INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS 뷰

이 기능에 대한 의견을 제공하거나 지원을 요청하려면 bq-recommendations+feedback@google.com으로 이메일을 보내세요.

INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS 뷰에는 현재 프로젝트의 모든 BigQuery 추천에 관한 데이터가 포함됩니다. BigQuery는 추천 허브에서 모든 BigQuery 추천자에 대한 권장사항을 검색하고 이를 이 뷰에 표시합니다.

INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS 뷰는 다음과 같은 추천을 지원합니다.

INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS 뷰에는 BigQuery 관련 추천만 표시됩니다. 추천 허브에서 Google Cloud 권장사항을 볼 수 있습니다.

필요한 권한

INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS 뷰로 추천을 보려면 해당 추천자에 대한 필수 권한이 있어야 합니다. INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS 뷰는 보기 권한이 있는 권장사항만 반환합니다.

권장사항을 볼 수 있는 액세스 권한을 부여해 달라고 관리자에게 요청하세요. 각 추천자의 필수 권한을 보려면 다음을 참조하세요.

스키마

INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS 뷰에는 다음과 같은 스키마가 있습니다.

열 이름 데이터 유형 값
recommendation_id STRING RecommendationID 및 추천자가 포함된 Base64로 인코딩된 ID입니다.
recommender STRING 권장사항 유형 예를 들어 파티셔닝 및 클러스터링 추천의 경우 google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender입니다.
subtype STRING 추천의 하위 유형입니다.
project_id STRING 프로젝트 ID입니다.
project_number STRING 프로젝트의 번호입니다.
description STRING 추천에 대한 설명입니다.
last_updated_time TIMESTAMP 이 필드는 추천이 마지막으로 생성된 시간을 나타냅니다.
target_resources STRING 이 추천이 타겟팅하는 정규화된 리소스 이름입니다.
state STRING 추천 상태입니다. 가능한 값 목록은 상태를 참조하세요.
primary_impact RECORD 이 추천이 기본 카테고리를 최적화하려고 할 때 미칠 수 있는 영향입니다. 다음 필드가 포함됩니다.
  • category: 추천이 최적화하려고 하는 카테고리입니다. 가능한 값 목록은 카테고리를 참조하세요.
  • cost_projection: 추천을 통해 비용 절감이 예상되는 경우에 이 값이 채워질 수 있습니다. 카테고리가 COST인 경우에만 표시됩니다.
  • security_projection: 카테고리가 SECURITY이면 표시될 수 있습니다.
priority STRING 추천 우선순위입니다. 가능한 값 목록은 우선순위를 참조하세요.
associated_insight_ids STRING 추천과 연결된 전체 통계 이름입니다. 통계 이름은 통계 유형 이름과 통계 ID를 Base64로 인코딩한 표현입니다. 이를 사용하여 통계 뷰를 쿼리할 수 있습니다.
additional_details RECORD 추천에 대한 추가 세부정보입니다.
  • overview: JSON 형식의 추천 개요입니다. 이 필드의 콘텐츠는 추천자에 따라 변경될 수 있습니다.
  • state_metadata: 키-값 쌍으로 표시되는 추천 상태에 대한 메타데이터입니다.
  • operations: 사용자가 대상 리소스에서 수행할 수 있는 작업 목록입니다. 여기에는 다음 필드가 포함됩니다.
    • action: 사용자가 수행해야 하는 작업 유형입니다. 추천을 생성하는 동안 시스템에서 설정한 자유 형식의 텍스트일 수 있습니다. 항상 채워집니다.
    • resource_type: 클라우드 리소스 유형입니다.
    • resource: 정규화된 리소스 이름입니다.
    • path: 리소스를 기준으로 한 대상 필드의 경로입니다.
    • value: 경로 필드 값입니다.

범위 및 문법

이 뷰에 대한 쿼리에는 리전 한정자가 있어야 합니다. 프로젝트 ID는 선택사항입니다. 프로젝트 ID를 지정하지 않으면 쿼리가 실행되는 프로젝트가 사용됩니다.

뷰 이름 리소스 범위 리전 범위
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS[_BY_PROJECT] 프로젝트 수준 REGION
다음을 바꿉니다.

  • (선택사항) PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다. 지정하지 않으면 기본 프로젝트가 사용됩니다.
+ REGION: 모든 데이터 세트 리전 이름입니다. 예를 들면 region-us입니다.

예

기본 프로젝트가 아닌 프로젝트에 대해 쿼리를 실행하려면 다음 형식으로 프로젝트 ID를 추가합니다. 

`PROJECT_ID`.`region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID
  • REGION_NAME: 프로젝트 리전

예를 들면 `myproject`.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS입니다.

주요 비용 절감 추천 보기

다음 예시는 예측된 slot_hours_saved_monthly를 기준으로 상위 3개 COST 카테고리 추천을 반환합니다.

SELECT 
   recommender,
   target_resources,
   LAX_INT64(additional_details.overview.bytesSavedMonthly) / POW(1024, 3) as est_gb_saved_monthly,
    LAX_INT64(additional_details.overview.slotMsSavedMonthly) / (1000 * 3600) as slot_hours_saved_monthly,
  last_updated_time
FROM 
  `region-us`.
   INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS_BY_PROJECT
WHERE 
   primary_impact.category = 'COST'
AND
   state = 'ACTIVE'
ORDER by 
   slot_hours_saved_monthly DESC 
LIMIT 3;

결과는 다음과 비슷합니다.

+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                    recommender                    |   target_resources      | est_gb_saved_monthly | slot_hours_saved_monthly |  last_updated_time
+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+
| google.bigquery.materializedview.Recommender      | ["project_resource"]    | 140805.38289248943   |        9613.139166666666 |  2024-07-01 13:00:00
| google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender | ["table_resource_1"]    | 4393.7416711859405   |        56.61476777777777 |  2024-07-01 13:00:00
| google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender | ["table_resource_2"]    |   3934.07264107652   |       10.499466666666667 |  2024-07-01 13:00:00
+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+