Zones

Cette page explique le concept d'emplacement des données et indique les différents emplacements dans lesquels vous pouvez créer des ensembles de données BigQuery et des modèles BigQuery ML.

Pour en savoir plus sur les tarifs régionaux de BigQuery ML, consultez la page Tarifs.

Concepts clés

Types d'emplacements ou de régions

Il existe deux types de zones :

  • Une région est un emplacement géographique spécifique, par exemple Londres.

  • Un emplacement multirégional correspond à un secteur géographique de grande étendue, par exemple les États-Unis, et comporte au moins deux lieux géographiques.

Emplacement d'un ensemble de données

Lorsque vous créez un ensemble de données où stocker vos modèles BigQuery ML et vos données d'entraînement, vous spécifiez un emplacement pour le stockage de vos données BigQuery. Une fois que vous avez créé l'ensemble de données, l'emplacement ne peut plus être modifié, mais vous pouvez le copier dans un autre emplacement ou le déplacer (recréer) manuellement dans un autre emplacement.

BigQuery ML traite et classe les données dans le même emplacement que l'ensemble de données cible.

BigQuery ML stocke vos données dans l'emplacement sélectionné conformément aux Conditions spécifiques du service.

Régions où le service est disponible

Tout comme BigQuery, BigQuery ML est une ressource régionale et multirégionale.

La prédiction de modèle BigQuery ML et d'autres fonctions de ML sont acceptées dans les mêmes régions que BigQuery.

Certains types d'entraînement de modèle ne sont pas disponibles dans toutes les régions.

Entraîner des modèles

  • L'entraînement des modèles intégrés (régression linéaire, régression logistique, k-moyennes, factorisation matricielle et séries temporelles) est accepté dans les mêmes régions que la prédiction de modèle et que les autres fonctions de ML.

  • Les modèles importés sont acceptés dans les mêmes régions que la prédiction de modèle et que les autres fonctions de ML.

  • L'entraînement pour les modèles de DNN et d'arbres de décision à boosting utilisant des XGBoost est disponible dans les zones multirégionales US et EU, ainsi que dans la plupart des régions uniques. Consultez le tableau des emplacements régionaux pour en savoir plus.

  • L'entraînement des tables AutoML est possible dans les zones multirégionales US et EU.

Prédiction de modèle et autres fonctions de ML

BigQuery ML est compatible avec les emplacements ci-dessous.

Emplacements régionaux

Description de la région Nom de la région Modèles
importés
Entraînement du
modèle
intégré
Entraînement de modèles DNN/auto-encodeur/
d'arbre de décision à boosting/
de wide et deep learning
Entraînement du
modèle
AutoML
Amériques
Iowa us-central1
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Montréal northamerica-northeast1
Virginie du Nord us-east4
Oregon us-west1
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1
Caroline du Sud us-east1
Toronto northamerica-northeast2
Europe
Belgique europe-west1
Finlande europe-north1
Francfort europe-west3
Londres europe-west2
Pays-Bas europe-west4
Varsovie europe-central2
Zurich europe-west6
Asie-Pacifique
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2
Jakarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaka asia-northeast2
Séoul asia-northeast3
Singapour asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taïwan asia-east1
Tokyo asia-northeast1

Zones multirégionales

Description de la région Nom de la région Modèles
importés
Entraînement du
modèle
intégré
Entraînement de modèles DNN/d'auto-encodeur/
d'arbre de décision à boosting/
de wide et deep learning
Entraînement du
modèle
AutoML
Centres de données dans les États membres de l'Union européenne1 EU
Centres de données aux États-Unis US

1 Les données situées dans la zone multirégionale EU ne sont pas stockées dans les centres de données des régions europe-west2 (Londres) ou europe-west6 (Zurich).

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