כשיוצרים משאב של Knowledge Catalog (לשעבר Dataplex Universal Catalog), כמו קבוצת רשומות, סוג רשומה, סוג היבט או סריקת נתונים, בוחרים את המיקום שבו המטא-נתונים שלו מאוחסנים ונגישים. בחירת המיקום הנכון היא קריטית לצורך עמידה בדרישות בנוגע למיקום אחסון הנתונים, לביצועים ולשימוש חוזר במשאבים.
למה המיקום חשוב
חשוב לבחור את המיקום המתאים למשאבים שלכם ב-Knowledge Catalog מהסיבות הבאות:
מיקום הנתונים ועמידה בדרישות: אם הארגון שלכם כפוף לתקנות מחמירות בנושא מיקום הנתונים (DRZ), אתם צריכים לאחסן מטא-נתונים והגדרות משאבים בדומיינים או באזורים גיאוגרפיים ספציפיים כדי לעמוד בדרישות של מדיניות מקומית.
זמן אחזור וזמינות: בחירת אזור שקרוב למקורות הנתונים העיקריים (כמו מערכי נתונים ב-BigQuery או קטגוריות ב-Cloud Storage) ולמשתמשי הקצה שלכם מקצרת את זמן האחזור של החיפוש ומשפרת את מהימנות ההטמעה של המטא-נתונים.
שימוש חוזר במשאבים: ההחלטה אם משאב הוא מקומי לאזור מסוים או משותף באופן גלובלי משפיעה על האופן שבו אפשר לעשות שימוש חוזר בתבניות של מטא נתונים במיקומים שונים.
הנחיות לבחירת מיקומים
אפשר ליצור משאבים ב-Knowledge Catalog במיקום אזורי (למשל us-central1 או europe-west3), במיקום מספר אזורים (למשל us או eu) או במיקום גלובלי.
מיקומים אזוריים
מיקום אזורי מגביל את הגדרת המשאב ואת אחסון המטא-נתונים שלו לאזור הספציפי הזה:
יתרונות: עמידה בדרישות של DRZ (שמירה קפדנית של מיקום אחסון הנתונים). מטא-נתונים טכניים ממקורות אזוריים Google Cloud (כמו BigQuery או Cloud Storage) נאספים באופן אוטומטי ומאוחסנים באותו אזור פיזי.
מגבלות: אפשר להחיל סוגים אזוריים (כמו סוגי רשומות מותאמים אישית או סוגי היבטים) רק על קבוצות רשומות ורשומות באותו אזור בדיוק. אי אפשר לשתף אותם או לעשות בהם שימוש חוזר בכמה אזורים.
מיקומים במספר אזורים
מיקום במספר אזורים כולל כמה אזורים פיזיים באזור גיאוגרפי (כמו us או eu):
יתרונות: מאפשרת למטא-נתונים של קבוצות ורשומות להקיף כמה אזורים פיזיים בדומיין הגיאוגרפי.
מגבלות: לא ניתן להשתמש ב-DataScans (כמו סריקות של איכות נתונים ופרופיל נתונים) במיקומים של כמה אזורים. צריך ליצור את DataScans במיקום אזורי.
מיקום גלובלי
המיקום global הוא מיקום וירטואלי שבו הגדרות המטא-נתונים משוכפלות באזורים Google Cloud גלובליים:
היתרונות: קידום שימוש חוזר מקסימלי. אפשר להחיל
globalסוג מאפיין או סוג רשומה על רשומות שנמצאות בכל אזור. הוא אידיאלי להגדרת תקנים מאוחדים של מטא-נתונים ארגוניים בלי לשכפל תבניות באזורים נפרדים.מגבלות: לא מובטח שמטא-נתונים יישארו בתחום שיפוט גיאוגרפי אחד, וזה עלול להוביל להפרה של דרישות מחמירות לעמידה בתקנות בנושא מיקום אחסון הנתונים.
מגבלות
כשמסדרים את המטא-נתונים, חשוב לזכור את המגבלות הבאות:
מיקום שלא ניתן לשינוי: אי אפשר לשנות את המיקום של משאב (כמו קבוצת רשומות, סוג רשומה או סוג היבט) אחרי שהוא נוצר.
