Présentation de Notebooks

Les notebooks Colab Enterprise dans BigQuery vous permettent d'effectuer des workflows de data science et de machine learning de bout en bout dans une interface unique et intégrée. Contrairement aux éditeurs SQL standard, les notebooks vous permettent de combiner des requêtes SQL avec du code Python, du texte enrichi et des visualisations pour présenter une histoire complète avec vos données. Les notebooks sont idéaux pour les cas d'utilisation suivants :

  • Workflows de ML de bout en bout : créez, évaluez et déployez un modèle BigQuery ML dans une seule interface de notebook.
  • Exploration des données : nettoyez et analysez de grands ensembles de données à l'aide de BigQuery DataFrames.
  • Recherche collaborative : partagez des notebooks avec vos collègues à l'aide d'IAM et suivez l'historique des versions.

Les notebooks sont des éléments de code dans BigQuery Studio, tout comme les requêtes enregistrées, et sont fournis par Dataform. Ces fonctionnalités ne sont disponibles que dans la Google Cloud console.

Avantages

Les notebooks dans BigQuery offrent les avantages suivants :

  • Intégration Python fluide : utilisez l'API BigQuery DataFrames sans aucune configuration supplémentaire.
  • Développement basé sur l'IA : utilisez l'IA générative Gemini pour le développement de code assisté.
  • Fonctionnalités d'éditeur familières : utilisez la saisie semi-automatique SQL, comme dans l'éditeur SQL BigQuery.
  • Visualisations intégrées : utilisez des visualisations DataFrame interactives ou des bibliothèques telles que matplotlib et seaborn, pour visualiser les données directement dans votre workflow.
  • Interopérabilité SQL-Python : exécutez du code SQL dans des cellules qui font référence à des variables Python.

La galerie de notebooks est un hub central permettant de découvrir et d'utiliser des modèles de notebooks prédéfinis. Ces modèles vous permettent d'effectuer des tâches courantes telles que la préparation, l'analyse et la visualisation des données. Les modèles de notebooks vous aident également à explorer les fonctionnalités de BigQuery Studio, à gérer les workflows et à promouvoir les bonnes pratiques.

Vous pouvez utiliser les modèles de la galerie de notebooks pour simplifier l'ensemble de votre workflow d'intention à insights à chaque étape du cycle de vie des données, de l'ingestion et de l'exploration à l'analyse avancée et à BigQuery ML.

La galerie de notebooks fournit des modèles pour tous les niveaux de compétence. Elle inclut des modèles fondamentaux pour SQL, Python, Apache Spark et DataFrames. Vous pouvez également explorer des sujets tels que l'IA générative et l'analyse de données multimodales dans BigQuery.

Pour commencer à utiliser la galerie de notebooks, procédez comme suit :

  1. Accédez à la page BigQuery.

    Accéder à BigQuery

  2. Cliquez sur Notebooks dans le menu Explorateur.

  3. Cliquez sur la liste déroulante Nouveau notebook , puis sélectionnez Tous les modèles.

Pour en savoir plus sur l'utilisation des modèles de la galerie de notebooks, consultez la page Créer un notebook à l'aide de la galerie de notebooks.

Gestion de l'environnement d'exécution

BigQuery utilise des environnements d'exécution Colab Enterprise pour exécuter des notebooks.

Un environnement d'exécution de notebook est une machine virtuelle Compute Engine attribuée à un utilisateur spécifique pour permettre l'exécution de code dans un notebook. Plusieurs notebooks peuvent partager le même environnement d'exécution. Cependant, chaque environnement d'exécution n'appartient qu'à un seul utilisateur et ne peut pas être utilisé par d'autres. Les environnements d'exécution de notebook sont créés à partir de modèles, généralement définis par les utilisateurs disposant de droits d'administrateur. Vous pouvez à tout moment passer à un environnement d'exécution qui utilise un type de modèle différent.

Sécurité des notebooks

Vous contrôlez l'accès aux notebooks à l'aide de rôles Identity and Access Management (IAM). Pour en savoir plus, consultez la section Accorder l'accès aux notebooks.

Pour détecter les failles dans les packages Python que vous utilisez dans vos notebooks, installez et utilisez Notebook Security Scanner (Preview).

Régions où le service est disponible

BigQuery Studio vous permet d'enregistrer, de partager et de gérer les versions de notebooks. Le tableau suivant liste les régions dans lesquelles BigQuery Studio est disponible :

Description de la région Nom de la région Détails
Afrique
Johannesburg africa-south1
Amériques
Columbus us-east5
Dallas us-south1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Iowa us-central1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Los Angeles us-west2
Las Vegas us-west4
Montréal northamerica-northeast1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Virginie du Virginie us-east4
Oregon us-west1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
São Paulo southamerica-east1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Caroline du Sud us-east1
Asie-Pacifique
Hong Kong asia-east2
Jakarta asia-southeast2
Mumbai asia-south1
Séoul asia-northeast3
Singapour asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taïwan asia-east1
Tokyo asia-northeast1
Europe
Belgique europe-west1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Francfort europe-west3
Londres europe-west2 icône feuille Faibles émissions de CO2
Madrid europe-southwest1 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Pays-Bas europe-west4 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Turin europe-west12
Zurich europe-west6 Icône Feuille Faibles émissions de CO2
Moyen-Orient
Doha me-central1
Dammam me-central2

Tarifs

Pour en savoir plus sur les tarifs des notebooks BigQuery Studio, consultez la section Tarifs des environnements d'exécution de notebooks.

Surveiller l'utilisation des emplacements

Vous pouvez surveiller l'utilisation des emplacements de vos notebooks BigQuery Studio en consultant votre rapport sur la facturation Cloud dans la Google Cloud console. Dans le rapport sur la facturation Cloud Billing, appliquez un filtre avec le libellé goog-bq-feature-type et la valeur BQ_STUDIO_NOTEBOOK pour afficher l'utilisation et les coûts des emplacements des notebooks BigQuery Studio.

Rapport sur l'utilisation des emplacements des notebooks BigQuery Studio.

Dépannage

Pour en savoir plus, consultez la page Résoudre les problèmes liés à Colab Enterprise.

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