데이터 프로필 스캔 만들기 및 사용

이 페이지에서는 Google Cloud 콘솔, Google Cloud CLI, REST API를 사용하여 데이터 프로필 스캔을 만드는 방법을 설명합니다.

Dataplex 데이터 프로필 스캔에 대한 자세한 내용은 데이터 프로파일링 정보를 참조하세요.

시작하기 전에

Google Cloud 콘솔에서 Dataplex API를 사용 설정합니다.

API 사용 설정

권한

BigQuery 테이블을 프로파일링하려면 다음 권한이 필요합니다.

  • BigQuery 테이블에서 데이터 프로필 스캔을 실행하려면 BigQuery 테이블을 읽을 수 있는 권한과 테이블을 스캔하는 데 사용되는 프로젝트에서 BigQuery 작업을 만들 수 있는 권한이 있어야 합니다.

  • BigQuery 테이블과 데이터 프로필 스캔이 서로 다른 프로젝트에 있는 경우 Dataplex 서비스 계정에 해당 BigQuery 테이블에 대한 읽기 권한을 부여해야 합니다.

  • BigQuery 데이터가 Dataplex 레이크에 구성된 경우 데이터 프로필 스캔을 만들려면 Dataplex 역할 roles/dataplex.metadataReader 및 roles/dataplex.viewer가 필요합니다. 그러면 다음 권한을 부여합니다.

    • dataplex.lakes.list
    • dataplex.lakes.get
    • dataplex.zones.list
    • dataplex.zones.get
    • dataplex.entities.list
    • dataplex.entities.get
    • dataplex.operations.get

  • Cloud Storage에서 BigQuery 외부 테이블을 스캔하는 경우 Dataplex 서비스 계정에 Cloud Storage 객체 뷰어(roles/storage.objectViewer) 역할 또는 버킷에 대한 다음 권한을 할당합니다.

    • storage.buckets.get
    • storage.objects.get

  • 소스 테이블의 Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 및 Data Catalog 페이지에 데이터 프로필 스캔 결과를 게시하려면 BigQuery 데이터 편집자(roles/bigquery.dataEditor) IAM 역할 또는 테이블에 대한 bigquery.tables.update 권한을 부여받아야 합니다.

  • 스캔 결과를 BigQuery 테이블로 내보내려면 Dataplex 서비스 계정에 BigQuery 데이터 편집자(roles/bigquery.dataEditor) 역할이 필요합니다. 그러면 다음 권한을 부여합니다.

    • bigquery.datasets.get
    • bigquery.tables.create
    • bigquery.tables.get
    • bigquery.tables.getData
    • bigquery.tables.update
    • bigquery.tables.updateData

  • BigQuery 열 수준 액세스 정책으로 보호되는 열에 액세스해야 하는 경우 해당 열에 Dataplex 서비스 계정 권한을 할당합니다. 데이터 스캔을 만들거나 업데이트하는 사용자는 열에 대한 권한도 필요합니다.

  • 테이블에 BigQuery 행 수준 액세스 정책이 사용 설정되어 있으면 Dataplex 서비스 계정에 표시되는 행만 스캔할 수 있습니다. 개별 사용자의 액세스 권한은 행 수준 정책에 따라 평가되지 않습니다.

데이터 스캔 역할 및 권한

데이터 프로파일링을 사용하려면 프로젝트 관리자가 이미 부여된 권한이 있는 사전 정의된 역할을 할당하거나 개별 권한을 부여합니다. 역할은 다음과 같습니다.

  • roles/dataplex.dataScanAdmin: DataScan 리소스에 대한 전체 액세스 권한입니다.
  • roles/dataplex.dataScanEditor: DataScan 리소스에 대한 쓰기 액세스 권한입니다.
  • roles/dataplex.dataScanViewer: 결과를 제외한 DataScan 리소스에 대한 읽기 액세스 권한입니다.
  • roles/dataplex.dataScanDataViewer: 결과를 포함한 DataScan 리소스에 대한 읽기 액세스 권한입니다.

다음 표에는 데이터 스캔 권한이 나와 있습니다.

