Générer des données structurées à l'aide de la fonction AI.GENERATE_TABLE

Console

1. Dans la console Cloud de Confiance , accédez à la page BigQuery.

   Accéder à BigQuery

2. Dans le volet de gauche, cliquez sur explore Explorateur :

   

   Si le volet de gauche ne s'affiche pas, cliquez sur last_page Développer le volet de gauche pour l'ouvrir.

3. Dans Explorateur, développez votre projet, puis cliquez sur Ensembles de données.

4. Sur la page Ensembles de données, cliquez sur add Créer un ensemble de données.

5. Dans le volet Créer un ensemble de données, procédez comme suit :

   • Dans le champ ID de l'ensemble de données, saisissez bqml_tutorial.

   • Pour Emplacement des données, sélectionnez US.

   Ne modifiez pas les autres paramètres par défaut.

6. Cliquez sur Créer un ensemble de données.

bq

Pour créer un ensemble de données, utilisez la commande bq mk --dataset.

1. Créez un ensemble de données nommé bqml_tutorial avec l'emplacement des données défini sur US :

   bq mk --dataset \
     --location=US \
     --description "BigQuery ML tutorial dataset." \
     bqml_tutorial

2. Vérifiez que l'ensemble de données a bien été créé :

   bq ls

API

Appelez la méthode datasets.insert avec une ressource d'ensemble de données définie :

{
  "datasetReference": {
     "datasetId": "bqml_tutorial"
  }
}

Console

1. Accédez à la page BigQuery.

   Accéder à BigQuery

2. Dans le volet de gauche, cliquez sur explore Explorateur :

   

   Si le volet de gauche ne s'affiche pas, cliquez sur last_page Développer le volet de gauche pour l'ouvrir.

3. Dans le volet Explorateur, développez le nom de votre projet, puis cliquez sur Connexions.

4. Sur la page Connexions, cliquez sur Créer une connexion.

5. Dans le champ Type de connexion, sélectionnez Modèles distants Vertex AI, fonctions à distance, BigLake et Spanner (Ressource cloud).

6. Dans le champ ID de connexion, saisissez un nom pour votre connexion.

7. Dans le champ Type d'emplacement, sélectionnez un emplacement pour votre connexion. La connexion doit être colocalisée avec vos autres ressources, telles que les ensembles de données.

8. Cliquez sur Créer une connexion.

9. Cliquez sur Accéder à la connexion.

10. Dans le volet Informations de connexion, copiez l'ID du compte de service à utiliser à l'étape suivante.

SQL

Utilisez l'instruction CREATE CONNECTION :

1. Dans la console Cloud de Confiance , accédez à la page BigQuery.

   Accéder à BigQuery

2. Dans l'éditeur de requête, saisissez l'instruction suivante :

   CREATE CONNECTION [IF NOT EXISTS] `CONNECTION_NAME`
   OPTIONS (
     connection_type = "CLOUD_RESOURCE",
     friendly_name = "FRIENDLY_NAME",
     description = "DESCRIPTION"
     );

   Remplacez les éléments suivants :

   • CONNECTION_NAME : nom de la connexion au format PROJECT_ID.LOCATION.CONNECTION_ID, LOCATION.CONNECTION_ID ou CONNECTION_ID. Si le projet ou l'emplacement sont omis, ils sont déduits du projet et de l'emplacement où l'instruction est exécutée.
   • FRIENDLY_NAME (facultatif) : nom descriptif de la connexion.
   • DESCRIPTION (facultatif) : description de la connexion.

3. Cliquez sur play_circle Exécuter.

Pour en savoir plus sur l'exécution des requêtes, consultez Exécuter une requête interactive.

bq

1. Dans un environnement de ligne de commande, créez une connexion :

   bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \
       --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID

   Le paramètre --project_id remplace le projet par défaut.

   Remplacez les éléments suivants :

   • REGION : votre région de connexion
   • PROJECT_ID : ID de votre projet Cloud de Confiance
   • CONNECTION_ID : ID de votre connexion

   Lorsque vous créez une ressource de connexion, BigQuery crée un compte de service système unique et l'associe à la connexion.

   Dépannage : Si vous obtenez l'erreur de connexion suivante, mettez à jour le Google Cloud SDK :

   Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
   

2. Récupérez et copiez l'ID du compte de service pour l'utiliser lors d'une prochaine étape :

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

   Le résultat ressemble à ce qui suit :

   name                          properties
   1234.REGION.CONNECTION_ID     {"serviceAccountId": "connection-1234-9u56h9@gcp-sa-bigquery-condel.s3ns-system.iam.gserviceaccount.com"}
   

Python

import google.api_core.exceptions
from google.cloud import bigquery_connection_v1

client = bigquery_connection_v1.ConnectionServiceClient()


def create_connection(
    project_id: str,
    location: str,
    connection_id: str,
):
    """Creates a BigQuery connection to a Cloud Resource.

    Cloud Resource connection creates a service account which can then be
    granted access to other Google Cloud resources for federated queries.

