ジャンプスタートソリューション: BigQuery を使用したデータウェアハウス

Last reviewed 2024-01-29 UTC

このガイドは、BigQuery を使用したデータウェアハウスのジャンプスタートソリューションを理解、デプロイ、使用する上で役立ちます。このソリューションでは、データウェアハウスとして BigQuery を、ダッシュボードおよび可視化ツールとして Looker Studio を使用して、Google Cloud でデータウェアハウスを構築する方法を示します。また、このソリューションでは、Vertex AI の生成 AI 機能を使用して、分析を要約したテキストを生成します。

データウェアハウスを構築する一般的なユースケースは次のとおりです。

マーケティング分析ウェアハウスを集約して作成し、収益やその他の顧客指標を改善。
売上レポートと分析の作成。
運用ダッシュボードを構築して企業のパフォーマンスを改善。

このドキュメントは、データ分析の経験があり、データベースを使用して分析を行ったことのあるデベロッパーを対象としています。このドキュメントは、基本的なクラウドのコンセプトに精通していることを前提としていますが、必ずしも Google Cloud について理解している必要はありません。Terraform の経験があると役立ちますが、コンソールからこのソリューションをデプロイする際に必須ではありません。

目標

データがクラウドデータウェアハウスに流入する仕組みと、SQL を使用してデータを変換する仕組みについて説明します。
データからダッシュボードを構築し、データ分析を行います。
一般的な繰り返しでデータを更新するように SQL ステートメントをスケジュールします。
時間の経過に伴うデータ値を予測する ML モデルを作成します。
生成 AI を使用して ML モデルの結果を要約する。

使用するプロダクト

このソリューションでは、次の Google Cloud プロダクトを使用します。

BigQuery: ML 機能が組み込まれた、フルマネージドでスケーラビリティの高いデータウェアハウス。
Cloud Storage: 低コストで無制限のオブジェクトストレージをさまざまなデータ型に使用する、エンタープライズクラスのサービス。データは Google Cloud の内部および外部からアクセス可能で、地理的に冗長に複製されます。
Looker Studio: データインサイトの作成と共有に役立つセルフサービスビジネスインテリジェンスプラットフォーム。
Vertex AI は、ML モデルと AI アプリケーションをトレーニングしてデプロイできる機械学習（ML）プラットフォームです。

次の Google Cloud プロダクトは、ソリューションで最初に使用するデータをステージングする際に使用されます。

Workflows: 指定された順序でサービスをワークフローとして実行する、フルマネージドオーケストレーションプラットフォーム。Workflows では、Cloud Run や Cloud Functions でホストされているカスタムサービス、BigQuery などの Google Cloud サービス、HTTP ベースの任意の API といったサービスを組み合わせることができます。
Cloud Functions: クラウドサービスの構築と接続に使用できるサーバーレスの実行環境。

アーキテクチャ

このソリューションでデプロイするサンプルウェアハウスでは、TheLook からの架空の e コマースデータを分析して時間の経過に伴う企業のパフォーマンスを把握します。次の図は、このソリューションがデプロイする Google Cloud リソースのアーキテクチャを示しています。

データウェアハウスソリューション用のインフラストラクチャのアーキテクチャ。

ソリューションのフロー

このアーキテクチャは、データウェアハウスのデータの入力と変換を行う一般的なデータフローを表しています。

データは Cloud Storage バケットに送信されます。
Workflows により、データの移動が容易になります。
データは、SQL ストアドプロシージャを使用して BigLake テーブルとして BigQuery に読み込まれます。
データは、SQL ストアドプロシージャを使用して BigQuery で変換されます。
ダッシュボードは、Looker Studio でより詳細な分析を行うために、データから作成されます。
データは、BigQuery ML で構築された K 平均法モデルを使用して分析されます。分析では一般的なパターンが特定され、Vertex AI と BigQuery の生成 AI 機能を使用して要約されます。
Cloud Functions の関数によって、追加の学習コンテンツを含む Python ノートブックが作成されます。

費用

BigQuery を使用したデータウェアハウスソリューションが使用する Google Cloud リソースの費用を見積もるには、Google Cloud 料金計算ツールで事前に計算された見積もりをご覧ください。

