データ ガバナンスと生成 AI 機能を統合するため、Dataplex Universal Catalog は Knowledge Catalog に移行しました。この進化により、プロダクトの焦点は受け身のメタデータ レジストリから、Google のAgentic Data Cloud内のアクティブな AI 搭載コンテキスト グラフに移行します。Agentic Data Cloud は、データベース、データ ウェアハウス、AI ツールを統合するフレームワークです。AI エージェントが自律的なアクションを実行できるセマンティック コンテキスト エンジンを構築します。
既存の Dataplex Universal Catalog の構成、API、デプロイは引き続き動作します。データ検出、データ リネージ、データ品質スキャン、ビジネス用語集などのコア機能は変更されず、サポートされています。既存のメタデータ、アスペクト、構成は、手動での移行、データの移動、ダウンタイムなしで Knowledge Catalog エクスペリエンスに移行されます。
API とクライアント ライブラリの互換性
Knowledge Catalog への更新では、既存の API エンドポイント、クライアント ライブラリ、Google Cloud CLI コマンドがすべて保持されます。
- REST APIKnowledge Catalog REST API のドキュメントをご覧ください。
- RPC API。Knowledge Catalog RPC API のドキュメントをご覧ください。
- クライアント ライブラリ。言語固有の Knowledge Catalog クライアント ライブラリをご覧ください。
- gcloud CLI コマンド。
gcloud dataplexコマンドを使用してリソースを管理します。gcloud Dataplex コマンド リファレンスをご覧ください。
従来のデータカタログとの主な違い
組織が生成 AI の導入を加速させているため、AI エージェントは失敗やエラーを防ぐためにビジネスに関する深いコンテキストを必要とします。Knowledge Catalog は、エンタープライズ データ ガバナンスと AI エージェントのワークフローのギャップを解消します。エージェントが正確で根拠のある回答を取得するために必要なコンテキスト フレームワークを提供します。
従来の受動的なカタログとは異なり、Knowledge Catalog はメタデータ、ビジネス関係、運用ルールを統合コンテキスト グラフに自動的にキュレートします。非構造化データの分析情報を使用したコンテキストの自動キュレーション、検証済みのクエリ例、Model Context Protocol（MCP）の統合など、AI 中心のアクティブな機能が導入されています。