권한 이름 다음 작업을 수행할 수 있는 권한을 부여합니다.
dataplex.datascans.create DataScan 만들기
dataplex.datascans.delete DataScan 삭제
dataplex.datascans.get 결과를 제외한 DataScan 세부정보 보기
dataplex.datascans.getData 결과를 포함한 DataScan 세부정보 보기
dataplex.datascans.list DataScan 나열
dataplex.datascans.run DataScan 실행
dataplex.datascans.update DataScan의 설명 업데이트
dataplex.datascans.getIamPolicy 스캔에서 현재 IAM 권한 보기
dataplex.datascans.setIamPolicy 스캔에서 IAM 권한 설정

데이터 프로필 스캔 만들기

콘솔

  1. Google Cloud 콘솔에서 프로필 페이지로 이동합니다.

    Dataplex 프로필로 이동

  2. 데이터 프로필 스캔 만들기를 클릭합니다.

  3. 표시 이름을 입력합니다.

  4. 자동으로 생성된 스캔 ID를 변경하려면 자체 스캔 ID를 입력합니다. 리소스 이름 지정 규칙을 참조하세요.

  5. 선택사항: 설명을 입력합니다.

  6. 테이블 필드에서 찾아보기를 클릭합니다.

  7. 테이블을 선택하고 선택을 클릭합니다.

  8. 범위 필드에서 증분 또는 전체 데이터를 선택합니다.

    • 증분 데이터를 선택한 경우: 타임스탬프 열 필드에서 단조롭게 증가하고 새 레코드를 식별하는 데 사용할 수 있는 BigQuery 테이블의 DATE 또는 TIMESTAMP 유형 열을 선택합니다. DATE 또는 TIMESTAMP 유형의 열로 파티션을 나눈 테이블의 경우 파티션 열을 타임스탬프 필드로 사용하는 것이 좋습니다.

  9. 데이터 프로필 스캔에 샘플링을 적용하려면 샘플링 크기 목록에서 샘플링 비율을 선택합니다.

    • 소수점 이하 3자리까지 0.0%에서 100.0% 사이의 백분율 값을 선택합니다.
    • 데이터 세트가 클수록 낮은 샘플링 비율을 선택합니다. 예를 들어 최대 1PB의 테이블의 경우 0.1%에서 1.0% 사이의 값을 입력하면 Dataplex는 1~10TB의 데이터를 샘플링합니다.
    • 결과를 반환하려면 샘플링된 데이터에 100개 이상의 레코드가 필요합니다.
    • 증분 데이터 스캔의 경우 Dataplex는 최신 증분에 샘플링을 적용합니다.

  10. 행별로 필터링하려면 필터를 클릭하고 행 필터링을 선택합니다.

    • BigQuery 표준 SQL 구문의 WHERE 절에서 사용할 수 있는 유효한 SQL 표현식을 입력합니다. 예를 들면 col1 >= 0입니다.

    • 필터는 여러 열에 대한 SQL 조건의 조합일 수 있습니다. 예를 들면 col1 >= 0 AND col2 < 10입니다.

  11. 선택사항: 필터를 클릭합니다. 열 필터링 체크박스를 선택합니다.

    a. 열 포함 필드에서 찾아보기를 클릭합니다.

    • 프로필 스캔에 포함할 열을 지정합니다. 체크박스를 선택하고 선택을 클릭하여 원하는 열을 선택합니다.

    b. 열 제외 필드에서 찾아보기를 클릭합니다.

    • 프로필 스캔에서 제외할 열을 지정합니다. 체크박스를 선택하고 선택을 클릭하여 원하는 열을 선택합니다.

  12. 선택사항: 소스 테이블의 Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 및 Data Catalog 페이지에 데이터 프로필 스캔 결과를 게시합니다. BigQuery 및 Dataplex 카탈로그 UI에 결과 게시 체크박스를 클릭합니다.

    소스 테이블의 BigQuery 및 Data Catalog 페이지에 있는 데이터 프로필 탭에서 최신 스캔 결과를 확인할 수 있습니다. 사용자가 게시된 스캔 결과에 액세스할 수 있도록 하려면 게시된 결과 공유를 참조하세요.

    다음과 같은 경우 게시 옵션을 사용하지 못할 수 있습니다.

    • 테이블에 필요한 권한이 없습니다.
    • 결과를 게시하도록 또 다른 데이터 품질 스캔이 설정되었습니다.

    게시된 결과를 보는 데 필요한 권한에 대한 자세한 내용은 권한을 참조하세요.

  13. 선택사항: 스캔 결과를 BigQuery 표준 테이블로 내보냅니다. 찾아보기를 클릭하여 데이터 프로필 스캔 결과를 저장할 기존 BigQuery 데이터 세트를 선택합니다.

    지정된 테이블이 없으면 Dataplex에서 자동으로 만듭니다. 기존 테이블을 사용하는 경우 이 섹션의 뒷부분에 설명된 테이블 스키마와 호환되는지 확인합니다.