見積もりを出発点として使用して、デプロイの費用を計算します。見積もりを変更して、ソリューションで使用するリソースに対して行う予定の構成の変更を反映できます。

事前に計算された見積もりは、次のような特定の要因に関する前提条件に基づいています。

リソースがデプロイされている Google Cloud のロケーション。
リソースが使用される時間。
データがステージングされるデータリージョン。

ソリューションをデプロイする

このセクションでは、ソリューションのデプロイプロセスについて説明します。

Google Cloud プロジェクトを作成または選択する

ソリューションをデプロイするときに、リソースがデプロイされている Google Cloud プロジェクトを選択します。既存のプロジェクトを使用するか、新しいプロジェクトを作成するかは、次の要素を考慮して判断してください。

ソリューション用のプロジェクトを作成し、デプロイメントが不要になった場合は、プロジェクトを削除して、それ以上の請求を避けることができます。既存のプロジェクトを使用する場合、不要になったプロジェクトを削除する必要があります。
新しいプロジェクトを使用すると、本番環境ワークロードに使用されるリソースなど、以前にプロビジョニングされたリソースとの競合を回避できます。

新しいプロジェクトにソリューションをデプロイする場合は、デプロイを開始する前にプロジェクトを作成します。

プロジェクトを作成するには、次の手順を完了します。

Google Cloud コンソールでプロジェクトの選択ページに移動します。

プロジェクトセレクタに移動
Google Cloud プロジェクトの作成を開始するには、[プロジェクトを作成] をクリックします。
プロジェクトに名前を付けます。生成されたプロジェクト ID をメモしておきます。
必要に応じて他のフィールドを編集します。
プロジェクトを作成するには、[作成] をクリックします。

必要な IAM 権限を取得する

デプロイプロセスを開始するには、次の表に示す Identity and Access Management（IAM）権限が必要です。ソリューションをデプロイする予定があるプロジェクトに対して roles/owner 基本ロールが付与されている場合は、必要なすべての権限がすでに付与されています。roles/owner のロールがない場合は、これらの権限（またはこれらの権限を含むロール）を付与するよう管理者に依頼してください。

必要な IAM 権限	必要な権限を含む事前定義ロール
`serviceusage.services.enable`	Service Usage 管理者（`roles/serviceusage.serviceUsageAdmin`）
`iam.serviceAccounts.create`	サービスアカウント管理者（`roles/iam.serviceAccountAdmin`）
`resourcemanager.projects.setIamPolicy`	プロジェクト IAM 管理者（`roles/resourcemanager.projectIamAdmin`）
`config.deployments.create` `config.deployments.list`	Cloud Infrastructure Manager 管理者（`roles/config.admin`）

ソリューション用に作成されたサービスアカウント

コンソールからデプロイプロセスを開始すると、ユーザーに代わってソリューションをデプロイするために（また、必要に応じて後でデプロイを削除するために）サービスアカウントが作成されます。このサービスアカウントには、特定の IAM 権限が一時的に割り当てられます。つまり、ソリューションのデプロイと削除のオペレーションが完了すると、権限が自動的に取り消されます。ソリューションのデプロイを削除した後に、このガイドの後半で説明するように、サービスアカウントを削除することをおすすめします。

サービスアカウントに割り当てられているロールを表示する

Google Cloud プロジェクトまたは組織の管理者が必要とする場合に、以下のロールの情報を表示してください。

roles/aiplatform.admin
roles/bigquery.admin
roles/cloudfunctions.admin
roles/config.agent
roles/datalineage.viewer
roles/dataform.admin
roles/iam.serviceAccountAdmin
roles/iam.serviceAccountUser
roles/iam.serviceAccountTokenCreator
roles/logging.configWriter
roles/resourcemanager.projectIamAdmin
roles/run.invoker
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin
roles/storage.admin
roles/workflows.admin

デプロイ方法を選択する

このソリューションを最小限の労力でデプロイできるように、Terraform 構成が GitHub で提供されています。Terraform 構成では、ソリューションに必要なすべての Google Cloud のリソースを定義しています。

次のいずれかの方法でソリューションをデプロイできます。

コンソールから: デフォルトの構成でソリューションを試して動作を確認する場合は、この方法を使用します。Cloud Build は、ソリューションに必要なすべてのリソースをデプロイします。デプロイされたソリューションが不要になった場合は、コンソールから削除できます。ソリューションのデプロイ後に作成したリソースは、個別に削除する必要があります。

このデプロイ方法を使用する場合、コンソールからデプロイするの手順に沿って操作します。
Terraform CLI を使用: このソリューションをカスタマイズする場合、または Infrastructure as Code（IaC）のアプローチを使用してリソースのプロビジョニングと管理を自動化する場合は、この方法を使用します。GitHub から Terraform 構成をダウンロードし、必要に応じてコードをカスタマイズしてから、Terraform CLI を使用してソリューションをデプロイします。ソリューションをデプロイした後も、引き続き Terraform を使用してソリューションを管理できます。

