Zones

AutoML Tables vous permet de contrôler l'emplacement de stockage et de traitement des ressources de votre projet (vos ensembles de données et modèles). Vous pouvez ainsi configurer AutoML Tables pour stocker vos données au repos et ne procéder au traitement de machine learning que dans l'Union européenne.

Dans AutoML Tables, les ressources sont stockées et traitées par défaut dans un emplacement global. Le maintien de vos ressources dans un emplacement ou une région spécifique n'est donc pas garanti. Pour que Google ne stocke et traite vos données que dans l'Union européenne, vous devez sélectionner la région Union européenne. Vous et vos utilisateurs pouvez accéder aux données depuis n'importe quel emplacement.

Définir l'emplacement dans Google Cloud Console

Lorsque vous créez un ensemble de données, vous spécifiez son emplacement à l'aide de la liste déroulante située en dessous de la zone de texte permettant de saisir son nom. Les modèles entraînés à partir de cet ensemble de données sont créés au même endroit.

Les pages répertoriant les ensembles de données et les modèles présentent chacune une liste déroulante Emplacement qui vous permet d'afficher les ressources dans l'emplacement sélectionné.

Définir l'emplacement à l'aide de l'API

AutoML Tables accepte à la fois un point de terminaison de l'API global (automl.googleapis.com) et un point de terminaison en Union européenne (eu-automl.googleapis.com). Pour ne stocker et traiter vos données que dans l'Union européenne, utilisez l'URI eu-automl.googleapis.com à la place de automl.googleapis.com pour vos appels d'API REST.

Lorsque vous utilisez l'API AutoML, vous identifiez les ressources à l'aide de leur nom de ressource complet, qui inclut leur emplacement ainsi que leur identifiant unique. Prenons l'exemple du nom de ressource d'un ensemble de données au format projects/{project-id}/locations/{location}/datasets/{dataset-id}. Pour les ressources stockées dans l'emplacement global, remplacez la variable {location} par la valeur us-central1. Pour les ressources stockées dans l'Union européenne, remplacez la variable {location} par la valeur eu et utilisez le point de terminaison eu-automl.googleapis.com.

Définir l'emplacement à l'aide de bibliothèques clientes

Par défaut, les bibliothèques clientes AutoML accèdent au point de terminaison global de l'API (automl.googleapis.com). Pour ne stocker et traiter vos données que dans l'Union européenne, vous devez définir explicitement le point de terminaison. Les exemples de code ci-dessous indiquent comment configurer ce paramètre.

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"

Exigences concernant les buckets

Certaines tâches AutoML Tables utilisent un bucket Cloud Storage, par exemple pour importer des données depuis votre ordinateur local. Les exigences concernant ce bucket diffèrent selon qu'il s'agit d'un emplacement global (us-central1) ou en Union européenne (eu).

Exigences concernant les buckets dans la région us-central1

  • Type d'emplacement : Region
  • Emplacement : us-central1
  • Classe de stockage : Standard (parfois affiché dans le navigateur Cloud Storage en tant que Regional)

Exigences concernant les buckets dans la région eu

  • Type d'emplacement : Multi-region
  • Emplacement : eu
  • Classe de stockage : Standard (parfois affiché dans le navigateur Cloud Storage en tant que Multi-Regional)