누적 도로 데이터는 선택한 경로에 대해 시간이 지남에 따라 빌드할 수 있는 데이터를 의미합니다. 도로 선택 API로 경로를 만들면 데이터 수신이 시작됩니다. 이 데이터는 심층 분석, 전략적 계획, 경로의 장기적 행동 이해에 사용할 수 있습니다.
누적된 도로 데이터는 각 경로의 이동 시간, 속도 판독 간격 (SRI), 경로 지오메트리를 포함하는 시계열 데이터로 제공됩니다. 이 데이터는 BigQuery를 통해 저장되고 액세스됩니다.
BigQuery 설정
BigQuery에서 도로 데이터에 액세스하려면 먼저 Google Cloud 프로젝트를 설정하고 데이터 교환을 구독해야 합니다.
기본 요건
Google Cloud 프로젝트와 계정에 다음 구성이 있는지 확인합니다.
- BigQuery API를 사용 설정합니다. 자세한 내용은 Google Cloud 콘솔로 공개 데이터 세트 쿼리를 참고하세요.
- Analytics Hub API를 사용 설정합니다. Analytics Hub API를 참고하세요.
- 필요한 IAM 역할을 부여합니다. 구독자 작업을 실행하고 데이터 세트를 만들려면 계정에 다음 역할이 있어야 합니다.
- Analytics Hub 구독자 (
roles/analyticshub.subscriber
) - BigQuery 사용자(
roles/bigquery.user
)
- Analytics Hub 구독자 (
데이터 교환 구독
도로 데이터는 BigQuery (Analytics Hub)의 비공개 데이터 거래소를 통해 공유됩니다. 데이터에 액세스하려면 Google 파트너로부터 특정 구독 링크를 받아야 합니다. 이 데이터 세트는 다음 명명 규칙을 따릅니다.
historical_roads_data_PROJECT_NUMBER.
데이터를 구독하려면 다음 단계를 따르세요.
- Google 파트너가 제공한 구독 링크를 클릭합니다. 이 링크를 클릭하면 Google Cloud 콘솔의 데이터 익스체인지로 바로 이동합니다.
- Google Cloud 콘솔에서 데이터 익스체인지 세부정보를 검토합니다.
- 대화상자에서 구독 버튼을 클릭합니다.
- 구독이 완료되면 연결된 데이터 세트가 Google Cloud 콘솔의 BigQuery 탐색기 패널에 표시됩니다. 이제 탐색기 패널에 표시된 테이블 이름을 사용하여 SQL 쿼리의 데이터에 액세스할 수 있습니다.
BigQuery 테이블
선택한 경로의 누적 도로 데이터는 Google 소유 클라우드 프로젝트의 격리된 BigQuery 데이터 세트에서 호스팅됩니다. BigQuery 공유(Analytics Hub)에서 나만을 위해 생성된 비공개 데이터 거래소를 통해 공유됩니다. 데이터에 액세스하려면 데이터 익스체인지를 구독하고 Google Cloud 프로젝트에서 연결된 데이터 세트를 만들어야 합니다.
공유 BigQuery 데이터 세트에는 Google에서 정의하고 생성한 몇 개의 BigQuery 테이블이 포함됩니다. 다음은 각 표의 세부정보입니다.
테이블 historical_travel_time
개
다음은 BigQuery 테이블 historical_travel_time
의 스키마입니다.
이름 | 모드 | 유형 | 설명 |
---|---|---|---|
selected_route_id | null 허용 | 문자열 | 경로의 selected_route_id |
display_name | null 허용 | 문자열 | 경로의 표시 이름 |
record_time | null 허용 | TIMESTAMP | 경로 데이터가 계산된 타임스탬프 |
duration_in_seconds | null 허용 | FLOAT | 교통 상황을 고려한 경로의 이동 시간 |
static_duration_in_seconds | null 허용 | FLOAT | 교통 상황을 고려하지 않은 경로의 시간 |
route_geometry | null 허용 | GEOGRAPHY | 경로의 트래픽 인식 폴리라인 지오메트리 |
표 동작 및 사실
- 테이블은 일별로 파티션이 나뉘며 각 파티션의 만료 시간은 10년으로 설정되어 있습니다.
