ARC123

Présentation
Dans un atelier challenge, vous devez suivre un scénario et effectuer une série de tâches. Aucune instruction détaillée n'est fournie : vous devez utiliser les compétences acquises au cours des ateliers du cours correspondant pour déterminer comment procéder par vous-même. Vous saurez si vous avez exécuté correctement les différentes tâches grâce au score calculé automatiquement (affiché sur cette page).
Lorsque vous participez à un atelier challenge, vous n'étudiez pas de nouveaux concepts Google Cloud. Vous allez approfondir les compétences précédemment acquises. Par exemple, vous devrez modifier les valeurs par défaut ou encore examiner des messages d'erreur pour corriger vous-même les problèmes.
Pour atteindre le score de 100 %, vous devez mener à bien l'ensemble des tâches dans le délai imparti.
Prérequis
Avant de cliquer sur le bouton "Démarrer l'atelier"
Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.
Cet atelier pratique vous permet de suivre les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Des identifiants temporaires vous sont fournis pour vous permettre de vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.
Pour réaliser cet atelier :
- Vous devez avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome).
Remarque : Ouvrez une fenêtre de navigateur en mode incognito (recommandé) ou de navigation privée pour effectuer cet atelier. Vous éviterez ainsi les conflits entre votre compte personnel et le compte temporaire de participant, qui pourraient entraîner des frais supplémentaires facturés sur votre compte personnel.
- Vous disposez d'un temps limité. N'oubliez pas qu'une fois l'atelier commencé, vous ne pouvez pas le mettre en pause.
Remarque : Utilisez uniquement le compte de participant pour cet atelier. Si vous utilisez un autre compte Google Cloud, des frais peuvent être facturés à ce compte.
Scénario du challenge
Votre équipe gère les données client collectées lors des sessions d'achat en ligne et stockées dans Cloud Storage. Il est important de limiter l'accès à ces données, car certaines contiennent des informations sensibles.
Votre challenge
En tant qu'ingénieur junior, vous êtes invité à participer au projet en effectuant les tâches suivantes :
- Créer un ensemble de données BigQuery pour stocker la connexion à la table BigLake
- Créer une table BigLake à l'aide d'une connexion de ressource cloud
- Créer un aspect et l'appliquer aux données sensibles de la table BigLake
Conseil :
- Vérifiez que l'API BigQuery Connection est activée et que les comptes de service requis disposent des autorisations appropriées.
- Sauf instruction contraire, créez toutes les ressources dans la région .
Chaque tâche est décrite en détail ci-dessous. Bonne chance !
Tâche 1 : Créer un ensemble de données BigQuery
- Créez un ensemble de données BigQuery nommé ecommerce qui sera multirégional aux États-Unis.
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif.
Créer un ensemble de données BigQuery
Tâche 2 : Créer une table BigLake à l'aide d'une connexion de ressource cloud
-
Créez une connexion de ressource cloud multirégionale aux États-Unis, nommée customer_data_connection, avec les autorisations de compte de service permettant de lire les fichiers Cloud Storage de votre projet.
-
Dans l'ensemble de données BigQuery nommé ecommerce, utilisez la connexion de ressource cloud pour créer une table BigLake nommée customer_online_sessions.
- Lorsque vous créez la table, chargez les données du fichier Cloud Storage suivant à l'aide de la détection automatique de schéma :
- gs://-bucket/customer-online-sessions.csv
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif.
Créer une table BigLake à l'aide d'une connexion de ressource cloud
Tâche 3 : Créer un aspect et l'appliquer à la table BigLake
- Créez un aspect multirégional aux États-Unis, nommé Sensitive Data Aspect, avec deux champs :
- Un champ booléen nommé Has Sensitive Data
- Un champ énuméré nommé Sensitive Data Type qui contient trois valeurs :
Location Info, Contact Info et None.
- Appliquez l'aspect à la table BigLake en indiquant qu'elle contient des données sensibles à l'aide des deux champs énumérés :
-
Has Sensitive Data =
TRUE
-
Sensitive Data Type =
Location Info
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif.
Créer un aspect et l'appliquer à la table BigLake
Félicitations !
Vous avez obtenu le badge de compétence "Enrichir les métadonnées et la découverte des données BigLake" !
Gagnez un badge de compétence
Cet atelier d'auto-formation fait partie du cours Taguer et détecter les données BigLake. Si vous terminez ce cours, vous obtiendrez le badge de compétence ci-dessus attestant de votre réussite. Ajoutez votre badge à votre CV et partagez-le sur les réseaux sociaux en utilisant le hashtag #GoogleCloudBadge.
Formations et certifications Google Cloud
Les formations et certifications Google Cloud vous aident à tirer pleinement parti des technologies Google Cloud. Nos cours portent sur les compétences techniques et les bonnes pratiques à suivre pour être rapidement opérationnel et poursuivre votre apprentissage. Nous proposons des formations pour tous les niveaux, à la demande, en salle et à distance, pour nous adapter aux emplois du temps de chacun. Les certifications vous permettent de valider et de démontrer vos compétences et votre expérience en matière de technologies Google Cloud.
Dernière mise à jour du manuel : 14 novembre 2025
Dernier test de l'atelier : 6 novembre 2025
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