Domande frequenti su Knowledge Catalog

Questo documento risponde alle domande frequenti su Google Cloud Knowledge Catalog (in precedenza Dataplex Universal Catalog).

Per saperne di più su Knowledge Catalog, consulta la panoramica di Knowledge Catalog.

Concetti generali

Consulta le domande frequenti sulle funzionalità di Knowledge Catalog.

Che cos'è Knowledge Catalog?

Knowledge Catalog è una soluzione di governance intelligente per gli asset di dati e AI in Google Cloud. Fornisce un inventario centralizzato in cui puoi scoprire, gestire e controllare i tuoi dati in Google Cloud origini dati come BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub e Spanner.

Knowledge Catalog utilizza l'AI per automatizzare il rilevamento dei dati, l'arricchimento dei metadati e la qualità dei dati. Attraverso il suo Data Catalog regolamentato, Knowledge Catalog fornisce il grounding essenziale di cui gli agenti AI hanno bisogno per generare contenuti di alta qualità.

A cosa serve Knowledge Catalog?

Knowledge Catalog risolve il problema dell'"avvio a freddo dei dati", ovvero il tempo sprecato nel tentativo di trovare, comprendere e verificare i dati prima di poterli utilizzare effettivamente. I suoi utilizzi principali includono:

  • Scoperta dei dati accelerata: invece di navigare in silos organizzativi complessi per individuare i dati, puoi utilizzare la ricerca in linguaggio naturale (ad esempio, "Mostrami i dati più recenti sull'abbandono dei clienti") per trovare istantaneamente gli asset tra le risorseGoogle Cloud , il che aumenta la produttività dei consumatori di dati.

  • Grounding degli agenti AI: funge da "fonte attendibile" per l'AI generativa o l'ADK. Collegando i dati fisici alle definizioni aziendali, garantisce che gli agenti AI (come quelli basati su Vertex AI) utilizzino dati di alta qualità, il che riduce significativamente le allucinazioni dell'AI e migliora la fiducia negli insight generati dall'AI.

  • Governance dei dati automatizzata: esegue automaticamente la scansione dei dati per identificare le informazioni sensibili (ovvero le PII), monitora la provenienza dei dati (derivazione) e ne controlla l'accuratezza (qualità dei dati automatica). Queste funzionalità contribuiscono a migliorare l'affidabilità, la sicurezza e la conformità dei dati con un minore intervento manuale.

  • Scoperta di "dark data": può scansionare file non strutturati (ad esempio PDF o immagini in Cloud Storage), estrarre le informazioni al loro interno e renderle ricercabili e interrogabili in BigQuery, aiutandoti a ottenere insight da dati precedentemente inaccessibili.

Per iniziare a utilizzare questi scenari, consulta Casi d'uso di Knowledge Catalog.

Quali tipi di metadati archivia Knowledge Catalog?

Knowledge Catalog archivia tre tipi di metadati:

  • Metadati tecnici: schemi, nomi delle tabelle e proprietà di sistema raccolti automaticamente.

  • Metadati aziendali: contesto definito dall'utente, come descrizioni dell'attività, termini del glossario e proprietà.

  • Metadati di runtime: informazioni sulla derivazione dei dati, sui punteggi di qualità dei dati e sulle statistiche di profilazione dei dati.

Fatturazione per gli insight sui dati

Consulta le domande frequenti sulla fatturazione basata su token, sulla misurazione dell'utilizzo e sui controlli amministrativi per la funzionalità di insight sui dati in Knowledge Catalog.

Quando inizierò a ricevere la fattura per l'utilizzo degli insight sui dati?

La fatturazione attiva per gli insight sui dati inizia il 27 ottobre 2026.

Come viene fatturato l'utilizzo degli insight sui dati?

L'utilizzo viene misurato in token di dati. I token di dati rappresentano le unità di base di testo e metadati elaborate dal modello Gemini. Questi token sono suddivisi in due categorie:

  • Token di input: il contesto, le istruzioni e la cronologia inviati al modello.
  • Token di output: le descrizioni, le relazioni e le query in linguaggio naturale generate restituite dal modello.

Per saperne di più, consulta i prezzi di Data Cloud Agent.

I service account ricevono una quota senza costi per gli insight sui dati?

No. I service account non ricevono una quota senza costi per utente. Tuttavia, il loro utilizzo viene misurato allo stesso modo degli utenti standard.

Come faccio a evitare l'addebito automatico per gli insight sui dati?

Per evitare addebiti, verifica le scansioni in corso e interrompi l'attivazione di nuove scansioni. Gli amministratori possono anche disattivare la funzionalità di insight sui dati disabilitando l'API Dataplex nel rispettivo progetto.

