID progetto
  • Nome database
  • Data/ora creazione
Schema del database Piano dati
  • Nome
  • Raccolta
  • Campo - Tipo/i di dati
  • Schema

Prima di iniziare

Per utilizzare gli approfondimenti di Knowledge Catalog con Firestore, devi prima avere un database Firestore. Per saperne di più, consulta Creare e gestire database.

Ruoli richiesti per accedere ai risultati di ricerca

Per cercare e visualizzare i metadati di Firestore in Knowledge Catalog, le entità devono disporre delle autorizzazioni per visualizzare le risorse Firestore, inclusa l'autorizzazione dataplex.projects.search.

Per concedere queste autorizzazioni alle entità, come utenti, gruppi o account di servizio, assegna loro il ruolo Visualizzatore Cloud Datastore (roles/datastore.viewer) IAM nel progetto che contiene le risorse Firestore.

Operazione di Knowledge Catalog Risorsa Firestore Ruoli o autorizzazioni richiesti
Cerca risorse Firestore Database datastore.databases.getMetadata
Schema del database datastore.schemas.get

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso. Per saperne di più sui ruoli IAM di Firestore, consulta Ruoli e autorizzazioni di Firestore.

Ruoli richiesti per la ricerca di voci

Per cercare le voci, devi avere almeno uno dei seguenti ruoli IAM all'interno del progetto usato per la ricerca:

Le autorizzazioni sui risultati di ricerca vengono controllate indipendentemente dal progetto selezionato. Per saperne di più, consulta Cercare asset di dati con Knowledge Catalog.

Tipi di rilevamento dei metadati

Il rilevamento dei metadati di Knowledge Catalog è un processo automatizzato che analizza le origini dati connesse, come Firestore, per identificare gli asset di dati (come raccolte e database) ed estrarre i relativi metadati tecnici, come schemi, descrizioni e località, nel catalogo di Knowledge Catalog. Questo processo viene eseguito periodicamente per mantenere il catalogo sincronizzato con i sistemi di origine.

Knowledge Catalog supporta le ricerche per parola chiave e in linguaggio naturale.

  • La ricerca per parola chiave consente di trovare le risorse utilizzando parole chiave, filtri e una sintassi definiti. Ad esempio, puoi inserire system=Firestore AND type=Database per visualizzare tutti i database Firestore.
  • La ricerca in linguaggio naturale (anteprima) utilizza l'AI per comprendere le query semantiche. Consente di trovare le risorse utilizzando un linguaggio naturale, eliminando la necessità di una sintassi complessa. Ad esempio, puoi inserire query come List all Firestore databases related to sales.

Per saperne di più, consulta Sintassi di ricerca per Knowledge Catalog.

Esempio: scoprire lo schema di un gruppo di raccolte Firestore

Per comprendere il processo di rilevamento dei metadati, considera un database Firestore denominato user-firestore-database. In questo database è presente uno schema di gruppo di raccolte denominato user-schema.

Al termine del rilevamento, puoi cercare questi asset, user-firestore-database e user-schema, nella pagina Knowledge Catalog della Google Cloud console o utilizzando l'API Knowledge Catalog. Puoi quindi visualizzare i dettagli degli asset e arricchirli con metadati aziendali o operativi aggiuntivi.

Arricchire i metadati utilizzando gli aspetti

I tipi di aspetto sono risorse riutilizzabili che puoi utilizzare come modelli per gli aspetti. I tipi di aspetto ti aiutano a evitare la duplicazione del lavoro e gli aspetti incompleti. Puoi utilizzare Knowledge Catalog per creare i tipi di aspetto di cui hai bisogno.

Dopo aver creato i tipi di aspetto personalizzati, puoi collegare gli aspetti alle risorse Firestore. Il collegamento degli aspetti alle risorse consente di:

  • Aggiungere metadati aziendali agli asset
  • Cercare gli asset in base ai metadati aziendali e ad altri metadati personalizzati

Per saperne di più sulla creazione di tipi di aspetto e sul collegamento degli aspetti a Firestore, consulta Gestire gli aspetti e arricchire i metadati.

Cercare asset Firestore

Utilizza la pagina di ricerca di Knowledge Catalog nella Google Cloud console per cercare gli asset Firestore.

  1. Vai alla pagina Cerca di Knowledge Catalog.

    Vai a Cerca

  2. Nel riquadro Filtri, fai clic su Sistemi, quindi seleziona Firestore.

  3. (Facoltativo) In Alias di tipo, puoi filtrare i risultati di ricerca in base a un tipo specifico di asset Firestore selezionando uno o più dei seguenti alias di tipo:

    • Database
    • Schema del database
    • Altro

Puoi utilizzare il campo di ricerca in Knowledge Catalog per eseguire query di ricerca per parola chiave. Ad esempio, puoi inserire system=Firestore AND type=Database per visualizzare tutti i database Firestore.

Per saperne di più, consulta Sintassi di ricerca per Knowledge Catalog.

