グーグルのクラウドを支えるテクノロジー　＞　第180回　BigLake: マルチクラウド対応に向けたBiqQueryの機能拡張（パート2）

CTC教育サービスはコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー　＞　第180回　BigLake: マルチクラウド対応に向けたBiqQueryの機能拡張（パート2）」を公開しました。

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はじめに
　前回に続いて、2024年に公開された論文「BigLake: BigQuery’s Evolution toward a Multi-Cloud Lakehouse 」に基づいて、マルチクラウド対応に向けたBigQueryの機能拡張について解説します。今回は、オブジェクトストレージにデータを保存するBigLake Tablesのアーキテクチャーを紹介します。

BigLake Tablesのアーキテクチャー
　前回の記事の図2に示したように、BigQueryは、データの保存場所として、BigQuery標準のストレージ（BigQuery Storage）に加えて、Google Cloud Storageや他のクラウド上のオブジェクトストレージを用いることができます。これらのオブジェクトストレージにデータを保存する際に使用するのがBigLake Tablesです。そして、第176回からの記事「Vortex: BigQueryのStorage APIを支えるStorageエンジン」で解説したように、BigQueryに対するデータの読み書きは、BigQueryが提供するStorage APIを介して行われます。この点は、BigLake Tablesについても変わりありません。BigQueryを利用するユーザー、および、外部アプケーションに対して、BigQuery標準のManaged Tablesと同等の機能が提供されます。
　BigQueryのテーブルは、カラムレベル、行レベルでのアクセス制御が行われますが、この点も変わりありません。

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