Località

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Questa pagina spiega il concetto di località dei dati e le diverse località in cui è possibile creare set di dati BigQuery e modelli BigQuery ML.

Per informazioni sui prezzi per BigQuery ML a livello di area geografica, consulta la pagina Prezzi.

Concetti fondamentali

Tipi di località o di regioni

Esistono due tipi di posizioni:

  • Un'area geografica è un luogo geografico ben preciso, come Londra.

  • Una più aree geografiche è un'area geografica di grandi dimensioni, come gli Stati Uniti, che contiene due o più luoghi geografici.

Località set di dati

Specifica una posizione per l'archiviazione dei tuoi dati BigQuery quando crei un set di dati per archiviare i tuoi modelli BigQuery ML e i tuoi dati di addestramento. Dopo la creazione del set di dati, la località non può essere modificata, ma puoi copiare il set di dati in un'altra località o spostare (ricreare) manualmente il set di dati in un'altra località.

BigQuery ML elabora e fasi i dati nella stessa località del set di dati di destinazione.

BigQuery ML archivia i tuoi dati nella località selezionata in conformità ai Termini specifici del servizio.

Aree geografiche supportate

Come BigQuery, BigQuery ML è una risorsa multiregionale e una risorsa a più aree geografiche.

La previsione dei modelli BigQuery ML e altre funzioni ML sono supportate nelle stesse regioni di BigQuery.

Non tutti i tipi di addestramento dei modelli sono supportati in tutte le regioni.

Addestramento dei modelli

  • L'addestramento per i modelli integrati (regressione lineare, regressione logistica, calcoli, fattorizzazione matrice e serie temporali) è supportato nelle stesse regioni della previsione dei modelli e altre funzioni di ML.

  • I modelli importati sono supportati nelle stesse regioni delle previsioni dei modelli e in altre funzioni di ML.

  • L'addestramento per alberi DNN e Boosted Tree utilizzando i modelli XGBoost è disponibile nelle aree geografiche multiple US e EU e nella maggior parte delle singole aree geografiche. Per ulteriori informazioni, consulta la tabella Località a livello di area geografica.

  • L'addestramento per le tabelle AutoML è supportato nelle aree geografiche multiple US e EU, nonché in us-central1.

Previsione del modello e altre funzioni di ML

BigQuery ML supporta le seguenti località.

Località regionali

Descrizione regione Nome regione Modelli importati
Addestramento modello
integrato
DNN/Codificatore automatico/
Albero potenziato/
Modelli Wide-and-Deep
addestramento
Addestramento AutoML
model
Ottimizzare gli iperparametri
Americhe
Iowa us-central1
Las Vegas us-west4
Los Angeles us-west2
Montréal northamerica-northeast1
Virginia del Nord us-east4
Oregon us-west1
Salt Lake City us-west3
San Paolo southamerica-east1
Santiago southamerica-west1
Carolina del Sud us-east1
Toronto northamerica-northeast2
Europa
Belgio europe-west1
Finlandia europe-north1
Francoforte europe-west3
Londra europe-west2
Madrid europe-southwest1
Milano europe-west8
Paesi Bassi europe-west4
Parigi europe-west9
Varsavia europe-central2
Zurigo europe-west6
Asia Pacifico
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2
Giacarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Mumbai asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seul asia-northeast3
Singapore asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tokyo asia-northeast1

Località con più regioni

Descrizione regione Nome regione Modelli importati
Addestramento modello
integrato
DNN/Codificatore automatico/
Albero potenziato/
Modelli Wide and Deep
Addestramento AutoML
model
Ottimizzare gli iperparametri
Data center all'interno degli stati membri dell'Unione europea1 EU
Data center negli Stati Uniti US

1 I dati situati nell'area geografica EU non vengono archiviati nei data center europe-west2 (Londra) o europe-west6 (Zürich).

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