Mulai 10 April 2026, Dataplex Universal Catalog kini disebut Knowledge Catalog. Nama API, library klien, CLI, dan IAM tidak berubah. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Memperkenalkan Katalog Pengetahuan Google Cloud.

Google menggunakan teknologi AI untuk menerjemahkan konten ke dalam bahasa pilihan Anda. Terjemahan AI mungkin mengandung kesalahan.

Membuat produk data

Dokumen ini ditujukan untuk pemilik produk data yang ingin membuat dan mengonfigurasi produk data di Knowledge Catalog (sebelumnya Dataplex Universal Catalog). Saat Anda menentukan resource ini, pastikan ID-nya mematuhi panduan penamaan resource Knowledge Catalog.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang arsitektur dan konsep utama produk data, lihat Tentang produk data.

Sebelum memulai

Sebelum Anda membuat produk data, selesaikan prasyarat berikut.

Mengaktifkan Gemini

Mengonfigurasi Gemini di aset data Anda adalah langkah opsional, tetapi sangat direkomendasikan sebelum Anda membuat produk data pertama.

Secara default, pembuatan produk data mengharuskan Anda memasukkan deskripsi bisnis, definisi teknis, dan dokumentasi orientasi untuk aset Anda secara manual. Saat Anda mengaktifkan integrasi Gemini, Knowledge Catalog memanfaatkan bantuan AI untuk menganalisis skema dan hasil pemindaian data Anda secara otomatis guna menghasilkan hal berikut:

Dokumentasi bisnis: Membuat template dokumentasi dan deskripsi yang jelas untuk produk data Anda dan setiap aset datanya.
Insight dan contoh kueri: Membuat contoh kueri siap pakai berdasarkan tata letak skema aset, sehingga konsumen data dapat segera mulai mengkueri produk setelah disetujui.

Jika Anda memilih untuk tidak mengaktifkan Gemini, Anda dapat melewati bagian ini. Namun, Anda harus memberikan semua metadata aset dan template kueri secara manual selama pembuatan.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara mengaktifkan Gemini di BigQuery, lihat Menyiapkan Gemini di BigQuery.

Mengaktifkan API

Aktifkan Dataplex API dan BigQuery API, jika belum diaktifkan.

Peran yang diperlukan untuk mengaktifkan API

Untuk mengaktifkan API, Anda memerlukan izin serviceusage.services.enable. Jika Anda membuat project, kemungkinan Anda sudah memiliki izin ini melalui peran Pemilik (roles/owner). Jika tidak, Anda bisa mendapatkan izin ini melalui peran Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Pelajari cara memberikan peran.

Aktifkan API

Membuat aset data

Pastikan aset data Anda (misalnya, set data, tabel, dan tampilan BigQuery) dibuat dan diisi.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara membuat aset data, lihat dokumen berikut:

Mengonfigurasi identitas

Identifikasi atau buat Google Grup atau akun layanan yang ingin Anda konfigurasi di produk data Anda.

Opsional: Mengonfigurasi Looker (Google Cloud core) untuk produk data

Jika Anda berencana menyertakan aset Looker (Google Cloud core) dalam produk data, selesaikan langkah-langkah tambahan berikut:

Pastikan entri katalog untuk resource Looker (Google Cloud core) sudah ada di Knowledge Catalog di region yang sama dengan produk data. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengelola resource Looker (Google Cloud core) dengan Knowledge Catalog.
Konfigurasikan Google OAuth dan aktifkan grup yang diduplikasi di instance Looker (Google Cloud core) Anda untuk membuat grup Looker hanya baca untuk Google Grup Anda.
Tetapkan tingkat akses folder dan peran Looker ke grup Looker yang diduplikasi.

Peran yang diperlukan

Bagian ini menguraikan peran IAM minimum yang diperlukan untuk bagian utama berikut:

Pemilik produk data: pengguna yang membuat, mengonfigurasi, dan mengelola produk data serta aset terkaitnya
Konsumen produk data: pengguna yang menelusuri, melihat, dan meminta akses ke produk data yang dipublikasikan

Peran yang diperlukan untuk pemilik produk data

Untuk mendapatkan izin yang Anda perlukan untuk membuat dan mengelola produk data, minta administrator untuk memberi Anda peran IAM berikut pada project:

Izin penuh untuk membuat, memperbarui, menghapus, mengelola izin, dan menyetujui atau menolak permintaan akses untuk produk data: Dataplex Data Products Admin (roles/dataplex.dataProductsAdmin)
Memperbarui dan mengelola izin, serta menyetujui atau menolak permintaan akses untuk produk data: Dataplex Data Products Editor (roles/dataplex.dataProductsEditor)
Menambahkan aspek metadata (seperti schema, overview, contacts, dan queries): Dataplex Entry and EntryLink Owner (roles/dataplex.entryOwner)
Menelusuri dan menambahkan aset: Dataplex Catalog Viewer (roles/dataplex.catalogViewer)
Mengedit jenis aspek sistem (seperti overview, contact, contract, dan queries): Dataplex Catalog Editor (roles/dataplex.catalogEditor)
Membuat atau mengambil pemindaian data insight untuk dokumentasi otomatis dan pembuatan insight: Dataplex DataScan Admin (roles/dataplex.dataScanAdmin)
Mengakses metadata Looker (Google Cloud core) di Knowledge Catalog: Looker Schema Viewer (roles/looker.schemaViewer) - di project yang menghosting instance Looker (Google Cloud core)
Berikan roles/looker.instanceUser ke Grup Google dari grup akses: Project IAM Admin (roles/resourcemanager.projectIamAdmin) - di project yang menghosting instance Looker (Google Cloud core)

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Peran yang telah ditetapkan ini berisi izin yang diperlukan untuk membuat dan mengelola produk data. Untuk melihat izin yang benar-benar diperlukan, perluas bagian Izin yang diperlukan:

Izin yang diperlukan

Izin berikut diperlukan untuk membuat dan mengelola produk data:

Buat produk data: dataplex.dataProducts.create
Mencantumkan produk data dalam project: dataplex.dataProducts.list
Mendapatkan atau melihat produk data: dataplex.dataProducts.get
Mengedit produk data yang ada: dataplex.dataProducts.update
Hapus produk data: dataplex.dataProducts.delete
Menyetujui permintaan akses produk data: dataplex.dataProducts.approve
Menelusuri produk data menggunakan Knowledge Catalog:
- dataplex.dataProducts.get
- dataplex.projects.search
Buat permintaan akses produk data: dataplex.dataProducts.get
Buat aset data: dataplex.dataAssets.create
Mencantumkan aset data dalam produk data: dataplex.dataAssets.list
Dapatkan aset data: dataplex.dataAssets.get
Mengedit aset data yang ada: dataplex.dataAssets.update
Hapus aset data: dataplex.dataAssets.delete
Buat pemindaian data: dataplex.datascans.create
Mencantumkan semua pemindaian data: dataplex.datascans.list
Mendapatkan pemindaian data: dataplex.datascans.get
Menjalankan pemindaian data: dataplex.datascans.run
Edit jenis aspek sistem overview: dataplex.entryGroups.useOverviewAspect
Edit jenis aspek sistem refresh cadence: dataplex.entryGroups.useRefreshCadenceAspect
Edit jenis aspek sistem queries: dataplex.entryGroups.useQueriesAspect

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin ini dengan peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Peran yang diperlukan untuk konsumen produk data

Agar konsumen produk data dapat menelusuri, melihat, dan meminta akses ke produk data, sebagai pemilik produk data, Anda harus memastikan produk data dapat ditemukan. Untuk melakukannya, berikan peran IAM berikut kepada konsumen produk data pada produk data:

Menelusuri produk data dan meminta akses ke produk tersebut: Dataplex Data Product Consumer (dataplex.dataProductsConsumer) dan Dataplex Catalog Viewer (roles/dataplex.catalogViewer)
Akses hanya baca untuk melihat definisi dan metadata produk data: Dataplex Data Product Viewer (dataplex.dataProductsViewer)

Membuat dan mengonfigurasi produk data

Pembuatan produk data melibatkan tugas-tugas tingkat tinggi berikut:

Membuat produk data

Langkah awal wajib ini memerlukan penentuan detail inti seperti nama produk data yang unik, deskripsi, region tempat produk data dibuat, dan detail kontak.
Opsional: Tambahkan aset

Pada fase ini, Anda memilih aset yang akan disertakan dalam produk data. Batasan utamanya adalah aset harus berada di region yang sama dengan produk data itu sendiri. Anda dapat menambahkan hingga 10 aset sekaligus, dengan total maksimum 50 aset yang diizinkan per produk data.

