Residensi data

Data yang disimpan dalam keadaan nonaktif di lokasi yang dipilih pelanggan tetap dalam keadaan nonaktif di lokasi tersebut, terlepas dari endpoint Platform Agen yang dipanggil oleh permintaan pelanggan tersebut.

Lokasi penyimpanan dan pemrosesan data Anda

Gemini Enterprise Agent Platform memberikan transparansi terkait lokasi penyimpanan data Anda ("saat tidak digunakan") dan lokasi komputasi model yang sebenarnya ("pemrosesan ML").

1. Data saat istirahat (penyimpanan)

Saat Anda menyimpan data di Platform Agen (seperti bobot model kustom atau metadata), data tersebut tetap disimpan secara fisik di lokasi Google Cloud tertentu yang Anda pilih. Residensi ini dipertahankan terlepas dari endpoint yang Anda gunakan untuk memanggil model.

2. Pemrosesan ML (sedang digunakan)

Pemrosesan ML adalah metode pemrosesan data yang menghasilkan bobot model (penyesuaian & pelatihan) atau menerapkan model ke data untuk inferensi model. Lokasi geografis pemrosesan ini ditentukan oleh pilihan endpoint Anda:

  • Endpoint multi-region yurisdiksional: Saat Anda menggunakan endpoint yurisdiksional, pemrosesan ML akan tetap berada dalam wilayah geografis tertentu (seperti Amerika Serikat atau Uni Eropa).

    • Efisiensi operasional (kapasitas terpadu): Endpoint multiregional menghilangkan silo resource regional. Daripada membeli dan mengelola alokasi Throughput yang Disediakan terpisah untuk setiap region (seperti us-central1 dan us-east4), Anda dapat men-deploy satu komitmen Throughput yang Disediakan yang mencakup seluruh batas wilayah hukum Anda (seperti Amerika Serikat).

    • Pengaktifan kepatuhan: Endpoint multiregional menyediakan kontrol isolasi data yang sedang digunakan yang diperlukan untuk membantu memenuhi kerangka kerja peraturan yang ketat. Meskipun endpoint multi-region berfungsi sebagai kemampuan teknis dasar untuk mematuhi persyaratan Impact Level 5 (IL5) Departemen Pertahanan (DoD) atau International Traffic in Arms Regulations (ITAR), untuk sepenuhnya mematuhi persyaratan tersebut juga diperlukan arsitektur, identitas, dan kontrol akses yang dikelola pelanggan secara lebih luas.

  • Endpoint lokasi: Endpoint ini (seperti us-central1, europe-west1) memastikan bahwa pemrosesan ML tetap sepenuhnya berada dalam yurisdiksi multiregional atau negara yang lebih luas yang terkait dengan wilayah tersebut (misalnya, permintaan ke us-central1 diproses di Amerika Serikat).

    Untuk region Eropa, pemrosesan dalam negeri lokal bervariasi menurut jenis model (misalnya, model tertentu mungkin memiliki pemrosesan lokal di Prancis atau Jerman, sementara model lainnya diproses dalam batas multi-region Uni Eropa yang lebih luas). Lihat bagian berikut untuk mengetahui komitmen pemrosesan ML yang tepat untuk setiap model dan lokasi.

    • Penyelarasan kepatuhan: Meskipun endpoint lokasi memenuhi persyaratan tata kelola data perusahaan dan kedaulatan standar (seperti GDPR dan HIPAA), workload yang memerlukan framework isolasi pemerintah khusus seperti DoD IL5 atau ITAR harus di-deploy di endpoint yurisdiksi sebagai bagian dari arsitektur yang mematuhi peraturan yang lebih luas.

  • Endpoint global: Endpoint global merutekan dan memproses data di mana saja secara global, tanpa membatasinya ke wilayah geografis tertentu. Endpoint ini (seperti https://aiplatform.googleapis.com) tidak menentukan region dalam nama host. Load balancer ini didesain untuk memaksimalkan ketersediaan dan meminimalkan latensi dengan menghentikan sesi TLS sedekat mungkin dengan klien, tetapi tidak memberikan jaminan isolasi regional atau residensi data.

Model yang didukung

Tabel di bagian ini mencakup dukungan regional untuk pemrosesan ML berdasarkan per model untuk kategori model berikut:

Model Google

Untuk mempelajari kemampuan yang mendukung residensi data, lihat Kemampuan yang didukung.

