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 | |
|---|---|---|
| Amerika | ||
northamerica-northeast1 |
Montreal | |
northamerica-northeast2 |
Toronto | |
us-central1 |
Iowa | |
us-east1 |
South Carolina | |
us-east4 |
North Virginia | |
us-west1 |
Oregon | |
us-west2 |
Los Angeles | |
us-west3 |
Salt Lake City | |
southamerica-east1 |
São Paulo | |
| Asiatisch-pazifischer Raum | ||
asia-east1 |
Taiwan | |
asia-east2 |
Hongkong | |
asia-northeast1 |
Tokio | |
asia-northeast2 |
Osaka | |
asia-northeast3 |
Seoul | |
asia-south1 |
Mumbai | |
asia-southeast1 |
Singapur | |
asia-southeast2 |
Jakarta | |
australia-southeast1 |
Sydney | |
| Europa | ||
europe-west2 |
London | |
europe-west3 |
Frankfurt | |
europe-west4 |
Niederlande | |
europe-west6 |
Zürich | |
| Naher Osten | ||
me-west1 |
Tel Aviv |
Multiregionale Standorte
| Name des multiregionalen Standorts | Beschreibung des multiregionalen Standorts |
|---|---|
us |
Rechenzentren in den USA |
eu |
Rechenzentren in Europa |
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
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.
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 import Sie Ihre Daten aus Cloud Storage in die neuen FHIR-Speicher.
DICOM-Daten
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.
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 import Sie Ihre Daten aus Cloud Storage in die neuen DICOM-Speicher.
HL7v2-Daten
Exportieren Sie die HL7v2-Nachrichten aus Ihrem HL7v2-Speicher in einen regionalen oder multiregionalen Cloud Storage-Bucket.
Für den Export von HL7v2-Nachrichten nach Cloud Storage fallen Gebühren an. Außerdem fallen Gebühren für das Speichern der exportierten Daten in Cloud Storage an.
Nachdem Sie die Daten in einen Cloud Storage-Bucket übertragen haben, erstellen Sie ein neues Dataset am neuen Speicherort. Erstellen Sie im neuen Dataset alle HL7v2-Speicher, die Sie zum Speichern Ihrer Daten benötigen. import Sie anschließend Ihre Nachrichten aus Cloud Storage in die neuen HL7v2-Speicher.