Ubicaciones

En esta página, se explica el concepto de ubicación de datos y las diferentes ubicaciones en las que puedes crear conjuntos de datos de BigQuery y modelos de BigQuery ML.

Para obtener información sobre los precios regionales de BigQuery ML, consulta la página Precios.

Conceptos clave

Tipos de regiones o ubicaciones

Hay dos tipos de ubicaciones:

  • Una región es un lugar geográfico específico, como Londres.

  • Una multirregión es un área geográfica grande, como Estados Unidos, que contiene dos o más lugares geográficos.

Ubicación del conjunto de datos

Especifica una ubicación para almacenar los datos de BigQuery cuando crees un conjunto de datos a fin de almacenar los datos de entrenamiento y los modelos de BigQuery ML. Una vez que se crea el conjunto de datos, la ubicación no se puede cambiar, pero puedes copiar el conjunto en una ubicación diferente o mover (volver a crear) el conjunto de datos a una ubicación diferente de forma manual.

BigQuery ML procesa y almacena en etapa intermedia los datos en la misma ubicación que el conjunto de datos de destino.

BigQuery ML almacena los datos en la ubicación seleccionada de acuerdo con las Condiciones específicas del servicio.

Regiones admitidas

Al igual que BigQuery, BigQuery ML es un recurso regional y multirregional.

La predicción de modelos de BigQuery ML y otras funciones del AA son compatibles con las mismas regiones que BigQuery.

No todos los tipos de entrenamiento de modelos son compatibles con todas las regiones.

Entrena modelos

  • El entrenamiento para modelos integrados (regresión lineal, regresión logística, kmeans, factorización de matrices y series temporales) es compatible con las mismas regiones que la predicción de modelos y otras funciones del AA.

  • Los modelos importados son compatibles con las mismas regiones que la predicción de modelos y otras funciones del AA.

  • El entrenamiento para DNN y árboles mejorados mediante modelos XGBoost está disponible en las multirregiones US y EU, y en las siguientes regiones:

    • Los Angeles (us-west2)
    • Northern Virginia (us-east4)
    • Finland (europe-north1)
    • London (europe-west2)
    • Tokyo (asia-northeast1)
  • El entrenamiento para tablas de AutoML es compatible con las multirregiones US y EU.

Predicción de modelos y otras funciones del AA

BigQuery ML admite las siguientes ubicaciones.

Ubicaciones regionales

Descripción de la región Nombre de la región Modelos
importados
Entrenamiento
de modelos
integrados
Entrenamiento
de modelos de árbol
mejorado/de DNN
Entrenamiento
de modelos
de AutoML
América
Las Vegas us-west4
Los Ángeles us-west2
Montreal northamerica-northeast1
Virginia del Norte us-east4
Oregón us-west1
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1
Carolina del Sur us-east1
Europa
Bélgica europe-west1
Finlandia europe-north1
Fráncfort europe-west3
Londres europe-west2
Países Bajos europe-west4
Zúrich europe-west6
Asia-Pacífico
Hong Kong asia-east2
Yakarta asia-southeast2
Bombay asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seúl asia-northeast3
Singapur asia-southeast1
Sídney australia-southeast1
Taiwán asia-east1
Tokio asia-northeast1

Ubicaciones multirregionales

Descripción de la región Nombre de la región Modelos
importados
Entrenamiento
de modelos
integrados
Entrenamiento
de modelos de árbol
mejorado/de DNN
Entrenamiento
de modelos
de AutoML
Centros de datos dentro de los estados miembros de la Unión Europea1 EU
Centros de datos en Estados Unidos US

1 Los datos ubicados en la multirregión EU no se almacenan en los centros de datos de europe-west2 (Londres) ni deeurope-west6 (Zúrich).

Próximos pasos