מידע על מחברים של מטא-נתונים

במאמר הזה מוסבר איך להשתמש במחברים של Knowledge Catalog (לשעבר Dataplex Universal Catalog) כדי לייבא מטא-נתונים ממקורות נתונים חיצוניים של צד שלישי אל Knowledge Catalog.

מחברי Knowledge Catalog משתמשים בשירות העברת הנתונים ל-BigQuery כדי לספק שילובים מוכנים מראש שמחלצים אוטומטית מטא-נתונים ממערכות מקור וממפים אותם לרשומות בקבוצת רשומות של Knowledge Catalog.

המחברים מחלצים את סוגי המטא-נתונים הבאים:

  • מטא-נתונים טכניים: סכימה, סוג נתונים והגדרות של שמות עמודות.
  • מטא-נתונים תפעוליים: חותמות זמן של יצירה ושינוי, שושלת, נתוני שימוש ותוצאות של איכות הנתונים.
  • מטא-נתונים עסקיים: תגים/תוויות, בעלים והערות.
  • מטא-נתונים סמנטיים: מאפיינים, מדדים, מדדים/KPI, שאילתות מובילות וקשרים.

אחרי שמגדירים מחבר, Knowledge Catalog מתזמן הפעלות של ייבוא מטא-נתונים לפי לוח הזמנים שמציינים, כדי לוודא שהקטלוג נשאר מסונכרן עם מערכת המקור.

מקורות נתונים נתמכים

אפשר לייבא מטא-נתונים מהמקורות הבאים באמצעות מחברים של Knowledge Catalog:

  • dbt Core
  • Oracle
  • MySQL
  • PostgreSQL
  • שרת SQL

שילובים עם שותפים בתחום משילות מידע (data governance)

אפשר לשלב את Knowledge Catalog עם פלטפורמות אחרות של קטלוג נתונים וניהול נתונים ברמת הארגון. השילובים האלה עוזרים לוודא שהמטא-נתונים ניתנים לגילוי ועקביים בכל נוף הנתונים של הארגון, וכך אפשר להעשיר מטא-נתונים ב-Knowledge Catalog או להציג מטא-נתונים של Knowledge Catalog בכלים של צד שלישי.

השותפים הבאים מספקים שילובים ל-Knowledge Catalog:

איך זה עובד

מחברים של Knowledge Catalog משתמשים בהגדרות העברה שמנוהלות על ידי שירות העברת הנתונים ל-BigQuery כדי להתחבר למקור הנתונים, לחלץ מטא-נתונים ולהטמיע אותם בקבוצת רשומות של Knowledge Catalog שאתם מציינים.

בכל פעם שמתבצע ייבוא של מטא-נתונים, מתבצעת החלפה מלאה של הרשומות בקבוצת רשומות היעד שמנוהלת על ידי ההגדרה הזו. אובייקטים של מטא-נתונים שכבר לא קיימים במקור מוסרים מקבוצת הרשומות, ואובייקטים חדשים מתווספים. האובייקטים בקבוצת הרשומות שלא יובאו על ידי הגדרת המחבר לא מושפעים.

אפשר להגדיר ולנהל את ההגדרות האלה בדף מחברים בקטע 'Knowledge Catalog' במסוף Google Cloud .

הסברים על המונחים

במסמכי התיעוד האלה נעשה שימוש במונחים הבאים:

  • הגדרת ייבוא מטא-נתונים: ההגדרות של משימה מתוזמנת או של משימה לפי דרישה שמשתמשת בשירות העברת הנתונים ל-BigQuery כדי לחלץ מטא-נתונים ממקור מסוים ולטעון אותם ב-Knowledge Catalog.
  • הרצה: מופע יחיד של הפעלה של הגדרת ייבוא מטא-נתונים.
  • קבוצת רשומות: משאב ב-Knowledge Catalog שמכיל רשומות של מטא-נתונים. כשמגדירים מחבר, מציינים קבוצת רשומות כמיקום היעד של המטא-נתונים המיובאים.
  • רשומה: משאב ב-Knowledge Catalog שמייצג נכס נתונים, כמו טבלה או תצוגה.

תמחור

אין חיובים נוספים מ-Knowledge Catalog או משירות העברת הנתונים ל-BigQuery על ייבוא מטא-נתונים באמצעות מחברים.

השימוש ב-Knowledge Catalog (למשל אחסון מטא-נתונים) כרוך בחיובים רגילים. מידע נוסף מפורט במאמר בנושא תמחור של Knowledge Catalog.

מגבלות

  • רק מטא-נתונים מיובאים, ולא הנתונים הבסיסיים מטבלאות המקור או מהתצוגות. כדי להעביר את נתוני הבסיס, אפשר להשתמש בשירות העברת הנתונים ל-BigQuery.
  • בכל הרצה מתבצעת החלפה מלאה של רשומות שמנוהלות על ידי המחבר בקבוצת הרשומות של היעד. אין תמיכה בעדכוני מטא-נתונים מצטברים.
  • היסטוריית ההרצות נשמרת למשך 90 ימים.

המאמרים הבאים