Untuk mengetahui daftar aset yang didukung, lihat Aset yang didukung.
Opsional: Mengonfigurasi grup akses dan izin aset

Pada fase opsional ini, Anda akan menyederhanakan kontrol akses dengan membuat grup akses. Grup akses ini berfungsi sebagai alias yang mudah digunakan (misalnya, Analyst atau Reader) untuk Google Grup dan akun layanan yang mendasarinya. Kemudian, Anda menetapkan izin dengan memilih peran IAM tertentu dan memetakannya ke grup akses untuk aset tertentu.
Opsional: Menambahkan detail kontrak dan aspek

Pada fase ini, Anda meningkatkan tata kelola dan visibilitas data dengan melampirkan framework metadata. Anda dapat menambahkan kontrak untuk mengomunikasikan ritme pembaruan data secara formal, dengan menentukan parameter seperti frekuensi pembaruan, pengaturan waktu, dan nilai minimum varians. Anda juga dapat melampirkan aspek kustom untuk memberikan metadata bisnis atau teknis tambahan untuk produk data Anda.
Opsional: Tambahkan detail tambahan

Pada fase terakhir ini, Anda menambahkan dokumentasi rich text, seperti panduan orientasi pengguna, definisi bisnis, dan contoh kueri, untuk membantu konsumen berinteraksi dengan produk data segera setelah disetujui.

Untuk membuat dan mengonfigurasi produk data, selesaikan langkah-langkah di bagian berikut:

Membuat produk data

Konsol

Di konsol Google Cloud , buka halaman Produk data Knowledge Catalog.

Buka Produk data
Klik Create.
Di panel Create data products, masukkan detail berikut:
- Data product name: Masukkan nama unik untuk produk data Anda.
- ID produk data: Ini adalah ID unik yang dibuat otomatis. Anda dapat mengedit kolom ini.
- Project ID: Ini adalah ID unik project tempat produk data dibuat. Cari dan pilih project.
- Region: Pilih region atau multi-region tempat produk data dibuat.
- Ikon produk data: Cari dan pilih ikon untuk mengidentifikasi produk data secara visual. Tindakan tersebut bersifat opsional.
- Description: Masukkan deskripsi singkat produk data.
- Kontak: Berikan informasi kontak untuk alur kerja tata kelola dan persetujuan:
  - Alamat email pemilik produk data: Masukkan alamat email pemilik produk data.
  - Alamat email pemberi persetujuan produk data: Masukkan alamat email pemberi persetujuan yang ditunjuk yang bertanggung jawab untuk menyetujui permintaan atau modifikasi akses.
- Label: Tambahkan label nilai kunci untuk mengatur resource Anda. Tindakan ini bersifat opsional.
Klik Create data product.

Terraform

Untuk membuat produk data, gunakan resource google_dataplex_data_product dan IAM.

resource "google_dataplex_data_product" "default" {
  project         = "PROJECT_ID"
  location        = "LOCATION"
  data_product_id = "DATA_PRODUCT_ID"
  display_name    = "DISPLAY_NAME"
  description     = "DESCRIPTION"
  owner_emails    = ["EMAIL_IDs"]

  # Optional: Configures designated approvers for access requests
  access_approval_config {
    approver_emails = ["APPROVER_EMAIL_IDs"]
  }

  # Optional: Base64-encoded icon (Max 3.0MiB)
  icon = "ICON_BASE64_STRING"
}

resource "google_dataplex_data_product_iam_member" "consumer_binding" {
  project         = "PROJECT_ID"
  location        = "LOCATION"
  data_product_id = "DATA_PRODUCT_ID"
  role            = "roles/dataplex.dataProductsConsumer"
  member          = "MEMBER"
}

Ganti kode berikut:

PROJECT_ID: ID project Google Cloud Anda.
LOCATION: region tempat Anda ingin membuat produk data.
DATA_PRODUCT_ID: ID unik untuk produk data Anda.
DISPLAY_NAME: nama yang mudah digunakan untuk produk data Anda.
DESCRIPTION: deskripsi singkat produk data.
EMAIL_IDs: alamat email pemilik produk data yang dipisahkan koma, misalnya—["user1@example.com", "user2@example.com"].
APPROVER_EMAIL_IDs: alamat email yang dipisahkan koma dari pemberi persetujuan yang ditunjuk yang bertanggung jawab untuk menyetujui permintaan atau modifikasi akses untuk produk data ini.
ICON_BASE64_STRING: data gambar mentah berenkode base64 yang mewakili produk data. Ukuran maksimumnya adalah 3,0 MiB. Jangan sertakan awalan skema URL data.
MEMBER: pengguna, akun layanan, atau grup yang menerima peran konsumen (misalnya, group:all-analysts@example.com).

C#

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan C# di Panduan memulai Knowledge Catalog menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Knowledge Catalog C# API.

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dataplex.V1;
using Google.LongRunning;

public sealed partial class GeneratedDataProductServiceClientSnippets
{
    /// <summary>Snippet for CreateDataProduct</summary>
    /// <remarks>
    /// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    /// It will require modifications to work:
    /// - It may require correct/in-range values for request initialization.
    /// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    ///   https://cloud.google.com/dotnet/docs/reference/help/client-configuration#endpoint.
    /// </remarks>
    public void CreateDataProductRequestObject()
    {
        // Create client
        DataProductServiceClient dataProductServiceClient = DataProductServiceClient.Create();
        // Initialize request argument(s)
        CreateDataProductRequest request = new CreateDataProductRequest
        {
            ParentAsLocationName = LocationName.FromProjectLocation("[PROJECT]", "[LOCATION]"),
            DataProductId = "",
            DataProduct = new DataProduct(),
            ValidateOnly = false,
        };
        // Make the request
        Operation<DataProduct, OperationMetadata> response = dataProductServiceClient.CreateDataProduct(request);

        // Poll until the returned long-running operation is complete
        Operation<DataProduct, OperationMetadata> completedResponse = response.PollUntilCompleted();
        // Retrieve the operation result
        DataProduct result = completedResponse.Result;

        // Or get the name of the operation
        string operationName = response.Name;
        // This name can be stored, then the long-running operation retrieved later by name
        Operation<DataProduct, OperationMetadata> retrievedResponse = dataProductServiceClient.PollOnceCreateDataProduct(operationName);
        // Check if the retrieved long-running operation has completed
        if (retrievedResponse.IsCompleted)
        {
            // If it has completed, then access the result
            DataProduct retrievedResult = retrievedResponse.Result;
        }
    }
}

Go

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Go di Panduan memulai Knowledge Catalog menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Knowledge Catalog Go API.

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.


//go:build examples

package main

import (
	"context"

	dataplex "cloud.google.com/go/dataplex/apiv1"
	dataplexpb "cloud.google.com/go/dataplex/apiv1/dataplexpb"
)

func main() {
	ctx := context.Background()
	// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
	// It will require modifications to work:
	// - It may require correct/in-range values for request initialization.
	// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in:
	//   https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go#hdr-Client_Options
	c, err := dataplex.NewDataProductClient(ctx)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	defer c.Close()

	req := &dataplexpb.CreateDataProductRequest{
		// TODO: Fill request struct fields.
		// See https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/dataplex/apiv1/dataplexpb#CreateDataProductRequest.
	}
	op, err := c.CreateDataProduct(ctx, req)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}

	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	// TODO: Use resp.
	_ = resp
}

Java

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Java di Panduan memulai Knowledge Catalog menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Knowledge Catalog Java API.

