데이터 처리 스트림을 만들고처리 노드를 앱에 추가한 후에는 처리된 데이터를 보낼 위치를 선택해야 합니다. 이 데이터 대상('데이터 싱크')은 스트림 데이터를 생성하지 않고 스트림 데이터를 수용하는 앱 그래프의 엔드포인트입니다. 선택하는 대상은 앱 출력 데이터를 사용하는 방식에 따라 다릅니다.
Google Cloud 콘솔에서 데이터 대상은 앱 그래프 페이지의 커넥터 섹션에서 확인할 수 있습니다.
앱 출력 데이터를 다음 데이터 대상으로 연결할 수 있습니다.
Vision Warehouse: 확인하고 쿼리할 수 있는 원본 또는 분석된 동영상 데이터를 저장합니다. Vision 창고를 사용하면 전체 또는 일부 동영상 클립에 주석을 지정할 수 있습니다.
BigQuery: BigQuery에 데이터를 저장하여 오프라인 분석 기능을 사용합니다. BigQuery를 사용하면 스트리밍 데이터를 쿼리하고, 분석 통계에 액세스하고 공유하며, 보고서 및 대시보드를 만들고, 온라인 예측을 위해 BigQuery ML 모델을 내보낼 수 있습니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-09-04(UTC)"],[],[],null,["# Overview: Connect app output to a data destination\n\nAfter you [create the\ndata ingestion stream](/vision-ai/docs/create-manage-streams) and [add the\nprocessing nodes](/vision-ai/docs/build-app#add-pretrained-model) to your app, you must choose where to send the processed data. This data destination (\"data sink\") is the end point of your app graph that accepts stream data without producing any stream data. The destination you choose depends on how you use the app output data.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n*In the Google Cloud console, data destinations are available in the\n**Connectors** section of the app graph page.*\n\nYou can connect app output data to the following data destinations:\n\n1. **Vision Warehouse**: Store original or analyzed video data that you\n can view and query. Using a Vision Warehouse\n allows you to specify annotations on whole or partial video clips.\n\n For more information about sending app output data to a\n Vision Warehouse, see\n [Connect and store data to a warehouse](/vision-ai/docs/connect-warehouse).\n\n\n2. **BigQuery**: Store data in BigQuery to use its offline\n analytics capabilities. Using BigQuery\n allows you to query streaming data, access and share analytical insights,\n create reports and dashboards, and export BigQuery ML models for\n online prediction.\n\n For more information about sending app output data to BigQuery, see\n [Connect and store data to BigQuery](/vision-ai/docs/connect-bigquery).\n\n\n3. **Live stream data**: If you want more granular control to act on real-time\n analytics, you can receive the live output from your app.\n For example, you can write code that uses live occupancy\n count data to programmatically change staffing allocation.\n\n For more information about directly streaming app output data, see\n [Enable live stream output](/vision-ai/docs/enable-stream-output)."]]