בדיקות תאימות של מיקומים: פרטים נוספים על תאימות זמינים במאמר מגבלות על פרויקטים ומיקומים.
המיקום של רשומה חייב להיות זהה למיקום של קבוצת הרשומות וסוג הרשומה המשויכים אליה – או שסוג הרשומה חייב להיות
global.המאפיין שמוסיפים לרשומה או לקישור לרשומה צריך להתבסס על מאפיין מסוג באותו מיקום, או שסוג המאפיין צריך להיות
global.סוג רשומה או סוג קישור לרשומה חייבים להיות מורכבים מסוגי היבטים שמאוחסנים באותו מיקום כמו סוג הרשומה, או שסוגי ההיבטים חייבים להיות
global.
אזורים
בטבלה הבאה מפורטים האזורים שבהם זמין Knowledge Catalog. אנחנו מוסיפים אזורים באופן קבוע. כדי לקבל עדכונים, כדאי לעיין בהערות לגבי הגרסה של Knowledge Catalog.
| שם האזור | תיאור האזור | שושלת נתונים זמינה |
|---|---|---|
asia-east1 |
טייוואן | כן |
asia-east2 |
הונג קונג | כן |
asia-northeast1 |
טוקיו | כן |
asia-northeast2 |
אוסקה | כן |
asia-northeast3 |
סיאול | כן |
asia-south1 |
מומבאי | כן |
asia-south2 |
דלהי | כן |
asia-southeast1 |
סינגפור | כן |
asia-southeast2 |
ג'קארטה | כן |
africa-south1 |
יוהנסבורג | כן |
australia-southeast1 |
סידני | כן |
australia-southeast2 |
מלבורן | כן |
eu |
מספר אזורים באיחוד האירופי | כן |
europe-central2 |
ורשה | כן |
europe-north1 |
פינלנד | כן |
europe-north2 |
שטוקהולם | כן |
europe-southwest1 |
מדריד | כן |
europe-west1 |
בלגיה | כן |
europe-west2 |
לונדון | כן |
europe-west3 |
פרנקפורט | כן |
europe-west4 |
הולנד | כן |
europe-west6 |
ציריך | כן |
europe-west8 |
מילאנו | כן |
europe-west9 |
פריז | כן |
europe-west10 |
ברלין | כן |
europe-west12 |
טורינו | כן |
me-central1 |
דוחה | כן |
me-central2 |
דמאם | כן |
me-west1 |
תל אביב | כן |
northamerica-northeast1 |
אמריקה/מונטריאול | כן |
northamerica-northeast2 |
טורונטו | כן |
northamerica-south1 |
מקסיקו | כן |
southamerica-east1 |
סאו פאולו | כן |
southamerica-west1 |
סנטיאגו | כן |
us |
מספר אזורים בארצות הברית | כן |
us-central1 |
איווה | כן |
us-east1 |
דרום קרוליינה | כן |
us-east4 |
צפון וירג'יניה | כן |
us-east5 |
קולומבוס | כן |
us-south1 |
דאלאס | כן |
us-west1 |
אורגון | כן |
us-west2 |
לוס אנג'לס | כן |
us-west3 |
סולט לייק סיטי | כן |
us-west4 |
לאס וגאס | כן |
אזורים ב-BigQuery Omni לתיעוד מקורות הנתונים
היסטוריית הנתונים זמינה באזורים הבאים של BigQuery Omni:
| שם האזור | תיאור האזור |
|---|---|
aws-ap-northeast-2 |
AWS - Asia Pacific (Seoul) |
aws-ap-southeast-2 |
AWS - Asia Pacific (Sydney) |
aws-eu-central-1 |
AWS - Europe (Frankfurt) |
aws-eu-west-1 |
AWS - Europe (Ireland) |
aws-us-east-1 |
AWS – מזרח ארה"ב (צפון וירג'יניה) וירג'יניה) |
aws-us-west-2 |
AWS - US West (Oregon) |
azure-eastus2 |
Azure - East US 2 |
המאמרים הבאים
- מידע נוסף על מיקום גיאוגרפי ואזורים ב- Google Cloud
- Google Cloud רשימה מלאה של מיקומים