跨雲端資料存取功能可讓您整合 Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud和 AlloyDB for PostgreSQL 的資料，不必使用複雜的 ETL 管道。在本程式碼實驗室中，您將使用無邊界湖倉進行數據分析、使用 AlloyDB 做為作業來源，並使用 Managed Service for Apache Spark 進行向量化處理，然後使用 Gemini 分析資料。
情境
在這個情境中，您的資料來源如下：
- 作業 AlloyDB 資料庫中的交易資料 (使用者、訂單、訂單項目)。
- AWS S3 儲存貯體中的產品資料。
- Cloud Storage 中的點擊流事件記錄。
您將彙整這些資料集，找出下一個行銷廣告活動的目標客層，並生成個人化宣傳電子郵件。
涵蓋內容
在本程式碼實驗室中，您會執行下列工作：
- 設定 Lakehouse 目錄端點，整合 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。
- 不必移動資料或使用複雜的 ETL 管道，即可彙整交易、產品和點擊流資料集。
- 使用 Gemini 從湖倉取得業務洞察，並生成個人化行銷宣傳內容。
參加程式碼實驗室
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。
- 查看支援的地區和功能。