  14. 선택사항: 라벨을 추가합니다. 라벨은 관련 객체를 함께 그룹화하거나 다른 Google Cloud 리소스와 그룹화할 수 있게 해주는 key:value 쌍입니다.

  15. 일정 옵션에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

    • 반복: 매일, 매주, 매월, 커스텀 일정으로 데이터 프로필 스캔 작업을 실행합니다. 스캔 실행 빈도와 시간을 지정합니다. 커스텀을 선택하는 경우 크론 형식을 사용하여 일정을 지정합니다.

    • 주문형: 데이터 프로필 스캔을 만들고 지금 실행 작업을 사용하여 언제든지 실행합니다.

  16. 만들기를 클릭합니다.

gcloud

데이터 프로필 스캔을 만들려면 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud dataplex datascans create data-profile DATASCAN \
--location=LOCATION \
--data-source-entity=DATA_SOURCE_ENTITY
| --data-source-resource=DATA_SOURCE_RESOURCE

다음 변수를 바꿉니다.

  • DATASCAN: 데이터 프로필 스캔의 이름입니다.
  • LOCATION: 데이터 프로필 스캔을 만들 Google Cloud 리전입니다.
  • DATA_SOURCE_ENTITY: 데이터 프로필 스캔의 데이터가 포함된 Dataplex 항목입니다. 예를 들면 projects/test-project/locations/test-location/lakes/test-lake/zones/test-zone/entities/test-entity입니다.
  • DATA_SOURCE_RESOURCE: 데이터 프로필 스캔의 데이터가 포함된 리소스의 이름입니다. 예를 들면 //bigquery.googleapis.com/projects/test-project/datasets/test-dataset/tables/test-table입니다.

선택적 인수는 gcloud CLI 참조를 확인하세요.

REST

데이터 프로필 스캔을 만들려면 API 탐색기를 사용합니다.

여러 데이터 프로필 스캔 만들기

콘솔

  1. Google Cloud 콘솔에서 프로필 페이지로 이동합니다.

    Dataplex 프로필로 이동

  2. 여러 프로필 스캔 만들기를 클릭합니다.

  3. ID 프리픽스를 입력합니다. Dataplex는 제공된 프리픽스 및 고유 서픽스를 사용하여 스캔 ID를 자동으로 생성합니다.

  4. 모든 데이터 프로필 스캔에 설명을 입력합니다.

  5. 데이터 세트 필드에서 찾아보기를 클릭합니다. 테이블을 선택할 데이터 세트를 선택합니다. 선택을 클릭합니다.

  6. 데이터 세트가 멀티 리전 데이터 세트인 경우 데이터 프로필 스캔을 만들 리전을 선택합니다.

  7. 일반 구성 옵션을 선택합니다.

    1. 범위 필드에서 증분 또는 전체 데이터를 선택합니다.

    2. 데이터 프로필 스캔에 샘플링을 적용하려면 샘플링 크기 목록에서 샘플링 비율을 선택합니다.

      소수점 이하 3자리까지 0.0%에서 100.0% 사이의 백분율 값을 선택합니다.

    3. 모든 스캔 결과를 표시하려면 게시를 선택합니다. BigQuery 또는 Data Catalog 테이블 세부정보의 프로필 탭에서 결과를 볼 수 있습니다. 소스 테이블에 대한 bigquery.tables.update 권한이 있는지 확인합니다.

    4. 일정 옵션에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

      1. 반복: 일정에 따라 데이터 프로필 스캔 작업을 실행합니다. 스캔을 실행할 빈도(매일, 매주, 매월 또는 커스텀)와 시점을 지정합니다. 커스텀을 선택하는 경우 크론 형식을 사용하여 일정을 지정합니다.

      2. 주문형: 실행을 클릭하여 데이터 프로필 스캔 작업을 만들고 언제든지 실행합니다.

  8. 테이블 선택 옵션에서 찾아보기를 클릭합니다. 스캔할 테이블을 하나 이상 선택합니다. 선택을 클릭합니다.

  9. 추가 설정을 선택합니다.

    1. 선택한 BigQuery 테이블에 데이터 프로필 스캔 결과를 저장하려면 BigQuery 테이블로 스캔 결과 내보내기에서 테이블을 선택합니다. Dataplex는 모든 스캔 작업의 결과를 자동으로 이 테이블에 복사하고 저장합니다.

      1. 찾아보기를 클릭하여 데이터 세트를 선택합니다.

