Data Catalog

확장성이 우수한 완전 관리형 데이터 탐색 및 메타데이터 관리 서비스입니다.

Google Cloud 무료로 사용해 보기
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    단순하지만 강력한 패싯 검색 인터페이스를 통해 원하는 데이터 찾기

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    기술 메타데이터를 자동으로 동기화하고 비즈니스 메타데이터의 스키마가 적용된 태그 만들기

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    데이터 손실 방지(DLP) 통합을 통해 민감한 정보 자동으로 태그 지정

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    즉시 액세스하고 인프라 없이 확장하여 설정 또는 관리

모든 규모의 데이터 탐색 간소화

API 액세스 혹은 Gmail과 동일한 검색 기술로 빌드된 강력한 UI를 통해 팀의 사용자가 데이터를 찾거나 태그를 지정할 수 있도록 합니다. Data Catalog는 완전 관리형이기 때문에 손쉽게 시작하고 확장할 수 있습니다.

모든 데이터 세트에 대한 통합 뷰 제공

Google Cloud 내부와 외부의 데이터 애셋에 관해 알아봅니다. BigQuery, Pub/Sub, Cloud Storage, 다양한 커넥터와의 통합은 기술 및 비즈니스 메타데이터에 대한 통합 뷰와 태그 지정 메커니즘을 제공합니다.

데이터 거버넌스의 기반 제공

Cloud IAMCloud DLP 통합을 통해 데이터 보안 정책을 시행하고 규정 준수를 유지하여 적합한 사용자가 적절한 데이터에 액세스할 수 있도록 하며 민감한 정보를 보호합니다.

주요 특징

서버리스

확장 가능한 완전 관리형 메타데이터 관리 서비스로서 설정하거나 관리해야 할 인프라가 없어 비즈니스에 집중할 수 있습니다.

서비스로서의 메타데이터

커스텀 API 및 UI를 통해 데이터 애셋을 분류할 수 있는 메타데이터 관리 서비스로 위치에 상관없이 데이터의 통합 뷰를 제공합니다.

중앙 카탈로그

유연하면서도 강력한 카탈로그 시스템으로 기술 메타데이터(자동)는 물론 비즈니스 메타데이터(태그)를 구조화된 형식으로 캡처할 수 있습니다.

모든 특징 보기

새로운 소식

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문서

빠른 시작
데이터 세트 태그 지정을 위한 빠른 시작

BigQuery 데이터 세트를 만들고, 스키마를 통해 태그 템플릿을 생성하고, 테이블에서 Data Catalog 항목을 찾고, 테이블에 태그를 연결합니다.

가이드
Data Catalog로 검색하는 방법

Data Catalog를 사용하여 Google Cloud 프로젝트에서 데이터 세트, 테이블, 뷰, Pub/Sub 주제와 같은 데이터 애셋 검색을 수행합니다.

Google Cloud 기본사항
BigQuery 열 수준 보안으로 액세스 제한

이 페이지에서는 BigQuery 열 수준 보안을 사용하여 열 수준에서 BigQuery 데이터에 대한 액세스를 제한하는 방법을 설명합니다.

가이드
GitHub에서 온프레미스 메타데이터 커넥터 액세스

Data Catalog 커넥터와 커넥터 샘플 코드 링크에서 사용하는 공용 코드

사용 사례

사용 사례
온프레미스 RDBMS 애셋에서 메타데이터 수집

Data Catalog API를 사용하여 원하는 데이터 소스에서 메타데이터를 수집하는 자체 커넥터를 만들 수도 있지만 Google에서는 MySQL, PostgreSQL, Hive, Teradata, Oracle, SQL Server, Redshift 등 다양한 공용 데이터 소스에서 메타데이터를 수집하는 데 '바로 사용할 수 있는' 오픈소스 커넥터를 제공합니다. Data Catalog에서는 모든 애셋을 검색하고 태그를 지정할 수 있습니다.

Google Cloud와 오픈소스 커넥터 전반에서 Data Catalog 통합
사용 사례
BI 시스템에서 메타데이터 수집

Data Catalog API를 사용하여 모든 비즈니스 인텔리전스 애셋에서 메타데이터를 수집할 수 있습니다. Looker와 Tableau에는 바로 사용 가능한 오픈소스 커넥터가 있으므로 Data Catalog에서 직접 탐색 가능하며 태그를 지정할 수 있습니다.

모든 특징

서버리스 확장 가능한 완전 관리형 메타데이터 관리 서비스로서 설정하거나 관리해야 할 인프라가 없어 비즈니스에 집중할 수 있습니다.
서비스로서의 메타데이터 커스텀 API 및 UI를 통해 데이터 애셋을 분류할 수 있는 메타데이터 관리 서비스로 위치에 상관없이 데이터의 통합 뷰를 제공합니다.
중앙 카탈로그 유연하면서도 강력한 카탈로그 시스템으로 기술 메타데이터(자동)는 물론 비즈니스 메타데이터(태그)를 구조화된 형식으로 캡처할 수 있습니다.
검색 및 탐색 Gmail 및 드라이브를 지원하는 Google 검색 기술을 토대로 한 사용하기 쉬운 간단한 UI와 구조화된 강력한 검색 기능으로 데이터 애셋을 쉽고 빠르게 찾을 수 있습니다.
스키마가 적용된 메타데이터 스키마가 적용된 태그(예: 열거형, 부울, 날짜/시간)는 물론 단순한 텍스트 태그도 지원하여 조직에서 풍부하고도 체계적인 비즈니스 메타데이터를 얻을 수 있습니다.
Cloud DLP 통합 민감한 정보를 탐색 및 분류하고 인텔리전스를 제공하여 데이터 통제 과정을 간소화하도록 도와줍니다.
온프렘 커넥터 모든 데이터 애셋의 통합 뷰를 위해 Google Cloud 외부 데이터 애셋에서 Data Catalog로 기술 메타데이터를 수집합니다.
Cloud IAM 통합 액세스 수준 제어를 제공하고 데이터 애셋의 읽기, 쓰기, 검색을 위해 소스 ACL을 유지하여 엔터프라이즈급 액세스 제어를 제공합니다.
거버넌스 Cloud DLP 및 Cloud IAM 통합으로 강력한 보안 및 규정 준수 기반을 제공합니다.

가격 책정

Data Catalog의 가격 책정은 메타데이터 스토리지와 API 호출 가격으로 나뉘며 둘 다 소비량을 기준으로 책정됩니다. 메타데이터 스토리지에는 Data Catalog에 저장된 다음과 같은 새로운 메타데이터가 포함됩니다.

• Data Catalog 태그 템플릿 및 태그와 같은 비즈니스 메타데이터

• Pub/Sub 주제에 연결된 Cloud Storage 파일 세트 스키마

• Data Catalog에 저장된 커스텀 유형 메타데이터 등

다른 Google Cloud 서비스에서 저장한 기술 메타데이터는 메타데이터 스토리지에 포함되지 않습니다(예: BigQuery에 저장된 데이터 세트 테이블 및 열 이름). 메타데이터 스토리지 및 API 호출의 자세한 가격 책정 및 예시는 Data Catalog 문서에서 확인할 수 있습니다.  

파트너 및 통합

Google의 전략적 파트너십을 통해 강력한 생태계를 조성하고 고객이 원하는 플랫폼을 사용하여 하이브리드 클라우드 시나리오를 위한 통합 데이터 탐색 환경을 갖출 수 있습니다.