瞭解如何設定跨雲端資料存取權，整合 Amazon Web Services (AWS)、 Google Cloud和 AlloyDB for PostgreSQL 的資料孤島，不必進行複雜的 ETL 作業。
您可以使用無邊界 Lakehouse 做為中央智慧中樞、AlloyDB 做為作業資料來源，以及 Managed Service for Apache Spark 進行高效能向量化處理。最後，您可以使用 Gemini 從 Lakehouse 取得強大的業務洞察資料。
情境
在這個情境中，您有下列來源的資料：
- 作業 AlloyDB 資料庫中的交易資料 (使用者、訂單、訂單項目)。
- AWS S3 bucket 中的產品資料。
- Cloud Storage 中的點擊流事件記錄。
您可將這些資料集聯結，找出下一個行銷廣告活動的目標客層，並產生個人化電子郵件。
涵蓋內容
在本程式碼研究室中，您將執行下列工作：
- 設定及設定 Lakehouse 目錄端點，統一 AWS S3、Cloud Storage 和 AlloyDB 的資料孤島。
- 使用 Managed Service for Apache Spark 執行高效能向量化查詢處理作業。
- 不必移動資料或使用複雜的 ETL pipeline，即可合併交易、產品和點擊流資料集。
- 使用 Gemini 從資料湖倉衍生業務洞察，並生成個人化行銷宣傳內容。
參加程式碼研究室
啟動逐步程式碼實驗室：
後續步驟
- 進一步瞭解 Lakehouse 概念。
- 瞭解如何查詢遠端資料。
- 查看支援的區域和功能。