このデプロイ方法を使用するには、Terraform CLI を使用してデプロイするの手順に沿って操作します。

コンソールからデプロイする

事前構成済みのソリューションをデプロイするには、次の手順を完了します。

Google Cloud ジャンプスタートソリューションのカタログで、BigQuery を使用したデータウェアハウス ソリューションに移動します。

BigQuery を使用したデータウェアハウスソリューションに移動
ソリューションの概算費用やデプロイの推定時間など、ページに表示された情報を確認します。
ソリューションのデプロイを開始する準備ができたら、[デプロイ] をクリックします。

詳細なインタラクティブガイドが表示されます。
インタラクティブガイドの手順を完了します。

デプロイメントに入力する名前をメモします。この名前は、後でデプロイメントを削除するときに必要になります。

[デプロイ] をクリックすると、[ソリューションのデプロイ] ページが表示されます。このページの [ステータス] フィールドに「デプロイ中」が表示されます。
ソリューションがデプロイされるまで待ちます。

デプロイが失敗した場合、[ステータス] フィールドに「失敗」と表示されます。Cloud Build のログでエラーを診断できます。詳細については、コンソールからデプロイする際のエラーをご覧ください。

デプロイが完了すると、[ステータス] フィールドが「デプロイ済み」に変わります。
デプロイされているリソースを確認するには、 [アクション] メニューをクリックし、[リソースを表示] を選択します。

Google Cloud コンソールの [アセットインベントリ] ページが新しいブラウザタブで開きます。このページには、ソリューションによってデプロイされた BigQuery オブジェクト、Cloud Functions、Workflows ワークフロー、Pub/Sub トピック、Eventarc トリガーリソースが一覧表示されます。

各リソースの詳細を表示するには、[表示名] 列でリソースの名前をクリックします。
ソリューションを表示して使用するには、コンソールの [ソリューションのデプロイ] ページに戻ります。
1. [アクション] メニューをクリックします。
2. [Looker Studio ダッシュボードを表示] を選択して、ソリューションを使用して変換されたサンプルデータの上に構築されたダッシュボードを開きます。
3. [BigQuery エディタを開く] を選択して、ソリューションのサンプルデータを使用してクエリを実行し、機械学習（ML）モデルを構築します。

このソリューションが不要になった場合は、デプロイメントを削除して、Google Cloud リソースに対する課金が継続しないようにします。詳細については、デプロイメントを削除するをご覧ください。

Terraform CLI を使用してデプロイする

このセクションでは、Terraform CLI を使用してソリューションをカスタマイズする方法や、ソリューションのプロビジョニングと管理を自動化する方法について説明します。Terraform CLI を使用してデプロイするソリューションは、Google Cloud コンソールの [ソリューションのデプロイ] ページに表示されません。

Terraform クライアントを設定する

Terraform は、Cloud Shell またはローカルホストで実行できます。このガイドでは、Terraform がプリインストールされ、Google Cloud での認証が構成されている Cloud Shell で Terraform を実行する方法について説明します。

このソリューションの Terraform コードは、GitHub リポジトリで入手できます。

Cloud Shell に GitHub リポジトリのクローンを作成します。

GitHub リポジトリを Cloud Shell にダウンロードするよう求めるメッセージが表示されます。
[確認] をクリックします。

別のブラウザタブで Cloud Shell が起動し、Cloud Shell 環境の $HOME/cloudshell_open ディレクトリに Terraform コードがダウンロードされます。
Cloud Shell で、現在の作業ディレクトリが $HOME/cloudshell_open/terraform-google-bigquery/modules/data_warehouse かどうかを確認します。このディレクトリには、ソリューションの Terraform 構成ファイルが含まれています。このディレクトリに移動する必要がある場合は、次のコマンドを実行します。
```
cd $HOME/cloudshell_open/terraform-google-bigquery/modules/data_warehouse
```
次のコマンドを実行して Terraform を初期化します。
```
terraform init
```
次のメッセージが表示されるまで待ちます。
```
Terraform has been successfully initialized!
```

Terraform 変数を構成する

ダウンロードした Terraform コードには、要件に基づいてデプロイメントをカスタマイズするために使用できる変数が含まれています。たとえば、Google Cloud プロジェクトと、ソリューションをデプロイするリージョンを指定できます。