- 이 표는 최신 트래픽 데이터가 일괄적으로 작성되어 매시간 업데이트됩니다.
- Roads Selection API에서 새 경로가 생성되면 이 표에서 데이터를 사용할 수 있게 되기까지 최대 1시간이 걸릴 수 있습니다.
- 경로가 Roads Selection API에서 삭제되면 경로에 대한 새 데이터가 이 테이블에 기록되지 않습니다. 하지만 이전 데이터는 만료될 때까지 유지됩니다.
테이블 recent_roads_data
개
참고: 이 표는 계약에 실시간 도로 데이터가 포함된 경우에만 사용할 수 있습니다.
historical_travel_time
와 달리 이 테이블에는 SpeedReadingInterval
데이터도 포함됩니다. BigQuery의 스키마는 다음과 같습니다.
이름 | 모드 | 유형 | 설명 |
---|---|---|---|
selected_route_id | null 허용 | 문자열 | 경로의 selected_route_id |
display_name | null 허용 | 문자열 | 경로의 표시 이름 |
record_time | null 허용 | TIMESTAMP | 경로 데이터가 계산된 타임스탬프 |
duration_in_seconds | null 허용 | FLOAT | 교통 상황을 고려한 경로의 이동 시간 |
static_duration_in_seconds | null 허용 | FLOAT | 교통 상황을 고려하지 않은 경로의 시간 |
route_geometry | null 허용 | GEOGRAPHY | 경로의 트래픽 인식 폴리라인 지오메트리 |
speed_reading_intervals | REPEATED | RECORD | 경로의 교통 밀도를 나타내는 간격입니다. Routes API의 원래 정의를 참고하세요. |
speed_reading_intervals.interval_coordinates | REPEATED | GEOGRAPHY | 이 간격의 지오메트리 |
speed_reading_intervals.speed | null 허용 | 문자열 | 이 간격의 속도 분류입니다. 가능한 값: NORMAL, SLOW, TRAFFIC_JAM |
표 동작 및 사실
- 테이블은 일별로 파티션이 나뉘며 각 파티션의 만료 시간은 60일로 설정됩니다.
- 이 표는 최신 트래픽 데이터가 일괄적으로 작성되어 매시간 업데이트됩니다.
- Roads Selection API에서 새 경로가 생성되면 이 표에서 데이터를 사용할 수 있게 되기까지 최대 1시간이 걸릴 수 있습니다.
- 경로가 Roads Selection API에서 삭제되면 경로에 관한 새 데이터가 이 테이블에 기록되지 않습니다. 하지만 이전 데이터는 만료될 때까지 유지됩니다.
테이블 routes_status
개
표에는 선택한 경로 메타데이터와 상태 정보가 포함되어 있습니다. 모든 경로와 상태를 더 쉽게 볼 수 있는 방법을 제공하는 것을 목표로 합니다. 데이터 필터링을 위해 다른 두 테이블과 조인할 수 있습니다. BigQuery의 스키마는 다음과 같습니다.
이름 | 모드 | 유형 | 설명 |
---|---|---|---|
selected_route_id | null 허용 | 문자열 | 경로의 selected_route_id |
display_name | null 허용 | 문자열 | 경로의 표시 이름 |
상태 | null 허용 | 문자열 | 경로의 상태 |
validation_error | null 허용 | 문자열 | 경로의 유효성 검사 오류 |
low_road_usage_start_time | null 허용 | TIMESTAMP | 재검증 중에 경로에서 저속 도로 사용량이 처음 관찰된 시간입니다. VALIDATION_ERROR_LOW_ROAD_USAGE와 관련이 있습니다. |
route_attributes | null 허용 | 문자열 | 선택한 경로의 맞춤 속성 |
표 동작 및 사실
- STATE_RUNNING 또는 STATE_INVALID 상태의 경로만 이 표에 포함됩니다.
- 경로 메타데이터와 상태는 1시간마다 지속적으로 업데이트됩니다.
- Roads Selection API에서 새 경로를 만든 후 이 표에 경로가 표시되기까지 최대 1시간이 걸릴 수 있습니다.
- 경로가 Roads Selection API에서 삭제되면 선택한 경로가 이 표에서 삭제될 때까지 최대 1시간이 걸릴 수 있습니다.