Orte

Auf dieser Seite wird das Konzept von Datenstandorten erläutert. Außerdem sind hier die verschiedenen Standorte zum Erstellen von BigQuery-Datasets und BigQuery ML-Modellen aufgeführt.

Informationen zu den regionalen Preisen für BigQuery ML finden Sie auf der Seite "Preise".

Wichtige Konzepte

Standorte oder Regionstypen

Es gibt zwei Arten von Standorten:

  • Eine Region ist ein bestimmter geografischer Ort wie London.

  • Eine Multiregion ist ein großes geografisches Gebiet (beispielsweise die USA), das mindestens zwei geografische Orte enthält.

Dataset-Standort

Sie geben einen Speicherort für Ihre BigQuery-Daten an, wenn Sie ein Dataset zum Speichern Ihrer BigQuery ML-Modelle und -Trainingsdaten erstellen. Nachdem Sie das Dataset erstellt haben, kann der Standort nicht mehr geändert werden. Sie können aber das Dataset an einen anderen Standort kopieren oder es manuell verschieben, d. h. an einem anderen Standort neu erstellen.

BigQuery ML verarbeitet Daten an demselben Ort wie das Ziel-Dataset und stellt sie dort auch bereit.

BigQuery ML speichert Ihre Daten am ausgewählten Standort in Übereinstimmung mit den dienstspezifischen Nutzungsbedingungen.

Unterstützte Regionen

Ebenso wie BigQuery ist auch BigQuery ML eine regionale wie eine multiregionale Ressource.

BigQuery ML-Modellvorhersagen und andere ML-Funktionen werden in denselben Regionen wie BigQuery unterstützt.

Nicht alle Arten von Modelltraining werden in allen Regionen unterstützt.

Modelle trainieren

  • Das Training für integrierte Modelle (lineare Regression, logistische Regression, kmeans, Matrixfaktorisierung und Zeitachse) wird in denselben Regionen unterstützt wie die Modellvorhersage und andere ML-Funktionen.

  • Importierte Modelle werden in denselben Regionen unterstützt wie die Modellvorhersage und andere ML-Funktionen.

  • Das Training für DNN und Boosted Trees mit XGBoost-Modellen ist in den Multiregionen US und EU sowie in folgenden Regionen verfügbar: Weitere Informationen finden Sie in der Tabelle Regionale Standorte.

  • Das Training für AutoML Tables wird in den Multiregionen US und EU unterstützt.

Modellvorhersage und andere ML-Funktionen

BigQuery ML unterstützt die folgenden Standorte.

Regionale Standorte

Beschreibung der Region Name der Region Importierte
Modelle
Integriertes
Modell-
training
DNN/Boosted
Tree-
Modelltraining
AutoML-
Modell-
training
Amerika
Iowa us-central1
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Montreal northamerica-northeast1
Nord-Virginia us-east4
Oregon us-west1
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1
South Carolina us-east1
Europa
Belgien europe-west1
Finnland europe-north1
Frankfurt europe-west3
London europe-west2
Netherlands europe-west4
Warschau europe-central2
Zürich europe-west6
Asiatisch-pazifischer Raum
Hongkong asia-east2
Jakarta asia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seoul asia-northeast3
Singapur asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tokio asia-northeast1

Multiregionale Standorte

Beschreibung der Region Name der Region Importierte
Modelle
Integriertes
Modell-
training
DNN/Boosted
Tree-
Modelltraining
AutoML-
Modell-
training
Rechenzentren in Mitgliedsstaaten der Europäischen Union1 EU
Rechenzentren in den USA US

1 Daten in der Multiregion EU werden nicht in den Rechenzentren europe-west2 (London) oder europe-west6 (Zürich) gespeichert.

Nächste Schritte