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

import com.google.cloud.dataplex.v1.CreateDataProductRequest;
import com.google.cloud.dataplex.v1.DataProduct;
import com.google.cloud.dataplex.v1.DataProductServiceClient;
import com.google.cloud.dataplex.v1.LocationName;

public class SyncCreateDataProduct {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    syncCreateDataProduct();
  }

  public static void syncCreateDataProduct() throws Exception {
    // This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    // It will require modifications to work:
    // - It may require correct/in-range values for request initialization.
    // - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    // https://cloud.google.com/java/docs/setup#configure_endpoints_for_the_client_library
    try (DataProductServiceClient dataProductServiceClient = DataProductServiceClient.create()) {
      CreateDataProductRequest request =
          CreateDataProductRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of("[PROJECT]", "[LOCATION]").toString())
              .setDataProductId("dataProductId1437828576")
              .setDataProduct(DataProduct.newBuilder().build())
              .setValidateOnly(true)
              .build();
      DataProduct response = dataProductServiceClient.createDataProductAsync(request).get();
    }
  }
}

Node.js

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Node.js di Panduan memulai Knowledge Catalog menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Knowledge Catalog Node.js API.

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

/**
 * This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
 * It will require modifications to work.
 * It may require correct/in-range values for request initialization.
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
/**
 *  Required. The parent resource where this data product will be created.
 *  Format: projects/{project_id_or_number}/locations/{location_id}
 */
// const parent = 'abc123'
/**
 *  Optional. The ID of the data product to create.
 *  The ID must conform to RFC-1034 and contain only lower-case letters (a-z),
 *  numbers (0-9), or hyphens, with the first character a letter, the last a
 *  letter or a number, and a 63 character maximum. Characters outside of
 *  ASCII are not permitted.
 *  Valid format regex: `^[a-z]([a-z0-9-]{0,61}[a-z0-9])?$`
 *  If not provided, a system generated ID will be used.
 */
// const dataProductId = 'abc123'
/**
 *  Required. The data product to create.
 */
// const dataProduct = {}
/**
 *  Optional. Validates the request without actually creating the data product.
 *  Default: false.
 */
// const validateOnly = true

// Imports the Dataplex library
const {DataProductServiceClient} = require('@google-cloud/dataplex').v1;

// Instantiates a client
const dataplexClient = new DataProductServiceClient();

async function callCreateDataProduct() {
  // Construct request
  const request = {
    parent,
    dataProduct,
  };

  // Run request
  const [operation] = await dataplexClient.createDataProduct(request);
  const [response] = await operation.promise();
  console.log(response);
}

callCreateDataProduct();

Python

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di Panduan memulai Knowledge Catalog menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Knowledge Catalog Python API.

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

# This snippet has been automatically generated and should be regarded as a
# code template only.
# It will require modifications to work:
# - It may require correct/in-range values for request initialization.
# - It may require specifying regional endpoints when creating the service
#   client as shown in:
#   https://googleapis.dev/python/google-api-core/latest/client_options.html
from google.cloud import dataplex_v1


def sample_create_data_product():
    # Create a client
    client = dataplex_v1.DataProductServiceClient()

    # Initialize request argument(s)
    data_product = dataplex_v1.DataProduct()
    data_product.display_name = "display_name_value"
    data_product.owner_emails = ["owner_emails_value1", "owner_emails_value2"]

    request = dataplex_v1.CreateDataProductRequest(
        parent="parent_value",
        data_product=data_product,
    )

    # Make the request
    operation = client.create_data_product(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")

    response = operation.result()

    # Handle the response
    print(response)

REST

Untuk membuat produk data, gunakan metode dataProducts.create.

Misalnya, kirim permintaan POST berikut:

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"display_name": "DISPLAY_NAME", "owner_emails": ["EMAIL_IDs"], "access_approval_config": { "approver_emails": ["APPROVER_EMAIL_IDs"]} }' \
https://dataplex.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/dataProducts?data_product_id=DATA_PRODUCT_ID

Ganti kode berikut:

DISPLAY_NAME: nama yang mudah digunakan untuk produk data Anda
EMAIL_IDs: alamat email pemilik produk data yang dipisahkan koma
APPROVER_EMAIL_IDs: alamat email yang dipisahkan koma dari pemberi persetujuan yang ditunjuk yang bertanggung jawab untuk menyetujui permintaan atau modifikasi akses.
PROJECT_ID: ID project Google Cloud Anda
LOCATION: region tempat Anda ingin membuat produk data
DATA_PRODUCT_ID: ID unik untuk produk data Anda

Opsional: Tambahkan aset

Anda dapat menambahkan berbagai aset data, seperti tabel, tampilan, set data, dan model BigQuery ke produk data Anda. Untuk mengetahui daftar aset yang didukung, lihat Aset yang didukung.

Konsol

Di panel Add assets, klik +Add.
Telusuri dan pilih aset yang ingin Anda tambahkan ke produk data. Aset yang Anda pilih harus berada di region yang sama dengan produk data.

Jika memiliki izin yang diperlukan, Anda dapat melihat metadata aset dengan mengklik aset.
Untuk menyaring hasil penelusuran, gunakan Filter.
Setelah memilih aset, klik Tambahkan.

Catatan: Anda dapat menambahkan hingga 10 aset sekaligus, dengan total maksimum 50 aset yang diizinkan per produk data.
Klik Lanjutkan.

Terraform

Untuk menambahkan aset data ke produk data Anda, gunakan resource google_dataplex_data_product_data_asset.

resource "google_dataplex_data_product_data_asset" "example_asset" {
project         = "PROJECT_ID"
location        = "LOCATION"
data_product_id = "DATA_PRODUCT_ID"
data_asset_id   = "DATA_ASSET_ID"
resource        = "RESOURCE_NAME"
}

Ganti kode berikut:

PROJECT_ID: ID project Google Cloud Anda
LOCATION: region tempat produk data berada
DATA_PRODUCT_ID: ID produk data
DATA_ASSET_ID: ID unik untuk aset data ini dalam produk data
RESOURCE_NAME: nama resource lengkap aset data (misalnya, //bigquery.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID/tables/TABLE_ID)

C#

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

using Google.Cloud.Dataplex.V1;
using Google.LongRunning;

public sealed partial class GeneratedDataProductServiceClientSnippets
{
    /// <summary>Snippet for CreateDataAsset</summary>
    /// <remarks>
    /// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    /// It will require modifications to work:
    /// - It may require correct/in-range values for request initialization.
    /// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    ///   https://cloud.google.com/dotnet/docs/reference/help/client-configuration#endpoint.
    /// </remarks>
    public void CreateDataAssetRequestObject()
    {
        // Create client
        DataProductServiceClient dataProductServiceClient = DataProductServiceClient.Create();
        // Initialize request argument(s)
        CreateDataAssetRequest request = new CreateDataAssetRequest
        {
            ParentAsDataProductName = DataProductName.FromProjectLocationDataProduct("[PROJECT]", "[LOCATION]", "[DATA_PRODUCT]"),
            DataAssetId = "",
            DataAsset = new DataAsset(),
            ValidateOnly = false,
        };
        // Make the request
        Operation<DataAsset, OperationMetadata> response = dataProductServiceClient.CreateDataAsset(request);

        // Poll until the returned long-running operation is complete
        Operation<DataAsset, OperationMetadata> completedResponse = response.PollUntilCompleted();
        // Retrieve the operation result
        DataAsset result = completedResponse.Result;

        // Or get the name of the operation
        string operationName = response.Name;
        // This name can be stored, then the long-running operation retrieved later by name
        Operation<DataAsset, OperationMetadata> retrievedResponse = dataProductServiceClient.PollOnceCreateDataAsset(operationName);
        // Check if the retrieved long-running operation has completed
        if (retrievedResponse.IsCompleted)
        {
            // If it has completed, then access the result
            DataAsset retrievedResult = retrievedResponse.Result;
        }
    }
}

Go

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.


