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クロスクラウド接続を作成する

クロスクラウド接続は、アマゾンウェブサービス（AWS）、Microsoft Azure、Salesforce Data 360 から BigQuery にデータを取得してクエリを実行する BigQuery 接続です。これらの接続は、BigQuery Omni を使用する標準の BigQuery 接続の代替手段です。BigQuery Omni では、BigQuery が軽量のコンピューティングワーカーをリモートリージョンにデプロイし、データ移動なしで他のクラウドのデータをクエリに使用できるようにします。

ワークロードが標準接続ではなくクロスクラウド接続を利用するメリットは次のとおりです。

機能の整合性。他のクラウドから BigQuery にデータを移行すると、標準接続では利用できない BigQuery AI 機能、Gemini Enterprise Agent Platform、マテリアライズドビュー、ユーザー定義関数などの機能に直接アクセスできます。
費用対効果。クロスクラウド接続を使用するワークロードは、標準スロットの予約と確約を使用するため、個別のコンピューティング容量を管理する必要がなくなります。
インテリジェントなキャッシュ保存。クラウド間でデータが転送される間、BigQuery はフラグメントをローカルに自動的にキャッシュに保存し、後続のクエリでクラウド間の下り（外向き）料金が大幅に発生しないようにします。詳細については、インテリジェントキャッシュ保存をご覧ください。

ワークロードに Apache Iceberg カタログが含まれている場合や、BigQuery 以外のエンジンでクエリのサポートが必要な場合は、代わりにボーダーレスレイクハウスのクロスクラウドデータアクセス機能の使用を検討してください。

始める前に

このドキュメントの各タスクを実行するために必要な権限をユーザーに与える Identity and Access Management とサードパーティのロールを付与します。

必要な BigQuery のロール

クロスクラウド接続の作成に必要な権限を取得するには、プロジェクトに対する BigQuery 管理者（roles/bigquery.admin）IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織に対するアクセス権の管理をご覧ください。

必要な権限は、カスタムロールや他の事前定義ロールから取得することもできます。

必要なサードパーティのロール

クロスクラウド接続の作成に必要な権限を取得するには、次のサードパーティロールがあることを確認してください。

AWS の場合: AWS アカウントで IAM ポリシーとロールを作成できるロール。
Azure の場合: Microsoft Entra ID（Azure AD）でアプリの登録を管理し、ターゲットの Azure アカウントに Storage Blob Data Reader などのロールを割り当てることができるロール。

AWS クロスクラウド接続を作成する

AWS クロスクラウド接続を作成する手順は次のとおりです。

標準の BigQuery 接続の場合と同様に、BigQuery の AWS IAM ポリシーを作成します。
標準の BigQuery 接続の場合と同様に、BigQuery の AWS IAM ロールを作成します。
接続リソースを作成するには、bq mk --connection コマンドを使用します。
```
bq mk --connection \
    --connection_type='AWS' \
    --location=LOCATION \
    --project_id=PROJECT_ID \
    --properties='{"accessRole":{"iamRoleId":"arn:aws:iam::AWS_ACCOUNT_ID:role/ROLE_NAME"}}' \
    CONNECTION_ID
```
次のように置き換えます。
- LOCATION: BigQuery Omni のロケーションではなく、標準の BigQuery のロケーション。リージョンの選択については、リージョンの推奨事項をご覧ください。
- PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
- AWS_ACCOUNT_ID: 前の手順の AWS IAM ユーザーの ID。
- ROLE_NAME: 選択した AWS ロールポリシー名。
- CONNECTION_ID: この接続リソースに付ける ID。
サービスアカウントの情報をメモするには、bq show コマンドを使用します。
```
bq show --connection \
    --location=LOCATION \
    PROJECT_ID.LOCATION.CONNECTION_ID
```
標準の BigQuery 接続の場合と同様に、サービスアカウント情報を使用して、信頼ポリシーを AWS ロールに追加します。

確立した AWS クロスクラウド接続を使用して、リモートデータをクエリするテーブルとデータセットを作成できます。

AWS の例

次の例では、クロスクラウド接続を使用して、Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）バケットから Parquet ファイルを直接クエリする外部テーブルを作成します。

CREATE SCHEMA `my-project.aws_raw_data`
  OPTIONS (
    location = 'us-east4');

CREATE EXTERNAL TABLE `my-project.aws_raw_data.sales_parquet`
WITH CONNECTION `us-east4.my-aws-connection`
  OPTIONS (
    format = 'PARQUET',
    uris = ['s3://my-data-bucket/sales/year=2025/*']);

次の例では、AWS Glue とクロスクラウド接続を使用して、データベース全体を BigQuery に連携します。

CREATE EXTERNAL SCHEMA `my-project.aws_glue_data`
WITH CONNECTION `us-east4.my-aws-connection`
  OPTIONS (
    location = 'us-east4',
    external_source = 'aws-glue://arn:aws:glue:us-east-4:123456789:database/test_database');

