В эпоху больших данных организации постоянно ищут надежные решения для эффективного управления и анализа огромных объемов данных. Vault Core, мощная платформа управления данными, обеспечивает полную интеграцию с Google BigQuery, популярным облачным хранилищем данных. Эта интеграция открывает перед организациями целый мир возможностей использовать возможности расширенной аналитики BigQuery, одновременно получая выгоду от функций управления данными и безопасности Vault Core. В этой статье мы рассмотрим несколько методов интеграции Vault Core с Google BigQuery, а также приведем примеры кода, которые помогут вам получить ценную информацию о данных.

Метод 1. Прямая передача данных с помощью службы передачи BigQuery
Служба передачи BigQuery позволяет планировать повторяющуюся передачу данных из различных источников, включая Vault Core. Вот пример фрагмента кода для запуска задания передачи:

from google.cloud import bigquery_datatransfer
transfer_client = bigquery_datatransfer.DataTransferServiceClient()
project_id = "your-project-id"
dataset_id = "your-dataset-id"
transfer_config = {
    "destination_dataset_id": dataset_id,
    "display_name": "Vault Core Transfer",
    "data_source_id": "vault_core",
    # Add additional configuration parameters if required
}
response = transfer_client.create_transfer_config(parent=f"projects/{project_id}", transfer_config=transfer_config)
print(f"Transfer job created: {response.name}")

Метод 2. Экспорт данных Vault Core в облачное хранилище и импорт в BigQuery.
Альтернативный подход — экспортировать данные из Vault Core в Google Cloud Storage, а затем импортировать их в BigQuery. Вот пример использования Python:

from google.cloud import storage, bigquery
vault_core_bucket = "vault-core-bucket"
vault_core_data_folder = "data/"
gcs_client = storage.Client()
bucket = gcs_client.get_bucket(vault_core_bucket)
blobs = bucket.list_blobs(prefix=vault_core_data_folder)
gcs_uris = [f"gs://{vault_core_bucket}/{blob.name}" for blob in blobs]
bq_client = bigquery.Client()
dataset_ref = bq_client.dataset("your-dataset-id")
job_config = bigquery.LoadJobConfig()
job_config.source_format = bigquery.SourceFormat.NEWLINE_DELIMITED_JSON
job_config.autodetect = True
job = bq_client.load_table_from_uri(gcs_uris, dataset_ref.table("your-table-id"), job_config=job_config)
job.result()  # Wait for the job to complete
print(f"Data imported into BigQuery table: {dataset_ref.table('your-table-id')}")

Метод 3. Потоковая передача данных из Vault Core в BigQuery.
Если вам требуется обновление данных в реальном времени, вы можете выполнить потоковую передачу данных из Vault Core в BigQuery с помощью BigQuery Streaming API. Вот пример кода с использованием Python:

from google.cloud import bigquery
bq_client = bigquery.Client()
dataset_ref = bq_client.dataset("your-dataset-id")
table_ref = dataset_ref.table("your-table-id")
rows = [
    {"column1": "value1", "column2": "value2"},
    {"column1": "value3", "column2": "value4"},
    # Add more rows as needed
]
errors = bq_client.insert_rows_json(table_ref, rows)
if errors == []:
    print("Data streamed successfully to BigQuery.")
else:
    print("Encountered errors while streaming data to BigQuery.")

Интеграция Vault Core с Google BigQuery позволяет организациям легко управлять своими данными и анализировать их. В этой статье мы рассмотрели три метода: прямая передача данных с помощью службы передачи данных BigQuery, экспорт данных в Cloud Storage и импорт в BigQuery, а также потоковая передача данных из Vault Core в BigQuery. Внедряя эти методы, организации могут получить ценную информацию о данных, что позволит принимать решения на основе данных и получать конкурентные преимущества в современной среде, ориентированной на данные.