Übersicht: App-Ausgabe mit einem Datenziel verbinden
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Nachdem Sie den Dateneinnahmestream erstellt und Ihrer App die Verarbeitungsknoten hinzugefügt haben, müssen Sie auswählen, wohin die verarbeiteten Daten gesendet werden sollen. Dieses Datenziel („Datensink“) ist der Endpunkt Ihres App-Graphen, der Streamdaten akzeptiert, ohne selbst welche zu generieren. Das Ziel, das Sie auswählen, hängt davon ab, wie Sie die App-Ausgabedaten verwenden.
In der Google Cloud Console sind Datenziele auf der Seite „App-Graph“ im Abschnitt Connectors verfügbar.
Sie können App-Ausgabedaten mit den folgenden Datenzielen verknüpfen:
Vision Warehouse: Hier können Sie Original- oder analysierte Videodaten speichern, die Sie sich ansehen und abfragen können. Mit einem Vision Warehouse können Sie Anmerkungen zu ganzen oder teilweisen Videoclips angeben.
BigQuery: Daten in BigQuery speichern, um die Offlineanalysefunktionen zu nutzen. Mit BigQuery können Sie Streamingdaten abfragen, auf Analysedaten zugreifen und sie freigeben, Berichte und Dashboards erstellen und BigQuery ML-Modelle für Onlinevorhersagen exportieren.
Livestreamdaten: Wenn Sie Echtzeitanalysen genauer steuern möchten, können Sie die Live-Ausgabe Ihrer App empfangen. Sie können beispielsweise Code schreiben, der Daten zur Belegung in Echtzeit verwendet, um die Personalzuweisung programmatisch zu ändern.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-09-01 (UTC)."],[],[],null,["# Overview: Connect app output to a data destination\n\nAfter you [create the\ndata ingestion stream](/vision-ai/docs/create-manage-streams) and [add the\nprocessing nodes](/vision-ai/docs/build-app#add-pretrained-model) to your app, you must choose where to send the processed data. This data destination (\"data sink\") is the end point of your app graph that accepts stream data without producing any stream data. The destination you choose depends on how you use the app output data.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n*In the Google Cloud console, data destinations are available in the\n**Connectors** section of the app graph page.*\n\nYou can connect app output data to the following data destinations:\n\n1. **Vision Warehouse**: Store original or analyzed video data that you\n can view and query. Using a Vision Warehouse\n allows you to specify annotations on whole or partial video clips.\n\n For more information about sending app output data to a\n Vision Warehouse, see\n [Connect and store data to a warehouse](/vision-ai/docs/connect-warehouse).\n\n\n2. **BigQuery**: Store data in BigQuery to use its offline\n analytics capabilities. Using BigQuery\n allows you to query streaming data, access and share analytical insights,\n create reports and dashboards, and export BigQuery ML models for\n online prediction.\n\n For more information about sending app output data to BigQuery, see\n [Connect and store data to BigQuery](/vision-ai/docs/connect-bigquery).\n\n\n3. **Live stream data**: If you want more granular control to act on real-time\n analytics, you can receive the live output from your app.\n For example, you can write code that uses live occupancy\n count data to programmatically change staffing allocation.\n\n For more information about directly streaming app output data, see\n [Enable live stream output](/vision-ai/docs/enable-stream-output)."]]
