Présentation de Notebooks
Ce document présente les notebooks Colab Enterprise dans BigQuery. Vous pouvez utiliser des notebooks pour exécuter des workflows d'analyse et de machine learning (ML) à l'aide de SQL, Python et d'autres packages et API courants. Notebooks propose une collaboration et une gestion améliorées avec les options suivantes :
- Partager des notebooks avec des utilisateurs et des groupes spécifiques à l'aide d'Identity and Access Management (IAM)
- Examiner l'historique des versions de notebook.
- Rétablir ou utiliser des versions précédentes de notebook.
Les notebooks sont des composants de code BigQuery Studio fournis par Dataform. Les requêtes enregistrées sont également des éléments de code. Tous les éléments de code sont stockés dans une région par défaut. La mise à jour de la région par défaut modifie la région pour tous les éléments de code créés par la suite.
Les fonctionnalités de notebook ne sont disponibles que dans la console Google Cloud.
Avantages
Les notebooks dans BigQuery offrent les avantages suivants :
- Les DataFrames BigQuery sont intégrés aux notebooks, aucune configuration n'est requise. BigQuery DataFrames est une API Python que vous pouvez utiliser pour analyser des données BigQuery à grande échelle à l'aide de pandas DataFrame et de scikit-learn.
- Développement de code assisté par l'IA générative Gemini.
- Saisie semi-automatique des instructions SQL, comme dans l'éditeur BigQuery.
- Possibilité d'enregistrer, de partager et de gérer des versions de notebooks.
- Possibilité d'utiliser matplotlib, seaborn et d'autres bibliothèques populaires pour visualiser des données à tout moment de votre workflow.
Gestion de l'environnement d'exécution
BigQuery utilise des environnements d'exécution Vertex pour exécuter les notebooks.
Un environnement d'exécution de notebook est une machine virtuelle Compute Engine attribuée à un utilisateur spécifique pour permettre l'exécution de code dans un notebook. Plusieurs notebooks peuvent partager le même environnement d'exécution. Cependant, chaque environnement d'exécution n'appartient qu'à un seul utilisateur et ne peut pas être utilisé par d'autres. Les environnements d'exécution de notebook sont créés à partir d'un modèle, généralement défini par les utilisateurs disposant de droits d'administrateur. Vous pouvez à tout moment passer à un environnement d'exécution qui utilise un type de modèle différent.
Sécurité des notebooks
Vous contrôlez l'accès aux notebooks à l'aide de rôles Identity and Access Management (IAM). Pour en savoir plus, consultez la section Accorder l'accès aux notebooks.
Régions où le service est disponible
BigQuery Studio vous permet d'enregistrer, de partager et de gérer les versions de notebooks. Le tableau suivant liste les régions dans lesquelles BigQuery Studio est disponible :
| Description de la région | Nom de la région | Détails des modèles |
|
|---|---|---|---|
| Amériques | |||
| Iowa | us-central1 |
 Faibles émissions de CO2
|
|
| Oregon | us-west1 |
Faibles émissions de CO2 |
|
| São Paulo | southamerica-east1 |
Faibles émissions de CO2
|
|
| Caroline du Sud | us-east1 |
||
| Asie-Pacifique | |||
| Mumbai | asia-south1 |
||
| Singapour | asia-southeast1 |
||
| Taïwan | asia-east1 |
||
| Tokyo | asia-northeast1 |
||
| Europe | |||
| Belgique | europe-west1 |
Faibles émissions de CO2
|
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| Francfort | europe-west3 |
Faibles émissions de CO2
|
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| Londres | europe-west2 |
Faibles émissions de CO2
|
|
| Pays-Bas | europe-west4 |
||
| Zurich | europe-west6 |
Faibles émissions de CO2
|
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Limites
Les notebooks ne sont pas conformes à la loi HIPAA.
Quotas et limites
Pour plus d'informations, consultez la page Quotas et limites des notebooks.
Dépannage
Pour en savoir plus, consultez la page Résoudre les problèmes liés à Colab Enterprise.
Étapes suivantes
- Apprenez à créer des notebooks.
- Apprenez à gérer les notebooks.