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Before you begin
- Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
- Labs have a time limit and no pause feature. If you end the lab, you'll have to restart from the beginning.
- On the top left of your screen, click Start lab to begin
Explore your billing data in BigQuery
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Run the query to get service.description column values
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Run a query to find out which services are used the most and least
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Run the query to get the region in which the Google Cloud service ran
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Run the query to find out which regions are used the most and the least by a service
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Looker Studio はインタラクティブなダッシュボードと魅力的なレポートでデータの持つ力をフルに活用することを可能にし、ビジネス上の意思決定をさらにスマートなものにします。
Looker Studio では次のことが可能です。
このラボでは、Looker Studio を使用してデータを可視化します。最初にサンプルの Google Cloud 請求書を確認し、その課金データを BigQuery にエクスポートする方法を学習します。BigQuery は Google が提供するサーバーレスでスケーラビリティに優れた企業向けデータ ウェアハウスです。データ アナリストの生産性が向上するように設計されており、他のプロバイダでは実現できないコスト パフォーマンスで提供されています。
課金データに対していくつか SQL クエリを実行した後、その指標を Looker Studio にエクスポートします。Looker Studio では、その主要な機能を確認して課金データの可視化を行います。
このラボでは、次の方法について学びます。
準備ができたら下にスクロールし、以下に示す手順に沿ってラボ環境を設定します。
こちらの手順をお読みください。ラボの時間は記録されており、一時停止することはできません。[ラボを開始] をクリックするとスタートするタイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しています。
このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく、実際のクラウド環境を使ってご自身でラボのアクティビティを行うことができます。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。
このラボを完了するためには、下記が必要です。
[ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるポップアップでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] パネルには、以下が表示されます。
[Google Cloud コンソールを開く] をクリックします(Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウでリンクを開く] を選択します)。
ラボでリソースが起動し、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。
ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。
必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。
[ラボの詳細] パネルでも [ユーザー名] を確認できます。
[次へ] をクリックします。
以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。
[ラボの詳細] パネルでも [パスワード] を確認できます。
[次へ] をクリックします。
その後次のように進みます。
その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。
このタスクでは、課金データを確認して対象となるデータセットを特定します。このラボでは利用可能なサンプルデータが提供されます。
Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー()で、[お支払い] をクリックします。
[お支払い] ウィンドウで、[請求先アカウントを管理] をクリックします。
「GCP Cost Management Billing Demo」をクリックします。
[請求先アカウントの概要] ウィンドウが開きます。
[請求先アカウント] ペインで、[請求先アカウントを管理] をクリックします。