現在の作業ディレクトリが $HOME/cloudshell_open/terraform-google-bigquery/modules/data_warehouse であることを確認します。そうでない場合は、そのディレクトリに移動します。
同じディレクトリに、terraform.tfvars という名前のテキストファイルを作成します。
terraform.tfvars ファイルで次のコードスニペットをコピーし、必要な変数の値を設定します。
- コードスニペットでコメントとして記載されている手順を実施します。
- このコードスニペットには、値を設定する必要のある変数のみが含まれています。Terraform 構成には、デフォルト値を持つ他の変数が含まれています。すべての変数とデフォルト値を確認するには、$HOME/cloudshell_open/terraform-google-bigquery/modules/data_warehouse ディレクトリにある variables.tf ファイルをご覧ください。
- terraform.tfvars ファイルで設定した各値が、variables.tf ファイルで宣言されている変数の型と一致していることを確認します。たとえば、variables.tf ファイル内の変数に定義されている型が bool の場合、その変数の値として true または false を terraform.tfvars 内で指定する必要があります。
```
# This is an example of the terraform.tfvars file.
# The values in this file must match the variable types declared in variables.tf.
# The values in this file override any defaults in variables.tf.

# ID of the project in which you want to deploy the solution
project_id = "PROJECT_ID"

# Google Cloud region where you want to deploy the solution
# Example: us-central1
region = "REGION"

# Whether or not to enable underlying apis in this solution.
# Example: true
enable_apis = true

# Whether or not to protect BigQuery resources from deletion when solution is modified or changed.
# Example: false
force_destroy = false

# Whether or not to protect Cloud Storage resources from deletion when solution is modified or changed.
# Example: true
deletion_protection = true

# Name of the BigQuery ML GenAI remote model used for text generation
# Example: "text_generate_model"
text_generation_model_name = "text_generate_model"
```
必要な変数に割り当てできる値については、以下をご覧ください。
- project_id: プロジェクトの識別
- region: 使用可能なリージョンとゾーン

Terraform 構成を検証して確認する

現在の作業ディレクトリが $HOME/cloudshell_open/terraform-google-bigquery/modules/data_warehouse であることを確認します。そうでない場合は、そのディレクトリに移動します。
Terraform 構成にエラーがないことを確認します。
```
terraform validate
```
コマンドからエラーが返された場合は、構成で必要な修正を行ってから、terraform validate コマンドを再度実行します。コマンドで次のメッセージが返されるまで、この手順を繰り返します。
```
Success! The configuration is valid.
```
構成で定義されているリソースを確認します。
```
terraform plan
```
前述のように変数定義（terraform.tfvars）ファイルを作成しなかった場合、Terraform でデフォルト値のない変数の値の入力を求められます。必要な値を入力します。

terraform plan コマンドの出力に、構成の適用時に Terraform がプロビジョニングするリソースのリストが表示されます。

変更を行う場合は、構成を編集してから、terraform validate コマンドと terraform plan コマンドを再度実行します。

リソースをプロビジョニングする

構成にこれ以上の変更が必要ない場合は、リソースをデプロイします。

現在の作業ディレクトリが $HOME/cloudshell_open/terraform-google-bigquery/modules/data_warehouse であることを確認します。そうでない場合は、そのディレクトリに移動します。
Terraform 構成を適用します。
```
terraform apply
```
前述のように変数定義（terraform.tfvars）ファイルを作成しなかった場合、Terraform でデフォルト値のない変数の値の入力を求められます。必要な値を入力します。

作成されるリソースのリストが表示されます。
アクションの実行を求められたら、「yes」と入力します。

Terraform でデプロイの進行状況を示すメッセージが表示されます。

デプロイを完了できない場合、失敗の原因となったエラーが表示されます。エラーメッセージを確認し、構成を更新してエラーを修正します。次に、terraform apply コマンドを再実行します。Terraform のエラーのトラブルシューティングについては、Terraform CLI を使用してソリューションをデプロイする際のエラーをご覧ください。

