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Gerenciar dependências da API BigQuery

Este documento descreve os Google Cloud serviços e APIs de que o BigQuery depende. Ela também explica os efeitos no comportamento do BigQuery quando você desativa esses serviços. Leia este documento antes de ativar ou desativar serviços no seu projeto.

Alguns serviços são ativados por padrão em todos os projetos Google Cloud criados. Outras APIs são ativadas automaticamente para todos os Google Cloud projetos que usam o BigQuery. Os demais serviços precisam ser ativados explicitamente para que você possa usar a funcionalidade deles. Para saber mais, acesse os recursos a seguir (links em inglês):

Este documento é destinado a administradores.

Serviços ativados por padrão

Os serviços a seguir são ativados por padrão para cada novo projetoGoogle Cloud :

Serviço	Quais recursos dependem dele	Efeitos da desativação desse serviço
`analyticshub.googleapis.com`	Publicar trocas de dados Publicar listagens e gerenciar assinaturas Data clean rooms	Não é possível criar ou gerenciar trocas de dados, listagens, salas sem dados ou assinaturas. Não é possível pesquisar e conferir trocas ou listagens criadas por outros provedores. As assinaturas criadas persistem, mas não são acessíveis. Os conjuntos de dados vinculados são acessíveis enquanto a API BigQuery estiver ativada. Não é possível criar novas assinaturas
`bigqueryconnection.googleapis.com`	Consultas federadas para dados armazenados fora do BigQuery Tabelas e conjuntos de dados externos Metastore do BigQuery	Não é possível gerenciar conexões externas. Não é possível criar modelos remotos. Não é possível criar funções remotas. Não é possível consultar tabelas do BigLake e de objetos.
`bigquerymigration.googleapis.com`	Avaliação da migração de dados Tradução de consulta SQL	Não é possível criar tarefas ou avaliações de migração. As tarefas ou avaliações atuais não estão disponíveis. Observação:geralmente, é possível desativar esse serviço depois de concluir a migração de dados.
`bigquerydatapolicy.googleapis.com`	Mascaramento de dados	Não é possível gerenciar suas políticas de mascaramento de dados. As políticas de mascaramento de dados não são excluídas, mas as consultas a tabelas com mascaramento de dados aplicado falham.
`bigqueryreservation.googleapis.com`	Gerenciamento de carga de trabalho baseado em capacidade	Não é possível criar ou gerenciar compromissos de capacidade, reservas ou atribuições. Não é possível monitorar o uso de slots. O failover de recuperação de desastres não está disponível. O escalonamento automático de slots é interrompido.
`bigquerystorage.googleapis.com`	Ingestão de dados de streaming Carregamento de dados em lote Captura de dados alterados	Não é possível usar a API Storage Read ou a API Storage Write para acessar seus dados do BigQuery.
`dataform.googleapis.com`	O Dataform oferece repositórios de código que são aproveitados pelos seguintes recursos: Pipelines do BigQuery Consultas salvas Notebooks do Colab Dataform Preparação de dados Tela de dados	Não é possível criar pipelines, consultas salvas, notebooks do Colab, telas de dados, preparações de dados ou projetos do Dataform. Os pipelines, notebooks ou projetos do Dataform agendados são interrompidos. Todos os pipelines, consultas salvas, notebooks do Colab, telas de dados, preparações de dados ou projetos do Dataform ficam inacessíveis.
`dataplex.googleapis.com`	O Dataplex Universal Catalog oferece recursos de catalogação e governança de dados usados por: Resource Explorer no BigQuery Studio Preenchimento automático no editor de SQL do BigQuery Studio Pesquisa de listagens no BigQuery Sharing (antigo Analytics Hub) Insights do perfil Verificações de qualidade de dados Visualização da linhagem de dados Insights de tabelas e conjuntos de dados Pano de dados	A pesquisa de recursos de dados do BigQuery não está disponível. A pesquisa de compartilhamento de listagem não está disponível. Não é possível criar ou acessar insights de perfil, verificações de qualidade de dados ou sugestões de consulta criados anteriormente. Não é possível conferir detalhes do recurso de dados em um gráfico de linhagem. Não é possível pesquisar recursos de dados na tela de dados.

Serviços ativados pela API BigQuery Unified

A API BigQuery Unified (bigqueryunified.googleapis.com) inclui uma coleção selecionada de serviços necessários para que vários recursos do BigQuery funcionem. Se você ativar a API BigQuery Unified, todos esses serviços serão ativados simultaneamente. O Google pode atualizar os serviços dessa coleção, e eles são ativados automaticamente em projetos com essa API ativada. É possível desativar serviços e APIs individuais.

Para instruções sobre como ativar bigqueryunified.googleapis.com, consulte Como ativar e desativar serviços.