    Args:
        project_id: The Google Cloud project ID.
        location: The location of the connection (for example, "us-central1").
        connection_id: The ID of the connection to create.
    """

    parent = client.common_location_path(project_id, location)

    connection = bigquery_connection_v1.Connection(
        friendly_name="Example Connection",
        description="A sample connection for a Cloud Resource.",
        cloud_resource=bigquery_connection_v1.CloudResourceProperties(),
    )

    try:
        created_connection = client.create_connection(
            parent=parent, connection_id=connection_id, connection=connection
        )
        print(f"Successfully created connection: {created_connection.name}")
        print(f"Friendly name: {created_connection.friendly_name}")
        print(
            f"Service Account: {created_connection.cloud_resource.service_account_id}"
        )

    except google.api_core.exceptions.AlreadyExists:
        print(f"Connection with ID '{connection_id}' already exists.")
        print("Please use a different connection ID.")
    except Exception as e:
        print(f"An unexpected error occurred while creating the connection: {e}")

Node.js

const {ConnectionServiceClient} =
  require('@google-cloud/bigquery-connection').v1;
const {status} = require('@grpc/grpc-js');

const client = new ConnectionServiceClient();

/**
 * Creates a new BigQuery connection to a Cloud Resource.
 *
 * A Cloud Resource connection creates a service account that can be granted access
 * to other Google Cloud resources.
 *
 * @param {string} projectId The Google Cloud project ID. for example, 'example-project-id'
 * @param {string} location The location of the project to create the connection in. for example, 'us-central1'
 * @param {string} connectionId The ID of the connection to create. for example, 'example-connection-id'
 */
async function createConnection(projectId, location, connectionId) {
  const parent = client.locationPath(projectId, location);

  const connection = {
    friendlyName: 'Example Connection',
    description: 'A sample connection for a Cloud Resource',
    // The service account for this cloudResource will be created by the API.
    // Its ID will be available in the response.
    cloudResource: {},
  };

  const request = {
    parent,
    connectionId,
    connection,
  };

  try {
    const [response] = await client.createConnection(request);

    console.log(`Successfully created connection: ${response.name}`);
    console.log(`Friendly name: ${response.friendlyName}`);

    console.log(`Service Account: ${response.cloudResource.serviceAccountId}`);
  } catch (err) {
    if (err.code === status.ALREADY_EXISTS) {
      console.log(`Connection '${connectionId}' already exists.`);
    } else {
      console.error(`Error creating connection: ${err.message}`);
    }
  }
}

Terraform

Utilisez la ressource google_bigquery_connection.

Pour vous authentifier auprès de BigQuery, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez la page Configurer l'authentification pour les bibliothèques clientes.

L'exemple suivant crée une connexion aux ressources Cloud nommée my_cloud_resource_connection dans la région US :

# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a cloud resource connection in the US region named my_cloud_resource_connection.
# Note: The cloud resource nested object has only one output field - serviceAccountId.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my_cloud_resource_connection"
  project       = data.google_project.default.project_id
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

Pour appliquer votre configuration Terraform dans un projet Cloud de Confiance , suivez les procédures des sections suivantes.

Préparer Cloud Shell

1. Lancez Cloud Shell.

2. Définissez le projet Cloud de Confiance par défaut dans lequel vous souhaitez appliquer vos configurations Terraform.

   Vous n'avez besoin d'exécuter cette commande qu'une seule fois par projet et vous pouvez l'exécuter dans n'importe quel répertoire.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Les variables d'environnement sont remplacées si vous définissez des valeurs explicites dans le fichier de configuration Terraform.

Préparer le répertoire

Chaque fichier de configuration Terraform doit avoir son propre répertoire (également appelé module racine).

1. Dans Cloud Shell, créez un répertoire et un nouveau fichier dans ce répertoire. Le nom de fichier doit comporter l'extension .tf, par exemple main.tf. Dans ce tutoriel, le fichier est appelé main.tf.

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. Si vous suivez un tutoriel, vous pouvez copier l'exemple de code dans chaque section ou étape.

   Copiez l'exemple de code dans le fichier main.tf que vous venez de créer.

   Vous pouvez également copier le code depuis GitHub. Cela est recommandé lorsque l'extrait Terraform fait partie d'une solution de bout en bout.

3. Examinez et modifiez les exemples de paramètres à appliquer à votre environnement.
4. Enregistrez les modifications.
5. Initialisez Terraform. Cette opération n'est à effectuer qu'une seule fois par répertoire.

   terraform init

   Vous pouvez également utiliser la dernière version du fournisseur Google en incluant l'option -upgrade :

   terraform init -upgrade

Appliquer les modifications

1. Examinez la configuration et vérifiez que les ressources que Terraform va créer ou mettre à jour correspondent à vos attentes :

   terraform plan

   Corrigez les modifications de la configuration si nécessaire.

2. Appliquez la configuration Terraform en exécutant la commande suivante et en saisissant yes lorsque vous y êtes invité :

   terraform apply

   Attendez que Terraform affiche le message "Apply completed!" (Application terminée).

3. Ouvrez votre projet Cloud de Confiance pour afficher les résultats. Dans la console Cloud de Confiance , accédez à vos ressources dans l'interface utilisateur pour vous assurer que Terraform les a créées ou mises à jour.