ARC123

概要

チャレンジラボでは、シナリオと一連のタスクが提供されます。手順ガイドに沿って進める形式ではなく、コース内のラボで習得したスキルを駆使して、ご自身でタスクを完了していただきます。タスクが適切に完了したかどうかは、このページに表示される自動スコアリング システムで確認できます。

チャレンジラボは、Google Cloud の新しいコンセプトについて学習するためのものではありません。デフォルト値を変更する、エラー メッセージを読み調査を行ってミスを修正するなど、習得したスキルを応用する能力が求められます。

100% のスコアを達成するには、制限時間内に全タスクを完了する必要があります。

設定

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

• ラボを完了するための時間（開始後は一時停止できません）

チャレンジ シナリオ

あなたのチームが管理している顧客データは、オンライン ショッピング セッションから収集されたもので、Cloud Storage に保存されています。一部のデータには機密情報が含まれているため、アクセスを制限することが重要です。

チャレンジ

あなたはジュニア エンジニアとして、次のタスクを完了してプロジェクトを支援するよう求められています。

• BigLake テーブルへの接続を保存する BigQuery データセットを作成する。
• Cloud リソース接続を使用して BigLake テーブルを作成する。
• アスペクトを作成し、BigLake テーブルの機密データに適用する。

それぞれのタスクについて詳しく見ていきます。さっそく始めましょう。

タスク 1. BigQuery データセットを作成する

• ecommerce という名前の BigQuery データセットを作成し、ロケーションを米国のマルチリージョンに設定します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 BigQuery データセットを作成します

タスク 2. Cloud リソース接続を使用して BigLake テーブルを作成する

1. customer_data_connection という名前のマルチリージョン Cloud リソース接続を米国に作成し、プロジェクトの Cloud Storage ファイルを読み取るための適切なサービス アカウント権限を付与します。

2. ecommerce という名前の BigQuery データセット内で、Cloud リソース接続を使用して customer_online_sessions という名前の BigLake テーブルを作成します。

• テーブルを作成する際に、スキーマの自動検出を使用して、次の Cloud Storage ファイルからデータを読み込みます。
  • gs://-bucket/customer-online-sessions.csv

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Cloud リソース接続を使用して BigLake テーブルを作成します

タスク 3. アスペクトを作成して BigLake テーブルに適用する

1. 次の 2 つのフィールドを含む、Sensitive Data Aspect という名前のマルチリージョン アスペクトを米国に作成します。

• Has Sensitive Data という名前のブール値フィールド。
• Location Info、Contact Info、None の 3 つの値を含む、Sensitive Data Type という名前の列挙型フィールド。

2. 両方の列挙型フィールドを使用して、BigLake テーブルに機密データが含まれていることを示すアスペクトを適用します。

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

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 アスペクトを作成して BigLake テーブルに適用する

お疲れさまでした

「メタデータの拡充と BigLake データの検出」スキルバッジを獲得しました。

次のスキルバッジを獲得する

このセルフペース ラボは、「Tag and Discover BigLake Data」スキルバッジ コースの一部です。このコースを完了すると成果が認められて上のようなバッジが贈られます。獲得したバッジを履歴書やソーシャル プラットフォームに記載し、#GoogleCloudBadge を使用して成果を公表しましょう。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2025 年 11 月 14 日

ラボの最終テスト日: 2025 年 11 月 6 日

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