Serviço	Quais recursos dependem dele	Efeitos da desativação desse serviço
`aiplatform.googleapis.com`	Notebooks do Colab Modelos remotos do BigQuery ML	Não será possível executar seus notebooks. Todos os modelos remotos do BigQuery ML param de funcionar. Seus notebooks atuais continuam acessíveis para edição.
`bigqueryunified.googleapis.com`	Oferece ativação com um clique dos serviços dependentes do BigQuery listados neste documento, excluindo as APIs cloudaicompanion, composer e datalineage. Garante que novas dependências do BigQuery sejam ativadas no seu projeto.	As dependências futuras não são ativadas automaticamente no projeto.
`compute.googleapis.com`	O Google Compute Engine oferece um ambiente de execução para todos os recursos fornecidos pelo Dataproc e pela Vertex AI.	Os notebooks do Colab, os modelos de ML remotos, os jobs do Apache Spark, SparkSQL e PySpark são interrompidos. O código-fonte continua disponível. A API Dataproc é desativada.
`dataproc.googleapis.com`	Consultar dados com mecanismos de código aberto, como o Apache Spark. Use o Spark SQL ou o PySpark com o Dataproc sem servidor. Use procedimentos armazenados para o Spark.	Não é possível criar clusters do Dataproc para executar análises de dados de origem aberta. Não é possível executar cargas de trabalho sem servidor do Dataproc. Não é possível executar o Spark em cargas de trabalho do BigQuery.
`datastream.googleapis.com`	Oferece captura de dados alterados e replicação para o BigQuery.	Todos os streams de dados estão pausados e não são acessíveis.

Serviços desativados por padrão

É necessário ativar manualmente os seguintes serviços para que os recursos correspondentes fiquem disponíveis:

Serviço	Quais recursos dependem dele	Efeitos da desativação desse serviço
`cloudaicompanion.googleapis.com`	Recursos do Gemini no BigQuery	Os recursos de preenchimento, geração e explicação de código param de funcionar. Saiba como desativar o Gemini no BigQuery.
`composer.googleapis.com`	Programar cargas de trabalho	Os DAGs do Cloud Composer existentes não são listados na página de programação e são interrompidos. Os ambientes atuais do Cloud Composer ficam inoperantes, param de funcionar e retornam um estado de erro.
`datalineage.googleapis.com`	Captura e visualização da linhagem de dados	A linhagem de dados não é capturada para seu projeto. Não é possível acessar o gráfico de linhagem.

Ativar manualmente os recursos de código do BigQuery

Para gerenciar recursos de código no BigQuery, como notebooks e consultas salvas, ative as seguintes APIs:

A API Compute Engine
A API Dataform
A API Vertex AI

Antes de março de 2024, essas APIs não eram ativadas automaticamente por padrão. Se você tiver scripts de automação anteriores a março de 2024 que dependiam do status dessas APIs, talvez seja necessário atualizá-los. Se essas APIs já estiverem ativadas, você vai encontrar novas pastas Notebooks e Consultas no painel Explorer no BigQuery.

Antes de começar

Para ativar manualmente o gerenciamento de recursos de código, você precisa ter o papel de Proprietário (roles/owner) do Identity and Access Management (IAM).

Ativar manualmente os recursos de código do BigQuery

Para ativar as dependências de API necessárias para recursos de código, siga estas etapas:

Acessar a página do BigQuery.

Acessar o BigQuery
No Studio, na barra de guias do painel do editor, clique na seta suspensa ao lado do sinal +, mantenha o ponteiro do mouse sobre Notebook e selecione Modelo do BigQuery.
No banner que aparece abaixo da barra de guias do painel do editor, clique em Ativar.

Se o banner não aparecer, verifique se você tem o papel Proprietário do IAM, que é necessário.
No painel Ativar recursos, na seção APIs de recursos principais, faça o seguinte:
1. Para ativar o histórico de versões e o compartilhamento de recursos de código, na seção Histórico de versões e compartilhamento, clique em Ativar.
2. Para ativar os notebooks, em Notebooks Python, clique em Ativar todos.
3. Quando as APIs estiverem ativadas, clique em Próxima.
Opcional: defina as permissões do usuário na seção Permissões:
- Para conceder aos participantes a capacidade de criar recursos de código e ler, editar e definir permissões para os recursos de código criados por eles, digite os nomes de usuários ou grupos no campo Criador.
- Para conceder aos participantes a capacidade de ler, editar e definir permissões para todos os recursos de código compartilhados com eles, digite os nomes de usuário ou grupo deles no campo Proprietário.
Clique em Próxima.
Opcional: na seção Outras APIs, clique em Ativar tudo para ativar as APIs necessárias para criar procedimentos remotos do BigQuery usando o BigQuery DataFrames.
Se você tiver optado por não ativar as outras APIs, clique em Fechar para fechar o painel Ativar recursos.

Restringir o acesso a recursos de código

Você pode impedir a ativação de outras APIs definindo a restrição da política da organização Restringir o uso do serviço de recursos. É possível desativar as APIs selecionadas a qualquer momento.

A seguir

Para saber como gerenciar serviços Google Cloud , consulte Como ativar e desativar serviços.
Para saber como gerenciar o acesso à API em um nível granular com restrições de política da organização, consulte Como restringir o uso de recursos.
Para saber como controlar o acesso a serviços com papéis e permissões do IAM (Identity and Access Management) para o BigQuery, consulte Papéis e permissões do IAM do BigQuery.