//go:build examples

package main

import (
	"context"

	dataplex "cloud.google.com/go/dataplex/apiv1"
	dataplexpb "cloud.google.com/go/dataplex/apiv1/dataplexpb"
)

func main() {
	ctx := context.Background()
	// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
	// It will require modifications to work:
	// - It may require correct/in-range values for request initialization.
	// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in:
	//   https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go#hdr-Client_Options
	c, err := dataplex.NewDataProductClient(ctx)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	defer c.Close()

	req := &dataplexpb.CreateDataAssetRequest{
		// TODO: Fill request struct fields.
		// See https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/dataplex/apiv1/dataplexpb#CreateDataAssetRequest.
	}
	op, err := c.CreateDataAsset(ctx, req)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}

	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	// TODO: Use resp.
	_ = resp
}

Java

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

import com.google.cloud.dataplex.v1.CreateDataAssetRequest;
import com.google.cloud.dataplex.v1.DataAsset;
import com.google.cloud.dataplex.v1.DataProductName;
import com.google.cloud.dataplex.v1.DataProductServiceClient;

public class SyncCreateDataAsset {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    syncCreateDataAsset();
  }

  public static void syncCreateDataAsset() throws Exception {
    // This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    // It will require modifications to work:
    // - It may require correct/in-range values for request initialization.
    // - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    // https://cloud.google.com/java/docs/setup#configure_endpoints_for_the_client_library
    try (DataProductServiceClient dataProductServiceClient = DataProductServiceClient.create()) {
      CreateDataAssetRequest request =
          CreateDataAssetRequest.newBuilder()
              .setParent(DataProductName.of("[PROJECT]", "[LOCATION]", "[DATA_PRODUCT]").toString())
              .setDataAssetId("dataAssetId2108984609")
              .setDataAsset(DataAsset.newBuilder().build())
              .setValidateOnly(true)
              .build();
      DataAsset response = dataProductServiceClient.createDataAssetAsync(request).get();
    }
  }
}

Node.js

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

/**
 * This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
 * It will require modifications to work.
 * It may require correct/in-range values for request initialization.
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
/**
 *  Required. The parent resource where this data asset will be created.
 *  Format:
 *  projects/{project_id_or_number}/locations/{location_id}/dataProducts/{data_product_id}
 */
// const parent = 'abc123'
/**
 *  Optional. The ID of the data asset to create.
 *  The ID must conform to RFC-1034 and contain only lower-case letters (a-z),
 *  numbers (0-9), or hyphens, with the first character a letter, the last a
 *  letter or a number, and a 63 character maximum. Characters outside of
 *  ASCII are not permitted.
 *  Valid format regex: `^[a-z]([a-z0-9-]{0,61}[a-z0-9])?$`
 *  If not provided, a system generated ID will be used.
 */
// const dataAssetId = 'abc123'
/**
 *  Required. The data asset to create.
 */
// const dataAsset = {}
/**
 *  Optional. Validates the request without actually creating the data asset.
 *  Defaults to false.
 */
// const validateOnly = true

// Imports the Dataplex library
const {DataProductServiceClient} = require('@google-cloud/dataplex').v1;

// Instantiates a client
const dataplexClient = new DataProductServiceClient();

async function callCreateDataAsset() {
  // Construct request
  const request = {
    parent,
    dataAsset,
  };

  // Run request
  const [operation] = await dataplexClient.createDataAsset(request);
  const [response] = await operation.promise();
  console.log(response);
}

callCreateDataAsset();

Python

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

# This snippet has been automatically generated and should be regarded as a
# code template only.
# It will require modifications to work:
# - It may require correct/in-range values for request initialization.
# - It may require specifying regional endpoints when creating the service
#   client as shown in:
#   https://googleapis.dev/python/google-api-core/latest/client_options.html
from google.cloud import dataplex_v1


def sample_create_data_asset():
    # Create a client
    client = dataplex_v1.DataProductServiceClient()

    # Initialize request argument(s)
    data_asset = dataplex_v1.DataAsset()
    data_asset.resource = "resource_value"

    request = dataplex_v1.CreateDataAssetRequest(
        parent="parent_value",
        data_asset=data_asset,
    )

    # Make the request
    operation = client.create_data_asset(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")

    response = operation.result()

    # Handle the response
    print(response)

REST

Untuk menambahkan aset data ke produk data Anda, gunakan metode dataAssets.create.

Misalnya, kirim permintaan POST berikut:

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"resource": "RESOURCE_NAME"}' \
https://dataplex.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/dataProducts/DATA_PRODUCT_ID/dataAssets?data_asset_id=DATA_ASSET_ID

Ganti kode berikut:

RESOURCE_NAME: nama resource lengkap aset data (misalnya, //bigquery.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID/tables/TABLE_ID)
PROJECT_ID: ID project Google Cloud Anda
LOCATION: region tempat produk data berada
DATA_PRODUCT_ID: ID produk data
DATA_ASSET_ID: ID unik untuk aset data ini dalam produk data

Opsional: Mengonfigurasi grup akses dan izin aset

Di panel Configure access groups and asset permissions, Anda dapat membuat grup akses dan menetapkan izin ke aset.

Mengonfigurasi grup akses

Konsol

Klik Tambahkan grup akses.
Di kolom Access group name, masukkan nama untuk grup akses. Contoh, Analyst.
Di kolom Access group description, masukkan deskripsi untuk grup akses.
Di kolom Access group identifier, masukkan alamat email Grup Google yang ingin Anda tetapkan ke grup akses ini

Konsumen produk data yang meminta akses untuk diri mereka sendiri akan ditambahkan sebagai anggota ke Grup Google yang dipetakan.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara membuat Google Grup, lihat Membuat dan mengelola Google Grup di konsol Google Cloud .
Di kolom Access group service account, masukkan alamat email akun layanan yang ingin Anda tetapkan ke grup akses ini.

Konsumen produk data yang meminta akses untuk akun layanan mereka akan diberi peran IAM Service Account Token Creator (roles/iam.serviceAccountTokenCreator) untuk meniru identitas akun layanan produsen data yang dipetakan ke grup akses.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara membuat akun layanan, lihat Membuat akun layanan.
Opsional: Di kolom Default role, pilih peran IAM default (misalnya, BigQuery Data Viewer) untuk grup akses ini. Peran ini otomatis diberikan pada semua aset yang didukung yang sudah ada dan baru ditambahkan dalam produk data, kecuali jika Anda menggantinya di tingkat aset.
Klik Done.
Untuk menambahkan grup akses lain, klik Add access group dan ulangi langkah-langkahnya.

Anda dapat menambahkan maksimum tiga grup akses per produk data.
Klik Simpan.

Terraform

Untuk menentukan grup akses untuk produk data Anda, gunakan blok bertingkat access_groups dalam resource google_dataplex_data_product.

Misalnya, gunakan konfigurasi berikut:

resource "google_dataplex_data_product" "example_data_product" {
  project         = "PROJECT_ID"
  location        = "LOCATION"
  data_product_id = "DATA_PRODUCT_ID"
  display_name    = "DISPLAY_NAME"
  owner_emails    = ["EMAIL_IDs"]

  access_groups {
    id           = "analyst" # Internal identifier for configuration
    group_id     = "analyst" # Unique identifier of the access group, should be same as the 'id'
    display_name = "Business Analyst"
    description  = "Access group for regional analysts"
    principal {
      google_group = "analyst-team@example.com"
    }
  }

# Service account principal
  access_groups {
    id           = "scientist"
    group_id     = "scientist"
    display_name = "Data Scientist"
    principal {
      service_account = "SERVICE_ACCOUNT_EMAIL_ADDRESS"
    }
  }
}

Ganti kode berikut:

PROJECT_ID: ID project Google Cloud Anda
LOCATION: region tempat produk data berada
DATA_PRODUCT_ID: ID unik untuk produk data
DISPLAY_NAME: nama yang mudah digunakan untuk produk data Anda
EMAIL_IDs: alamat email pemilik produk data yang dipisahkan koma, misalnya—["user1@example.com", "user2@example.com"]
SERVICE_ACCOUNT_EMAIL_ADDRESS: alamat email akun layanan

