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Übersicht

In einem Challenge-Lab geht es um ein bestimmtes Szenario mit mehreren Aufgaben. Anders als bei einem normalen Lab erhalten Sie jedoch keine Schritt-für-Schritt-Anleitung, sondern nutzen die in den Labs des jeweiligen Kurses erlernten Fähigkeiten, um die Aufgaben selbst zu lösen. Ihre Lösungen werden automatisch bewertet. Die erzielten Punkte finden Sie rechts oben auf dieser Seite.

In Challenge-Labs werden keine neuen Grundlagen zu Google Cloud vermittelt. Sie sollen dabei Ihr Wissen erweitern und es wird erwartet, dass Sie beispielsweise Standardwerte ändern und Fehlermeldungen lesen und recherchieren, um Ihre eigenen Fehler zu beheben.

Die volle Punktzahl erreichen Sie nur, wenn Sie alle Aufgaben innerhalb der vorgegebenen Zeit lösen.

Einrichtung

Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)

Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.

In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.

Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:

• Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)

• Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.

Das Szenario

Ihr Team verwaltet Kundendaten, die bei Online-Shopping-Sitzungen erfasst und in Cloud Storage gespeichert werden. Einige Daten enthalten vertrauliche Informationen. Daher ist es wichtig, den Zugriff einzuschränken.

Die Aufgabe

Als Junior Engineer sollen Sie bei dem Projekt mitwirken und die folgenden Aufgaben erledigen:

• BigQuery-Dataset erstellen, um die Verbindung zu Ihrer Lakehouse-Tabelle zu speichern
• Lakehouse-Tabelle mit einer Cloud-Ressourcenverbindung erstellen
• Aspekt erstellen und auf sensible Daten in der Lakehouse-Tabelle anwenden

Die einzelnen Aufgaben sind nachfolgend genauer beschrieben. Viel Erfolg!

Aufgabe 1: BigQuery-Dataset erstellen

• Erstellen Sie ein multiregionales BigQuery-Dataset mit Standort in den USA mit dem Namen ecommerce.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. BigQuery-Dataset erstellen

Aufgabe 2: Lakehouse-Tabelle mit einer Cloud-Ressourcenverbindung erstellen

1. Erstellen Sie eine multiregionale Cloud-Ressourcenverbindung in den USA namens customer_data_connection mit den entsprechenden Dienstkontoberechtigungen zum Lesen von Cloud Storage-Dateien in Ihrem Projekt.

2. Erstellen Sie im BigQuery-Dataset ecommerce mit der Cloud-Ressourcenverbindung eine Lakehouse-Tabelle mit dem Namen customer_online_sessions.

• Laden Sie beim Erstellen der Tabelle mithilfe der automatischen Schemaerkennung Daten aus der folgenden Cloud Storage-Datei:
  • gs://-bucket/customer-online-sessions.csv

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Lakehouse-Tabelle mit einer Cloud-Ressourcenverbindung erstellen

Aufgabe 3: Aspekt erstellen und auf die Lakehouse-Tabelle anwenden

1. Erstellen Sie einen multiregionalen Aspekt in den USA namens Sensitive Data Aspect mit zwei Feldern:

• Ein boolesches Feld mit dem Namen Has Sensitive Data
• Ein Aufzählungsfeld mit dem Namen Sensitive Data Type, das drei Werte enthält: Location Info, Contact Info und None.

2. Wenden Sie den Aspekt auf die Lakehouse-Tabelle an, um sie mit beiden Aufzählungsfeldern als Tabelle mit sensiblen Daten zu kennzeichnen:

• Has Sensitive Data – TRUE
• Sensitive Data Type – Location Info

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Aspekt erstellen und auf die Lakehouse-Tabelle anwenden

Das wars! Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen

und das Skill-Logo „Metadaten anreichern und Lakehouse-Daten erkennen“ erworben.

Nächstes Skill-Logo erwerben

Dieses Lab zum selbstbestimmten Lernen ist Teil des Skill-Logo-Kurses Metadaten anreichern und Lakehouse-Daten erkennen. Wenn Sie diesen Kurs abschließen, erhalten Sie das oben gezeigte Skill-Logo, das Sie in Ihren Lebenslauf oder Ihre Social-Media-Profile einfügen können. Teilen Sie Ihre Leistung mit #GoogleCloudBadge.

Google Cloud-Schulungen und -Zertifizierungen

In unseren Schulungen erfahren Sie alles zum optimalen Einsatz unserer Google Cloud-Technologien und können sich entsprechend zertifizieren lassen. Unsere Kurse vermitteln technische Fähigkeiten und Best Practices, damit Sie möglichst schnell mit Google Cloud loslegen und Ihr Wissen fortlaufend erweitern können. Wir bieten On-Demand-, Präsenz- und virtuelle Schulungen für Anfänger wie Fortgeschrittene an, die Sie individuell in Ihrem eigenen Zeitplan absolvieren können. Mit unseren Zertifizierungen weisen Sie nach, dass Sie Experte im Bereich Google Cloud-Technologien sind.

Anleitung zuletzt am 26. Juni 2026 aktualisiert

Lab zuletzt am 26. Juni 2026 getestet

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