Introduzione ai blocchi note
Questo documento fornisce un'introduzione ai notebook di Colab Enterprise in BigQuery. Puoi utilizzare i notebook per completare i flussi di lavoro di analisi e machine learning (ML) utilizzando SQL, Python e altri pacchetti e API comuni. Notebooks offrono una collaborazione e una gestione migliorate con le seguenti opzioni:
- Condividi i blocchi note con utenti e gruppi specifici utilizzando Identity and Access Management (IAM).
- Esamina la cronologia delle versioni del notebook.
- Ripristinare o eseguire il branching da versioni precedenti del notebook.
Notebooks sono asset di codice BigQuery Studio basati su Dataform. Anche le query salvate sono asset di codice. Tutti gli asset di codice vengono archiviati in una regione predefinita. L'aggiornamento della regione predefinita modifica la regione per tutti gli asset di codice creati in seguito.
Le funzionalità dei notebook sono disponibili solo nella console Google Cloud.
Vantaggi
Notebooks in BigQuery offrono i seguenti vantaggi:
- BigQuery DataFrames è integrato nei notebook e non richiede alcuna configurazione. BigQuery DataFrames è un'API Python che puoi utilizzare per analizzare i dati di BigQuery su larga scala utilizzando le API DataFrame di Pandas e scikit-learn.
- Sviluppo di codice di assistenza basato sull'IA generativa di Gemini.
- Completamento automatico delle istruzioni SQL, come nell'editor BigQuery.
- La possibilità di salvare, condividere e gestire le versioni dei notebook.
- La possibilità di utilizzare matplotlib, seaborn e altre librerie di uso comune per visualizzare i dati in qualsiasi punto del flusso di lavoro.
Gestione del runtime
BigQuery utilizza runtime di Colab Enterprise per eseguire i notebook.
Un runtime del notebook è una macchina virtuale Compute Engine allocata a un determinato utente per abilitare l'esecuzione del codice in un notebook. Più notebook possono condividere lo stesso runtime. Tuttavia, ogni runtime appartiene a un solo utente e non può essere utilizzato da altri. I runtime dei notebook vengono creati in base a un modello, che in genere viene definito dagli utenti con privilegi amministrativi. Puoi passare a un runtime che utilizza un tipo di modello diverso in qualsiasi momento.
Sicurezza del notebook
Controlli l'accesso ai notebook utilizzando i ruoli IAM (Identity and Access Management). Per maggiori informazioni, consulta Concedere l'accesso ai notebook.
Aree geografiche supportate
BigQuery Studio ti consente di salvare, condividere e gestire le versioni dei blocchi note. La tabella seguente elenca le regioni in cui è disponibile BigQuery Studio:
Descrizione della regione | Nome regione | Dettagli | |
---|---|---|---|
Africa | |||
Johannesburg | africa-south1 |
||
Americhe | |||
Columbus | us-east5 |
||
Dallas | us-south1 |
Bassi livelli di CO2 | |
Iowa | us-central1 |
Bassi livelli di CO2 | |
Los Angeles | us-west2 |
||
Las Vegas | us-west4 |
||
Montréal | northamerica-northeast1 |
Bassi livelli di CO2 | |
N. Virginia | us-east4 |
||
Oregon | us-west1 |
Bassi livelli di CO2 | |
San Paolo | southamerica-east1 |
Bassi livelli di CO2 | |
Carolina del Sud | us-east1 |
||
Asia Pacifico | |||
Hong Kong | asia-east2 |
||
Giacarta | asia-southeast2 |
||
Mumbai | asia-south1 |
||
Seul | asia-northeast3 |
||
Singapore | asia-southeast1 |
||
Sydney | australia-southeast1 |
||
Taiwan | asia-east1 |
||
Tokyo | asia-northeast1 |
||
Europa | |||
Belgio | europe-west1 |
Bassi livelli di CO2 | |
Francoforte | europe-west3 |
Bassi livelli di CO2 | |
Londra | europe-west2 |
Bassi livelli di CO2 | |
Madrid | europe-southwest1 |
Bassi livelli di CO2 | |
Paesi Bassi | europe-west4 |
Bassi livelli di CO2 | |
Torino | europe-west12 |
||
Zurigo | europe-west6 |
Bassi livelli di CO2 | |
Medio Oriente | |||
Doha | me-central1 |
||
Dammam | me-central2 |
Quote e limiti
Per ulteriori informazioni, consulta Quote e limiti dei notebook.
Risoluzione dei problemi
Per ulteriori informazioni, vedi Risolvere i problemi di Colab Enterprise.
Passaggi successivi
- Scopri come creare quaderni.
- Scopri come gestire i notebook.