クロスクラウド接続を作成する

クロスクラウド接続は、Amazon Web Services（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 は、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て、データを移動することなく、他のクラウドのデータをクエリできるようにします。

ワークロードは、次の理由により、標準接続ではなくクロスクラウド接続のメリットを活用できます。

• 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、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、標準接続では利用できない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、標準のスロット予約とコミットメントを消費するため、個別のコンピューティング容量を管理する必要がありません。
• インテリジェントなキャッシュ保存。接続でクロスクラウド キャッシュを有効にすると、BigQuery は取得したファイル ブロックを接続の Google Cloud リージョン内にローカルにキャッシュします。同じファイル ブロックをターゲットとする後続のクエリは、リモート クラウドからファイルを再取得するのではなく、ローカル キャッシュから直接読み取られます。これにより、クロスクラウドの下り（外向き）費用が削減され、クエリのパフォーマンスが向上します。デフォルトでは、クロスクラウド キャッシュは無効になっています。詳細については、インテリジェント キャッシュをご覧ください。

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をサポートする必要がある場合は、代わりにボーダーレス Lakehouse 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の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）でアプリ登録を管理し、ターゲット 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 の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には、次の操作を行います。

1. 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。
2. 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。

3. Google Cloud コンソールまたは bq コマンドライン ツールを使用して、接続リソースを作成し、そのサービス アカウント ID を取得します。

   コンソール

   1. [BigQuery] ページに移動します。

      BigQuery に移動

   2. [エクスプローラ] ペインで、プロジェクト名を開き、[接続] をクリックします。

   3. [接続] ページで、[接続を作成] をクリックします。

   4. [外部データソース] ペインで、次の情報を入力します。

      • [Connection type] で、[BigLake on AWS (via BigQuery Omni)] を選択します。
      • [接続 ID] に、接続リソースの識別子を入力します。
      • [リージョン] で、BigQuery Omni のロケーションではなく、標準の BigQuery のロケーション（us-east4 など）を選択します。リージョンの選択に関するガイダンスについては、リージョンの推奨事項をご覧ください。
      • [AWS ロール ID] に、IAM ロールの ARN（arn:aws:iam::AWS_ACCOUNT_ID:role/ROLE_NAME）を入力します。
      • 省略可: [クロスクラウド キャッシュ] で [クロスクラウド キャッシュを有効にする] を選択して、接続のGoogle Cloud リージョンにリモート ファイルをキャッシュに保存し、クエリのパフォーマンスを向上させます。この設定は、後で接続の [接続情報] ページで [詳細を編集] をクリックして更新することもできます。キャッシュ保存の仕組み、保持、料金の詳細については、インテリジェント キャッシュ保存をご覧ください。

   5. [接続を作成] をクリックし、[接続に移動] をクリックします。

   6. [接続情報] ペインで、[BigQuery Google ID] の値をコピーします。

   bq

   1. 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"},"crossCloudCacheOptions":{"enabled":CROSS_CLOUD_CACHE_ENABLED}}' \
         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関するガイダンスについては、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: 前のステップで取得した AWS IAM ユーザーの ID。
      • ROLE_NAME: 選択した AWS ロールポリシー名。
      • CROSS_CLOUD_CACHE_ENABLED: 省略可。接続でクロスクラウド キャッシュを有効にするかどうか（true または false）。デフォルトは false です。true に設定すると、BigQuery は接続のGoogle Cloud リージョンにリモート ファイルをキャッシュに保存します。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。
      • CONNECTION_ID: この接続リソースに付ける ID。

      AWS 接続プロパティの詳細については、AwsProperties をご覧ください。

   2. サービス アカウント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

4. 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。

AWS クロスクラウド接続を確立したら、テーブルとデータセットを作成してリモートデータをクエリできます。

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 のクロスクラウド接続を作成する

Azure のクロスクラウド接続を作成するには、次の操作を行います。

1. 標準の BigQuery 接続の場合と同様に、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。
2. 標準の BigQuery 接続の場合と同様に、Azure アプリケーションにロールを割り当てます。

3. Google Cloud コンソールまたは bq コマンドライン ツールを使用して、接続リソースを作成し、そのサービス アカウント ID を取得します。

   コンソール

   1. [BigQuery] ページに移動します。

      BigQuery に移動

   2. [エクスプローラ] ペインで、プロジェクト名を開き、[接続] をクリックします。

   3. [接続] ページで、[接続を作成] をクリックします。

   4. [外部データソース] ペインで、次の情報を入力します。

      • [接続タイプ] で、[Azure 上の BigLake（BigQuery Omni 経由）] を選択します。
      • [接続 ID] に、接続リソースの識別子を入力します。
      • [リージョン] で、BigQuery Omni のロケーションではなく、標準の BigQuery のロケーション（us-east4 など）を選択します。リージョンの選択に関するガイダンスについては、リージョンの推奨事項をご覧ください。
      • [Azure テナント ID] に Azure ディレクトリ（テナント）ID を入力します。
      • [フェデレーション ID を使用する] を選択し、[Azure 連携アプリケーション（クライアント）ID] フィールドに Azure アプリケーション（クライアント）ID を入力します。
      • 省略可: [クロスクラウド キャッシュ] で [クロスクラウド キャッシュを有効にする] を選択して、接続のGoogle Cloud リージョンにリモート ファイルをキャッシュに保存し、クエリのパフォーマンスを向上させます。この設定は、後で接続の [接続情報] ページで [詳細を編集] をクリックして更新することもできます。キャッシュ保存の仕組み、保持、料金の詳細については、インテリジェント キャッシュ保存をご覧ください。

   5. [接続を作成] をクリックし、[接続に移動] をクリックします。

   6. [接続情報] ペインで、[BigQuery Google ID] の値をコピーします。

   bq

   1. 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 \
         --properties='{"crossCloudCacheOptions":{"enabled":CROSS_CLOUD_CACHE_ENABLED}}' \
         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関するガイダンスについては、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。
      • CROSS_CLOUD_CACHE_ENABLED: 省略可。接続でクロスクラウド キャッシュを有効にするかどうか（true または false）。デフォルトは false です。true に設定すると、BigQuery は接続のGoogle Cloud リージョンにリモート ファイルをキャッシュに保存します。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。
      • CONNECTION_ID: この接続リソースに付ける ID。

      Azure 接続プロパティの詳細については、AzureProperties をご覧ください。

   2. サービス アカウント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

4. 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連携認証情報を追加します。

Azure のクロスクラウド接続を確立したら、テーブルとデータセットを作成してリモートデータにクエリを実行できます。

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 のクロスクラウド接続を作成する

Data 360 の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、リンクされたデータセットを BigQuery Omni のロケーションに作成するのではなく、標準の BigQuery のロケーションに作成します。リージョンの選択に関するガイダンスについては、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	その他の近接する 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	その他の近接する 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
西日本	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
インド中部	asia-south1	asia-south2 me-central1 asia-southeast1
インド南部	asia-south1	asia-south2 asia-southeast1 me-central1

次のステップ

• BigQuery 分析について確認する。