すべてのリソースが作成されると、Terraform から次のメッセージが表示されます。
```
Apply complete!
```
Terraform の出力には、必要になる次の追加情報も表示されます。
- デプロイされたダッシュボードの Looker Studio の URL。
- サンプルクエリ用の BigQuery エディタを開くリンク。
次に出力の例を示します。
```
lookerstudio_report_url = "https://lookerstudio.google.com/reporting/create?c.reportId=8a6517b8-8fcd-47a2-a953-9d4fb9ae4794&ds.ds_profit.datasourceName=lookerstudio_report_profit&ds.ds_profit.projectId=my-cloud-project&ds.ds_profit.type=TABLE&ds.ds_profit.datasetId=ds_edw&ds.ds_profit.tableId=lookerstudio_report_profit&ds.ds_dc.datasourceName=lookerstudio_report_distribution_centers&ds.ds_dc.projectId=my-cloud-project&ds.ds_dc.type=TABLE&ds.ds_dc.datasetId=ds_edw&ds.ds_dc.tableId=lookerstudio_report_distribution_centers"
bigquery_editor_url = "https://console.cloud.google.com/bigquery?project=my-cloud-project&ws=!1m5!1m4!6m3!1smy-cloud-project!2sds_edw!3ssp_sample_queries"
```
ダッシュボードを表示して使用し、BigQuery でクエリを実行するには、前の手順の出力 URL をコピーし、新しいブラウザタブでその URL を開きます。

新しいタブにダッシュボードと BigQuery エディタが表示されます。
デプロイされているすべての Google Cloud リソースを確認するには、インタラクティブツアーをご利用ください。

ツアーを開始する

ソリューションをカスタマイズする

このセクションでは、Terraform のデベロッパーが独自の技術的要件とビジネス要件を満たすために、BigQuery を使用したデータウェアハウスソリューションを変更する際に使用できる情報を提供します。このセクションのガイダンスは、Terraform CLI を使用してソリューションをデプロイする場合にのみ該当します。

ソリューションがサンプルデータでどのように機能するかを確認したら、独自のデータを使用することもできます。独自のデータを使用するには、edw-raw-hash という Cloud Storage バケットに配置します。hash は、デプロイ中に生成されるランダムな 8 文字のセットです。Terraform コードは次の方法で変更できます。

データセット ID。コードによって BigQuery データセットが作成されるときに、データに使用するデータセット ID が使用されるように Terraform コードを変更します。
スキーマ。データの保存に使用する BigQuery テーブル ID を作成するように、Terraform コードを変更します。これには、BigQuery が Cloud Storage からデータを読み取れるように外部テーブルスキーマが含まれます。
スケジュールされたクエリ。関心のある分析を実行するストアドプロシージャを追加します。
Looker ダッシュボード。Looker ダッシュボードを作成する Terraform コードを変更して、ダッシュボードに使用しているデータが反映されるようにします。

以下は、一般的なデータウェアハウスオブジェクトで、main.tf に Terraform サンプルコードが示されています。

BigQuery データセット: データベースオブジェクトをグループ化して保存するスキーマ。

resource "google_bigquery_dataset" "ds_edw" {
      project = module.project-services.project_id
      dataset_id = "DATASET_PHYSICAL_ID"
      friendly_name = "DATASET_LOGICAL_NAME"
      description = "DATASET_DESCRIPTION"
      location = "REGION"
      labels = var.labels
      delete_contents_on_destroy = var.force_destroy
  }

BigQuery テーブル: BigQuery に保存されているデータ、または Cloud Storage に保存されているデータスキーマを表すデータベースオブジェクト。

resource "google_bigquery_table" "tbl_edw_inventory_items" {
      dataset_id = google_bigquery_dataset.ds_edw.dataset_id
      table_id = "TABLE_NAME"
      project = module.project-services.project_id
      deletion_protection = var.deletion_protection
      ...
  }

BigQuery ストアドプロシージャ: 呼び出されたときに実行される 1 つ以上の SQL ステートメントを表すデータベースオブジェクト。たとえば、あるテーブルから別のテーブルにデータを変換したり、外部テーブルから標準テーブルにデータを読み込んだりします。

resource "google_bigquery_routine" "sp_sample_translation_queries" {
      project = module.project-services.project_id
      dataset_id = google_bigquery_dataset.ds_edw.dataset_id
      routine_id = "sp_sample_translation_queries"
      routine_type = "PROCEDURE"
      language = "SQL"
      definition_body = templatefile("${path.module}/assets/sql/sp_sample_translation_queries.sql", { project_id = module.project-services.project_id })
    }

BigQuery のスケジュールされたクエリ: 指定の頻度で実行するようにクエリまたはストアドプロシージャをスケジュールするユーティリティ。

resource "google_bigquery_data_transfer_config" "dts_config" {
    display_name = "TRANSFER_NAME"
    project = module.project-services.project_id
    location = "REGION"
    data_source_id = "scheduled_query"
    schedule = "every day 00:00"
    params = {
        query = "CALL ${module.project-services.project_id}.ds_edw.sp_lookerstudio_report()"
        }
  }