C#

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

using Google.Cloud.Dataplex.V1;
using Google.LongRunning;
using Google.Protobuf.WellKnownTypes;

public sealed partial class GeneratedDataProductServiceClientSnippets
{
    /// <summary>Snippet for UpdateDataProduct</summary>
    /// <remarks>
    /// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    /// It will require modifications to work:
    /// - It may require correct/in-range values for request initialization.
    /// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    ///   https://cloud.google.com/dotnet/docs/reference/help/client-configuration#endpoint.
    /// </remarks>
    public void UpdateDataProductRequestObject()
    {
        // Create client
        DataProductServiceClient dataProductServiceClient = DataProductServiceClient.Create();
        // Initialize request argument(s)
        UpdateDataProductRequest request = new UpdateDataProductRequest
        {
            DataProduct = new DataProduct(),
            UpdateMask = new FieldMask(),
            ValidateOnly = false,
        };
        // Make the request
        Operation<DataProduct, OperationMetadata> response = dataProductServiceClient.UpdateDataProduct(request);

        // Poll until the returned long-running operation is complete
        Operation<DataProduct, OperationMetadata> completedResponse = response.PollUntilCompleted();
        // Retrieve the operation result
        DataProduct result = completedResponse.Result;

        // Or get the name of the operation
        string operationName = response.Name;
        // This name can be stored, then the long-running operation retrieved later by name
        Operation<DataProduct, OperationMetadata> retrievedResponse = dataProductServiceClient.PollOnceUpdateDataProduct(operationName);
        // Check if the retrieved long-running operation has completed
        if (retrievedResponse.IsCompleted)
        {
            // If it has completed, then access the result
            DataProduct retrievedResult = retrievedResponse.Result;
        }
    }
}

Go

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.


//go:build examples

package main

import (
	"context"

	dataplex "cloud.google.com/go/dataplex/apiv1"
	dataplexpb "cloud.google.com/go/dataplex/apiv1/dataplexpb"
)

func main() {
	ctx := context.Background()
	// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
	// It will require modifications to work:
	// - It may require correct/in-range values for request initialization.
	// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in:
	//   https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go#hdr-Client_Options
	c, err := dataplex.NewDataProductClient(ctx)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	defer c.Close()

	req := &dataplexpb.UpdateDataProductRequest{
		// TODO: Fill request struct fields.
		// See https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/dataplex/apiv1/dataplexpb#UpdateDataProductRequest.
	}
	op, err := c.UpdateDataProduct(ctx, req)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}

	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	// TODO: Use resp.
	_ = resp
}

Java

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

import com.google.cloud.dataplex.v1.DataProduct;
import com.google.cloud.dataplex.v1.DataProductServiceClient;
import com.google.cloud.dataplex.v1.UpdateDataProductRequest;
import com.google.protobuf.FieldMask;

public class SyncUpdateDataProduct {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    syncUpdateDataProduct();
  }

  public static void syncUpdateDataProduct() throws Exception {
    // This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    // It will require modifications to work:
    // - It may require correct/in-range values for request initialization.
    // - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    // https://cloud.google.com/java/docs/setup#configure_endpoints_for_the_client_library
    try (DataProductServiceClient dataProductServiceClient = DataProductServiceClient.create()) {
      UpdateDataProductRequest request =
          UpdateDataProductRequest.newBuilder()
              .setDataProduct(DataProduct.newBuilder().build())
              .setUpdateMask(FieldMask.newBuilder().build())
              .setValidateOnly(true)
              .build();
      DataProduct response = dataProductServiceClient.updateDataProductAsync(request).get();
    }
  }
}

Node.js

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

/**
 * This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
 * It will require modifications to work.
 * It may require correct/in-range values for request initialization.
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
/**
 *  Required. The data product to update.
 *  The data product's `name` field is used to identify the data product to
 *  update.
 */
// const dataProduct = {}
/**
 *  Optional. The list of fields to update.
 *  If this is empty or not set, then all the fields will be updated.
 */
// const updateMask = {}
/**
 *  Optional. Validates the request without actually updating the data product.
 *  Default: false.
 */
// const validateOnly = true

// Imports the Dataplex library
const {DataProductServiceClient} = require('@google-cloud/dataplex').v1;

// Instantiates a client
const dataplexClient = new DataProductServiceClient();

async function callUpdateDataProduct() {
  // Construct request
  const request = {
    dataProduct,
  };

  // Run request
  const [operation] = await dataplexClient.updateDataProduct(request);
  const [response] = await operation.promise();
  console.log(response);
}

callUpdateDataProduct();

Python

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

# This snippet has been automatically generated and should be regarded as a
# code template only.
# It will require modifications to work:
# - It may require correct/in-range values for request initialization.
# - It may require specifying regional endpoints when creating the service
#   client as shown in:
#   https://googleapis.dev/python/google-api-core/latest/client_options.html
from google.cloud import dataplex_v1


def sample_update_data_product():
    # Create a client
    client = dataplex_v1.DataProductServiceClient()

    # Initialize request argument(s)
    data_product = dataplex_v1.DataProduct()
    data_product.display_name = "display_name_value"
    data_product.owner_emails = ["owner_emails_value1", "owner_emails_value2"]

    request = dataplex_v1.UpdateDataProductRequest(
        data_product=data_product,
    )

    # Make the request
    operation = client.update_data_product(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")

    response = operation.result()

    # Handle the response
    print(response)

REST

Untuk mengonfigurasi grup akses untuk produk data, gunakan metode dataProducts.patch.

Misalnya, kirim permintaan PATCH berikut:

curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"access_groups": ACCESS_GROUPS_MAP}' \
https://dataplex.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/dataProducts/DATA_PRODUCT_ID?update_mask="access_groups"

Ganti kode berikut:

ACCESS_GROUPS_MAP: objek JSON yang mewakili peta dengan setiap kunci adalah ID grup akses dan nilainya adalah objek AccessGroup. Contoh:

{
"analyst": {
  "id": "analyst",
  "display_name": "Analyst access group",
  "description": "Access group for analysts",
  "principal":
    {
      "google_group": "analyst-team@example.com",
      "service_account": "analyst-svc@gserviceaccount.com"
    },
  "default_iam_role_config":
    {
      "role": "roles/bigquery.dataViewer"
    }
}
}

PROJECT_ID: ID project Google Cloud Anda
LOCATION: region tempat produk data berada
DATA_PRODUCT_ID: ID produk data Anda

Mengonfigurasi izin aset

Setelah mengonfigurasi grup akses, Anda dapat mengonfigurasi izin untuk aset dalam produk data.

Jika Anda mengonfigurasi peran IAM default untuk grup akses, aset yang didukung akan otomatis mewarisi peran tersebut (ditunjukkan dengan label Default di kolom Izin). Anda dapat mengganti peran default untuk aset tertentu dengan menetapkan peran yang berbeda.

Konsol

Di bagian Asset permissions, pilih aset yang ingin Anda konfigurasi izinnya. Anda dapat memilih dan mengonfigurasi izin untuk maksimal 10 aset sekaligus.
Klik Configure permissions.
Di kolom Pilih grup akses, pilih grup akses.
Di kolom Assign IAM role, pilih peran IAM yang ingin Anda tetapkan ke grup akses.

Misalnya, jika aset Anda adalah tabel BigQuery bernama Sales, dan jika Anda memilih grup akses Analyst, dan menetapkan peran BigQuery Metadata Viewer ke grup akses ini, konsumen produk data yang merupakan bagian dari grup akses Analyst memiliki izin BigQuery Metadata Viewer pada tabel Sales.

Anda dapat menambahkan beberapa peran ke aset.
Klik Configure. Kolom Izin di tabel aset menampilkan izin yang ditetapkan dan status konfigurasinya untuk setiap grup akses:
- Diterapkan: Peran IAM (baik yang diwarisi dari peran default grup akses atau dikonfigurasi secara khusus untuk aset) aktif pada resource yang mendasarinya.
- Gagal: Penerapan peran IAM ke resource yang mendasarinya gagal. Anda dapat menemukan alasan kegagalan yang mendetail di Cloud Logging.
- Tidak didukung: Penerapan izin tidak didukung untuk jenis resource aset ini.
Untuk mengonfigurasi izin aset lainnya, ulangi langkah-langkahnya.
Klik Lanjutkan.

