기본 연결 개요

워크플로를 간소화하려면 BigQuery에서 테이블 및 모델을 만들기 위한 기본 Cloud 리소스 연결을 구성할 수 있습니다.

BigQuery는 다음 테이블 및 모델에서 기본 연결을 지원합니다.

관리자는 프로젝트의 기본 Cloud 리소스 연결을 구성합니다.

프로젝트에서 테이블과 모델을 만드는 경우 다음 SQL 절에서 DEFAULT를 지정하여 관리자가 구성한 기본 연결을 선택할 수 있습니다.

관리자가 아니면 기본 연결의 권한이나 기타 구성을 수정할 수 없습니다. 대신 기본 연결은 프로젝트 구성에서 참조된 기존 연결로 자동으로 확인되어 연결에 필요한 권한과 리소스가 제공됩니다.

시작하기 전에

Enable the BigQuery Connection API.

Enable the API

필수 역할 및 권한

BigQuery에서 기본 연결을 구성하고 사용하는 데 필요한 역할 및 권한은 연결 관리를 참고하세요.

CONNECTION DEFAULT 사용 시 권한 프로비저닝

기본 연결로 만드는 테이블 또는 모델의 유형에 따라Google Cloud 는 연결의 서비스 계정에 할당된 역할을 자동으로 업데이트합니다. 다음 역할은 이러한 테이블 및 모델의 연결을 위해 서비스 계정에 자동으로 부여됩니다.

테이블 또는 모델 유형 원격 리소스 연결의 서비스 계정에 할당된 역할
Cloud Storage BigLake 테이블 Cloud Storage roles/storage.legacyBucketReader
roles/storage.legacyObjectReader
객체 테이블 Cloud Storage roles/storage.legacyBucketReader
roles/storage.legacyObjectReader
Iceberg용 BigQuery 테이블 Cloud Storage roles/storage.legacyBucketWriter
roles/storage.legacyObjectOwner
Vertex AI 모델을 통한 BigQuery ML 원격 모델 Google 소유 모델 roles/aiplatform.user
Model Garden에서 엔드포인트에 배포 가능
사용자 모델
미세 조정된 모델 roles/aiplatform.serviceAgent
Cloud AI 서비스를 통한 BigQuery ML 원격 모델 문서 프로세서 roles/documentai.apiUser
음성 인식기 roles/speech.serviceAgent
Cloud NLP roles/serviceusage.serviceUsageConsumer
Cloud Vision roles/serviceusage.serviceUsageConsumer
Cloud Translation roles/cloudtranslate.user

프로젝트의 기본 연결 구성

관리자는 프로젝트의 기본 Cloud 리소스 연결을 구성합니다.

  • 기본 Cloud 리소스 연결을 만들고 구성하려면 ALTER PROJECT SET OPTIONS DDL 문을 사용합니다.

    다음 예에서는 프로젝트의 기본 연결을 구성합니다.

    ALTER PROJECT PROJECT_ID
SET OPTIONS (
`region-REGION.default_cloud_resource_connection_id` = CONNECTION_ID);

    다음을 바꿉니다.

    • PROJECT_ID: 기본 연결을 설정하는 프로젝트의 ID입니다.
    • REGION: 연결의 리전입니다.
    • CONNECTION_ID: 테이블 및 모델의 기본값으로 사용할 연결의 ID 또는 이름입니다. 연결 ID 또는 이름만 지정하고 이름 또는 ID에 연결된 프로젝트 ID 및 리전 접두사는 제외합니다.

프로젝트의 기본 연결을 구성하는 방법에 관한 자세한 내용은 기본 구성 관리를 참고하세요.

CONNECTION DEFAULT를 사용하여 테이블 만들기

다음 예는 BigQuery에서 WITH CONNECTION DEFAULT를 지정하여 테이블을 만드는 방법을 보여줍니다.

예: Cloud Storage BigLake 테이블 만들기

다음 SQL 표현식은 기본 연결을 사용하여 Cloud Storage BigLake 테이블을 만듭니다.

CREATE EXTERNAL TABLE PROJECT_ID.DATASET.EXTERNAL_TABLE_NAME
WITH CONNECTION DEFAULT
OPTIONS (
  format = 'TABLE_FORMAT',
  uris = ['BUCKET_PATH']);

예: 기본 연결로 객체 테이블 만들기

다음 SQL 표현식은 기본 연결을 사용하여 객체 테이블을 만듭니다.

CREATE EXTERNAL TABLE PROJECT_ID.DATASET.EXTERNAL_TABLE_NAME
WITH CONNECTION DEFAULT
OPTIONS (
  object_metadata = 'SIMPLE'
  uris = ['BUCKET_PATH']);

예: 기본 연결을 사용하여 Iceberg용 BigQuery 테이블 만들기

다음 SQL 표현식은 기본 연결을 사용하여 Iceberg용 BigQuery 테이블을 만듭니다.

CREATE TABLE `myproject.tpch_clustered.nation` (
  n_nationkey integer,
  n_name string,
  n_regionkey integer,
  n_comment string)
CLUSTER BY n_nationkey
WITH CONNECTION DEFAULT
OPTIONS (
  file_format = 'PARQUET',
  table_format = 'ICEBERG',
  storage_uri = 'gs://mybucket/warehouse/nation');

REMOTE WITH CONNECTION DEFAULT를 사용하여 모델 만들기

다음 예에서는 BigQuery에서 REMOTE WITH CONNECTION DEFAULT를 지정하는 모델을 만드는 방법을 보여줍니다.

예: Vertex AI 모델을 통해 원격 모델 만들기

다음 SQL 표현식은 기본 연결을 사용하여 원격 모델을 만듭니다.

CREATE OR REPLACE MODEL `mydataset.flash_model`
  REMOTE WITH CONNECTION DEFAULT
  OPTIONS(ENDPOINT = 'gemini-1.5-flash-001');

예: Cloud AI 서비스를 통해 원격 모델 만들기

다음 SQL 표현식은 기본 연결을 사용하여 원격 모델 서비스를 만듭니다.

CREATE MODEL `project_id.mydataset.mymodel`
REMOTE WITH CONNECTION DEFAULT
 OPTIONS(REMOTE_SERVICE_TYPE = 'CLOUD_AI_VISION_V1')

예: HTTPS 엔드포인트로 원격 모델 만들기

다음 SQL 표현식은 HTTPS 엔드포인트가 있는 원격 모델과 기본 연결을 만듭니다.

CREATE MODEL `project_id.mydataset.mymodel`
 INPUT(f1 INT64, f2 FLOAT64, f3 STRING, f4 ARRAY)
 OUTPUT(out1 INT64, out2 INT64)
 REMOTE WITH CONNECTION DEFAULT
 OPTIONS(ENDPOINT = 'https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/endpoints/1234')

다음 단계