Come faccio a sapere quanto mi verranno addebitati gli insight sui dati?

Google Cloud fornisce la misurazione per i token di dati. Questa misurazione consente agli amministratori e ai proprietari degli agenti di monitorare il consumo di token. Per monitorare il consumo di token per i job di scansione degli insight sui dati e creare dashboard personalizzate in Cloud Monitoring, consulta Monitora l'utilizzo dei token degli insight sui dati.

Come posso controllare i costi e impostare i limiti dei token per gli insight sui dati?

Per gestire i costi e impostare limiti per l'utilizzo dei token di insight sui dati, consulta Quote e limiti per gli insight sui dati.

Cosa succede quando vengono raggiunti i limiti di quota degli insight sui dati?

Knowledge Catalog controlla le quote di token di input e output prima di avviare una scansione e detrae i token consumati al termine della scansione.

Cosa succede alle scansioni già in corso quando viene superato il limite?

Knowledge Catalog controlla la quota solo all'inizio di una scansione, non durante la scansione. Se un'analisi inizia mentre la quota è ancora disponibile e l'utilizzo dei token supera il limite giornaliero del progetto, l'analisi viene completata normalmente e pubblica gli insight generati. Al termine della riconciliazione della fatturazione post-scansione, Knowledge Catalog contrassegna il bucket della quota giornaliera come esaurito (100%) per il resto della giornata.

Cosa succede alle scansioni successive attivate dopo il raggiungimento del limite?

Una volta esaurita la quota giornaliera di token di input o output, Knowledge Catalog blocca immediatamente qualsiasi nuova scansione degli insight on demand o pianificata prima dell'esecuzione. Le scansioni rifiutate non comportano addebiti di token.

Cosa vedo nella console Google Cloud ?

Quando un'analisi non va a buon fine perché la quota di token è stata superata, BigQuery Studio e Knowledge Catalog nella console Google Cloud mostrano il seguente comportamento:

  • In una tabella o un set di dati con insight esistenti: la rigenerazione non va a buon fine con il seguente banner di errore in linea:

    Knowledge Catalog Insights token quota limit exceeded for this project.

    Tutte le descrizioni generate in precedenza e le query SQL suggerite rimangono visibili e utilizzabili.

  • In una nuova tabella o un nuovo set di dati senza insight precedenti: la generazione non va a buon fine e viene visualizzato il banner di errore di superamento della quota nello stato vuoto. Il pulsante Genera insight rimane disponibile per riprovare.

Come faccio a riprendere la generazione di insight sui dati?

Per riprendere la generazione di insight sui dati, esegui una delle seguenti operazioni:

  • Attendi il reset giornaliero: i contatori dei token giornalieri vengono reimpostati automaticamente su 0 alla mezzanotte del fuso orario del Pacifico (00:00 PT).
  • Aumenta il limite della quota: un amministratore del progetto può aumentare il limite giornaliero (o reimpostarlo su illimitato) nella pagina Quote e limiti di sistema della consoleGoogle Cloud per riprendere immediatamente la generazione degli insight.

Fatturazione e monitoraggio dei costi

Consulta le domande frequenti sul monitoraggio e l'attribuzione dei costi di computing in Knowledge Catalog.

Come faccio a monitorare e attribuire i costi delle DCU di Knowledge Catalog per la qualità dei dati, la profilazione dei dati e la derivazione dei dati?

Le unità di calcolo dei dati (DCU) per il calcolo di DataScan di Knowledge Catalog (qualità dei dati automatica e profilazione dei dati) e la derivazione dei dati vengono eseguite su serverless computing nell'infrastruttura gestita da Google e non pubblicano metriche delle serie temporali in dataplex.googleapis.com/* su Cloud Monitoring.

Per monitorare, inviare avvisi e attribuire i costi delle DCU di Knowledge Catalog tra progetti e scansioni, esporta i dati di fatturazione Cloud in BigQuery ed esegui query sulle etichette di sistema associate ai record di fatturazione di Knowledge Catalog:

  • Per le scansioni della qualità dei dati e della profilazione dei dati, utilizza le etichette goog-dataplex-datascan-* (come goog-dataplex-datascan-id, goog-dataplex-datascan-data-source-project e goog-dataplex-datascan-data-source-bigquery-table).
  • Per l'elaborazione della derivazione dei dati, utilizza l'etichetta goog-dataplex-workload-type con il valore LINEAGE.

Per definizioni dettagliate delle etichette e query SQL BigQuery di esempio, consulta Monitora e attribuisci i costi delle DCU di Knowledge Catalog con l'esportazione della fatturazione Cloud.