Was ist BigQuery sharing?
BigQuery sharing, vormals Analytics Hub, ist die Data-Exchange-Plattform von Google Cloud. Sie ermöglicht es, Daten über Organisationsgrenzen hinweg sicher zu teilen, zu entdecken und darauf zuzugreifen, ohne die Daten zu replizieren.
Das Modell folgt einer Publisher-Subscriber-Logik: Publisher stellen Ressourcen bereit und veröffentlichen Listings, Subscriber finden diese und abonnieren sie. Beim Abonnieren entsteht im Projekt des Subscribers ein schreibgeschütztes Linked Dataset, das auf die Originaldaten verweist. Abfragen laufen damit unmittelbar auf den zugrunde liegenden Tabellen und Views.
Kernfunktionen
- Data Exchanges als Container für Listings, wahlweise privat mit eingeschränktem Zugriff oder öffentlich für alle Google-Cloud-Nutzer
- Listings mit Beschreibung, Beispielabfragen und Kontaktinformationen
- Linked Datasets als schreibgeschützte Verweise ohne Datenreplikation
- Breites Spektrum teilbarer Ressourcen: Tabellen, Views und materialisierte Views, autorisierte Views und Datasets, BigQuery-ML-Modelle, externe Tabellen, Routinen und Tabellen-Snapshots
- Pub/Sub-Themen zusätzlich zu Datasets teilbar
- Sicherheit auf Spalten- und Zeilenebene für geteilte Datasets
- Egress-Kontrollen: Publisher können Export-, Kopier- und Snapshot-Operationen einschränken
Typische Anwendungsfälle
Datenaustausch im Konzern: Fachbereiche stellen Datenprodukte bereit, ohne Kopien in jedes Zielprojekt zu replizieren.
Bereitstellung für Partner: Über private Data Exchanges teilen Sie ausgewählte Datenbestände gezielt mit externen Partnern.
Interner Datenmarktplatz: Listings mit Beschreibung und Beispielabfragen machen vorhandene Datenbestände auffindbar.
Streaming-Daten: Neben Datasets lassen sich auch Pub/Sub-Themen als Listings bereitstellen.
Vorteile
- Kein Kopieren und keine Synchronisation von Datenbeständen
- Keine zusätzlichen Kosten für die Verwaltung von Data Exchanges und Listings
- Feingranulare Zugriffssteuerung auf Spalten- und Zeilenebene
- Kontrolle über Export, Kopie und Snapshots durch den Publisher
- Auffindbarkeit über Listings mit Beschreibung und Beispielabfragen
Integration mit innFactory
Als zertifizierter Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei BigQuery sharing:
- Data-Sharing-Konzept: Schnitt von Data Exchanges und Listings entlang Ihrer Organisations- und Partnerstruktur
- Zugriffssteuerung: Umsetzung von Sicherheit auf Spalten- und Zeilenebene sowie Egress-Kontrollen
- Data Products: Aufbereitung interner Datenbestände als auffindbare, dokumentierte Datenprodukte
- Betrieb: Monitoring von Abonnements und Kosten der zugrunde liegenden Ressourcen
Sprechen Sie uns für eine Beratung zu BigQuery sharing und Data-Sharing-Architekturen an.
Typische Anwendungsfälle
Technische Spezifikationen
Häufig gestellte Fragen
Was ist BigQuery sharing?
BigQuery sharing, vormals Analytics Hub, ist eine Data-Exchange-Plattform. Sie ermöglicht es, Daten über Organisationsgrenzen hinweg sicher zu teilen, zu entdecken und darauf zuzugreifen, ohne die Daten zu replizieren.
Was sind Data Exchanges und Listings?
Ein Data Exchange ist ein Container, der Listings organisiert und Publishern das Teilen von Ressourcen mit Subscribern ermöglicht. Ein Listing ist ein Verweis auf eine geteilte Ressource innerhalb eines Data Exchange und kann Beschreibung, Beispielabfragen und Kontaktinformationen enthalten. Beide können privat oder öffentlich sein.
Was ist ein Linked Dataset?
Beim Abonnieren eines Listings entsteht im Projekt des Subscribers ein schreibgeschütztes BigQuery-Dataset. Es verweist auf die geteilten Daten, ohne diese zu kopieren, sodass Abfragen unmittelbar auf den zugrunde liegenden Tabellen und Views laufen.
Welche Ressourcen lassen sich teilen?
Geteilt werden können BigQuery-Datasets mit Tabellen, Views und materialisierten Views, autorisierten Views und Datasets, BigQuery-ML-Modellen, externen Tabellen, Routinen wie UDFs, Tabellenfunktionen und gespeicherten Prozeduren sowie Tabellen-Snapshots. Zusätzlich lassen sich Pub/Sub-Themen teilen.
Was kostet BigQuery sharing?
Für die Verwaltung von Data Exchanges und Listings entstehen laut Dokumentation keine zusätzlichen Kosten. Abgerechnet werden die zugrunde liegenden Ressourcen, also Speicher und Abfragen der Datasets sowie der Publish- und Subscribe-Durchsatz bei Pub/Sub-Themen.
Wie kontrolliere ich, was Subscriber tun dürfen?
Für geteilte Datasets werden Sicherheit auf Spaltenebene und auf Zeilenebene unterstützt. Zusätzlich können Publisher Export-, Kopier- und Snapshot-Operationen einschränken.
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