Località

Questa pagina illustra il concetto di località dei dati e le diverse località in cui puoi creare set di dati BigQuery e modelli BigQuery ML.

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

Concetti fondamentali

Località o tipi di area geografica

Esistono due tipi di località:

  • Un'area geografica è un luogo geografico specifico, ad esempio Londra.

  • Una più aree geografiche è una vasta area geografica, come gli Stati Uniti, che contiene due o più aree geografiche.

Località set di dati

Specifica una posizione per archiviare i tuoi dati BigQuery quando crei un set di dati per archiviare i tuoi modelli BigQuery ML e i dati di addestramento. Dopo aver creato il set di dati, non è possibile modificarne la posizione, ma puoi copiarlo in un'altra posizione o spostare (ricreare) il set di dati in una località diversa manualmente.

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

BigQuery ML archivia i dati nella località selezionata in conformità con i Termini specifici di servizio.

Aree geografiche supportate

Come BigQuery, BigQuery ML è una risorsa e una risorsa multiregionale.

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

Non tutti i tipi di addestramento di modelli sono supportati in tutte le aree geografiche.

Addestramento dei modelli

  • L'addestramento per i modelli integrati (regressione lineare, regressione logistica, media, fattorizzazione matrice e serie temporali) è supportato in tutte le stesse aree geografiche della previsione del modello e di altre funzioni ML.

  • I modelli importati sono supportati nelle stesse aree geografiche delle previsioni di modelli e in altre funzioni di machine learning.

  • L'addestramento per i modelli DNN e Boosted Trees tramite i modelli XGBoost è disponibile nelle più aree geografiche US e EU e nella maggior parte delle singole aree geografiche. Per ulteriori informazioni, consulta la tabella Località regionali.

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

Previsione modelli e altre funzioni ML

BigQuery ML supporta le seguenti località.

Località regionali

Descrizione regione Nome regione Modelli
importati		 Addestramento del
modello
integrato		 Addestramento DNN/Autoencoder/
Albero potenziato/
Modelli Wide and Deep
 AutoML
addestramento
dell'addestramento		 Ottimizzare
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 ● ● ● ●
Paesi Bassi europe-west4 ● ● ● ●
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 a più aree geografiche

Descrizione regione Nome regione Modelli
importati		 Addestramento del
modello
integrato		 DNN/Autoencoder/
Potenziamento albero/
Modelli Wide and Deep		 AutoML
addestramento
dell'addestramento		 Ottimizzare
iperparametri
Data center all'interno degli stati membri dell'Unione europea1 EU ● ● ● ● ●
Data center negli Stati Uniti US ● ● ● ● ●

1 I dati che si trovano nella località con più aree geografiche EU non vengono memorizzati nei data center di europe-west2 (Londra) o europe-west6 (Zürich).

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