Cloud SQL მონაცემთა ბაზის კავშირის დასაყენებლად BigQuery-ში, რამდენიმე ნაბიჯის შესრულებაა საჭირო. ეს ნაბიჯები მოიცავს Cloud SQL ინსტანციის შექმნას, ინსტანციის კონფიგურაციას კავშირისთვის, სერვისის ანგარიშის შექმნას, საჭირო ნებართვების მინიჭებას და ბოლოს BigQuery-ში კავშირის დამყარებას. ეს ყოვლისმომცველი პროცესი უზრუნველყოფს უსაფრთხო და ეფექტურ კავშირს ორ სერვისს შორის.
1. შექმენით Cloud SQL ინსტანცია:
– Google Cloud Console-ში გადადით Cloud SQL ინსტანციების გვერდზე.
– დააწკაპუნეთ „შექმნა ინსტანციის“ და აირჩიეთ შესაბამისი მონაცემთა ბაზის ძრავა, როგორიცაა MySQL ან PostgreSQL.
– დააკონფიგურირეთ ეგზემპლარი სასურველი პარამეტრებით, მათ შორის რეგიონი, აპარატის ტიპი, შენახვის მოცულობა და ავთენტიფიკაციის მეთოდი.
2. დაკავშირების მაგალითის კონფიგურაცია:
– ჩართეთ საჯარო IP მისამართი, მაგალითად, გარე წვდომის დასაშვებად.
– დააკონფიგურირეთ ავტორიზებული ქსელები, რათა მიუთითოთ, თუ რომელი IP მისამართებია დაშვებული ეგზემპლართან დასაკავშირებლად.
- საჭიროების შემთხვევაში დააყენეთ SSL/TLS დაშიფვრა უსაფრთხო კავშირებისთვის.
3. შექმენით სერვისის ანგარიში:
– Google Cloud Console-ში გადადით IAM & Admin გვერდზე.
– დააწკაპუნეთ "სერვისის ანგარიშები" და შემდეგ "შექმენით სერვისის ანგარიში".
– მიუთითეთ სახელი და აღწერა სერვისის ანგარიშისთვის.
- მიანიჭეთ საჭირო როლები, როგორიცაა "Cloud SQL Client" და "BigQuery Data Viewer".
4. ნებართვების გაცემა:
– Cloud SQL ინსტანციის გვერდზე, დააწკაპუნეთ "რედაქტირება" და შემდეგ "დაამატე ელემენტი" სექციაში "ავტორიზაცია".
– შეიყვანეთ წინა ეტაპზე შექმნილი სერვისის ანგარიშის ელ.ფოსტის მისამართი.
- აირჩიეთ შესაბამისი როლი, როგორიცაა "Cloud SQL Client" ან "Cloud SQL Editor".
5. დაამყარეთ კავშირი BigQuery-ში:
– Google Cloud Console-ში გადადით BigQuery გვერდზე.
– დააწკაპუნეთ „შექმნა მონაცემთა ნაკრები“ ახალი მონაცემთა ნაკრების შესაქმნელად ან არსებულის ასარჩევად.
- დააწკაპუნეთ "შექმნა ცხრილი" ან აირჩიეთ არსებული ცხრილი.
– სქემის განყოფილებაში აირჩიეთ „Cloud SQL“, როგორც მონაცემთა წყარო და აირჩიეთ შესაბამისი Cloud SQL ინსტანცია და მონაცემთა ბაზა.
– მიაწოდეთ საჭირო რწმუნებათა სიგელები, მათ შორის სერვისის ანგარიშის ელფოსტა და პირადი გასაღები.
ამ ნაბიჯების დასრულების შემდეგ, Cloud SQL მონაცემთა ბაზის კავშირი დამყარდება BigQuery-ში. ეს იძლევა Cloud SQL ინსტანციაში შენახული მონაცემების უწყვეტი შეკითხვისა და ანალიზის საშუალებას პირდაპირ BigQuery-დან.
მაგალითი:
დავუშვათ, რომ გვაქვს Cloud SQL ინსტანცია, რომელიც მუშაობს MySQL-ით, ჩართულია საჯარო IP მისამართით. ჩვენ გვინდა დავაკავშიროთ ეს მაგალითი BigQuery-ს მონაცემთა ანალიზისთვის. ჩვენ მივყვებით ზემოთ ჩამოთვლილ ნაბიჯებს კავშირის დასაყენებლად.
პირველ რიგში, ჩვენ ვქმნით Cloud SQL ინსტანციას სასურველი კონფიგურაციით, სადაც მითითებულია რეგიონი, აპარატის ტიპი და შენახვის მოცულობა. ჩვენ ასევე ვააქტიურებთ საჯარო IP მისამართს და ვაკონფიგურირებთ ავტორიზებულ ქსელებს სასურველი IP მისამართებიდან წვდომის დასაშვებად.
შემდეგი, ჩვენ ვქმნით სერვისის ანგარიშს IAM & Admin გვერდზე. სერვისის ანგარიშს ვაძლევთ საჭირო როლებს, როგორიცაა "Cloud SQL Client" და "BigQuery Data Viewer".
შემდეგ ჩვენ ვაძლევთ ნებართვებს სერვისის ანგარიშზე Cloud SQL ინსტანციაში. ეს უზრუნველყოფს, რომ სერვისის ანგარიშს აქვს საჭირო წვდომა Cloud SQL მონაცემთა ბაზაზე.
საბოლოოდ, BigQuery გვერდზე, ჩვენ ვქმნით მონაცემთა ბაზას და ცხრილს. სქემის განყოფილებაში ვირჩევთ „Cloud SQL“ მონაცემთა წყაროდ და ვირჩევთ Cloud SQL ინსტანციას და მონაცემთა ბაზას, რომელთანაც გვინდა დაკავშირება. ჩვენ გთავაზობთ სერვისის ანგარიშის ელფოსტას და პირად გასაღებს, როგორც სერთიფიკატს კავშირისთვის.
ამ ნაბიჯების დასრულების შემდეგ, ჩვენ წარმატებით დავაყენეთ Cloud SQL მონაცემთა ბაზის კავშირი BigQuery-ში. ახლა შეგვიძლია Cloud SQL ინსტანციაში შენახული მონაცემების მოთხოვნა და ანალიზი უშუალოდ BigQuery-დან, რაც საშუალებას იძლევა ძლიერი ანალიტიკური შესაძლებლობები.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/CL/GCP Google Cloud პლატფორმა:
- არის თუ არა Android-ის მობილური აპლიკაცია, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას Google Cloud Platform-ის მართვისთვის?
- როგორია Google Cloud Platform-ის მართვის გზები?
- რა არის cloud computing?
- რა განსხვავებაა Bigquery-სა და Cloud SQL-ს შორის
- რა განსხვავებაა ღრუბლოვან SQL-სა და ღრუბლოვან სპანერს შორის
- რა არის GCP App Engine?
- რა განსხვავებაა Cloud Run-სა და GKE-ს შორის
- რა განსხვავებაა AutoML და Vertex AI-ს შორის?
- რა არის კონტეინერირებული აპლიკაცია?
- რა განსხვავებაა Dataflow-სა და BigQuery-ს შორის?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/CL/GCP Google Cloud Platform-ში