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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Anleitung und Anforderungen für Lab-Einrichtung
Schützen Sie Ihr Konto und Ihren Fortschritt. Verwenden Sie immer den privaten Modus und Lab-Anmeldedaten, um dieses Lab auszuführen.

Metadaten anreichern und BigLake-Daten erkennen: Challenge-Lab

Lab 45 Minuten universal_currency_alt 1 Guthabenpunkt show_chart Einsteiger
info Dieses Lab kann KI-Tools enthalten, die den Lernprozess unterstützen.
Dieser Inhalt ist noch nicht für Mobilgeräte optimiert.
Die Lernumgebung funktioniert am besten, wenn Sie auf einem Computer über einen per E‑Mail gesendeten Link darauf zugreifen.

ARC123

Logo: Google Cloud-Labs zum selbstbestimmten Lernen

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)
Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.
  • Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.
Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.

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 BigLake-Tabelle zu speichern
  • BigLake-Tabelle mit einer Cloud-Ressourcenverbindung erstellen
  • Aspekt erstellen und auf sensible Daten in der BigLake-Tabelle anwenden
Tipp:
  • Die BigQuery Connection API muss aktiviert sein und die erforderlichen Dienstkonten müssen die entsprechenden Berechtigungen haben.
  • Alle Ressourcen werden in der Region erstellt, sofern nicht anders angegeben.

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: BigLake-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 BigLake-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. BigLake-Tabelle mit einer Cloud-Ressourcenverbindung erstellen

Aufgabe 3: Aspekt erstellen und auf die BigLake-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.
  1. Wenden Sie den Aspekt auf die BigLake-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 BigLake-Tabelle anwenden

Glückwunsch!

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Dieses Lab zum selbstbestimmten Lernen ist Teil des Kurses BigLake-Daten taggen und finden. 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 14. November 2025 aktualisiert

Lab zuletzt am 6. November 2025 getestet

© 2025 Google LLC. Alle Rechte vorbehalten. Google und das Google-Logo sind Marken von Google LLC. Alle anderen Unternehmens- und Produktnamen können Marken der jeweils mit ihnen verbundenen Unternehmen sein.

Vorbereitung

  1. Labs erstellen ein Google Cloud-Projekt und Ressourcen für einen bestimmten Zeitraum
  2. Labs haben ein Zeitlimit und keine Pausenfunktion. Wenn Sie das Lab beenden, müssen Sie von vorne beginnen.
  3. Klicken Sie links oben auf dem Bildschirm auf Lab starten, um zu beginnen

Privates Surfen verwenden

  1. Kopieren Sie den bereitgestellten Nutzernamen und das Passwort für das Lab
  2. Klicken Sie im privaten Modus auf Konsole öffnen

In der Konsole anmelden

  1. Melden Sie sich mit Ihren Lab-Anmeldedaten an. Wenn Sie andere Anmeldedaten verwenden, kann dies zu Fehlern führen oder es fallen Kosten an.
  2. Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen und überspringen Sie die Seite zur Wiederherstellung der Ressourcen
  3. Klicken Sie erst auf Lab beenden, wenn Sie das Lab abgeschlossen haben oder es neu starten möchten. Andernfalls werden Ihre bisherige Arbeit und das Projekt gelöscht.

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Bei Verfügbarkeit des Labs benachrichtigen wir Sie per E-Mail

Sehr gut!

Bei Verfügbarkeit kontaktieren wir Sie per E-Mail

Es ist immer nur ein Lab möglich

Bestätigen Sie, dass Sie alle vorhandenen Labs beenden und dieses Lab starten möchten

Privates Surfen für das Lab verwenden

Am besten führen Sie dieses Lab in einem Inkognito- oder privaten Browserfenster aus. So vermeiden Sie Konflikte zwischen Ihrem privaten Konto und dem Teilnehmerkonto, die zusätzliche Kosten für Ihr privates Konto verursachen könnten.