הקשרים של אובייקטים

במאמר הזה מוסבר איך הקשרים של אובייקטים מאפשרים לשייך מידע לפי הקשר לאובייקטים, כדי לעזור לכם לנהל ולגלות נתונים.

במאמר שימוש בהקשרים של אובייקטים מוסבר איך לצרף ולנהל הקשרים של אובייקטים.

סקירה כללית

הקשרי אובייקטים מאפשרים לשייך צמדי מפתח/ערך לאובייקטים ב-Cloud Storage כדי לסווג את הנתונים, לעקוב אחריהם ולחפש אותם. אתם יכולים לצרף הקשרים כשאתם יוצרים או מעדכנים אובייקטים, או לאפשר לשירותי Google לצרף אותם באופן אוטומטי.

במשאב objects, כל ההקשרים של האובייקטים מופיעים בשדה contexts.custom. ב-contexts.custom יש שני סוגים של הקשרים:

• הקשרים בהתאמה אישית בלי נתונים מורחבים: הקשרים שמורכבים ממפתח, מערך מחרוזת ומחותמות זמן. אתם יכולים להשתמש בהקשרים האלה כדי לארגן, לסנן ולעקוב אחרי אובייקטים בקטגוריות האחסון.

• הקשרים מותאמים אישית עם נתונים מורחבים (תצוגה מקדימה): הקשרים שמורכבים ממפתח, ערך מחרוזת, חותמות זמן ומטען ייעודי (payload) אופציונלי של JSON מובנה. שירותי Google מצרפים את ההקשרים האלה במהלך ניתוח אוטומטי, כמו תיוג באמצעות למידת מכונה.

רכיבי הקשר

כל רשומת הקשר מורכבת מהרכיבים הבאים:

• מפתח: מזהה ייחודי של ההקשר באובייקט (עד 256 בייטים). מפתחות שמתחילים ב-google: (לדוגמה, google:annotation:face-detector-v1) שמורים להקשרים שנוצרו על ידי Google. אי אפשר ליצור או לעדכן הקשרים עם הקידומת google:. כדי להסיר הקשרים עם הקידומת google:, צריך למחוק אותם באמצעות הפרמטר dropContextGroups במהלך פעולת שכתוב.

• ערך: ערך מחרוזת שמשויך למפתח (עד 256 בייטים) כדי לשלוט בתהליכי עבודה ולסנן רשימות של אובייקטים.

• חותמות זמן: חותמות זמן לפלט בלבד (createTime ו-updateTime) שמציינות מתי ההקשר נוצר ומתי הוא שונה בפעם האחרונה.

• נתונים מורחבים (גרסת טרום-השקה (Preview)): מטען ייעודי (payload) אופציונלי של JSON מובנה (עד 128KiB) שמכיל מידע מפורט, כמו תוויות של למידת מכונה או הערות אוטומטיות.

בקשות רגילות של get ו-list מחזירות מפתחות, ערכים וחותמות זמן של הקשר. אם להקשר יש נתונים מורחבים, בקשות רגילות כוללות שדה extendedDataTypeUrl (type.googleapis.com/google.protobuf.Struct). כדי לאחזר את המטען הייעודי (payload) המלא של הנתונים המורחבים, משתמשים בשיטה viewFullContext (גרסת טרום-השקה (Preview)).

לדוגמה, לאובייקט עם הקשרים מותאמים אישית, עם ובלי נתונים מורחבים, יש את ייצוג ה-JSON הבא:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

בדוגמה הזו:

• ‫customer_id ו-payment_status הם הקשרים מותאמים אישית בלי נתונים מורחבים.
• ‫google:annotation:face-detector-v1 הוא הקשר מותאם אישית שנוצר על ידי Google עם נתונים מורחבים.

אפשר לאחזר את כל ההקשרים ולהשתמש בהם כדי לסנן רשימות של אובייקטים לפי המפתחות והערכים שלהם.

תרחישים לדוגמה להקשרים של אובייקטים

הקשרים של אובייקטים מאפשרים לסווג, לעקוב ולהעשיר את הנתונים. בקטעים הבאים מתוארים התרחישים לשימוש בהקשרים של אובייקטים כדי לנהל סוגים שונים של מידע.