AWS Glue 連携の詳細については、AWS Glue 連携データセットを作成して管理するをご覧ください。

Azure クロスクラウド接続を作成する

Azure クロスクラウド接続を作成する手順は次のとおりです。

標準の BigQuery 接続と同様に、Azure テナントでアプリケーションを作成し、アプリケーション（クライアント）ID とディレクトリ（テナント）ID をメモします。
標準の BigQuery 接続と同様に、Azure アプリケーションにロールを割り当てます。
接続リソースを作成するには、bq mk --connection コマンドを使用します。
```
bq mk --connection \
    --connection_type='Azure' \
    --tenant_id=TENANT_ID \
    --location=LOCATION \
    --federated_azure=true \
    --federated_app_client_id=APP_ID \
    --project_id=PROJECT_ID \
    CONNECTION_ID
```
次のように置き換えます。
- TENANT_ID: Azure アカウントを含む Azure ディレクトリのテナント ID。
- LOCATION: BigQuery Omni のロケーションではなく、標準の BigQuery のロケーション。リージョンの選択については、リージョンの推奨事項をご覧ください。
- APP_ID: Azure アプリケーション（クライアント）ID。
- PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
- CONNECTION_ID: この接続リソースに付ける ID。
サービスアカウントの情報をメモするには、bq show コマンドを使用します。
```
bq show --connection \
    --location=LOCATION \
    PROJECT_ID.LOCATION.CONNECTION_ID
```
標準の BigQuery 接続の場合と同様に、サービスアカウント情報を使用してフェデレーション認証情報を追加します。

確立した Azure クロスクラウド接続を使用して、リモートデータにクエリを実行するためのテーブルとデータセットを作成できます。

Azure の例

次の例では、クロスクラウド接続を使用して Azure Blob Storage コンテナから Parquet ファイルを直接クエリする外部テーブルを作成します。

CREATE SCHEMA `my-project.azure_raw_data`
  OPTIONS (
    location = 'us-east4');

CREATE EXTERNAL TABLE `my-project.azure_raw_data.sales_parquet`
WITH CONNECTION `us-east4.my-azure-connection`
  OPTIONS (
    format = 'PARQUET',
    uris = ['azure://mystorageaccount.blob.core.windows.net/mycontainer/sales/year=2025/*']);

次の例では、クロスクラウド接続を使用して、Blob Storage コンテナから未加工の CSV エクスポートをクエリする外部テーブルを作成します。

CREATE EXTERNAL TABLE `my-project.azure_raw_data.daily_logs_csv`
WITH CONNECTION `us-east4.my-azure-connection`
  OPTIONS (
    format = 'CSV',
    skip_leading_rows = 1,
    uris = ['azure://mystorageaccount.blob.core.windows.net/mycontainer/logs/*.csv']);

Data 360 クロスクラウド接続を作成する

Data 360 クロスクラウド接続を作成するには、Data 360 データセットを BigQuery にリンクする手順に沿って操作します。ただし、BigQuery Omni ロケーションにリンクされたデータセットを作成する代わりに、標準の BigQuery ロケーションに作成します。リージョンの選択については、リージョンの推奨事項をご覧ください。

新しいデータセットを使用するようにクエリを更新したら、以前のリンクされたデータセットと BigQuery Omni マテリアライズドビューを削除できます。

リージョンの推奨事項

クロスクラウド接続に標準の BigQuery リージョンを選択する場合は、費用とパフォーマンスの効率を最適化するために、データに物理的に最も近いリージョンを選択します。

