AutoML Tables では、プロジェクトのリソース(データセットとモデル)を保存して処理する場所を制御できます。たとえば、欧州連合でのみ保存データを保存して、機械学習処理を実行するように AutoML Tables を構成できます。
デフォルトでは、AutoML Tables はグローバル ロケーションにリソースを保存して処理します。つまり、AutoML Tables では、リソースが特定のロケーションまたはリージョンに留まることが保証されません。ロケーションとして欧州連合を選択した場合、欧州連合でのみデータが保存され、処理されます。ユーザーはどこからでもデータにアクセスできます。
Google Cloud Console でのロケーションの設定
新しいデータセットを作成するときは、データセット名を入力するテキスト ボックスのすぐ下のプルダウン リストを使用してデータセットのロケーションを指定します。そのデータセットを使用してトレーニングされたモデルは、同じロケーションに作成されます。
データセットとモデルのリスティング ページには [ロケーション] プルダウン リストがあり、これを使用して、選択したロケーションのリソースを表示できます。
API を使用してロケーションを設定する
AutoML Tables は、グローバル API エンドポイント(automl.googleapis.com
)と欧州連合エンドポイント(eu-automl.googleapis.com
)の両方をサポートします。欧州連合のみでデータを保存および処理するには、REST API 呼び出しに automl.googleapis.com
の代わりに URI eu-automl.googleapis.com
を使用します。
AutoML API を使用する場合は、ロケーションと一意の ID を含む完全なリソース名を使用してリソースを識別します。たとえば、データセットのリソース名の形式は、projects/{project-id}/locations/{location}/datasets/{dataset-id}
となります。グローバル ロケーションに保存されているリソースの場合は、{location}
変数を値 us-central1
で置き換えます。欧州連合ロケーションに保存されているリソースの場合は、{location}
変数を値 eu
で置き換え、eu-automl.googleapis.com
エンドポイントを使用します。
クライアント ライブラリを使用してロケーションを設定する
AutoML クライアント ライブラリは、デフォルトでグローバル API エンドポイント(automl.googleapis.com
)にアクセスします。欧州連合でのみデータを保存して処理するには、エンドポイントを明示的に設定する必要があります。以下のコードサンプルは、この設定を構成する方法を示しています。
Java
Node.js
AutoML Tables に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Python
AutoML Tables に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
バケットの要件
ローカル コンピュータからのデータのインポートなど、AutoML Tables の一部のタスクでは、Cloud Storage バケットを使用します。バケットの要件は、グローバル ロケーション(us-central1
)と欧州連合ロケーション(eu
)で異なります。
us-central1
のバケットの要件
- ロケーション タイプ:
Region
- ロケーション:
us-central1
- ストレージ クラス:
Standard
(Cloud Storage ブラウザではRegional
と表示されることもある)
eu
のバケットの要件
- ロケーション タイプ:
Multi-region
- ロケーション:
eu
- ストレージ クラス:
Standard
(Cloud Storage ブラウザではMulti-Regional
と表示されることもある)