Introduzione ai blocchi note
Questo documento fornisce un'introduzione ai blocchi note Colab Enterprise in BigQuery. Puoi utilizzare i blocchi note per completare i flussi di lavoro di analisi e machine learning (ML) utilizzando SQL, Python e altri pacchetti e API comuni. Notebooks offrono una migliore collaborazione e gestione con le seguenti opzioni:
- Condividi i blocchi note con utenti e gruppi specifici utilizzando Identity and Access Management (IAM).
- Esamina la cronologia delle versioni del blocco note.
- Ripristina o crea una diramazione dalle versioni precedenti del blocco note.
Notebooks sono asset di codice di BigQuery Studio basati su Dataform. Anche le query salvate sono asset di codice. Tutti gli asset di codice vengono archiviati in una regione predefinita . L'aggiornamento della regione predefinita modifica la regione per tutti gli asset di codice creati dopo questo punto.
Le funzionalità dei blocchi note sono disponibili solo nella Google Cloud console.
Vantaggi
Notebooks in BigQuery offrono i seguenti vantaggi:
- BigQuery DataFrames è integrato nei blocchi note, non è richiesta alcuna configurazione. BigQuery DataFrames è un'API Python che puoi utilizzare per analizzare i dati BigQuery su larga scala utilizzando le API pandas DataFrame e scikit-learn.
- Sviluppo di codice assistito basato sull'AI generativa di Gemini.
- Completamento automatico delle istruzioni SQL, come nell'editor BigQuery.
- Possibilità di salvare, condividere e gestire le versioni dei blocchi note.
- Possibilità di utilizzare matplotlib, seaborn e altre librerie comuni per visualizzare i dati in qualsiasi punto del flusso di lavoro.
- Possibilità di scrivere ed eseguire SQL in una cella che può fare riferimento alle variabili Python del blocco note.
- Visualizzazione interattiva di DataFrame che supporta l'aggregazione e la personalizzazione.
Galleria notebook
La galleria dei blocchi note è un hub centrale per scoprire e utilizzare i modelli di blocchi note predefiniti. Questi modelli consentono di eseguire attività comuni come la preparazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati. I modelli di blocchi note ti aiutano anche a esplorare le funzionalità di BigQuery Studio, gestire i flussi di lavoro e promuovere le best practice.
Puoi utilizzare i modelli della galleria dei blocchi note per semplificare l'intero flusso di lavoro dall'intento agli insight in ogni fase del ciclo di vita dei dati, dall'importazione e l'esplorazione all'analisi avanzata e a BigQuery ML.
La galleria dei blocchi note fornisce modelli per ogni livello di competenza. La galleria include modelli fondamentali per SQL, Python, Apache Spark e DataFrames. Puoi anche esplorare argomenti come l'AI generativa e l'analisi dei dati multimodali in BigQuery.
Per iniziare a utilizzare la galleria dei blocchi note:
Vai alla pagina BigQuery.
Dalla home page di BigQuery Studio, fai clic su Visualizza galleria dei blocchi note.
Per saperne di più sull'utilizzo dei modelli della galleria dei blocchi note, consulta Creare un blocco note utilizzando la galleria dei blocchi note.
Gestione del runtime
BigQuery utilizza i runtime di Colab Enterprise per eseguire i blocchi note.
Un runtime del blocco note è una macchina virtuale Compute Engine allocata a un utente specifico per consentire l'esecuzione del codice in un blocco note. Più blocchi note possono condividere lo stesso runtime. Tuttavia, ogni runtime appartiene a un solo utente e non può essere utilizzato da altri. I runtime dei blocchi note vengono creati in base a un modello, in genere definito dagli utenti con privilegi amministrativi. Puoi passare a un runtime che utilizza un tipo di modello diverso in qualsiasi momento.
Sicurezza dei blocchi note
Controlli l'accesso ai blocchi note utilizzando i ruoli IAM (Identity and Access Management). Per saperne di più, consulta Concedere l'accesso ai blocchi note.
Per rilevare le vulnerabilità nei pacchetti Python utilizzati nei blocchi note, installa e utilizza Notebook Security Scanner (anteprima).
Aree geografiche supportate
BigQuery Studio consente di salvare, condividere e gestire le versioni dei blocchi note. La tabella seguente elenca le regioni in cui è disponibile BigQuery Studio:
| Descrizione della regione | Nome regione | Dettagli | |
|---|---|---|---|
| Africa | |||
| Johannesburg | africa-south1 |
||
| Americhe | |||
| Columbus | us-east5 |
||
| Dallas | us-south1 |
 Bassi livelli di CO2
|
|
| Iowa | us-central1 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Las Vegas | us-west4 |
||
| Los Angeles | us-west2 |
||
| Messico | northamerica-south1 |
||
| Montréal | northamerica-northeast1 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Virginia del Nord | us-east4 |
||
| Oklahoma | us-central2 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Oregon | us-west1 |
Bassi livelli di CO2 |
|
| Salt Lake City | us-west3 |
||
| Santiago | southamerica-west1 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| San Paolo | southamerica-east1 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Carolina del Sud | us-east1 |
||
| Toronto | northamerica-northeast2 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Asia Pacifico | |||
| Bangkok | asia-southeast3 |
||
| Delhi | asia-south2 |
||
| Hong Kong | asia-east2 |
||
| Giacarta | asia-southeast2 |
||
| Melbourne | australia-southeast2 |
||
| Mumbai | asia-south1 |
||
| Osaka | asia-northeast2 |
||
| Seul | asia-northeast3 |
||
| Singapore | asia-southeast1 |
||
| Sydney | australia-southeast1 |
||
| Taiwan | asia-east1 |
||
| Tokyo | asia-northeast1 |
||
| Europa | |||
| Belgio | europe-west1 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Berlino | europe-west10 |
||
| Finlandia | europe-north1 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Francoforte | europe-west3 |
||
| Londra | europe-west2 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Madrid | europe-southwest1 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Milano | europe-west8 |
||
| Paesi Bassi | europe-west4 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Parigi | europe-west9 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Stoccolma | europe-north2 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Torino | europe-west12 |
||
| Varsavia | europe-central2 |
||
| Zurigo | europe-west6 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Medio Oriente | |||
| Dammam | me-central2 |
||
| Doha | me-central1 |
||
| Tel Aviv | me-west1 |
||
Prezzi
Per informazioni sui prezzi dei blocchi note di BigQuery Studio, consulta Prezzi del runtime dei blocchi note.
Monitorare l'utilizzo degli slot
Puoi monitorare l'utilizzo degli slot dei blocchi note di BigQuery Studio visualizzando il tuo report sulla fatturazione Cloud nella Google Cloud console. Nel report sulla fatturazione Cloud, applica un filtro con l'etichetta goog-bq-feature-type con il valore BQ_STUDIO_NOTEBOOK per visualizzare l'utilizzo e i costi degli slot del blocco note di BigQuery Studio.
Risoluzione dei problemi
Per saperne di più, consulta Risolvere i problemi di Colab Enterprise.
Passaggi successivi
- Scopri come creare blocchi note.
- Scopri come gestire i blocchi note.