Objektkontexte

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie mit Objektkontexten Kontextinformationen mit Ihren Objekten verknüpfen können, um Daten zu verwalten und zu finden.

Informationen zum Anhängen und Verwalten von Objektkontexten finden Sie unter Objektkontexte verwenden.

Übersicht

Mit Objektkontexten können Sie Schlüssel/Wert-Paare mit Ihren Cloud Storage-Objekten verknüpfen, um Ihre Daten zu kategorisieren, zu verfolgen und zu durchsuchen. Sie können Kontexte anhängen, wenn Sie Objekte erstellen oder aktualisieren, oder Google-Dienste können sie automatisch anhängen.

In der objects Ressource werden alle Objektkontexte im contexts.custom Feld angezeigt. In contexts.custom gibt es zwei Arten von Kontexten:

  • Benutzerdefinierte Kontexte ohne erweiterte Daten: Kontexte, die aus einem Schlüssel, einem Stringwert und Zeitstempeln bestehen. Mit diesen Kontexten können Sie Objekte in Ihren Storage-Buckets organisieren, filtern und verfolgen.

  • Benutzerdefinierte Kontexte mit erweiterten Daten (Vorabversion): Kontexte, die aus einem Schlüssel, einem Stringwert, Zeitstempeln und einer optionalen strukturierten JSON-Nutzlast bestehen. Google-Dienste hängen diese Kontexte bei der automatischen Analyse an, z. B. beim Labeling mit maschinellem Lernen.

Kontextkomponenten

Jeder Kontexteintrag besteht aus den folgenden Komponenten:

  • Schlüssel: Eine eindeutige Kennung für den Kontext im Objekt (bis zu 256 Byte). Schlüssel, die mit google: beginnen (z. B. google:annotation:face-detector-v1) sind für von Google generierte Kontexte reserviert. Sie können keine Kontexte mit dem Präfix google: erstellen oder aktualisieren. Wenn Sie Kontexte mit dem Präfix google: entfernen möchten, müssen Sie sie mit dem Parameter dropContextGroups während eines Umschreibevorgangs verwerfen.

  • Wert: Ein Stringwert, der mit dem Schlüssel verknüpft ist (bis zu 256 Byte), um Workflows zu steuern und Objektlisten zu filtern.

  • Zeitstempel: Zeitstempel, die nur in der Ausgabe verfügbar sind (createTime und updateTime), und angeben, wann der Kontext erstellt und zuletzt geändert wurde.

  • Erweiterte Daten (Vorabversion): Eine optionale strukturierte JSON-Nutzlast (bis zu 128 KiB) mit detaillierten Informationen, z. B. Labels für maschinelles Lernen oder automatische Anmerkungen.

Standard get und list Anfragen geben Kontextschlüssel, -werte und Zeitstempel zurück. Wenn ein Kontext erweiterte Daten enthält, enthalten Standardanfragen ein extendedDataTypeUrl Feld (type.googleapis.com/google.protobuf.Struct). Verwenden Sie die viewFullContext Methode (Vorabversion), um die vollständige Nutzlast mit erweiterten Daten abzurufen.

Ein Objekt mit benutzerdefinierten Kontexten, sowohl mit als auch ohne erweiterte Daten, hat beispielsweise die folgende JSON-Darstellung:

{
  "contexts": {
    "custom": {
      "customer_id": {
        "value": "cust-78901",
        "createTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
        "updateTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z"
      },
      "payment_status": {
        "value": "unpaid",
        "createTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
        "updateTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z"
      },
      "google:annotation:face-detector-v1": {
        "value": "SUCCESS",
        "createTime": "2026-09-29T17:20:00.000Z",
        "updateTime": "2026-09-29T17:20:00.000Z",
        "extendedDataTypeUrl": "type.googleapis.com/google.protobuf.Struct"
      }
    }
  }
}

In diesem Fall gilt Folgendes:

  • customer_id und payment_status sind benutzerdefinierte Kontexte ohne erweiterte Daten.
  • google:annotation:face-detector-v1 ist ein von Google generierter benutzerdefinierter Kontext mit erweiterten Daten.

Alle Kontexte können abgerufen und verwendet werden, um Objektlisten nach ihren Schlüsseln und Werten zu filtern.

