Knowledge Catalog（旧称: Dataplex Universal Catalog）を使用すると、AI を活用したアクティブなコンテキスト グラフを使用して、エンタープライズ データ ガバナンスと生成 AI 機能を統合できます。このセマンティック コンテキスト エンジンを使用すると、AI エージェントをグラウンディングし、データベース、データ ウェアハウス、AI ツール全体で自律的なアクションをサポートできます。詳細については、Agentic Data Cloud をご覧ください。
既存の Dataplex Universal Catalog の構成、API、デプロイは、手動での移行、データの移動、ダウンタイムなしで引き続き運用できます。データ検出、データリネージ、データ品質スキャン、ビジネス用語集などのコア機能は引き続き使用できます。既存のメタデータとアスペクトは、Knowledge Catalog に自動的に移行されます。
API、CLI、IAM の互換性
プロダクト名は Knowledge Catalog に変更されましたが、既存の API エンドポイント、クライアント ライブラリ、Google Cloud CLI コマンド、Identity and Access Management（IAM）のロールと権限の名前と識別子には引き続き dataplex が使用されます。
- REST API: REST エンドポイントは引き続き
dataplex.googleapis.comサービス エンドポイントを使用します。たとえば、https://dataplex.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entryGroupsを呼び出すことができます。詳細については、Cloud Dataplex API をご覧ください。 - RPC API: RPC サービスと protobuf パッケージは、引き続き
dataplex.googleapis.comサービス名とgoogle.cloud.dataplex.v1パッケージ（google.cloud.dataplex.v1.CatalogServiceなど）を使用します。詳細については、Cloud Dataplex API をご覧ください。 - クライアント ライブラリ: クライアント ライブラリのパッケージ名と名前空間では、引き続き
dataplexが使用されます。たとえば、Python の場合はgoogle-cloud-dataplex、Go の場合はcloud.google.com/go/dataplexを使用します。詳細については、Knowledge Catalog と Data Lineage のクライアント ライブラリをご覧ください。 - Google Cloud CLI コマンド: 引き続き
gcloud dataplexコマンドを使用してリソースを管理します。たとえば、gcloud dataplex entries searchまたはgcloud dataplex glossaries listを実行できます。詳細については、gcloud dataplexをご覧ください。 - IAM ロールと権限: 事前定義された IAM ロールと権限では、引き続き
dataplex接頭辞が使用されます。たとえば、Dataplex Catalog 管理者（roles/dataplex.catalogAdmin）、Dataplex Catalog 編集者（roles/dataplex.catalogEditor）、Dataplex Catalog 閲覧者（roles/dataplex.catalogViewer）、dataplex.entries.getやdataplex.entryGroups.createなどの権限です。詳細については、Knowledge Catalog の IAM ロールと Knowledge Catalog の IAM 権限をご覧ください。
従来の Data Catalog との主な違い
組織が生成 AI の導入を加速するにつれて、AI エージェントは障害やエラーを防ぐために深いビジネス コンテキストを必要としています。Knowledge Catalog は、エンタープライズ データ ガバナンスと AI エージェント ワークフローのギャップを埋めます。エージェントが正確でグラウンディングされた回答を取得するために必要なコンテキスト フレームワークを提供します。
従来のパッシブ カタログとは異なり、Knowledge Catalog はメタデータ、ビジネス関係、運用ルールを統合コンテキスト グラフに自動的にキュレートします。検証済みのサンプルクエリや Model Context Protocol（MCP）の統合など、AI を中心としたアクティブな機能が導入されています。