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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 emplacements multirégionaux US et EU, ainsi que dans us-central1.

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/
d'auto-encodeur/
d'arbre de décision à boosting/
de wide et deep learning		 Entraînement du
modèle
AutoML		 Réglages
d'hyperparamètres		 Intégration à Vertex AI
Amériques
Columbus, Ohio us-east5 ● ●
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 ● ● ●
Santiago southamerica-west1 ● ●
Caroline du Sud us-east1 ● ● ● ● ●
Toronto northamerica-northeast2 ● ●
Europe
Belgique europe-west1 ● ● ● ● ●
Finlande europe-north1 ● ● ●
Francfort europe-west3 ● ● ● ● ●
Londres europe-west2 ● ● ● ● ●
Madrid europe-southwest1 ● ●
Milan europe-west8 ● ●
Pays-Bas europe-west4 ● ● ● ● ●
Paris europe-west9 ● ●
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		 Réglages
d'hyperparamètres		 Intégration à Vertex AI
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).

L'intégration de Vertex AI Model Registry n'est possible que pour les intégrations dans une seule région. Si vous envoyez un modèle BigQuery ML multirégional au modèle Model Registry, il est converti en modèle régional dans Vertex AI. Un modèle États-Unis multirégional BigQuery ML est synchronisé avec Vertex AI us-central1 et un modèle UE multirégional BigQuery ML avec Vertex AI europe-west4. Pour les modèles dans une seule région, il n'y a aucune modification.

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