この請求アカウントに関連付けられた Google Cloud プロジェクトが一覧表示されます。
これらの 4 つの Google Cloud プロジェクトは一般的なエンタープライズ スキーマを表しており、各プロジェクトは、それぞれ開発、本番環境、ストレージ、サンドボックス テスト用に使用します。
Cloud コンソールのナビゲーション メニュー()で、[お支払い] > [概要] の順にクリックします。
このウィンドウに、請求先アカウントの概要が表示されます。
下にスクロールすると、請求先アカウントを追跡したデータとグラフを確認できます。
Cloud コンソールのナビゲーション メニュー()で、[お支払い] > [レポート] の順にクリックします。
このウィンドウに、請求先アカウントのレポートが表示されます。プロジェクトごとの費用の傾向、料金が上下するタイミング、レポートをフィルタする機能について確認できます。
このタスクでは、BigQuery を使用して、大規模なデータセットに対するクエリやフィルタの実行、結果の集計、データ分析を最適化するための複雑な操作を簡単に行います。BigQuery は Google Cloud 上で運用されるフルマネージド データ ウェアハウスです。
前のセクションで確認した課金データは、このデモの開始時に BigQuery にエクスポートされています。このセクションでは、参考情報としてのみ手順を説明しています。
Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー()で、[お支払い] > [課金データのエクスポート] の順にクリックします。
[課金データのエクスポート] ウィンドウが開きます。デフォルトでは [BigQuery Export] タブが選択されています。
[設定を編集] をクリックして、エクスポート オプションを表示します。
[プロジェクト] をクリックして、請求先アカウントを含むプロジェクトを選択します。
[課金データのエクスポート先データセット] をクリックしてから、このデータをホストする BigQuery データセットを選択します。
[保存] をクリックします。
これで、選択された BigQuery データセットにテーブルとして課金データが保存されるジョブが開始されます。
ただし、課金データをエクスポートしてテーブルへ入力するのにはしばらく時間がかかることにご注意ください(数時間から 1 日)。
このラボの課金データは BigQuery のテーブルにすでにエクスポート済みです。課金データのフルパスは、BigQuery の「project.dataset.table
」表記に従って次のようになります。
このパスはプロジェクト データをクエリするために使用します。
このタスクでは、BigQuery で SQL クエリを使用して、利用できる情報を確認します。課金データは、デモの開始時に自動的に BigQuery にエクスポートされています。
Cloud コンソールのナビゲーション メニュー()で [BigQuery] をクリックします。
最近のプロジェクトの選択画面で、自分のプロジェクト ID が付いたタイルをクリックします。
「Cloud Console の BigQuery へようこそ」ダイアログが表示されたら、[完了] をクリックします。
BigQuery コンソールが開きます。[エクスプローラ] ペインにプロジェクトが表示されます。プロジェクト名はプロジェクト ID です。
次のクエリをクエリエディタに入力して [実行] をクリックします。
SELECT *
により、指定されたテーブルからすべての列の値が返されます。
結果のテーブルが [クエリ結果] セクションに表示されます。
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。クエリが正常に実行されて指定したテーブルからすべての列の値を取得した場合は、評価スコアが提供されます。
[クエリ結果] の表に、100 万行以上に及ぶデータが表示されます。
最初の SQL クエリに作成された BigQuery テーブルを確認すると、この質問に対する答えが見つかります。質問の複雑さに応じて、より複雑な SQL クエリを実行してデータを分析し、有効な分析情報を取得します。
このタスクでは、BigQuery を使用して特定の情報を取得し、2 つの疑問への回答を導き出します。その後、Looker Studio でデータを可視化してレポートを作成し、インサイトを共有します。
前のタスクでは、何百万行にも及ぶ情報を持つ請求先アカウントのサンプルを BigQuery で確認しました。この情報を活用するためには、データを分析して、特定の情報を抽出できるようになる必要があります。BigQuery で SQL クエリを実行することで、特定の情報を取得して、質問に答えることができます。
使用が最も多いサービスと少ないサービスを知るためには、次の情報が必要です。
これらの情報を得るために、BigQuery でホストされている課金データ上で、SQL クエリを実行します。
クエリエディタで現在のクエリを削除します。
次のクエリをクエリエディタに入力して [実行] をクリックします。
このクエリで、各ログに関連付けられたサービスを示します。
「service.description
」列は、各ログに関連付けられた Google Cloud サービスを示します。「GROUP BY
」キーワードは、共通の抽出条件(この場合は「service description」)を持つ結果セットの行を集計し、その抽出条件で見つかった一意のエントリをすべて返します。
[クエリ結果] セクションの [結果] タブを見ると、4 つのプロジェクトが 15 個の異なるタイプの Google Cloud サービスを使用していることがわかります。
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。service.description 列の値を取得するクエリが正常に実行された場合は、評価スコアが表示されます。