ソリューションをカスタマイズするには、Cloud Shell で次の手順を完了します。

現在の作業ディレクトリが $HOME/cloudshell_open/terraform-google-bigquery/modules/data_warehouse であることを確認します。そうでない場合は、そのディレクトリに移動します。
```
cd $HOME/cloudshell_open/terraform-google-bigquery/modules/data_warehouse
```
main.tf を開き、必要な変更を加えます。

このようなカスタマイズが信頼性、セキュリティ、パフォーマンス、費用、オペレーションに及ぼす影響の詳細については、設計に関する推奨事項をご覧ください。
Terraform 構成を検証して確認します。
リソースをプロビジョニングします。

設計に関する推奨事項

このセクションでは、セキュリティ、信頼性、費用、パフォーマンスの要件を満たすアーキテクチャを構築するために、BigQuery ソリューションでデータウェアハウスを使用する際の推奨事項について説明します。

BigQuery でのスケーリングを開始すると、クエリのパフォーマンスを向上させ、合計費用を減らす方法を多数利用できます。これらの方法には、データを物理的に保存する方法の変更、SQL クエリの変更、コストパフォーマンスを確保するためのスロット予約の使用が含まれます。データウェアハウスのスケーリングと実行に役立つ方法の詳細については、クエリパフォーマンスの最適化の概要をご覧ください。

次の点にご注意ください。

設計を変更する前に、費用への影響を評価し、他の機能との潜在的なトレードオフを検討します。Google Cloud 料金計算ツールを使用すると、設計変更の費用への影響を評価できます。
ソリューションの設計変更を実装するには、Terraform のコーディングに関する専門知識と、ソリューションで使用される Google Cloud サービスに関する高度な知識が必要です。
Google 提供の Terraform 構成を変更してエラーが発生した場合は、GitHub で問題を作成します。GitHub の問題はベストエフォートベースで審査されます。これは、一般的な使用に関する質問を目的としたものではありません。
Google Cloud で本番環境レベルの環境を設計して設定する方法については、Google Cloud のランディングゾーンの設計と Google Cloud 設定のチェックリストをご覧ください。

デプロイを削除する

ソリューションのデプロイメントが不要になった場合は、作成したリソースに対して課金されないようにするため、デプロイメントを削除します。

コンソールを使用して削除する

この手順は、ソリューションをコンソールからデプロイした場合に実施します。

Google Cloud コンソールで、[ソリューションのデプロイ] ページに移動します。

[ソリューションのデプロイ] に移動
削除するデプロイメントが含まれているプロジェクトを選択します。
削除するデプロイメントを見つけます。
[アクション] をクリックして、[削除] を選択します。
デプロイメントの名前を入力し、[確認] をクリックします。

[ステータス] フィールドに「削除中」が表示されます。

削除に失敗した場合は、デプロイメントの削除時のエラーのトラブルシューティングガイダンスをご覧ください。

ソリューションに使用した Google Cloud プロジェクトが不要になった場合は、プロジェクトを削除できます。詳細については、省略可: プロジェクトを削除するをご覧ください。

Terraform CLI を使用して削除する

Terraform CLI を使用してソリューションをデプロイした場合は、次の手順に沿って操作します。

Cloud Shell で、現在の作業ディレクトリが $HOME/cloudshell_open/terraform-google-bigquery/modules/data_warehouse であることを確認します。そうでない場合は、そのディレクトリに移動します。
Terraform によってプロビジョニングされたリソースを削除します。
```
terraform destroy
```
破棄されるリソースのリストが表示されます。
アクションの実行を求められたら、「yes」と入力します。

進行状況を示すメッセージが表示されます。すべてのリソースが削除されると、次のメッセージが表示されます。
```
Destroy complete!
```
削除に失敗した場合は、デプロイメントの削除時のエラーのトラブルシューティングガイダンスをご覧ください。

省略可: プロジェクトを削除する

ソリューションを新しい Google Cloud プロジェクトにデプロイした後、そのプロジェクトが不要になった場合は、次の手順で削除します。

Google Cloud コンソールで、[リソースの管理] ページに移動します。
[リソースの管理] に移動
プロジェクトリストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。
プロンプトでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックします。