Terraform

Tetapkan peran IAM ke grup akses Anda untuk aset tertentu menggunakan blok access_group_configs di resource google_dataplex_data_product_data_asset.

Misalnya, gunakan konfigurasi berikut:

resource "google_dataplex_data_product_data_asset" "example_data_asset" {
project         = "PROJECT_ID"
location        = "LOCATION"
data_product_id = "DATA_PRODUCT_ID"
data_asset_id   = "DATA_ASSET_ID"
resource        = "RESOURCE_NAME"

access_group_configs {
  access_group = "analyst" # Must match the 'id' defined in google_dataplex_data_product
  iam_roles    = ["roles/bigquery.dataViewer"]
}
}

Ganti kode berikut:

PROJECT_ID: ID project Google Cloud Anda
LOCATION: region tempat produk data berada
DATA_PRODUCT_ID: ID produk data
DATA_ASSET_ID: ID unik untuk aset data ini dalam produk data
RESOURCE_NAME: nama resource lengkap aset data (misalnya, //bigquery.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID/tables/TABLE_ID)

C#

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

using Google.Cloud.Dataplex.V1;
using Google.LongRunning;
using Google.Protobuf.WellKnownTypes;

public sealed partial class GeneratedDataProductServiceClientSnippets
{
    /// <summary>Snippet for UpdateDataAsset</summary>
    /// <remarks>
    /// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    /// It will require modifications to work:
    /// - It may require correct/in-range values for request initialization.
    /// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    ///   https://cloud.google.com/dotnet/docs/reference/help/client-configuration#endpoint.
    /// </remarks>
    public void UpdateDataAssetRequestObject()
    {
        // Create client
        DataProductServiceClient dataProductServiceClient = DataProductServiceClient.Create();
        // Initialize request argument(s)
        UpdateDataAssetRequest request = new UpdateDataAssetRequest
        {
            DataAsset = new DataAsset(),
            UpdateMask = new FieldMask(),
            ValidateOnly = false,
        };
        // Make the request
        Operation<DataAsset, OperationMetadata> response = dataProductServiceClient.UpdateDataAsset(request);

        // Poll until the returned long-running operation is complete
        Operation<DataAsset, OperationMetadata> completedResponse = response.PollUntilCompleted();
        // Retrieve the operation result
        DataAsset result = completedResponse.Result;

        // Or get the name of the operation
        string operationName = response.Name;
        // This name can be stored, then the long-running operation retrieved later by name
        Operation<DataAsset, OperationMetadata> retrievedResponse = dataProductServiceClient.PollOnceUpdateDataAsset(operationName);
        // Check if the retrieved long-running operation has completed
        if (retrievedResponse.IsCompleted)
        {
            // If it has completed, then access the result
            DataAsset retrievedResult = retrievedResponse.Result;
        }
    }
}

Go

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.


//go:build examples

package main

import (
	"context"

	dataplex "cloud.google.com/go/dataplex/apiv1"
	dataplexpb "cloud.google.com/go/dataplex/apiv1/dataplexpb"
)

func main() {
	ctx := context.Background()
	// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
	// It will require modifications to work:
	// - It may require correct/in-range values for request initialization.
	// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in:
	//   https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go#hdr-Client_Options
	c, err := dataplex.NewDataProductClient(ctx)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	defer c.Close()

	req := &dataplexpb.UpdateDataAssetRequest{
		// TODO: Fill request struct fields.
		// See https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/dataplex/apiv1/dataplexpb#UpdateDataAssetRequest.
	}
	op, err := c.UpdateDataAsset(ctx, req)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}

	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	// TODO: Use resp.
	_ = resp
}

Java

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

import com.google.cloud.dataplex.v1.DataAsset;
import com.google.cloud.dataplex.v1.DataProductServiceClient;
import com.google.cloud.dataplex.v1.UpdateDataAssetRequest;
import com.google.protobuf.FieldMask;

public class SyncUpdateDataAsset {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    syncUpdateDataAsset();
  }

  public static void syncUpdateDataAsset() throws Exception {
    // This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    // It will require modifications to work:
    // - It may require correct/in-range values for request initialization.
    // - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    // https://cloud.google.com/java/docs/setup#configure_endpoints_for_the_client_library
    try (DataProductServiceClient dataProductServiceClient = DataProductServiceClient.create()) {
      UpdateDataAssetRequest request =
          UpdateDataAssetRequest.newBuilder()
              .setDataAsset(DataAsset.newBuilder().build())
              .setUpdateMask(FieldMask.newBuilder().build())
              .setValidateOnly(true)
              .build();
      DataAsset response = dataProductServiceClient.updateDataAssetAsync(request).get();
    }
  }
}

Node.js

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

/**
 * This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
 * It will require modifications to work.
 * It may require correct/in-range values for request initialization.
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
/**
 *  Required. The data asset to update.
 *  The data asset's `name` field is used to identify the data asset to update.
 */
// const dataAsset = {}
/**
 *  Optional. The list of fields to update.
 *  If this is empty or not set, then all the fields will be updated.
 */
// const updateMask = {}
/**
 *  Optional. Validates the request without actually updating the data asset.
 *  Defaults to false.
 */
// const validateOnly = true

// Imports the Dataplex library
const {DataProductServiceClient} = require('@google-cloud/dataplex').v1;

// Instantiates a client
const dataplexClient = new DataProductServiceClient();

async function callUpdateDataAsset() {
  // Construct request
  const request = {
    dataAsset,
  };

  // Run request
  const [operation] = await dataplexClient.updateDataAsset(request);
  const [response] = await operation.promise();
  console.log(response);
}

callUpdateDataAsset();

Python

Untuk melakukan autentikasi ke Knowledge Catalog, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

# This snippet has been automatically generated and should be regarded as a
# code template only.
# It will require modifications to work:
# - It may require correct/in-range values for request initialization.
# - It may require specifying regional endpoints when creating the service
#   client as shown in:
#   https://googleapis.dev/python/google-api-core/latest/client_options.html
from google.cloud import dataplex_v1


def sample_update_data_asset():
    # Create a client
    client = dataplex_v1.DataProductServiceClient()

    # Initialize request argument(s)
    data_asset = dataplex_v1.DataAsset()
    data_asset.resource = "resource_value"

    request = dataplex_v1.UpdateDataAssetRequest(
        data_asset=data_asset,
    )

    # Make the request
    operation = client.update_data_asset(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")

    response = operation.result()

    # Handle the response
    print(response)

REST

Untuk mengonfigurasi izin aset dalam produk data, gunakan metode dataAssets.patch.

Misalnya, kirim permintaan PATCH berikut:

curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"access_group_configs": ACCESS_GROUP_CONFIGS_MAP}' \
https://dataplex.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/dataProducts/DATA_PRODUCT_ID/dataAssets/DATA_ASSET_ID?update_mask="access_group_configs"

Ganti kode berikut:

ACCESS_GROUP_CONFIGS_MAP: objek JSON yang mewakili peta dengan setiap kunci adalah ID grup akses dan nilainya adalah objek AccessGroupConfig. Contoh:
```
{
"analyst": {
  iam_roles: ["roles/bigquery.dataViewer"]
  }
}
```
PROJECT_ID: ID project Google Cloud Anda
LOCATION: region tempat produk data berada
DATA_PRODUCT_ID: ID produk data Anda
DATA_ASSET_ID: ID aset yang izinnya ingin Anda konfigurasi

Opsional: Tambahkan detail kontrak dan aspek

Anda dapat menambahkan kontrak dan aspek untuk produk data.

Menambahkan kontrak

Untuk membangun fondasi kepercayaan antara produsen dan konsumen data, Anda dapat melampirkan kontrak ke produk data Anda. Dengan menentukan parameter seperti waktu refresh dan nilai minimum, Anda memberi konsumen konteks yang diperlukan untuk memahami kapan data diperbarui dan apakah data tersebut memenuhi persyaratan bisnis spesifik mereka.