クエリエディタで現在のクエリを削除します。
次のクエリをクエリエディタに入力して [実行] をクリックします。
このクエリで、使用が最も多いサービスと少ないサービスを特定します。
「COUNT(*)
」関数は、同じ抽出条件(この場合は「service description」)を共有する行数を返します。
[クエリ結果] セクションに、BigQuery の結果が「description」と「num」の 2 列のテーブルで表示されます。「num」列の数値を比較して、使用が最も多いサービスと最も少ないサービスを特定します。
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。使用が最も多いサービスと少ないサービスを調べるためのクエリが正常に実行された場合は、評価スコアが表示されます。
新しいタブで Looker Studio を開きます。
[作成] > [エクスプローラ] をクリックします。
国を選択し、会社名を入力します。
利用規約に同意して、[続行] をクリックします。
メールの設定画面で、[すべて有効にする] を選択します(受講者用の仮メールに接続されます)。
[続行] をクリックします。
[データを追加] ペインで、[新しいデータを作成] をクリックします。
[Google Connectors] ウィンドウで [BigQuery] を選択します。
[承認] をクリックします。
[最近のプロジェクト] で、[カスタムクエリ] を選択します。
[課金プロジェクト] で、[プロジェクト ID] を選択します。
[カスタムクエリ] ペインで、前回使用したクエリを入力します。
[接続] をクリックします。
[適用] をクリックします。
[無題のエクスプローラ] をクリックして、このレポートの名前を「Services Breakdown」に変更します。
[設定] ペインの [指標] セクションで、[レコード数] にポインタを合わせて [X] をクリックし、指標を削除します。
[指標を追加] をクリックし、[num] を選択します。
[num] のメニュー オプションを表示するには、下にスクロールする必要がある場合があります。
[グラフを追加] をクリックし、[円グラフ] を選択します。
Looker Studio で、サービスの使用に関する円グラフが生成されます。
[保存] をクリックします。
Looker Studio のブラウザタブを閉じて、BigQuery コンソールのブラウザタブに戻ります。これで 2 番目の質問について調べるための準備が整いました。
4 つのプロジェクト全体で最も使用が多いまたは少ないリージョンを知るには、次の情報が必要です。
クエリエディタで現在のクエリを削除します。
次のクエリをクエリエディタに入力して [実行] をクリックします。
実行結果として「region」という 1 つの列に、Google Cloud サービスが実行されたリージョンのリストが出力されます。null
はリージョンが不明であることを示しています。
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。Google Cloud サービスが実行されたリージョンを調べるためのクエリが正常に実行された場合は、評価スコアが表示されます。
クエリエディタで現在のクエリを削除します。
次のクエリをクエリエディタに入力して [実行] をクリックします。
「region」と「num」の 2 つの列が結果として表示されます。結果を比較して、使用が最も多いリージョンと最も少ないリージョンを特定します。
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。使用が最も多いリージョンと最も少ないリージョンを調べるためのクエリが正常に実行された場合は、評価スコアが表示されます。
新しいタブで Looker Studio を開きます。
[作成] > [エクスプローラ] をクリックします。
[データを追加] ペインで、[新しいデータを作成] をクリックします。
[Google Connectors] ウィンドウで [BigQuery] を選択します。
[最近のプロジェクト] で、[カスタムクエリ] を選択します。
[課金プロジェクト] で、[プロジェクト ID] を選択します。
先ほど使用したクエリを入力します。
[接続] をクリックします。
[適用] をクリックします。
[無題のエクスプローラ] をクリックして、このレポートの名前を「Regions Breakdown」に変更します。
[設定] ペインの [指標] セクションで、[レコード数] にポインタを合わせて [X] をクリックし、指標を削除します。
[指標を追加] をクリックし、[num] を選択します。
[グラフを追加] をクリックし、[円グラフ] を選択します。
Looker Studio で、サービスの使用に関する円グラフが生成されます。
課金データクエリの 2 種類のデータ可視化が正常に行われました。
右上にある [保存] をクリックして、可視化したデータを保存します。
Looker Studio アイコン をクリックします。
作成したビジュアリゼーションを表示するには、[Regions Breakdown] をクリックします。
このラボでは、コンソールで請求サービスについて確認し、課金データを BigQuery にエクスポートする方法を学びました。SQL クエリを使用してデータを確認した後、集計データを Looker Studio にエクスポートし、サービス別とリージョン別の使用を可視化する円グラフを生成しました。
Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。
マニュアルの最終更新日: 2025 年 1 月 22 日
ラボの最終テスト日: 2024 年 9 月 4 日
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