次の表に、AWS リージョンと、対応する最適な BigQuery リージョンを示します。

AWS リージョン	最も近い BigQuery リージョン	その他の近い BigQuery リージョン
`us-east-1`	`us-east4`	`us-east1` `us-east5` `us-central1`
`us-east-2`	`us-east5`	`us-east4` `us-east1` `us-central1`
`us-west-1`	`us-west2`	`us-west4` `us-west1` `us-west3`
`us-west-2`	`us-west1`	`us-west3` `us-west4` `us-west2`
`ca-central-1`	`northamerica-northeast1`	`northamerica-northeast2` `us-east4` `us-east5`
`sa-east-1`	`southamerica-east1`	`southamerica-west1` `us-east1` `us-south1`
`eu-west-1`	`europe-west1`	`europe-west2` `europe-west9` `europe-west4`
`eu-west-2`	`europe-west2`	`europe-west1` `europe-west9` `europe-west4`
`eu-west-3`	`europe-west9`	`europe-west1` `europe-west2` `europe-west3`
`eu-central-1`	`europe-west3`	`europe-west4` `europe-west1` `europe-west6`
`eu-central-2`	`europe-west6`	`europe-west8` `europe-west12` `europe-west3`
`eu-north-1`	`europe-north1`	`europe-west4` `europe-central2` `europe-west1`
`eu-south-1`	`europe-west8`	`europe-west12` `europe-west6` `europe-west3`
`eu-south-2`	`europe-southwest1`	`europe-west9` `europe-west1` `europe-west8`
`me-central-1`	`me-central1`	`me-central2` `me-west1` `asia-south1`
`me-south-1`	`me-central2`	`me-central1` `me-west1` `asia-south1`
`af-south-1`	`europe-southwest1`	`me-central2` `me-west1` `europe-west1`
`ap-east-1`	`asia-east2`	`asia-east1` `asia-southeast1` `asia-northeast1`
`ap-northeast-1`	`asia-northeast1`	`asia-northeast2` `asia-northeast3` `asia-east1`
`ap-northeast-2`	`asia-northeast3`	`asia-northeast2` `asia-northeast1` `asia-east1`
`ap-northeast-3`	`asia-northeast2`	`asia-northeast1` `asia-northeast3` `asia-east1`
`ap-south-1`	`asia-south1`	`asia-south2` `me-central1` `asia-southeast1`
`ap-south-2`	`asia-south2`	`asia-south1` `asia-southeast1` `me-central1`
`ap-southeast-1`	`asia-southeast1`	`asia-southeast2` `asia-east1` `asia-south1`
`ap-southeast-2`	`australia-southeast1`	`australia-southeast2` `asia-southeast2` `asia-southeast1`
`ap-southeast-3`	`asia-southeast2`	`asia-southeast1` `australia-southeast1` `asia-east1`

次の表に、Azure リージョンと、対応する最適な BigQuery リージョンを示します。

Azure リージョン	最も近い BigQuery リージョン	その他の近い BigQuery リージョン
米国東部	`us-east4`	`us-east1` `us-east5` `us-central1`
米国東部 2	`us-east4`	`us-east1` `us-east5` `us-south1`
米国西部	`us-west1`	`us-west2` `us-west3` `us-west4`
米国西部 2	`us-west1`	`us-west4` `us-west3` `us-west2`
米国西部 3	`us-west4`	`us-west2` `us-west3` `us-west1`
米国中部	`us-central1`	`us-east5` `us-east4` `us-east1`
米国中北部	`us-east5`	`us-central1` `us-east4` `us-east1`
米国中南部	`us-south1`	`us-east5` `us-central1` `us-east1`
米国中西部	`us-west3`	`us-central1` `us-west4` `us-west2`
カナダ中部	`northamerica-northeast2`	`northamerica-northeast1` `us-east5` `us-east4`
カナダ東部	`northamerica-northeast1`	`northamerica-northeast2` `us-east4` `us-east5`
西ヨーロッパ	`europe-west4`	`europe-west1` `europe-west3` `europe-west9`
北ヨーロッパ	`europe-west1`	`europe-west2` `europe-west9` `europe-west4`
フランス中部	`europe-west9`	`europe-west1` `europe-west2` `europe-west3`
フランス南部	`europe-west9`	`europe-southwest1` `europe-west8` `europe-west1`
ドイツ中西部	`europe-west3`	`europe-west4` `europe-west1` `europe-west6`
ドイツ北部	`europe-west3`	`europe-west4` `europe-central2` `europe-west2`
スイス北部	`europe-west6`	`europe-west8` `europe-west12` `europe-west3`
スイス西部	`europe-west6`	`europe-west9` `europe-west8` `europe-west3`
英国南部	`europe-west2`	`europe-west1` `europe-west9` `europe-west4`
英国西部	`europe-west2`	`europe-west1` `europe-west9` `europe-west4`
ノルウェー東部	`europe-north1`	`europe-west4` `europe-central2` `europe-west1`
ノルウェー西部	`europe-north1`	`europe-west4` `europe-central2` `europe-west1`
スウェーデン中部	`europe-north1`	`europe-west4` `europe-central2` `europe-west1`
東アジア	`asia-east2`	`asia-east1` `asia-southeast1` `asia-northeast1`
東南アジア	`asia-southeast1`	`asia-southeast2` `asia-east1` `asia-south1`
東日本	`asia-northeast1`	`asia-northeast2` `asia-northeast3` `asia-east1`
日本西部	`asia-northeast2`	`asia-northeast1` `asia-northeast3` `asia-east1`
韓国中部	`asia-northeast3`	`asia-northeast2` `asia-northeast1` `asia-east1`
オーストラリア東部	`australia-southeast1`	`australia-southeast2` `asia-southeast2` `asia-southeast1`
オーストラリア南東部	`australia-southeast2`	`australia-southeast1` `asia-southeast1` `asia-east1`
オーストラリア中部	`australia-southeast1`	`australia-southeast2` `asia-southeast2` `asia-southeast1`
インド西部	`asia-south1`	`asia-south2` `me-central1` `asia-southeast1`
中央インド	`asia-south1`	`asia-south2` `me-central1` `asia-southeast1`
南インド	`asia-south1`	`asia-south2` `asia-southeast1` `me-central1`

次のステップ

BigQuery 分析について学習する。