Per visualizzare tutti gli asset Firestore, inserisci system=Firestore. Puoi inserire parole chiave specifiche. Ad esempio, per visualizzare tutti i database Firestore:

system=Firestore AND type=Database

Puoi anche utilizzare le parentesi e gli operatori logici AND e OR per espressioni complesse. Per saperne di più sulle espressioni che puoi utilizzare in nel campo di ricerca, consulta Sintassi di ricerca per Knowledge Catalog.

Puoi inserire direttamente le query di ricerca per asset Firestore specifici nel campo di ricerca. Il formato della stringa di query è il seguente:

type="projects/dataplex-types/locations/global/entryTypes/QUERY_STRING"

Sostituisci quanto segue:

  • QUERY_STRING: utilizza il seguente elenco per identificare una stringa di query in base al tipo di asset Firestore su cui vuoi eseguire query:

    • firestore-database
    • firestore-schema

Una query di esempio potrebbe avere il seguente aspetto:

type="projects/1234567890/locations/global/entryTypes/firestore-schema"

Cercare per tipo di aspetto

Knowledge Catalog include alcuni tipi di aspetto integrati che puoi utilizzare per eseguire le ricerche.

Per cercare per tipo di aspetto:

  1. Nel riquadro Aspetti, fai clic sul menu Aggiungi altri tipi di aspetto.
  2. Inserisci Firestore, quindi seleziona uno o più dei seguenti tipi di aspetto per limitare i risultati di ricerca a quel tipo.
    • Database Firestore
    • Schema Firestore
  3. Fai clic su OK.
  4. Nella tabella dei risultati, fai clic sul nome dell'asset per visualizzare i metadati dell'asset.
  5. (Facoltativo) Migliora o visualizza gli asset. Puoi eseguire una delle seguenti operazioni:
    • Per aggiungere una descrizione in formato RTF dell'asset, fai clic su Aggiungi in Panoramica .
    • Per collegare un aspetto all'asset, fai clic su Aggiungi in Aspetti .
    • Per visualizzare i database membri di un'istanza, fai clic sulla scheda Elenco voci , quindi su Mostra tutte le voci secondarie nella ricerca.
    • In Dettagli voce, visualizza i dettagli completi dell'asset. Fai clic sul nome della voce per visualizzare altre voci.

Ricerca in linguaggio naturale in Firestore

La ricerca in linguaggio naturale (anteprima) utilizza l'AI per comprendere le query semantiche. Consente di trovare le risorse utilizzando un linguaggio naturale, eliminando la necessità di una sintassi complessa. Ad esempio, puoi inserire query come List all Firestore collections related to sales.

Per saperne di più, consulta Sintassi di ricerca per Knowledge Catalog.

Ricerca per sintassi in Firestore

La ricerca per parola chiave consente di trovare le risorse utilizzando parole chiave, filtri e una sintassi definiti. Ad esempio, puoi inserire system=Firestore AND type=Database per visualizzare tutti i database Firestore.

Per saperne di più, consulta Sintassi di ricerca per Knowledge Catalog.

Flusso di lavoro di esempio: eseguire il drill-down dal database allo schema

Per eseguire il drill-down da un database a uno schema:

  1. Vai alla pagina Cerca di Knowledge Catalog.

    Vai a Cerca

  2. Nel riquadro Filtri, seleziona Sistemi, quindi Firestore. In alternativa, inserisci system=Firestore nel campo di ricerca.

  3. Seleziona un database.

  4. Nella pagina Dettagli Firestore, fai clic sulla scheda Elenco voci, quindi su Mostra tutte le voci secondarie nella ricerca.

  5. Nella pagina Dettagli database Firestore, fai clic sulla scheda Elenco voci , quindi su Mostra tutte le voci secondarie nella ricerca. Knowledge Catalog mostra i gruppi di raccolte nel database.

  6. Seleziona il nome di un gruppo di raccolte, quindi fai clic su Schema nella pagina Dettagli gruppo di raccolte per visualizzare lo schema.

  7. (Facoltativo) Per aggiungere un tipo di aspetto a un database, fai clic sul pulsante Aggiungi aspetto.

Prezzi

Non sono previsti addebiti per l'archiviazione dei metadati tecnici di Firestore in Knowledge Catalog. Per le chiamate API e l'arricchimento dei metadati aziendali aggiuntivi si applicano i prezzi standard di Knowledge Catalog. Per saperne di più, consulta la pagina dei prezzi di Knowledge Catalog.

Limitazioni

  • I risultati delle query vengono troncati dopo l'importazione di 10.000 gruppi di raccolte.
  • Durante l'importazione batch, potrebbero essere necessarie fino a 48 ore prima che gli aggiornamenti al database vengano visualizzati in Knowledge Catalog.
  • Durante l'importazione live, potrebbero essere necessari fino a 5 minuti prima che gli aggiornamenti al database vengano visualizzati in Knowledge Catalog.
  • I gruppi di raccolte non vengono aggiornati durante l'importazione live.
  • Gli schemi dei gruppi di raccolte vengono aggiornati durante l'importazione live, ma questo aggiornamento riguarda solo i primi 100 campi primitivi di primo livello in ordine alfabetico. Le informazioni sullo schema rimanenti vengono aggiornate 24-48 ore dopo l'importazione live.
  • Il processo di estrazione può richiedere alcuni minuti.

Passaggi successivi