לקבץ ולסווג אובייקטים

לסווג ולארגן אובייקטים בקטגוריות ובפרויקטים. אפשר להשתמש בהקשרים כדי לתייג נתונים לפי מאפיינים, כמו מקור קבוצת הנתונים, בעלות או מרכז עלות.

• דוגמה 1: הקצאת ההקשר data_classification: PII לאובייקטים שמכילים פרטים אישיים מזהים (PII) כדי שכללי מדיניות התאימות יוכלו לטפל בהם.

• דוגמה 2: קיבוץ תמונות אימון חדשות במהלך ההטמעה על ידי הקצאת הקשר של batch_id: 2025_Q4_Model_Run כדי לאפשר בדיקה ושליפה יעילות של המודל.

מעקב אחרי תהליכי עבודה

כדי לבצע אופטימיזציה של תהליכי עבודה בהתאמה אישית ולמנוע פעולות מיותרות, כדאי להטמיע מידע על מצב תהליך העבודה ישירות באובייקטים כדי לעקוב אחרי התהליך שלהם בצינור עיבוד הנתונים.

• דוגמה 1: שימוש ב-processing_status: awaiting_review כדי לציין אובייקטים שממתינים לאישור פרסום חיצוני.

• דוגמה 2: שימוש ב-processed_by: analytics_pipeline כדי למנוע מהשירות המותאם אישית לעיבוד נתונים לסרוק מחדש קבצים שכבר השלימו שלב.

העשרת אובייקטים בהקשר ספציפי לאפליקציה

לצרף מידע ספציפי על אפליקציה או תהליך עסקי כדי לספק הקשר נוסף ושושלת נתונים לכל אובייקט.

• דוגמה 1: בתצלום לוויין, מתעדים את פרטי הצילום, כמו capture_angle: 45deg_NW, או עוקבים אחרי ההיסטוריה של הקובץ באמצעות lineage: ingested_from_s3.

• דוגמה 2: הטמעת פרטים על תוכן של קובץ, כמו document_type: service_manual ו-vehicle_model: f250.

היתרונות של הקשרי אובייקטים

הקשרים של אובייקטים מרחיבים את היכולות של האובייקטים ב-Cloud Storage. כשמשייכים צמדי מפתח/ערך בהתאמה אישית ישירות לאובייקטים שמאוחסנים, אפשר ליהנות מהיתרונות הבאים:

• גילוי נתונים: סינון רשימות של אובייקטים כדי להגביל את הקלט של עומסי העבודה רק לאובייקטים הרלוונטיים.

• יכולת פעולה הדדית: תמיכה ביכולת פעולה הדדית עם תגי אובייקטים של ספקי שירותי ענן אחרים, ופישוט תהליכי ההעברה, כי הקשרי אובייקטים מקבלים ערכי מחרוזת בלי הגדרה מראש.

• שמירת נתונים: שמירת נתוני ההקשר לאורך מחזור החיים של האובייקט. כשמעתיקים, משכתבים, יוצרים, מעבירים או משחזרים אובייקטים, ההקשרים מועברים באופן אוטומטי. אם אתם רוצים למנוע את העברת ההקשרים לאובייקט היעד, אתם יכולים גם לבטל באופן סלקטיבי הקשרים במהלך פעולות העתקה, שכתוב ו-compose באמצעות הפרמטר dropContextGroups של השאילתה (לדוגמה, dropContextGroups=custom).

• שליטה בשינוי ההקשר: כדי לשמור על נתיב ביקורת, אתם יכולים להגדיר מי יכול להוסיף, לשנות או להסיר הקשרים באמצעות הרשאות של ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM).

• פעולות בכמות גדולה: ניהול הקשרים של אובייקטים בכמות גדולה במיליארדי אובייקטים באמצעות פעולות רבות על פריטי אחסון.

• ניתוח בכמות גדולה באמצעות BigQuery: אתם יכולים לשלוח שאילתות ולנתח את ההקשרים של האובייקטים ואת הנתונים המורחבים (כמו תוויות, זיהוי פנים ותיבות תוחמות) בקטגוריות האחסון באמצעות התצוגה Object Contexts Catalog (object_contexts_catalog_view) במערכי הנתונים של Storage Insights.

תמחור

לפרטים נוספים, ראו תמחור של Cloud Storage.

המאמרים הבאים

• איך משתמשים בהקשרים של אובייקטים
• איך מנתחים הקשרים של אובייקטים ב-BigQuery