このページでは、AML AI を使用したデータ所在地について説明します。 データ所在地は、データが保存される場所を表します。内部と外部のデータ所在地の要件を遵守するために、AML AI を使用すると、データの保存場所を制御できます。
各インスタンス リソースは、リージョンを指定して作成されます。親の下に作成されたアーティファクトは、そのリージョンのロケーションに制限されます。
AML AI とデータ所在地
- 顧客データは保存され、機械学習処理は指定されたリージョンで実行されます。
- これには、データセット、エンジン構成、モデルなどの AML AI リソースに関連付けられた顧客データが含まれ、入力と出力、生成された ML 特徴、モデルのハイパーパラメータ、モデルの重み、予測結果のコピーが含まれます。
- 顧客データの定義については、サービス固有の規約をご覧ください。顧客データには、リソース識別子や属性などのデータラベルは含まれません。
組織の制約
組織の制約（constraints/gcp.resourceLocations）では、Google Cloud リソースを作成できるリージョンを制御できます。AML AI は、リソース作成時にこれらのリージョンの制約に従います。詳細については、リソース ロケーションの制限とリソース ロケーションのサポート対象サービスをご覧ください。
ロケーション リソース
AML AI には、AML AI 内の他のすべてのリソースの親オブジェクトとしてロケーション リソースがあります。すべての子 AML AI リソースは 1 つのロケーション リソースのみに関連付けられます。これにより、関連付けられた Google Cloud リージョン内のデータ所在地が保証されます。
入力データと出力データ
AML AI インスタンスでは、すべての入力データと出力データを同じリージョンとプロジェクトで指定する必要があります。これにより、Google Cloud リージョン間でデータを誤って移動することを防止できます。
次のステップ
Google のデータ所在地に関するコミットメントの詳細については、データ所在地の規約をご覧ください。