Introducción a notebooks

En este documento, se proporciona una introducción a los notebooks de Colab Enterprise en BigQuery. Puedes usar notebooks para completar flujos de trabajo de análisis y aprendizaje automático (AA) con SQL, Python y otros paquetes y API comunes. Los notebooks ofrecen una mejor colaboración y administración con las siguientes opciones:

  • Comparte notebooks con usuarios y grupos específicos con Identity and Access Management (IAM).
  • Revisa el historial de versiones del notebook.
  • Revierte o ramifica a partir de las versiones anteriores del notebook.

Los notebooks son recursos de código de BigQuery Studio con tecnología de Dataform. Las consultas guardadas también son recursos de código. Todos los recursos de código se almacenan en una región predeterminada. La actualización de la región predeterminada cambia la región de todos los elementos de código creados después de ese punto.

Las funciones del notebook solo están disponibles en la Google Cloud consola.

Beneficios

Los notebooks en BigQuery ofrecen los siguientes beneficios:

  • BigQuery DataFrames está integrado en notebooks, no se requiere configuración. BigQuery DataFrames es una API de Python que puedes usar para analizar datos a gran escala con las API de DataFrame de Pandas y scikit-learn.
  • Desarrollo de código asistivo con la tecnología de IA generativa de Gemini.
  • Autocompletado de las instrucciones de SQL, de la misma manera que en el editor de BigQuery.
  • La capacidad de guardar, compartir y administrar versiones de notebooks
  • La capacidad de usar matplotlib, seaborn y otras bibliotecas populares para visualizar datos en cualquier punto de tu flujo de trabajo.
  • La capacidad de escribir y ejecutar SQL en una celda que puede hacer referencia a variables de Python desde tu notebook

La galería de notebooks es un centro central para descubrir y usar plantillas de notebooks prediseñadas. Estas plantillas te permiten realizar tareas comunes, como la preparación, el análisis y la visualización de datos. Las plantillas de notebooks también te ayudan a explorar las funciones de BigQuery Studio, administrar flujos de trabajo y promover prácticas recomendadas.

Puedes usar plantillas de la galería de notebooks para optimizar todo tu flujo de trabajo de intención a estadísticas en cada etapa del ciclo de vida de los datos, desde la transferencia y la exploración hasta las estadísticas avanzadas y BigQuery ML.

La galería de notebooks proporciona plantillas para todos los niveles de habilidad. La galería incluye plantillas fundamentales para SQL, Python, Apache Spark y DataFrames. También puedes explorar temas como la IA generativa y el análisis de datos multimodales en BigQuery.

Para comenzar a usar la galería de notebooks, sigue estos pasos:

  1. Ve a la página de BigQuery.

    Ir a BigQuery

  2. En la página principal de BigQuery Studio, haz clic en Ver galería de notebooks.

    El vínculo Ver galería de notebooks en la página principal de BigQuery Studio

Para obtener más información sobre cómo usar las plantillas de la galería de notebooks, consulta Crea un notebook con la galería de notebooks.

Administración del entorno de ejecución

BigQuery usa los entornos de ejecución de Colab Enterprise para ejecutar notebooks.

Un entorno de ejecución de notebook es una máquina virtual de Compute Engine asignada a un usuario en particular para habilitar la ejecución de código en un notebook. Varios notebooks pueden compartir el mismo entorno de ejecución. Sin embargo, cada entorno de ejecución pertenece a un solo usuario y no lo pueden usar otros. Los entornos de ejecución de notebooks se crean según la plantilla, que suelen definir los usuarios con privilegios administrativos. Puedes cambiar a un entorno de ejecución que use un tipo de plantilla diferente en cualquier momento.

Seguridad para notebooks

Puedes controlar el acceso a los notebooks con los roles de Identity and Access Management (IAM). Para obtener más información, consulta Otorga acceso a los notebooks.

Para detectar vulnerabilidades en los paquetes de Python que usas en tus notebooks, instala y usa el Analizador de seguridad de notebooks (versión preliminar).

Regiones admitidas

BigQuery Studio te permite guardar, compartir y administrar versiones de notebooks. En la siguiente tabla, se enumeran las regiones en las que BigQuery Studio está disponible:

Descripción de la región Nombre de la región Detalles
África
Johannesburgo africa-south1
América
Columbus us-east5
Dallas us-south1 ícono de hoja CO2 bajo
Iowa us-central1 ícono de hoja CO2 bajo
Los Ángeles us-west2
Las Vegas us-west4
Montreal northamerica-northeast1 ícono de hoja CO2 bajo
N. Virginia us-east4
Oregón us-west1 ícono de hoja CO2 bajo
São Paulo southamerica-east1 ícono de hoja CO2 bajo
Carolina del Sur us-east1
Asia-Pacífico
Hong Kong asia-east2
Yakarta asia-southeast2
Bombay asia-south1
Seúl asia-northeast3
Singapur asia-southeast1
Sídney australia-southeast1
Taiwán asia-east1
Tokio asia-northeast1
Europa
Bélgica europe-west1 ícono de hoja CO2 bajo
Fráncfort europe-west3
Londres europe-west2 ícono de hoja CO2 bajo
Madrid europe-southwest1 ícono de hoja CO2 bajo
Países Bajos europe-west4 ícono de hoja CO2 bajo
Turín europe-west12
Zúrich europe-west6 ícono de hoja CO2 bajo
Oriente Medio
Doha me-central1
Dammam me-central2

Precios

Para obtener información sobre los precios de los notebooks de BigQuery Studio, consulta Precios del entorno de ejecución de notebooks.

Supervisa el uso de las ranuras

Puedes supervisar el uso de las ranuras de los notebooks de BigQuery Studio consultando tu informe de facturación de Cloud en la consola de Google Cloud . En el informe de Facturación de Cloud, aplica un filtro con la etiqueta goog-bq-feature-type y el valor BQ_STUDIO_NOTEBOOK para ver el uso y los costos de las ranuras del notebook de BigQuery Studio.

Informe de uso de ranuras de notebooks de BigQuery Studio.

Soluciona problemas

Para obtener más información, consulta Soluciona problemas de Colab Enterprise.

¿Qué sigue?