リモート関数を使用してオブジェクト テーブルを分析する

このドキュメントでは、リモート関数を使用して、オブジェクト テーブルの非構造化データを分析する方法について説明します。

概要

リモート関数を使用して、オブジェクト テーブルで表される非構造化データを分析できます。リモート関数を使用すると、Cloud Run 関数または Cloud Run で実行されている関数を呼び出して、次のようなリソースにアクセスするようにプログラムできます。

  • Google の事前トレーニング済み AI モデル（Cloud Vision API や Document AI など）。
  • Apache Tika などのオープンソース ライブラリ。
  • 独自のカスタムモデル。

リモート関数を使用してオブジェクト テーブルのデータを分析するには、リモート関数を呼び出すときに、オブジェクト テーブル内のオブジェクトの署名付き URL を生成して渡す必要があります。これらの署名付き URL によって、リモート関数にオブジェクトへのアクセス権が付与されます。

必要な権限

  • リモート関数が使用する接続リソースを作成するには、次の権限が必要です。

    • bigquery.connections.create
    • bigquery.connections.get
    • bigquery.connections.list
    • bigquery.connections.update
    • bigquery.connections.use
    • bigquery.connections.delete

  • リモート関数を作成するには、Cloud Functions デベロッパーまたは Cloud Run デベロッパーのロールに関連付けられた権限が必要です。

  • リモート関数を呼び出すには、リモート関数で説明されている権限が必要です。

  • リモート関数を使用してオブジェクト テーブルを分析するには、オブジェクト テーブルに対する bigquery.tables.getData 権限が必要です。

始める前に

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  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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  7. Enable the BigQuery, BigQuery Connection API, Cloud Run functions APIs.

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    8.
  8. BigQuery 管理者が接続を作成済みで、Cloud Storage へのアクセスを設定していることを確認します。

リモート関数を作成する

リモート関数を作成する一般的な手順については、リモート関数の操作をご覧ください。

オブジェクト テーブルデータを分析するリモート関数を作成する場合は、オブジェクト テーブル内のオブジェクトに対して生成された署名付き URL を渡す必要があります。これを行うには、STRING データ型の入力パラメータを使用します。署名付き URL は、リモート関数で HTTP POST リクエストの calls フィールドに入力データとして使用できるようにします。以下はリクエストの例です。

{
  // Other fields omitted.
  "calls": [
    ["https://storage.googleapis.com/mybucket/1.pdf?X-Goog-SignedHeaders=abcd"],
    ["https://storage.googleapis.com/mybucket/2.pdf?X-Goog-SignedHeaders=wxyz"]
  ]
}

署名付き URL に HTTP GET リクエストを送信するメソッドを使用すると、リモート関数内のオブジェクトを読み取ることができます。署名付き URL のクエリ文字列に認証情報が含まれているため、リモート関数はオブジェクトにアクセスできます。

リモート関数の CREATE FUNCTION ステートメントを指定する場合は、Cloud Run 関数のタイムアウトを回避し、並列処理を増やすために max_batching_rows オプションを 1 に設定することをおすすめします。

例

次の Cloud Run 関数の Python コードの例は、ストレージ オブジェクトを読み取り、それらのコンテンツの長さを BigQuery に返します。

import functions_framework
import json
import urllib.request

@functions_framework.http
def object_length(request):
  calls = request.get_json()['calls']
  replies = []
  for call in calls:
    object_content = urllib.request.urlopen(call[0]).read()
    replies.append(len(object_content))
  return json.dumps({'replies': replies})

デプロイされると、この関数には https://us-central1-myproject.cloudfunctions.net/object_length のようなエンドポイントが設定されます。

次の例は、この Cloud Run 関数に基づいて BigQuery リモート関数を作成する方法を示しています。

CREATE FUNCTION mydataset.object_length(signed_url STRING) RETURNS INT64
REMOTE WITH CONNECTION `us.myconnection`
OPTIONS(
  endpoint = "https://us-central1-myproject.cloudfunctions.net/object_length",
  max_batching_rows = 1
);

詳しい手順については、チュートリアル: リモート関数を使用してオブジェクト テーブルを分析するをご覧ください。

リモート関数を呼び出す

オブジェクト テーブルデータでリモート関数を呼び出すには、クエリの select_list でリモート関数を参照し、FROM 句の EXTERNAL_OBJECT_TRANSFORM 関数を呼び出して、オブジェクトの署名付き URL を生成します。

次の例は、一般的なステートメントの構文を示しています。

SELECT uri, function_name(signed_url) AS function_output
FROM EXTERNAL_OBJECT_TRANSFORM(TABLE my_dataset.object_table, ["SIGNED_URL"])
LIMIT 10000;

次の例は、リモート関数を使用してオブジェクト テーブル コンテンツのサブセットのみを処理する方法を示しています。

SELECT uri, function_name(signed_url) AS function_output
FROM EXTERNAL_OBJECT_TRANSFORM(TABLE my_dataset.object_table, ["SIGNED_URL"])
WHERE content_type = "application/pdf";

次のステップ

画像オブジェクト テーブルで推論を実行する方法を確認する。