プロジェクトを保持する場合は、次のセクションで説明するように、このソリューション用に作成されたサービスアカウントを削除します。

省略可: サービスアカウントを削除する

ソリューションに使用したプロジェクトを削除した場合は、このセクションをスキップしてください。

このガイドの前半で説明したように、ソリューションをデプロイしたときに、ユーザーに代わってサービスアカウントが作成されました。このサービスアカウントには特定の IAM 権限が一時的に割り当てられました。ソリューションのデプロイと削除オペレーションが完了した後、権限は自動的に取り消されましたが、サービスアカウントは削除されません。このサービスアカウントを削除することをおすすめします。

Google Cloud コンソールからソリューションをデプロイした場合は、[ソリューションのデプロイ] ページに移動します（すでにページが表示されている場合は、ブラウザを更新します）。サービスアカウントが削除されるように、バックグラウンドでプロセスがトリガーされます。特に操作を行う必要はありません。
Terraform CLI を使用してソリューションをデプロイした場合は、次の手順を完了します。
1. Google Cloud コンソールで、[サービスアカウント] ページに移動します。
  
  [サービスアカウント] に移動
2. ソリューションに使用したプロジェクトを選択します。
3. 削除するサービスアカウントを選択します。
  
  ソリューション用に作成されたサービスアカウントのメール ID は、次の形式になります。
```
goog-sc-DEPLOYMENT_NAME-NNN@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
```
  メール ID には次の値が含まれます。
  - DEPLOYMENT_NAME: デプロイメントの名前。
  - NNN: 3 桁のランダムな数字。
  - PROJECT_ID: ソリューションをデプロイしたプロジェクトの ID。
4. [削除] をクリックします。

エラーのトラブルシューティングを行う

エラーを診断して解決するために実行できるアクションは、デプロイ方法とエラーの複雑さによって異なります。

コンソールからデプロイする際のエラー

コンソールを使用してデプロイが失敗した場合は、次の操作を行います。

[ソリューションのデプロイ] ページに移動します。

デプロイが失敗した場合、[ステータス] フィールドに「失敗」と表示されます。
エラーの原因となったエラーの詳細を表示するには:
1. [アクション] をクリックします。
2. [Cloud Build のログを表示する] を選択します。
Cloud Build のログを確認し、適切な措置を講じて失敗の原因となった問題を解決します。

Terraform CLI を使用してデプロイする際のエラー

Terraform を使用したデプロイが失敗した場合、terraform apply コマンドの出力には、問題を診断するために確認できるエラーメッセージが含まれます。

次のセクションの例では、Terraform の使用時に発生する可能性のあるデプロイエラーを示します。

「API が有効になっていない」エラー

プロジェクトを作成し、すぐに新しいプロジェクトでソリューションをデプロイすると、デプロイが失敗し、次のようなエラーが発生することがあります。

Error: Error creating Network: googleapi: Error 403: Compute Engine API has not
been used in project PROJECT_ID before or it is disabled. Enable it by visiting
https://console.developers.google.com/apis/api/compute.googleapis.com/overview?project=PROJECT_ID
then retry. If you enabled this API recently, wait a few minutes for the action
to propagate to our systems and retry.

このエラーが発生した場合は、数分待ってから terraform apply コマンドを再度実行します。

「Cannot assign requested address」エラー

terraform apply コマンドを実行すると、cannot assign requested address エラーが発生し、次のようなメッセージが表示されることがあります。

Error: Error creating service account:
 Post "https://iam.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/serviceAccounts:
 dial tcp [2001:db8:ffff:ffff::5f]:443:
 connect: cannot assign requested address

このエラーが発生した場合は、terraform apply コマンドを再度実行してください。

BigQuery または Looker Studio でのデータへのアクセスに関するエラー

Terraform プロビジョニングステップの後に実行されるプロビジョニングステップでは、環境にデータを読み込みます。Looker Studio ダッシュボードへのデータの読み込み中にエラーが発生した場合や、BigQuery の開始時にオブジェクトがない場合は、数分待ってからもう一度お試しください。

デプロイメント削除時のエラー

デプロイメントを削除しようとして失敗することもあります。

コンソールでソリューションをデプロイした後に、ソリューションによってプロビジョニングされたリソースを変更してからデプロイメントを削除しようとすると、削除が失敗することがあります。[ソリューションのデプロイ] ページの [ステータス] フィールドに「失敗」と表示され、Cloud Build のログにエラーの原因が表示されます。
Terraform CLI を使用してソリューションをデプロイした後に、Terraform 以外のインターフェース（コンソールなど）を使用してリソースを変更し、デプロイメントを削除しようとすると、削除が失敗することがあります。terraform destroy コマンドの出力にあるメッセージにエラーの原因が示されます。