Anwendungsfälle für Objektkontexte

Mit Objektkontexten können Sie Ihre Daten klassifizieren, verfolgen und erweitern. In den folgenden Abschnitten werden die Szenarien für die Verwendung von Objektkontexten zum Verwalten verschiedener Arten von Informationen beschrieben.

Objekte gruppieren und klassifizieren

Klassifizieren und organisieren Sie Objekte in Buckets und Projekten. Verwenden Sie Kontexte, um Daten nach Attributen wie Datensatzursprung, Inhaberschaft oder Kostenstelle zu taggen.

  • Beispiel 1: Weisen Sie Objekten, die personenbezogene Informationen enthalten, den Kontext data_classification: PII zu, damit sie gemäß den Compliance-Richtlinien verarbeitet werden können.

  • Beispiel 2: Gruppieren Sie neue Trainingsbilder während der Aufnahme, indem Sie den Kontext batch_id: 2025_Q4_Model_Run zuweisen, um effiziente Modelltests und ‑abrufe zu ermöglichen.

Workflows verfolgen

Um benutzerdefinierte Workflows zu optimieren und redundante Vorgänge zu vermeiden, betten Sie Informationen zum Workflowstatus direkt in Objekte ein, um ihren Weg durch eine Verarbeitungspipeline zu verfolgen.

  • Beispiel 1: Verwenden Sie processing_status: awaiting_review, um Objekte anzugeben, die auf die Genehmigung zur externen Freigabe warten.

  • Beispiel 2: Verwenden Sie processed_by: analytics_pipeline, um zu verhindern, dass Ihr benutzerdefinierter Dienst zur Datenverarbeitung Dateien noch einmal scannt, die bereits eine Phase abgeschlossen haben.

Objekte mit anwendungsspezifischem Kontext erweitern

Hängen Sie bestimmte Informationen zu einer Anwendung oder einem Geschäftsprozess an, um zusätzlichen Kontext und eine zusätzliche Datenherkunft für jedes Objekt bereitzustellen.

  • Beispiel 1: Erfassen Sie für ein Satellitenbild Details zur Aufnahme, z. B. capture_angle: 45deg_NW, oder verfolgen Sie den Verlauf der Datei mit lineage: ingested_from_s3.

  • Beispiel 2: Betten Sie Details zum Inhalt einer Datei ein, z. B. document_type: service_manual und vehicle_model: f250.

Vorteile von Objektkontexten

Objektkontexte erweitern die Möglichkeiten Ihrer Cloud Storage-Objekte. Wenn Sie benutzerdefinierte Schlüssel/Wert-Paare direkt mit gespeicherten Objekten verknüpfen, können Sie folgende Vorteile erzielen:

  • Datenerkennung: Filtern Sie Objektlisten, um die Eingaben für Ihre Arbeitslasten auf die relevanten Objekte zu beschränken.

  • Interoperabilität: Unterstützen Sie die Interoperabilität mit Objekt-Tags anderer Cloud-Anbieter und vereinfachen Sie Migrationen, da Objektkontexte String Werte ohne Vordefinition akzeptieren.

  • Datenpersistenz: Kontextdaten während des gesamten Lebenszyklus des Objekts beibehalten. Wenn Sie Objekte kopieren, umschreiben, zusammensetzen, verschieben oder wiederherstellen, werden Kontexte automatisch übertragen. Sie können Kontexte auch selektiv während Kopier-, Umschreibe- und Zusammensetzungsvorgängen verwerfen, indem Sie den dropContextGroups Abfrageparameter verwenden (z. B. dropContextGroups=custom) , wenn Sie verhindern möchten, dass sie auf das Zielobjekt übertragen werden.

  • Kontrolle der Kontextänderung: Definieren Sie mit Identity and Access Management-Berechtigungen (IAM), wer Kontexte hinzufügen, ändern oder entfernen kann, um einen Audit-Trail zu führen.

  • Batchvorgänge: Verwalten Sie Objektkontexte mit Storage-Batchvorgängen für Milliarden von Objekten.

  • Massenanalyse mit BigQuery: Fragen Sie Objektkontexte und erweiterte Daten (z. B. Labels, Gesichtserkennung und Begrenzungsrahmen) in Ihren Storage-Buckets mit der Ansicht „Object Contexts Catalog“ (object_contexts_catalog_view) in Storage Insights-Datasets ab und analysieren Sie sie.

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