Locais

O AutoML Tables possibilita que você tenha algum controle dos locais em que os recursos do seu projeto são armazenados e processados (os conjuntos de dados e modelos). A configuração de tabelas do AutoML para armazenar dados em repouso e executar o processamento de machine learning só é possível na União Europeia.

Por padrão, o AutoML Tables armazena e processa recursos em um local Global, por isso não há garantia de seus recursos permanecerão em local ou região determinados. Se você escolher a União Europeia como local, o Google armazenará os dados e os processará somente na União Europeia. Você e seus usuários podem acessar os dados de qualquer local.

Como definir o local no console do Google Cloud

Ao criar um novo conjunto de dados, você especifica o local dele usando a lista suspensa logo abaixo da caixa de texto em que você insere o nome do conjunto de dados. Os modelos treinados com esse conjunto de dados são criados no mesmo local.

Para mostrar os recursos no local selecionado, use a lista suspensa Local, das páginas de informações dos conjuntos de dados e modelos.

Como definir o local usando a API

O AutoML Tables é compatível com um endpoint global da API (automl.googleapis.com) e com um endpoint da União Europeia (eu-automl.googleapis.com). Para armazenar e processar os dados apenas na União Europeia, use o URI eu-automl.googleapis.com no lugar de automl.googleapis.com para suas chamadas da API REST.

Ao usar a API AutoML, você identifica os recursos usando o nome do recurso completo, que inclui o local e o ID exclusivo. Por exemplo, o nome do recurso de um conjunto de dados tem o formato projects/{project-id}/locations/{location}/datasets/{dataset-id}. Para recursos armazenados no local global, substitua a variável {location} pelo valor us-central1. Para recursos armazenados no local da União Europeia, substitua a variável {location} pelo valor eu e use o endpoint eu-automl.googleapis.com.

Como definir o local usando bibliotecas de cliente

As bibliotecas de cliente do AutoML acessam o endpoint global da API (automl.googleapis.com) por padrão. Para armazenar e processar seus dados apenas na União Europeia, você precisa definir explicitamente o endpoint. Os exemplos de código abaixo mostram como definir essa configuração.

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

Para autenticar no AutoML Tables, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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

Para autenticar no AutoML Tables, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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"

Requisitos de bucket

Algumas tarefas do AutoML Tables, como a importação de dados do seu computador local, usam um bucket do Cloud Storage. Os requisitos para o bucket diferem entre o local global (us-central1) e o local da União Europeia (eu).

Requisitos de bucket para us-central1

  • Tipo de local: Region
  • Local: us-central1
  • Classe de armazenamento: Standard (às vezes exibida no navegador do Cloud Storage como Regional)

Requisitos de bucket para eu

  • Tipo de local: Multi-region
  • Local: eu
  • Classe de armazenamento: Standard (às vezes exibida no navegador do Cloud Storage como Multi-Regional)