      2. 결과를 저장할 BigQuery 테이블을 입력합니다. 다른 Dataplex 데이터 프로필 스캔에서 결과를 저장하는 데 사용된 기존 테이블일 수 있습니다. 지정된 이름의 테이블이 없으면 Dataplex가 테이블을 만듭니다.

    2. 라벨을 추가하여 데이터 프로필 스캔에 주석을 추가합니다.

  10. 스캔 실행을 클릭하여 모든 스캔을 만들고 실행합니다. 이 옵션은 주문형 스캔에만 사용할 수 있습니다.

  11. 만들기를 클릭하여 모든 스캔을 만듭니다.

gcloud

지원되지 않음.

REST

지원되지 않음.

테이블 스키마 내보내기

데이터 프로필 스캔 결과를 기존 BigQuery 테이블로 내보내려면 다음 테이블 스키마와 호환되는지 확인합니다.

열 이름 열 데이터 유형 하위 필드 이름
(해당하는 경우)		 하위 필드 데이터 유형 모드 예시
data_profile_scan struct/record resource_name string null 허용 //dataplex.googleapis.com/projects/test-project/locations/europe-west2/datascans/test-datascan
project_id string null 허용 test-project
location string null 허용 us-central1
data_scan_id string null 허용 test-datascan
data_source struct/record resource_name string null 허용 항목 케이스:
//dataplex.googleapis.com/projects/test-project/locations/europe-west2/lakes/test-lake/zones/test-zone/entities/test-entity

테이블 케이스: //bigquery.googleapis.com/projects/test-project/datasets/test-dataset/tables/test-table
dataplex_entity_project_id string null 허용 test-project
dataplex_entity_project_number integer null 허용 123456789012
dataplex_lake_id string null 허용 (소스가 항목인 경우에만 유효)
test-lake
dataplex_zone_id string null 허용 (소스가 항목인 경우에만 유효)
test-zone
dataplex_entity_id string null 허용 (소스가 항목인 경우에만 유효)
test-entity
table_project_id string null 허용 dataplex-table
table_project_number int64 null 허용 345678901234
dataset_id string null 허용 (소스가 테이블인 경우에만 유효)
test-dataset
table_id string null 허용 (소스가 테이블인 경우에만 유효)
test-table
data_profile_job_id string null 허용 caeba234-cfde-4fca-9e5b-fe02a9812e38
data_profile_job_configuration json trigger string null 허용 ondemand/schedule
incremental boolean null 허용 true/false
sampling_percent float null 허용 (0-100)
20.0(20%를 나타냄)
row_filter string null 허용 col1 >= 0 AND col2 < 10
column_filter json null 허용 {"include_fields":["col1","col2"], "exclude_fields":["col3"]}
job_labels json null 허용 {"key1":value1}
job_start_time timestamp null 허용 2023-01-01 00:00:00 UTC
job_end_time timestamp null 허용 2023-01-01 00:00:00 UTC
job_rows_scanned integer null 허용 7500
column_name string null 허용 column-1
column_type string null 허용 string
column_mode string null 허용 repeated
percent_null float null 허용 (0.0-100.0)
20.0(20%를 나타냄)
percent_unique float null 허용 (0.0-100.0)
92.5
min_string_length integer null 허용 (열 유형이 문자열인 경우에만 유효)
10
max_string_length integer null 허용 (열 유형이 문자열인 경우에만 유효)
4
average_string_length float null 허용 (열 유형이 문자열인 경우에만 유효)
7.2
min_value float null 허용 (열 유형이 숫자인 경우에만 유효 - 정수/부동 소수점 수)
max_value float null 허용 (열 유형이 숫자인 경우에만 유효 - 정수/부동 소수점 수)
average_value float null 허용 (열 유형이 숫자인 경우에만 유효 - 정수/부동 소수점 수)
standard_deviation float null 허용 (열 유형이 숫자인 경우에만 유효 - 정수/부동 소수점 수)
quartile_lower integer null 허용 (열 유형이 숫자인 경우에만 유효 - 정수/부동 소수점 수)
quartile_median integer null 허용 (열 유형이 숫자인 경우에만 유효 - 정수/부동 소수점 수)
quartile_upper integer null 허용 (열 유형이 숫자인 경우에만 유효 - 정수/부동 소수점 수)
top_n struct/record - repeated value string null 허용 "4009"
count integer null 허용 20
percent float null 허용 10(10%를 나타냄)

테이블 설정 내보내기

BigQueryExport 테이블로 내보낼 때 다음 가이드라인을 따르세요.