Model Multi-region AS Multi-region Uni Eropa Brasil(southamerica-east1) Kanada(northamerica-northeast1) Prancis(europe-west9) Jerman(europe-west3) Belanda(europe-west4) Inggris Raya(europe-west2) Australia(australia-southeast1) India(asia-south1) Jepang(asia-northeast1) Singapura(asia-southeast1) Korea Selatan(asia-northeast3)
Gemini 3.5 Flash-Lite(gemini-3.5-flash-lite)
Gemini 3.5 Flash(gemini-3.5-flash)
Gemini 3.1 Flash-Lite(gemini-3.1-flash-lite)
Gemini 2.5 Flash Live API Native Audio(gemini-live-2.5-flash-native-audio)
Gemini 2.5 Flash, 128k(gemini-2.5-flash)
Gemini 2.5 Flash, 1M(gemini-2.5-flash)
Gambar Gemini 2.5 Flash(gemini-2.5-flash-image)
Gemini 2.5 Flash-Lite(gemini-2.5-flash-lite)
Gemini 2.5 Pro, 1M(gemini-2.5-pro)
Gemini 2.5 Pro, 64k(gemini-2.5-pro)
Penyesuaian untuk Gemini 2.5 Flash(gemini-2.5-flash)
Penyesuaian untuk Gemini 2.5 Flash-Lite(gemini-2.5-flash-lite)
Penyesuaian untuk Gemini 2.5 Pro(gemini-2.5-pro)
Gemini Embeddings(gemini-embedding-001)
Penyematan Gemini 2(gemini-embedding-2)
Chirp 2: Transkripsi(chirp_2)
Chirp 3: Transkripsi(chirp_3)
Chirp 3: Suara HD
Chirp 3: Suara Kustom Instan
Embedding untuk Multimodal
Embedding untuk Teks(text-embedding-004)
Embedding untuk Teks(text-embedding-005)
Embedding untuk Teks(text-multilingual-embedding-002)

Dukungan model partnerGoogle Cloud

Model Multi-region AS Multi-region Uni Eropa Belgia(europe-west1) Belanda(europe-west4) Singapura(asia-southeast1) Taiwan(asia-east1) Global
Claude Sonnet 5 dari Anthropic di Google Cloud
Claude Opus 5 dari Anthropic di Google Cloud
Claude Fable 5 dari Anthropic di Google Cloud
Claude Haiku 4.5 dari Anthropic di Google Cloud
Claude Opus 4 dari Anthropic di Google Cloud
Claude Opus 4.1 dari Anthropic di Google Cloud
Claude Opus 4.5 dari Anthropic di Google Cloud
Claude Opus 4.8 dari Anthropic di Google Cloud
Claude Opus 4.7 dari Anthropic di Google Cloud
Claude Opus 4.6 dari Anthropic di Google Cloud
Claude Sonnet 4 dari Anthropic di Google Cloud
Claude Sonnet 4.5 dari Anthropic di Google Cloud
Claude Sonnet 4.6 dari Anthropic di Google Cloud
Claude 3.5 Haiku dari Anthropic di Google Cloud (tidak digunakan lagi)
Claude 3 Haiku dari Anthropic di Google Cloud (tidak digunakan lagi)
Claude 3.7 Sonnet dari Anthropic di Google Cloud (tidak digunakan lagi)
Codestral (24.05)
Codestral 2
Mistral Large (24.07)
Mistral Medium 3
Mistral OCR (25.05)
Mistral Small 3.1 (25.03)

Dukungan model terbukaGoogle Cloud

Model Multi-region AS Multi-region Uni Eropa Singapura(asia-southeast1) Global
DeepSeek-OCR
DeepSeek R1 (0528)
DeepSeek-V3.1
DeepSeek-V3.2
Gemma 4 26B A4B IT
GLM 4.7
GLM 5
gpt-oss 120B
gpt-oss 20B
Kimi K2 Thinking
Llama 3.3 70B (Pratinjau)
Llama 4 Maverick 17B-128E (Pratinjau)
Llama 4 Scout 17B-16E (Pratinjau)
MiniMax M2
Multilingual E5 Large
Multilingual E5 Small
Qwen3 235B
Qwen3 Coder
Qwen3-Next-80B Instruct
Penalaran Qwen3-Next-80B

Langkah berikutnya