Microsoft Purview で Google BigQuery プロジェクトに接続して管理する

重要

Microsoft Purview 統合カタログと従来の Microsoft Purview データ ガバナンス機能 (旧称 Azure Purview) は廃止されます。 Microsoft は、Microsoft Fabric のデータ ガバナンス機能を統合しています。 新しいアカウントは作成できなくなり、既存の機能は 2027 年 11 月 12 日までメンテナンス モードのままになります。 廃止のタイムライン、移行ガイダンス、推奨される次の手順については、 Microsoft Purview データ ガバナンスの廃止のお知らせを参照してください。

この記事では、Google BigQuery プロジェクトを登録する方法と、Microsoft Purview で Google BigQuery を認証して操作する方法について説明します。 Microsoft Purview の詳細については、 概要の記事を参照してください。

サポートされている機能

スキャン機能

メタデータ抽出 フル スキャン 増分スキャン スコープ付きスキャン
○ はい いいえ はい

Google BigQuery ソースをスキャンする場合、Microsoft Purview は以下をサポートします。

  • 以下を含む技術メタデータの抽出:

    • Projects
    • データセット
    • 列を含むテーブル
    • 列を含むビュー

  • テーブルとビュー間の資産リレーションシップの静的系列のフェッチ。

スキャンを設定するときは、Google BigQueryプロジェクト全体をスキャンするか、指定された名前または名前パターンに一致するデータセットのサブセットにスキャンの範囲を絞るかを選択できます。

その他の機能

分類、秘密度ラベル、ポリシー、データ系列、ライブ ビューについては、サポートされている機能の一覧を参照してください。

既知の制限

  • 現在、Microsoft Purview は、米国の複数の地域の場所にある Google BigQuery データセットのスキャンのみをサポートしています。 指定したデータセットが他の場所 (us-east1 や EU など) にある場合、スキャンは完了しますが、アセットは Microsoft Purview に表示されません。
  • オブジェクトがデータ ソースから削除された場合、現在、後続のスキャンでは Microsoft Purview 内の対応するアセットが自動的に削除されることはありません。

前提条件

スキャンに必要なアクセス許可

スキャンに使用する Google BigQuery サービス アカウントには、スキャンするプロジェクトで BigQuery Metadata Viewer と BigQuery ジョブ ユーザー IAM ロール の両方が必要です。 Microsoft Purview は Google BigQuery データベース システム テーブル (INFORMATION_SCHEMA など) を読み取ってメタデータを抽出するため、これらのアクセス許可が必要です。 また、基になる Google BigQuery JDBC ドライバーは、これらのシステム テーブルから読み取る必要があるときに BigQuery ジョブを作成します。

Microsoft Purview は、Google BigQuery サービスへのアクセスに Oauth 2.0 プロトコルを使用します。 「 作成してスキャンの実行 」セクションの手順に従って、資格情報を設定します。

登録

このセクションでは、 Microsoft Purview ガバナンス ポータルを使用して Microsoft Purview に Google BigQuery プロジェクトを登録する方法について説明します。

登録の手順

  1. 次の方法で Microsoft Purview ガバナンス ポータルを開きます:

  2. 左側のナビゲーションで [ データ マップ ] を選択します。

  3. [ 登録] を選択します。

  4. [ソースの登録] で、[ Google BigQuery ] を選択します。 [ 続行] を選択します。

    BigQuery ソースの登録

[ソースの登録 (Google BigQuery)] 画面で、次の操作を行います。

  1. データ ソースがカタログ 内に一覧表示される名前を入力します。

  2. ProjectID を入力します。これは完全修飾プロジェクト ID である必要があります。 例: mydomain.com:myProject

  3. 一覧からコレクションを選択します。

  4. [登録] を選択します。

    BigQuery ソースを構成する

スキャン

次の手順に従って Google BigQuery プロジェクトをスキャンし、アセットを自動的に識別します。 スキャン全般の詳細については、 スキャンと取り込みの概要を参照してください。

スキャンを作成して実行する

  1. Management Center で、[統合ランタイム] を選択します。 セルフホステッド統合ランタイムがセットアップされていることを確認します。 設定されていない場合は、 前提条件に記載されている手順を使用します。

  2. [ソース] に移動します。

  3. 登録済みの BigQuery プロジェクトを選択します。

  4. [ + 新しいスキャン] を選択します。

  5. 以下の詳細を入力します。

    1. 名前: スキャンの名前

    2. 統合ランタイム経由で接続: 構成済みのセルフホステッド統合ランタイムを選択する

    3. 認証情報: BigQuery 認証情報を構成するときは、必ず次のことを確認してください。

      • 認証方法として [ 基本認証 ] を選択する
      • [ユーザー名] フィールドにサービス アカウントの電子メール ID を入力します。 たとえば、xyz\@developer.gserviceaccount.com のように指定します。
      • 以下の手順に従って秘密キーを生成し、JSON キー ファイル全体をコピーして、Key Vault シークレットの値として格納します。

