本页介绍了 AML AI 的数据驻留。数据驻留描述静态存储数据的位置。为帮助您遵守内部和外部数据驻留要求，AML AI 让您能够控制数据的存储位置。
每个实例资源均在指定区域中创建。在父级下创建的工件会受到该区域位置的约束。
AML AI 和数据驻留
- 客户数据会以静态方式存储，机器学习处理会在指定区域执行。
- 这包括与 AML AI 资源（例如数据集、引擎配置、模型）关联的客户数据，还包括输入和输出、生成的机器学习特征、模型超参数、模型权重和预测结果的副本。
- 如需了解客户数据的定义，请参阅服务专用条款。客户数据可能不包含资源标识符、属性或其他数据标签。
组织限制
组织限制条件 (constraints/gcp.resourceLocations) 可控制可创建资源的区域。 Google Cloud AML AI 会在资源创建时遵守这些地区性限制。如需了解详情，请参阅限制资源位置和支持资源位置的服务。
位置信息资源
AML AI 有一个 Location 资源，该资源是 AML AI 中所有其他资源的父对象。所有子 AML AI 资源都仅与一个 Location 资源相关联，这可确保数据在关联的 Google Cloud 区域内保留。
输入和输出数据
AML AI 实例要求所有输入和输出数据都位于同一区域和项目中。这可防止数据在区域之间意外移动。 Google Cloud
后续步骤
如需详细了解 Google 对数据驻留的承诺，请参阅数据驻留条款。