本文档解答了有关 Google CloudKnowledge Catalog（以前称为 Dataplex Universal Catalog）的常见问题。
如需详细了解 Knowledge Catalog，请参阅 Knowledge Catalog 概览。
一般概念
浏览有关 Knowledge Catalog 功能的常见问题解答。
什么是 Knowledge Catalog？
Knowledge Catalog 是 Google Cloud中数据和 AI 资产的智能治理解决方案。它提供了一个集中式资产清单，您可以在其中发现、管理和治理 Google Cloud 数据源（如 BigQuery、Cloud Storage、Pub/Sub 和 Spanner）中的数据。
Knowledge Catalog 使用 AI 自动执行数据发现、元数据丰富和数据质量。Knowledge Catalog 通过其受治理的 Data Catalog，为 AI 智能体提供生成高质量内容所需的基本依据。
Knowledge Catalog 有什么用途？
Knowledge Catalog 解决了“数据冷启动”问题，即在实际使用数据之前，浪费时间去查找、理解和信任数据。其主要用途包括：
加速数据发现：您无需在复杂的组织孤岛中寻找数据，而是可以使用自然语言搜索（例如，“显示最新的客户流失数据”）即时查找Google Cloud 资源中的资产，从而提高数据使用者的工作效率。
为 AI 智能体提供接地：它可作为生成式 AI 或 ADK 的“可靠信息来源”。 通过将物理数据与业务定义相关联，它可确保 AI 智能体（例如基于 Vertex AI 构建的智能体）使用高质量数据，从而显著减少 AI 幻觉并提高对 AI 生成的分析洞见的信任度。
自动化数据治理：它会自动扫描数据以识别敏感信息（即个人身份信息）、跟踪数据来源（沿袭）并监控其准确性（自动数据质量）。这些功能有助于提高数据信任度、安全性和合规性，同时减少人工操作。
发现“暗数据”：它可以扫描非结构化文件（例如 Cloud Storage 中的 PDF 或图片），提取其中的信息，并使其可在 BigQuery 中搜索和查询，从而帮助您从以前无法访问的数据中发掘数据洞见。
如需开始使用这些场景，请参阅 Knowledge Catalog 应用场景。
Knowledge Catalog 存储哪些类型的元数据？
Knowledge Catalog 存储三种类型的元数据：
技术元数据：自动收集的架构、表名称和系统属性。
业务元数据：用户定义的上下文，例如商家说明、术语表和所有权。
运行时元数据：有关数据沿袭、数据质量得分和数据分析统计信息的信息。
数据洞见结算
浏览有关 Knowledge Catalog 中数据洞见功能的基于令牌的结算、用量计量和管理控制的常见问题解答。
我何时会开始为使用数据洞见功能付费？
数据洞见功能将于 2026 年 10 月 27 日开始正式计费。
数据洞见用量如何计费？
用量以数据 token 为单位进行衡量。数据 token 表示 Gemini 模型处理的基本文本和元数据单元。这些令牌分为两类：
- 输入 token：发送给模型的上下文、指令和历史记录。
- 输出 token：模型返回的生成的自然语言说明、关系和查询。
如需了解详情，请参阅 Data Cloud Agent 价格。
服务账号是否会获得数据洞见免费配额？
不能。服务账号不会获得免费的每用户配额。不过，其用量计量方式与标准用户相同。
如何防止系统自动收取数据洞见费用？
为避免产生费用，请验证正在进行的扫描并停止触发新的扫描。管理员还可以通过在相应项目中停用 Dataplex API 来关闭数据洞见功能。
如何了解数据洞见功能的收费标准？
Google Cloud 提供数据令牌计量功能。通过此计量功能，管理员和代理所有者可以监控其 token 消耗情况。此计量功能在 2026 年 10 月开始有效结算之前可用。
结算和费用监控
浏览有关在 Knowledge Catalog 中监控和归因计算费用的常见问题解答。
如何监控和归因 Knowledge Catalog DCU 费用，以用于数据质量、数据分析和数据沿袭？
Knowledge Catalog DataScan 计算（自动数据质量和数据分析）和数据沿袭数据计算单元 (DCU) 在 Google 管理的基础设施中的无服务器计算上运行，不会将 dataplex.googleapis.com/* 下的时序指标发布到 Cloud Monitoring。
如需监控、提醒和归因跨项目和扫描的 Knowledge Catalog DCU 费用，请将 Cloud Billing 数据导出到 BigQuery，并查询附加到 Knowledge Catalog 结算记录的系统标签：
- 对于数据质量和数据分析扫描，请使用
goog-dataplex-datascan-*标签（例如goog-dataplex-datascan-id、goog-dataplex-datascan-data-source-project和goog-dataplex-datascan-data-source-bigquery-table）。 - 对于数据沿袭处理，请使用
goog-dataplex-workload-type标签，并将其值设为LINEAGE。
如需查看详细的标签定义和 BigQuery SQL 查询示例，请参阅使用 Cloud Billing 导出功能监控和归因 Knowledge Catalog DCU 费用。