  • resultsTable 필드에 //bigquery.googleapis.com/projects/{project-id}/datasets/{dataset-id}/tables/{table-id} 형식을 사용합니다.
  • BigQuery 표준 테이블을 사용합니다.
  • 스캔을 만들거나 업데이트할 때 테이블이 없으면 Dataplex에서 테이블을 만듭니다.
  • 기본적으로 테이블의 job_start_time 열은 매일 파티션을 나눕니다.
  • 테이블을 다른 구성으로 나누고 싶거나 파티션을 원하지 않는 경우 필요한 스키마와 구성으로 테이블을 다시 생성한 다음 미리 생성된 테이블을 결과 테이블로 제공합니다.
  • 결과 테이블이 소스 테이블과 동일한 위치에 있는지 확인합니다.
  • 프로젝트에 VPC-SC가 구성되어 있으면 결과 테이블이 소스 테이블과 동일한 VPC-SC 경계에 있어야 합니다.
  • 스캔 실행 단계 중에 테이블이 수정되면 현재 실행 중인 작업이 이전 결과 테이블로 내보내지고 테이블 변경사항이 다음 스캔 작업에서 적용됩니다.
  • 테이블 스키마를 수정하지 마세요. 맞춤설정된 열이 필요하면 테이블에 뷰를 만듭니다.
  • 비용을 줄이려면 사용 사례에 따라 파티션에 만료 시간을 설정합니다. 자세한 내용은 파티션 만료 시간 설정 방법을 참조하세요.

데이터 프로필 스캔 실행

콘솔

  1. Google Cloud 콘솔에서 Dataplex 프로필 페이지로 이동합니다. 프로필로 이동
  2. 실행할 데이터 프로필 스캔을 클릭합니다.
  3. 지금 실행을 클릭합니다.

gcloud

데이터 프로필 스캔을 실행하려면 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud dataplex datascans run DATASCAN \
--location=LOCATION

다음 변수를 바꿉니다.

  • DATASCAN: 데이터 프로필 스캔의 이름입니다.
  • LOCATION: 데이터 프로필 스캔이 생성된 Google Cloud 리전입니다.

선택적 인수는 gcloud CLI 참조를 확인하세요.

REST

API 탐색기를 사용하여 데이터 프로필 스캔을 실행합니다.

데이터 프로필 스캔 작업 결과 보기

콘솔

생성된 모든 데이터 프로필 스캔이 프로필 페이지에 표시됩니다.

스캔의 자세한 결과를 보려면 스캔 이름을 클릭합니다.

  • 개요 섹션에는 스캔 실행, 각 실행 시간, 스캔되는 테이블 레코드 수, 작업 상태가 표시됩니다.

  • 프로필 스캔 구성 섹션에는 스캔에 대한 세부정보가 포함되어 있습니다.

gcloud

데이터 프로필 스캔 작업의 결과를 보려면 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud dataplex datascans jobs describe JOB \
--location=LOCATION \
--datascan=DATASCAN \
--view=FULL

다음 변수를 바꿉니다.

  • JOB: 데이터 프로필 스캔 작업의 작업 ID입니다.
  • LOCATION: 데이터 프로필 스캔이 생성된 Google Cloud 리전입니다.
  • DATASCAN: 작업이 속한 데이터 프로필의 스캔 이름입니다.
  • --view=FULL: 스캔 작업 결과를 보려면 FULL을 지정합니다.

선택적 인수는 gcloud CLI 참조를 확인하세요.

REST

데이터 프로필 스캔 결과를 보려면 API 탐색기를 사용합니다.

최근 데이터 프로필 스캔 작업 보기

콘솔

성공적으로 완료된 실행이 최소 하나 이상 있는 경우 최신 작업 결과 탭에서는 최신 작업에 대한 정보를 제공합니다. 여기에는 스캔된 테이블의 열과 스캔에서 발견된 열에 대한 통계가 나열됩니다.

gcloud

가장 최근에 성공한 데이터 프로필 스캔을 보려면 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud dataplex datascans describe DATASCAN \
--location=LOCATION \
--view=FULL

다음 변수를 바꿉니다.

  • DATASCAN: 가장 최근 작업을 확인할 데이터 프로필 스캔의 이름입니다.
  • LOCATION: 데이터 프로필 스캔이 생성된 Google Cloud 리전입니다.
  • --view=FULL: 스캔 작업 결과를 보려면 FULL을 지정합니다.

선택적 인수는 gcloud CLI 참조를 확인하세요.

