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 da Vertex AI 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 Modelos
de detalhes
América
Iowa us-central1 Ícone de folha Baixo CO2
Oregon us-west1 Ícone de folha Baixo CO2
São Paulo southamerica-east1 Ícone de folha CO2 baixo
Carolina do Sul us-east1
Ásia-Pacífico
Mumbai asia-south1
Singapura asia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tóquio asia-northeast1
Europa
Bélgica europe-west1 Ícone de folha CO2 baixo
Frankfurt europe-west3 ícone de folha Baixo CO2
Londres europe-west2 ícone de folha Baixo CO2
Países Baixos europe-west4
Zurique europe-west6 Ícone de folha Baixo CO2

Limitações

Os notebooks não estão em compliance com a HIPAA.

Cotas e limites

Saiba mais em Cotas e limites de notebook.

Solução de problemas

Confira mais informações em Resolver problemas no Colab Enterprise.

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