Regionen

Google Cloud verwendet in Zonen unterteilte Regionen, um den geografischen Standort von physischen Computerressourcen zu definieren.

Wichtige Konzepte

Beim Erstellen eines Datasets geben Sie einen Speicherort für Ihre Cloud Healthcare API-Daten an. Nachdem Sie das Dataset erstellt haben, kann der Standort nicht mehr geändert werden. Inaktive Daten im Dataset werden am ausgewählten Ort gespeichert.

Der Standort ist an die Identität des Datasets gebunden und ein fester Bestandteil des zugehörigen Ressourcennamens. Allen Datenspeichern im Dataset wird dieselbe Region wie dem Dataset zugeordnet.

Es gibt zwei Arten von Standorten:

  • Ein regionaler Standort ist ein bestimmter geografischer Ort, z. B. Tokio. Weitere Informationen finden Sie unter Regionale Ressourcen auf der Seite "Geografie und Regionen".

  • Ein multiregionaler Standort ist ein großes geografisches Gebiet wie die USA mit mindestens zwei regionalen Standorten. Weitere Informationen finden Sie unter Multiregionale Ressourcen auf der Seite "Geografie und Regionen".

Verfügbare Regionen

Die Cloud Healthcare API unterstützt einen Teil der vollständigen Liste der Google Cloud-Standorte.

Die Cloud Healthcare API ist in den folgenden Regionen verfügbar:

Regionale Standorte

Name der Region Beschreibung der Region
Nordamerika
us-central1 Iowa, USA
us-west2 Los Angeles, USA
northamerica-northeast1 Montreal, Kanada
Südamerika
southamerica-east1 São Paulo, Brasilien
Europa
europe-west2 London, Vereinigtes Königreich
europe-west4 Moldau
Asien
asia-east2 Hongkong
asia-southeast1 Singapur
asia-northeast1 Tokio, Japan
Australien
australia-southeast1 Sydney

Multiregionale Standorte

Name des multiregionalen Standorts Beschreibung des multiregionalen Standorts
us Rechenzentren in den USA

Überlegungen zum Standort

Wenn Sie einen Speicherort für Ihre Daten auswählen, sollten Sie folgende Faktoren berücksichtigen:

  • Rechtliche Anforderungen an den Speicherort Ihrer Daten
  • Latenz
  • Ausfallsicherheit
  • Cost
  • Colocation mit anderen Google Cloud-Diensten

Google verwaltet beispielsweise multiregionale Standorte so, dass sie redundant innerhalb einer Region und in mehreren Regionen verteilt werden. Diese Dienste optimieren die Verfügbarkeit, die Leistung und die Ressourceneffizienz. Daraus ergibt sich, dass diese Dienste eine Abwägung zwischen Latenz- und Konsistenzmodell erfordern.

Wenn Sie einen Speicherort für Ihre Daten auswählen, sollten Sie Folgendes beachten:

  • Stellen Sie Ihr Dataset und Ihre externe Datenquelle zusammen.

  • Stellen Sie Ihr Dataset beim Importieren von Daten mit Ihren Cloud Storage-Buckets zusammen.

  • Stellen Sie Ihr Dataset beim Exportieren von Daten mit Ihren Cloud Storage-Buckets und BigQuery-Datasets zusammen.

Cloud Healthcare API-Daten zwischen Standorten verschieben

Sie können den Standort eines Datasets nach seiner Erstellung nicht mehr ändern. Außerdem ist es nicht möglich, ein Dataset von einem Standort an einen anderen zu verschieben. Wenn Sie Daten von einem Ort an einen anderen verschieben müssen, führen Sie einen der folgenden Schritte aus:

FHIR-Daten

  1. Exportieren Sie die Daten aus Ihren FHIR-Speichern in einen regionalen oder multiregionalen Cloud Storage-Bucket. Wenn Sie die Daten exportieren, exportiert der Vorgang nur die aktuelle Version jeder Ressource. Der Vorgang exportiert den Versionsverlauf nicht. Es gibt keinen Bulk-Exportvorgang für den Versionsverlauf.

    Für den Export von FHIR-Daten nach Cloud Storage fallen Gebühren an. Außerdem fallen Gebühren für das Speichern der exportierten Daten in Cloud Storage an.

  2. Nachdem Sie die Daten in einen Cloud Storage-Bucket übertragen haben, erstellen Sie ein neues Dataset am neuen Speicherort. Erstellen Sie alle FHIR-Speicher im neuen Dataset, die Sie zum Speichern Ihrer Daten benötigen. Anschließend importieren Sie Ihre Daten aus Cloud Storage in die neuen FHIR-Speicher.

DICOM-Daten

  1. Exportieren Sie die Daten aus Ihren DICOM-Speichern in einen regionalen oder multiregionalen Cloud Storage-Bucket.

    Für den Export von DICOM-Daten in Cloud Storage fallen Gebühren an. Außerdem fallen Gebühren für das Speichern der exportierten Daten in Cloud Storage an.

  2. Nachdem Sie die Daten in einen Cloud Storage-Bucket übertragen haben, erstellen Sie ein neues Dataset am neuen Speicherort. Erstellen Sie alle DICOM-Speicher im neuen Dataset, die Sie zum Speichern Ihrer Daten benötigen. Anschließend importieren Sie Ihre Daten aus Cloud Storage in die neuen DICOM-Speicher.

HL7v2-Daten

Im Gegensatz zu FHIR und DICOM sind keine Import- und Exportvorgänge für HL7v2-Daten verfügbar. Stattdessen sollten Sie den Inhalt Ihrer HL7v2-Nachrichten abrufen und in einen neuen HL7v2-Speicher am neuen Dataset-Speicherort schreiben. Führen Sie dazu folgende Schritte aus:

  1. Schreiben Sie den Inhalt der HL7v2-Nachrichten in Ihren HL7v2-Speichern in eine Datei.
  2. Erstellen Sie ein neues Dataset an Ihrem neuen Standort. Erstellen Sie im neuen Dataset alle HL7v2-Speicher, die Sie zum Speichern Ihrer Daten benötigen. Anschließend erstellen Sie die Nachrichten einzeln aus der gespeicherten Datei und speichern sie im neuen HL7v2-Speicher.