REST

최근 스캔 작업을 보려면 API 탐색기를 사용합니다.

모든 데이터 프로필 스캔 작업 보기

Dataplex는 지난 300개 작업 또는 지난 1년 동안의 데이터 프로필 스캔 기록 중 먼저 발생하는 작업을 저장합니다.

콘솔

작업 기록 탭에서는 이전 작업에 대한 정보를 제공합니다. 여기에는 모든 작업, 각 작업에서 스캔된 레코드 수, 작업 상태, 작업 실행 시간 등이 나열됩니다.

작업에 대한 자세한 정보를 보려면 작업 ID에서 작업을 클릭합니다.

gcloud

데이터 프로필 스캔의 모든 작업을 보려면 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud dataplex datascans jobs list \
--location=LOCATION \
--datascan=DATASCAN

다음 변수를 바꿉니다.

  • LOCATION: 데이터 프로필 스캔이 생성된 Google Cloud 리전입니다.
  • DATASCAN: 모든 작업을 볼 데이터 프로필 스캔의 이름입니다.

선택적 인수는 gcloud CLI 참조를 확인하세요.

REST

모든 스캔 작업을 보려면 API 탐색기를 사용합니다.

게시된 결과 공유

데이터 프로필 스캔을 만들 때 Google Cloud 콘솔의 BigQuery 및 Data Catalog 페이지에 스캔 결과를 게시하도록 선택한 경우 해당 페이지의 데이터 프로필 탭에서 최신 스캔 결과를 사용할 수 있습니다.

조직의 사용자가 게시된 스캔 결과에 액세스하도록 설정할 수 있습니다. 스캔 결과에 대한 액세스 권한을 부여하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 프로필 페이지로 이동합니다.

    Dataplex 프로필로 이동

  2. 결과를 공유할 데이터 프로필 스캔을 클릭합니다.

  3. 권한 탭으로 이동합니다.

  4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.

  5. 새 주 구성원 필드에 액세스 권한을 부여할 주 구성원을 추가합니다.

  6. 역할 선택 필드에서 Dataplex DataScan DataViewer를 선택합니다.

  7. 저장을 클릭합니다.

주 구성원의 게시된 스캔 결과에 대한 액세스 권한을 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 프로필 페이지로 이동합니다.

    Dataplex 프로필로 이동

  2. 결과를 공유할 데이터 프로필 스캔을 클릭합니다.

  3. 권한 탭으로 이동합니다.

  4. Dataplex DataScan DataViewer 역할을 삭제할 주 구성원을 선택합니다.

  5. 액세스 권한 삭제를 클릭합니다.

  6. 확인을 클릭합니다.

데이터 프로필 스캔 업데이트

콘솔

  1. Google Cloud 콘솔에서 프로필 페이지로 이동합니다.

    Dataplex 프로필로 이동

  2. 수정하려는 스캔이 있는 행에서 > 수정을 클릭합니다.

  3. 값을 수정합니다.

  4. 저장을 클릭합니다.

gcloud

데이터 프로필 스캔을 업데이트하려면 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud dataplex datascans update data-profile DATASCAN \
--location=LOCATION \
--description=DESCRIPTION

다음 변수를 바꿉니다.

  • DATASCAN: 업데이트할 데이터 프로필 스캔의 이름입니다.
  • LOCATION: 데이터 프로필 스캔이 생성된 Google Cloud 리전입니다.
  • DESCRIPTION: 데이터 프로필 스캔에 대한 새로운 설명입니다.

업데이트할 사양 필드는 gcloud CLI 참조를 확인하세요.

REST

데이터 프로필 스캔을 수정하려면 API 탐색기를 사용합니다.

데이터 프로필 스캔 삭제

콘솔

  1. Google Cloud 콘솔에서 프로필 페이지로 이동합니다. Dataplex 프로필로 이동

  2. 삭제하려는 스캔을 클릭합니다.

  3. 삭제를 클릭합니다.

gcloud

데이터 프로필 스캔을 삭제하려면 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud dataplex datascans delete \
DATASCAN --location=LOCATION \
--async

다음 변수를 바꿉니다.

  • DATASCAN: 삭제할 데이터 프로필 스캔의 이름입니다.
  • LOCATION: 데이터 프로필 스캔이 생성된 Google Cloud 리전입니다.

선택적 인수는 gcloud CLI 참조를 확인하세요.

REST

API 탐색기를 사용하여 데이터 프로필 스캔을 삭제합니다.

다음 단계