エラーログとエラーの内容を確認し、エラーの原因となったリソースを特定して削除してから、もう一度デプロイメントを削除してみてください。

コンソールベースのデプロイメントが削除されず、Cloud Build ログを使用してエラーを診断できない場合は、Terraform CLI を使用してデプロイメントを削除できます。次のセクションをご覧ください。

Terraform CLI を使用してコンソールベースのデプロイメントを削除する

このセクションでは、コンソールからコンソールベースのデプロイメントを削除しようとしたときにエラーが発生した場合に、コンソールベースのデプロイメントを削除する方法について説明します。このアプローチでは、削除するデプロイメントの Terraform 構成をダウンロードし、Terraform CLI を使用してデプロイメントを削除します。

デプロイメントの Terraform コード、ログ、その他のデータが保存されているリージョンを特定します。このリージョンは、ソリューションのデプロイ時に選択したリージョンとは異なる場合があります。
1. Google Cloud コンソールで、[ソリューションのデプロイ] ページに移動します。
  
  [ソリューションのデプロイ] に移動
2. 削除するデプロイメントが含まれているプロジェクトを選択します。
3. デプロイメントのリストで、削除するデプロイメントの行を特定します。
4. 「行の内容をすべて表示する」をクリックします。
5. [場所] 列で、次の例でハイライトされているように、2 番目の場所をメモします。
Google Cloud コンソールで、「Cloud Shell をアクティブにする」をクリックします。

Cloud Shell をアクティブにする

Google Cloud コンソールの下部で Cloud Shell セッションが開始し、コマンドラインプロンプトが表示されます。Cloud Shell はシェル環境です。Google Cloud CLI がすでにインストールされており、現在のプロジェクトの値もすでに設定されています。セッションが初期化されるまで数秒かかることがあります。
プロジェクト ID、リージョン、削除するデプロイメントの名前の環境変数を作成します。
```
export REGION="REGION"
export PROJECT_ID="PROJECT_ID"
export DEPLOYMENT_NAME="DEPLOYMENT_NAME"
```
これらのコマンドで、次のように置き換えます。
- REGION: この手順でメモした場所。
- PROJECT_ID: ソリューションをデプロイしたプロジェクトの ID。
- DEPLOYMENT_NAME: 削除するデプロイメントの名前。

削除するデプロイメントの最新リビジョンの ID を取得します。

export REVISION_ID=$(curl \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
    | jq .latestRevision -r)
    echo $REVISION_ID

出力は次のようになります。

projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME/revisions/r-0

デプロイメントの Terraform 構成の Cloud Storage のロケーションを取得します。

export CONTENT_PATH=$(curl \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/${REVISION_ID}" \
    | jq .applyResults.content -r)
    echo $CONTENT_PATH

このコマンドの出力例を次に示します。

gs://PROJECT_ID-REGION-blueprint-config/DEPLOYMENT_NAME/r-0/apply_results/content

Cloud Storage から Cloud Shell に Terraform 構成をダウンロードします。
```
gsutil cp -r $CONTENT_PATH $HOME
cd $HOME/content/modules/data_warehouse
```
次の例に示すように、Operation completed メッセージが表示されるまで待ちます。
```
Operation completed over 45 objects/268.5 KiB
```
Terraform を初期化します。
```
terraform init
```
次のメッセージが表示されるまで待ちます。
```
Terraform has been successfully initialized!
```
デプロイされたリソースを削除します。
```
terraform destroy
```
破棄されるリソースのリストが表示されます。

宣言されていない変数に関する警告が表示された場合は、警告を無視してください。
アクションの実行を求められたら、「yes」と入力します。

進行状況を示すメッセージが表示されます。すべてのリソースが削除されると、次のメッセージが表示されます。
```
Destroy complete!
```

デプロイメントアーティファクトを削除します。

curl -X DELETE \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}?force=true&delete_policy=abandon"

数秒待ってから、デプロイメントアーティファクトが削除されたことを確認します。
```
curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
    | jq .error.message
```
出力に null と表示されている場合は、数秒待ってから、もう一度コマンドを実行します。

デプロイメントアーティファクトが削除されると、次のようなメッセージが表示されます。
```
Resource 'projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME' was not found
```

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