Introdução ao Notebooks
Este documento apresenta uma introdução aos notebooks do Colab Enterprise no BigQuery. É possível usar notebooks para concluir fluxos de trabalho de análise e machine learning (ML) usando SQL, Python, outros pacotes e APIs comuns. O Notebooks oferece colaboração e gerenciamento aprimorados com as seguintes opções:
- Compartilhe notebooks com usuários e grupos específicos usando o Identity and Access Management (IAM).
- Consulte o histórico de versões do notebook.
- Reverter ou ramificar a partir de versões anteriores do notebook.
Os notebooks são recursos de código do BigQuery Studio com tecnologia do Dataform. As consultas salvas também são recursos de código. Todos os recursos de código são armazenados em uma região padrão. A atualização da região padrão altera a região de todos os recursos de código criados depois desse ponto.
Os recursos do notebook estão disponíveis apenas no console do Google Cloud.
Benefícios
Os notebooks no BigQuery oferecem os seguintes benefícios:
- O BigQuery DataFrames é integrado aos notebooks. A configuração não é necessária. O BigQuery DataFrames é uma API do Python que pode ser usada para analisar dados do BigQuery em escala usando o pandas do DataFrame e as APIs do scikit-learn.
- Desenvolvimento de código assistido com tecnologia da IA generativa Generativa.
- Preenchimento automático de instruções SQL, o mesmo que no editor do BigQuery.
- Capacidade de salvar, compartilhar e gerenciar versões de notebooks.
- Capacidade de usar matplotlib, seaborn e outras bibliotecas conhecidas para visualizar dados a qualquer momento no fluxo de trabalho.
Gerenciamento do ambiente de execução
O BigQuery usa os ambientes de execução do Colab Enterprise para executar notebooks.
Um ambiente de execução do notebook é uma máquina virtual do Compute Engine alocada a um usuário específico para ativar a execução de código em um notebook. Vários notebooks podem compartilhar o mesmo ambiente de execução. No entanto, cada ambiente de execução pertence a apenas um usuário e não pode ser usado por outros. Os ambientes de execução do notebook são criados com base em modelos, que normalmente são definidos por usuários com privilégios de administrador. É possível mudar para um ambiente de execução que use um tipo de modelo diferente a qualquer momento.
Segurança do notebook
Você controla o acesso aos notebooks usando papéis do Identity and Access Management (IAM). Para mais informações, consulte Conceder acesso a notebooks.
Regiões compatíveis
O BigQuery Studio permite salvar, compartilhar e gerenciar versões de notebooks. A tabela a seguir lista as regiões em que o BigQuery Studio está disponível:
Descrição da região | Nome da região | Detalhes | |
---|---|---|---|
África | |||
Johannesburgo | africa-south1 |
||
América | |||
Columbus | us-east5 |
||
Dallas | us-south1 |
Baixo CO2 | |
Iowa | us-central1 |
Baixo CO2 | |
Los Angeles | us-west2 |
||
Las Vegas | us-west4 |
||
Montreal | northamerica-northeast1 |
Baixo CO2 | |
N. Virgínia | us-east4 |
||
Oregon | us-west1 |
Baixo CO2 | |
São Paulo | southamerica-east1 |
CO2 baixo | |
Carolina do Sul | us-east1 |
||
Ásia-Pacífico | |||
Hong Kong | asia-east2 |
||
Jacarta | asia-southeast2 |
||
Mumbai | asia-south1 |
||
Seul | asia-northeast3 |
||
Singapura | asia-southeast1 |
||
Sydney | australia-southeast1 |
||
Taiwan | asia-east1 |
||
Tóquio | asia-northeast1 |
||
Europa | |||
Bélgica | europe-west1 |
CO2 baixo | |
Frankfurt | europe-west3 |
Baixo CO2 | |
Londres | europe-west2 |
Baixo CO2 | |
Madri | europe-southwest1 |
Baixo CO2 | |
Países Baixos | europe-west4 |
Baixo CO2 | |
Turim | europe-west12 |
||
Zurique | europe-west6 |
Baixo CO2 | |
Oriente Médio | |||
Doha | me-central1 |
||
Damã | me-central2 |
Cotas e limites
Saiba mais em Cotas e limites de notebook.
Solução de problemas
Confira mais informações em Resolver problemas no Colab Enterprise.
A seguir
- Saiba como criar notebooks.
- Saiba como gerenciar notebooks.