Konsol

Di panel Add contract and aspect details, klik Add contract.
Di kolom Select contract, pilih Refresh cadence.
Di kolom Frequency, pilih jadwal yang disepakati untuk seberapa sering data diperbarui atau dikirim, sehingga memastikan alur yang dapat diprediksi dari produsen data ke konsumen data. Contoh, Weekly.
Di kolom Refresh time, masukkan waktu maksimum yang dapat diterima saat data diperbarui di sumbernya dan saat data tersebut tersedia bagi konsumen. Contoh, 23:00 PST.
Di kolom Threshold (in minutes), masukkan batas yang dapat diukur dalam menit untuk penundaan yang dapat diterima dalam pengiriman data. Misalnya, masukkan 30 untuk menetapkan nilai minimum 30 menit.
Opsional: Di kolom Cron schedule, masukkan ekspresi cron yang menentukan jadwal pembuatan dan pengiriman data dalam format: MINUTE HOUR DAY_OF_MONTH MONTH DAY_OF_WEEK

Berikut adalah nilai yang diterima:
- MINUTE: 0-59
- HOUR: 0-23
- DAY_OF_MONTH: 1-31
- MONTH: 1-31 atau JAN-DEC
- DAY_OF_WEEK: 0-6 atau SUN-SAT
Misalnya, 0 8 * * 1-5 berjalan pada pukul 08.00 pada hari kerja (Senin-Jumat).
Klik Simpan.

REST

Kontrak dimodelkan sebagai aspek pada produk data. Untuk menambahkan kontrak Refresh Cadence untuk produk data, gunakan metode entries.patch.

Misalnya, kirim permintaan PATCH berikut:

curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d \
'{
  "aspects": {
    "dataplex-types.global.refresh-cadence": {
      "aspectType": "projects/dataplex-types/locations/global/aspectTypes/refresh-cadence",
      "data": {
        "frequency": "REFRESH_FREQUENCY"
      }
    }
  }
}' \
"https://dataplex.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entryGroups/@dataplex/entries/projects/DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER/locations/DATA_PRODUCT_LOCATION/dataProducts/DATA_PRODUCT_ID?updateMask=aspects"

Ganti kode berikut:

REFRESH_FREQUENCY: jadwal yang disepakati untuk seberapa sering data diperbarui atau dikirim, sehingga memastikan alur yang dapat diprediksi dari produsen data ke konsumen data. Contoh: Weekly
PROJECT_ID: ID project Google Cloud Anda tempat panggilan API dilakukan
LOCATION: region endpoint layanan Knowledge Catalog yang Anda panggil (misalnya, us-central1)
DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER: nomor project tempat resource produk data berada
DATA_PRODUCT_LOCATION: lokasi resource produk data
DATA_PRODUCT_ID: ID produk data Anda

Terraform

Kontrak dimodelkan sebagai aspek pada produk data. Untuk mengelola kontrak, Anda harus mengelola entri Knowledge Catalog yang mendasarinya. Karena Terraform tidak otomatis menemukan aspek yang ada, Anda harus mengimpor google_dataplex_entry terlebih dahulu.

Untuk mengimpor entri, gunakan perintah berikut:

terraform import google_dataplex_entry.data_product_metadata "projects/DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/entryGroups/@dataplex/entries/projects/DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/dataProducts/DATA_PRODUCT_ID"

Konfigurasi Terraform:

resource "google_dataplex_entry" "data_product_metadata" {
project        = "DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER"
location       = "LOCATION"
entry_group_id = "@dataplex"
entry_id       = "projects/DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/dataProducts/DATA_PRODUCT_ID"
entry_type     = "projects/655216118709/locations/global/entryTypes/data-product"

aspects {
  aspect_key = "655216118709.global.refresh-cadence"
  aspect {
    data = jsonencode({
      frequency = "REFRESH_FREQUENCY"
    })
  }
}
}

Ganti kode berikut:

DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER: nomor project tempat resource produk data berada
LOCATION: region endpoint layanan Knowledge Catalog yang Anda panggil (misalnya, us-central1)
DATA_PRODUCT_ID: ID produk data Anda
REFRESH_FREQUENCY: jadwal yang disepakati untuk seberapa sering data diperbarui atau dikirim, sehingga memastikan alur yang dapat diprediksi dari produsen data ke konsumen data. Contoh: Weekly

Untuk mengetahui informasi umum tentang proses impor, lihat dokumentasi impor Terraform.

Menambahkan aspek

Gunakan aspek untuk memperkaya produk data Anda dengan metadata terstruktur yang dapat digunakan kembali. Template ini menyediakan cara standar bagi produsen data untuk mengomunikasikan kualitas dan kesesuaian produk data, meningkatkan tata kelola, dan membantu konsumen menentukan apakah produk tersebut memenuhi kebutuhan bisnis mereka.

Untuk menambahkan aspek untuk produk data, ikuti langkah-langkah berikut:

Konsol

Di panel Add contract and aspect details, klik + Add aspect.
Di kolom Select aspect type, telusuri dan pilih jenis aspek dari daftar. Contoh, Geo context.
Klik Simpan.

REST

Untuk menambahkan aspek untuk produk data, gunakan metode entries.patch.

Misalnya, kirim permintaan PATCH berikut:

curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d \
'{
  "aspects": {
    "ASPECT_PROJECT_ID.ASPECT_LOCATION.ASPECT_NAME": {
      "aspectType": "projects/ASPECT_PROJECT_ID/locations/ASPECT_LOCATION/aspectTypes/ASPECT_NAME",
      "data": {}
    }
  }
}' \
"https://dataplex.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entryGroups/@dataplex/entries/projects/DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER/locations/DATA_PRODUCT_LOCATION/dataProducts/DATA_PRODUCT_ID?updateMask=aspects"

Ganti kode berikut:

ASPECT_PROJECT_ID: ID project Google CloudAnda tempat aspek dibuat
ASPECT_LOCATION: region endpoint layanan Knowledge Catalog tempat aspek dibuat (misalnya, us-central1)
ASPECT_NAME: nama aspek yang ingin Anda lampirkan ke produk data
PROJECT_ID: ID project Google Cloud Anda tempat panggilan API dilakukan
LOCATION: region endpoint layanan Knowledge Catalog yang Anda panggil (misalnya, us-central1)
DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER: nomor project tempat resource produk data berada
DATA_PRODUCT_LOCATION: lokasi resource produk data
DATA_PRODUCT_ID: ID produk data Anda

Terraform

Untuk mengelola aspek, Anda harus mengelola entri Knowledge Catalog yang mendasarinya. Karena Terraform tidak otomatis menemukan aspek yang ada, Anda harus mengimpor google_dataplex_entry terlebih dahulu.

Untuk mengimpor entri, gunakan perintah berikut:

terraform import google_dataplex_entry.data_product_metadata "projects/DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/entryGroups/@dataplex/entries/projects/DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/dataProducts/DATA_PRODUCT_ID"

Konfigurasi Terraform:

resource "google_dataplex_entry" "data_product_metadata" {
project        = "DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER"
location       = "LOCATION"
entry_group_id = "@dataplex"
entry_id       = "projects/DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/dataProducts/DATA_PRODUCT_ID"
entry_type     = "projects/655216118709/locations/global/entryTypes/data-product"

aspects {
  aspect_key = "ASPECT_PROJECT_NUMBER.ASPECT_LOCATION.ASPECT_NAME"
  aspect {
    data = {}
  }
}
}

Ganti kode berikut:

DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER: nomor project tempat resource produk data berada
LOCATION: region endpoint layanan Knowledge Catalog yang Anda panggil (misalnya, us-central1)
DATA_PRODUCT_ID: ID produk data Anda
ASPECT_PROJECT_NUMBER: nomor project Google Cloud tempat aspek dibuat
ASPECT_LOCATION: region endpoint layanan Knowledge Catalog tempat aspek dibuat (misalnya, us-central1)
ASPECT_NAME: nama aspek yang ingin Anda lampirkan ke produk data

Untuk mengetahui informasi umum tentang proses impor, lihat dokumentasi impor Terraform.

