これらのコンポーネントを使用することで、Vertex AI Pipelinesの一部としてBigQueryとBigQuery MLをより簡単に組み込めるようになり、Vertex AI PipelinesにおいてBigQueryおよびBQMLジョブを簡単に運用できるようになる。
一例としては、トレーニングからサービス提供までのBQMLモデルのライフサイクル全体を自動化および監視することが可能になるとともに、これらのコンポーネントをVertex AI Pipelinesの一部として使用することによって、パイプラインを実行するたびにVertex AI Pipelinesが自動的に生成されたアーティファクトを追跡し、追加のデータとモデルガバナンスが提供される。
BigQueryでは、任意のBQクエリを送信して、一時テーブルまたは永続テーブルに書き込むことができ、BigQueryクエリジョブを起動して終了するのを待つBigqueryQueryJobOpが利用可能になっている。
BigQuery MLでは、DDLステートメントを送信してBigQuery MLモデルを作成可能なBigqueryCreateModelJobOp、BigQuery MLモデルを評価できるBigqueryEvaluateModelJobOp、BigQuery MLモデルを使用して予測を行えるようになるBigqueryPredictModelJobOp、BigQuery MLモデルをGoogle Cloud StorageバケットにエクスポートできるBigqueryExportModelJobOpが利用できる。