      Google のクラウド プラットフォームから新しい秘密キーを作成するには:

      1. ナビゲーション メニューで、[IAM & 管理] -[> Service Accounts] -> [Select a project] を選択します ->
      2. キーを作成するサービス アカウントのメール アドレスを選択します。
      3. [ キー] タブを選択します。
      4. [ キーの追加 ] ドロップダウン メニューを選択し、[新しいキーの作成] を選択します。
      5. JSON 形式を選択します。

      注:

      秘密キーの内容は、スキャン プロセスの実行中に VM 上の一時ファイルに保存されます。 この一時ファイルは、スキャンが正常に完了すると削除されます。 スキャンが失敗した場合、システムは成功するまで再試行を続行します。 SHIR が実行されている VM 上でアクセスが適切に制限されていることを確認してください。

      資格情報の詳細については、 こちらのリンクを参照してください。

    4. ドライバーの場所: セルフホスト統合ランタイムが実行されているコンピューター内の JDBC ドライバーの場所へのパスを指定します。 例: D:\Drivers\GoogleBigQuery。

      1. ローカル コンピューター上のセルフホステッド Integration Runtime の場合: D:\Drivers\GoogleBigQuery。 これは、有効な JAR フォルダーの場所へのパスです。 値は有効な絶対ファイル パスである必要があり、スペースは含まれません。 セルフホステッド統合ランタイムからドライバーにアクセスできることを確認します。;詳細については 、前提条件セクションをご覧ください。
      2. Kubernetes がサポートするセルフホステッド統合ランタイムの場合: ./drivers/GoogleBigQuery。 これは、有効な JAR フォルダーの場所へのパスです。 値は有効な相対ファイル パスである必要があります。 ドライバをアップロードするには、事前にドキュメントを参照して外部 ドライバでスキャン を設定してください。

    5. Dataset: インポートする BigQuery データセットのリストを指定します。 たとえば、「 dataset1;dataset2 」のように入力します。 リストが空の場合は、使用可能なすべてのデータセットがインポートされます。 許容されるデータセット名パターンは、静的な名前であるか、ワイルドカード % を含むことができます。

      例: A%;%B;%C%;D

      • A または
      • B または
      • Contains C or
      • 等しい D

      NOT 文字や特殊文字の使用は使用できません。

    6. 使用可能な最大メモリ: スキャン プロセスによって使用するために VM で使用可能な最大メモリ (GB 単位)。 これは、スキャンする Google BigQuery プロジェクトのサイズによって異なります。

      BigQuery ソースをスキャンする

  6. [接続のテスト] を選択します。

  7. [続行] を選択します。

  8. スキャン トリガーを選択します。 スケジュールを設定するか、スキャンを 1 回実行できます。

  9. スキャンを確認し、[ 保存して実行] を選択します。

スキャンとスキャンの実行を表示する

既存のスキャンを表示するには:

  1. Microsoft Purview ポータルに移動します。 左側のウィンドウで、 データ マップ を選択します。
  2. データ ソースを選択します。 そのデータソースの既存のスキャンのリストを[ 最近のスキャン]で表示するか、[ スキャン] タブですべてのスキャンを表示できます。
  3. 表示する結果があるスキャンを選択します。 ウィンドウには、以前のすべてのスキャン実行と、各スキャン実行の状態とメトリックが表示されます。
  4. 実行 ID を選択して、スキャン実行の詳細をチェックします。

スキャンを管理する

スキャンを編集、キャンセル、または削除するには:

  1. Microsoft Purview ポータルに移動します。 左側のウィンドウで、[ データ マップ] を選択します。

  2. データ ソースを選択します。 そのデータソースの既存のスキャンのリストを[ 最近のスキャン]で表示するか、[ スキャン] タブですべてのスキャンを表示できます。

  3. 管理するスキャンを選択します。 次のことを実行できます。

    • [ スキャンの編集] を選択してスキャンを編集します。
    • [ スキャンの実行のキャンセル] を選択して、進行中のスキャンを取り消します。
    • [ スキャンの削除] を選択してスキャンを削除します。

注:

  • スキャンを削除しても、以前のスキャンから作成されたカタログアセットは削除されません。

系統

Google BigQuery ソースをスキャンした後、統合カタログを参照するか、統合カタログを検索してアセットの詳細を表示できます。

[アセット] -> 系列タブに移動すると、該当する場合にアセットの関係を確認できます。 サポートされている Google BigQuery 系列シナリオのサポート される機能 に関するセクションを参照してください。 系列全般の詳細については、「 データ系列 」および 「系列ユーザーガイド」を参照してください。

Google BigQuery 系列ビュー

次の手順

ソースを登録したので、以下のガイドに従って、Microsoft Purview とデータの詳細を確認します。

  • 最終更新: