Introduzione ai blocchi note
I notebook Colab Enterprise in BigQuery ti consentono di eseguire workflow di data science e machine learning end-to-end all'interno di un'unica interfaccia integrata. A differenza degli editor SQL standard, i notebook ti consentono di combinare query SQL con codice Python, testo RTF e visualizzazioni per raccontare una storia completa con i tuoi dati. Notebooks sono ideali per i seguenti casi d'uso:
- Flussi di lavoro ML end-to-end: crea, valuta e implementa un modello BigQuery ML all'interno di un'unica interfaccia notebook.
- Esplorazione dei dati: pulisci e analizza set di dati di grandi dimensioni utilizzando BigQuery DataFrames.
- Ricerca collaborativa: condividi i notebook con i colleghi utilizzando IAM e monitora la cronologia delle versioni.
Notebooks sono asset di codice in BigQuery Studio, insieme alle query salvate, e sono basati su Dataform. Queste funzionalità sono disponibili solo nella console Google Cloud .
Vantaggi
Notebooks in BigQuery offrono i seguenti vantaggi:
- Integrazione perfetta di Python: utilizza l'API BigQuery DataFrames senza configurazione aggiuntiva.
- Sviluppo basato sull'AI: utilizza l'AI generativa Gemini per lo sviluppo di codice assistito.
- Funzionalità dell'editor familiari: utilizza il completamento automatico di SQL, in modo simile all'editor SQL di BigQuery.
- Visualizzazioni integrate: utilizza le visualizzazioni DataFrame interattive o librerie come matplotlib e seaborn per visualizzare i dati direttamente nel tuo flusso di lavoro.
- Interoperabilità SQL-Python: esegui SQL nelle celle che fanno riferimento alle variabili Python.
Galleria notebook
La galleria di blocchi note è un hub centrale per scoprire e utilizzare 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 di blocchi note per semplificare l'intero flusso di lavoro dall'intenzione agli approfondimenti in ogni fase del ciclo di vita dei dati, dall'importazione e dall'esplorazione all'analisi avanzata e a BigQuery ML.
La galleria dei notebook fornisce modelli per ogni livello di competenza. La galleria include modelli fondamentali per SQL, Python, Apache Spark e DataFrame. Puoi anche esplorare argomenti come l'AI generativa e l'analisi dei dati multimodali in BigQuery.
Per iniziare a utilizzare la galleria di blocchi note, segui questi passaggi:
Vai alla pagina BigQuery.
Fai clic su Blocchi note nel menu Explorer.
Fai clic sul menu a discesa Nuovo blocco note e seleziona Tutti i modelli.
Per saperne di più sull'utilizzo dei modelli della galleria di blocchi note, consulta Creare un blocco note utilizzando la galleria di blocchi note.
Gestione del runtime
BigQuery utilizza runtime di Colab Enterprise per eseguire i notebook.
Un runtime del notebook è una macchina virtuale Compute Engine allocata a un utente specifico per consentire l'esecuzione del codice in un notebook. Più notebook possono condividere lo stesso runtime. Tuttavia, ogni runtime appartiene a un solo utente e non può essere utilizzato da altri. I runtime dei notebook vengono creati in base a modelli, che in genere sono definiti da utenti con privilegi amministrativi. Puoi passare a un runtime che utilizza un tipo di modello diverso in qualsiasi momento.
Sicurezza del notebook
Controlli l'accesso ai blocchi note utilizzando i ruoli Identity and Access Management (IAM). Per maggiori informazioni, consulta Concedere l'accesso ai blocchi note.
Per rilevare le vulnerabilità nei pacchetti Python che utilizzi nei notebook, installa e utilizza Notebook Security Scanner (anteprima).
Aree geografiche supportate
BigQuery Studio ti consente di salvare, condividere e gestire le versioni dei notebook. 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
|
|
| Los Angeles | us-west2 |
||
| Las Vegas | us-west4 |
||
| Montréal | northamerica-northeast1 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| N. Virginia | us-east4 |
||
| Oregon | us-west1 |
Bassi livelli di CO2 |
|
| San Paolo | southamerica-east1 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Carolina del Sud | us-east1 |
||
| Asia Pacifico | |||
| Hong Kong | asia-east2 |
||
| Giacarta | asia-southeast2 |
||
| Mumbai | asia-south1 |
||
| Seul | asia-northeast3 |
||
| Singapore | asia-southeast1 |
||
| Sydney | australia-southeast1 |
||
| Taiwan | asia-east1 |
||
| Tokyo | asia-northeast1 |
||
| Europa | |||
| Belgio | europe-west1 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Francoforte | europe-west3 |
||
| Londra | europe-west2 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Madrid | europe-southwest1 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Paesi Bassi | europe-west4 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Torino | europe-west12 |
||
| Zurigo | europe-west6 |
Bassi livelli di CO2
|
|
| Medio Oriente | |||
| Doha | me-central1 |
||
| Dammam | me-central2 |
||
Prezzi
Per informazioni sui prezzi dei notebook BigQuery Studio, consulta Prezzi del runtime dei notebook.
Monitorare l'utilizzo degli slot
Puoi monitorare l'utilizzo degli slot dei notebook BigQuery Studio visualizzando il report sulla fatturazione Cloud nella console Google Cloud . 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 degli slot e i costi dei notebook BigQuery Studio.
Risoluzione dei problemi
Per saperne di più, consulta Risolvere i problemi relativi a Colab Enterprise.
Passaggi successivi
- Scopri come creare notebook.
- Scopri come gestire i notebook.