Opsional: Tambahkan detail tambahan

Anda dapat menambahkan dokumentasi dan contoh kueri untuk produk data Anda guna memberikan konteks penting, deskripsi logika bisnis, dan panduan pengguna. Di Knowledge Catalog, dokumentasi dikelola melalui aspek sistem overview.

Anda dapat membuat dokumentasi ini secara manual atau menggunakan insight data Knowledge Catalog untuk membuatnya secara otomatis.

Menambahkan dokumentasi dan contoh kueri secara manual

Konsol

Untuk menambahkan dokumentasi bagi produk data Anda, ikuti langkah-langkah berikut:

Di panel Add additional details, klik Edit di samping Documentation.
Ketik konten di editor rich-text.
Klik Simpan.

Untuk menambahkan contoh kueri untuk produk data Anda, ikuti langkah-langkah berikut:

Di panel Tambahkan detail tambahan, klik Tambahkan kueri di bagian Rekomendasi kueri.
Ketik contoh kueri.
Klik Simpan.

Produk data yang baru dibuat akan muncul di halaman Data products Knowledge Catalog.

REST

Dokumentasi dimodelkan sebagai aspek pada produk data. Untuk menambahkan dokumentasi, gunakan metode entries.patch.

Misalnya, kirim permintaan PATCH berikut:

curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d \
'{
  "aspects": {
    "dataplex-types.global.overview": {
      "aspectType": "projects/dataplex-types/locations/global/aspectTypes/overview",
      "data": {
        "content": "DOCUMENTATION"
      }
    }
  }
}' \
"https://dataplex.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entryGroups/@dataplex/entries/projects/DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER/locations/DATA_PRODUCT_LOCATION/dataProducts/DATA_PRODUCT_ID?updateMask=aspects"

Ganti kode berikut:

PROJECT_ID: ID project Google Cloud Anda tempat panggilan API dilakukan
LOCATION: region endpoint layanan Knowledge Catalog yang Anda panggil (misalnya, us-central1)
DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER: nomor project tempat resource produk data berada
DATA_PRODUCT_LOCATION: lokasi resource produk data
DATA_PRODUCT_ID: ID produk data Anda
DOCUMENTATION: konten yang ingin Anda lampirkan ke produk data

Terraform

Dokumentasi dimodelkan sebagai aspek pada produk data. Untuk mengelola dokumentasi, Anda harus mengelola entri Knowledge Catalog yang mendasarinya. Karena Terraform tidak otomatis menemukan aspek yang ada, Anda harus mengimpor google_dataplex_entry terlebih dahulu.

Untuk mengimpor entri, gunakan perintah berikut:

terraform import google_dataplex_entry.data_product_metadata "projects/DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/entryGroups/@dataplex/entries/projects/DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/dataProducts/DATA_PRODUCT_ID"

Konfigurasi Terraform:

resource "google_dataplex_entry" "data_product_metadata" {
project        = "DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER"
location       = "LOCATION"
entry_group_id = "@dataplex"
entry_id       = "projects/DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/dataProducts/DATA_PRODUCT_ID"
entry_type     = "projects/655216118709/locations/global/entryTypes/data-product"

aspects {
  aspect_key = "655216118709.global.overview"
  aspect {
    data = jsonencode({
      content = "DOCUMENTATION"
    })
  }
}
}

Ganti kode berikut:

DATA_PRODUCT_PROJECT_NUMBER: nomor project tempat resource produk data berada
LOCATION: region endpoint layanan Knowledge Catalog yang Anda panggil (misalnya, us-central1)
DATA_PRODUCT_ID: ID produk data Anda
DOCUMENTATION: konten yang ingin Anda lampirkan ke produk data

Untuk mengetahui informasi umum tentang proses impor, lihat dokumentasi impor Terraform.

Membuat dokumentasi otomatis dan contoh kueri menggunakan insight data

Sebelum Anda membuat dokumentasi dan kueri contoh menggunakan Gemini, selesaikan prasyarat berikut:

Aktifkan Gemini for Google Cloud API di project tempat Anda membuat produk data.
Memberikan peran pengguna khusus insight: Minta administrator untuk memberi identitas Anda peran dan izin berikut pada project produk data:
- Membuat dan mengelola insight data: Dataplex DataScan Editor (roles/dataplex.dataScanEditor) atau Dataplex DataScan Administrator (roles/dataplex.dataScanAdmin) di project tempat produk data berada
- Melihat insight yang dihasilkan: Dataplex DataScan DataViewer (roles/dataplex.dataScanDataViewer) di project tempat produk data berada
Mengonfigurasi izin agen layanan lintas project. Jika aset data pokok Anda berada di project Google Cloud yang berbeda dengan project produk data, Anda harus memberikan akses ke aset tersebut kepada agen layanan Knowledge Catalog (P4SA):
1. Untuk membuat atau mengambil ID agen layanan untuk project produk data Anda, jalankan perintah Google Cloud CLI berikut:
```
gcloud beta services identity create --service=dataplex.googleapis.com --project=DATA_PRODUCT_PROJECT_ID
```
  Ganti DATA_PRODUCT_PROJECT_ID dengan project IDGoogle Cloud tempat produk data Anda berada.
2. Di setiap project eksternal tempat aset Anda berada, berikan peran berikut kepada agen layanan project produk data:
  - BigQuery Data Editor (roles/bigquery.dataEditor) pada tabel dan set data yang mendasarinya
  - BigQuery Studio Admin (roles/bigquery.studioAdmin) di project aset

Untuk membuat dokumentasi dan contoh kueri untuk produk data Anda menggunakan insight data, ikuti langkah-langkah berikut:

Di panel Add additional details, pada panel Generate insights with Gemini, klik Generate.

Tunggu beberapa menit hingga proses pembuatan insight selesai.
Untuk meninjau konten yang dihasilkan, klik Lihat.
Evaluasi konten yang dihasilkan:
- Jika konten sudah akurat, klik Simpan. Tindakan ini akan mengisi editor rich-text dengan template dokumentasi yang telah ditentukan dan menambahkan contoh kueri ke bagian Insights.
- Jika konten tidak sesuai harapan, klik Hapus.
Klik Save untuk menyelesaikan.

Langkah berikutnya

Pelajari lebih lanjut cara mengelola produk data.
Pelajari cara menelusuri produk data.
Sebagai konsumen data, pelajari cara meminta akses ke produk data.

Membuat produk data Tetap teratur dengan koleksi Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.

Sebelum memulai

Mengaktifkan Gemini

Mengaktifkan API

Membuat aset data

Mengonfigurasi identitas

Opsional: Mengonfigurasi Looker (Google Cloud core) untuk produk data

Peran yang diperlukan

Peran yang diperlukan untuk pemilik produk data

Izin yang diperlukan

Peran yang diperlukan untuk konsumen produk data

Membuat dan mengonfigurasi produk data

Membuat produk data

Konsol

Terraform

C#

C#

Go

Go

Java

Java

Node.js

Node.js

Python

Python

REST

Opsional: Tambahkan aset

Konsol

Terraform

C#

C#

Go

Go

Java

Java

Node.js

Node.js

Python

Python

REST

Opsional: Mengonfigurasi grup akses dan izin aset

Mengonfigurasi grup akses

Konsol

Terraform

C#

C#

Go

Go

Java

Java

Node.js

Node.js

Python

Python

REST

Mengonfigurasi izin aset

Konsol

Terraform

C#

C#

Go

Go

Java

Java

Node.js

Node.js

Python

Python

REST

Opsional: Tambahkan detail kontrak dan aspek

Menambahkan kontrak

Konsol

REST

Terraform

Menambahkan aspek

Konsol

REST

Terraform

Opsional: Tambahkan detail tambahan

Menambahkan dokumentasi dan contoh kueri secara manual

Membuat produk data