Orte

Mit AutoML Tables können Sie steuern, wo die Ressourcen für Ihr Projekt (Ihre Datasets und Modelle) gespeichert und verarbeitet werden. Insbesondere können Sie AutoML Tables so konfigurieren, dass Ihre inaktiven Daten gespeichert werden und maschinelles Lernen nur in der Europäischen Union durchgeführt wird.

Standardmäßig speichert und verarbeitet AutoML Tables Ressourcen an einem globalen Standort, was bedeutet, dass AutoML Tables nicht garantiert, dass Ihre Ressourcen innerhalb eines bestimmten Standorts oder einer bestimmten Region verbleiben. Wenn Sie den Standort Europäische Union auswählen, speichert Google Ihre Daten und verarbeitet sie nur in der Europäischen Union. Sie und Ihre Nutzer können von jedem Standort aus auf die Daten zugreifen.

Standort in der Google Cloud Console festlegen

Wenn Sie ein neues Dataset erstellen, geben Sie den Speicherort für dieses Dataset mithilfe der Drop-down-Liste direkt unter dem Textfeld an, in dem Sie den Dataset-Namen eingeben. Modelle, die mit diesem Dataset trainiert wurden, werden am selben Ort erstellt.

Die Seiten mit der Liste für Datasets und Modelle haben jeweils eine Drop-down-Liste Speicherort, in der Sie die Ressourcen am ausgewählten Speicherort anzeigen können.

Standort mithilfe der API festlegen

AutoML Tables unterstützt sowohl einen globalen API-Endpunkt (automl.googleapis.com) als auch einen EU-Endpunkt (eu-automl.googleapis.com). Wenn Sie Ihre Daten nur in der Europäischen Union speichern und verarbeiten möchten, verwenden Sie die URL eu-automl.googleapis.com anstelle von automl.googleapis.com für Ihre REST API-Aufrufe.

Wenn Sie die AutoML API verwenden, identifizieren Sie Ressourcen mit ihrem vollständigen Ressourcennamen, der ihren Standort sowie ihre eindeutige ID enthält. Der Ressourcenname für ein Dataset hat beispielsweise das Format projects/{project-id}/locations/{location}/datasets/{dataset-id}. Ersetzen Sie für Ressourcen, die am globalen Speicherort gespeichert sind, die Variable {location} durch den Wert us-central1. Für Ressourcen, die in der Europäischen Union gespeichert sind, ersetzen Sie die Variable {location} durch den Wert eu und verwenden Sie den Endpunkt eu-automl.googleapis.com.

Standort mithilfe von Clientbibliotheken festlegen

Die AutoML-Clientbibliotheken greifen standardmäßig auf den globalen API-Endpunkt (automl.googleapis.com) zu. Wenn Sie Ihre Daten nur in der Europäischen Union speichern und verarbeiten möchten, müssen Sie den Endpunkt explizit festlegen. Die Codebeispiele unten zeigen, wie diese Einstellung konfiguriert wird.

Java

AutoMlSettings settings =
    AutoMlSettings.newBuilder().setEndpoint("eu-automl.googleapis.com:443").build();

// Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
// once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
// the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
AutoMlClient client = AutoMlClient.create(settings);

// A resource that represents Google Cloud Platform location.
LocationName projectLocation = LocationName.of(projectId, "eu");

Node.js

const automl = require('@google-cloud/automl').v1beta1;

// You must first create a dataset, using the `eu` endpoint, before you can
// call other operations such as: list, get, import, delete, etc.
const clientOptions = {apiEndpoint: 'eu-automl.googleapis.com'};

// Instantiates a client
const client = new automl.AutoMlClient(clientOptions);

// A resource that represents Google Cloud Platform location.
const projectLocation = client.locationPath(projectId, 'eu');

Python

from google.cloud import automl_v1beta1 as automl

# You must first create a dataset, using the `eu` endpoint, before you can
# call other operations such as: list, get, import, delete, etc.
client_options = {'api_endpoint': 'eu-automl.googleapis.com:443'}

# Instantiates a client
client = automl.AutoMlClient(client_options=client_options)

# A resource that represents Google Cloud Platform location.
# project_id = 'YOUR_PROJECT_ID'
project_location = f"projects/{project_id}/locations/eu"

Bucket-Anforderungen

Einige Aufgaben der AutoML-Tabellen, z. B. das Importieren von Daten von Ihrem lokalen Computer, verwenden einen Cloud Storage-Bucket. Die Anforderungen für den Bucket unterscheiden sich zwischen den globalen Standorten us-central1 und den Standorten in der Europäischen Union eu.

Bucket-Anforderungen für us-central1

  • Standorttyp: Region
  • Speicherort: us-central1
  • Storage-Klasse: Standard (wird im Cloud Storage-Browser manchmal als Regional angezeigt)

Bucket-Anforderungen für eu

  • Standorttyp: Multi-region
  • Speicherort: eu
  • Storage-Klasse: Standard (wird im Cloud Storage-Browser manchmal als Multi-Regional angezeigt)