BigQuery-Standorte

Auf dieser Seite wird das Konzept des Standorts und die verschiedenen Regionen erläutert, in denen Daten gespeichert und verarbeitet werden können. Die Preise für Speicher und Analysen richten sich auch nach dem Standort der Daten und nach Reservierungen. Weitere Informationen zu den Preisen für Standorte finden Sie unter BigQuery-Preise. Informationen zum Festlegen eines Speicherorts für Datasets finden Sie unter Datasets erstellen. Informationen zu Reservierungsstandorten finden Sie unter Reservierungen in verschiedenen Regionen verwalten.

Weitere Informationen zur Verwendung des Standorts durch BigQuery Data Transfer Service finden Sie unter Speicherort der Daten und Übertragungen.

Standorte und Regionen

BigQuery bietet zwei Arten von Speicherorten für Daten und Computingleistung:

• Eine Region ist ein bestimmter geografischer Ort, wie z. B. London.

• Eine Multiregion ist ein großes geografisches Gebiet (beispielsweise die USA oder Europa), das viele einzelne Regionen umfasst. Standorte mit mehreren Regionen können größere Kontingente als einzelne Regionen bieten, aber sie bieten keine regionale Redundanz. Die Daten werden in einer einzelnen Region gespeichert und die Rechenleistung wird nur in dieser Region bereitgestellt. Für regionsübergreifende Redundanz bietet BigQuery verwaltete Notfallwiederherstellung.

Für jeden Standorttyp speichert BigQuery automatisch Kopien Ihrer Daten in zwei verschiedenen Zonen innerhalb einer einzelnen Region am ausgewählten Standort. Multi-Regionen werden als separate Regionen betrachtet, auch wenn sie sich in derselben Zone befinden. Weitere Informationen zur Verfügbarkeit und Langlebigkeit von Daten finden Sie unter Notfallwiederherstellung.

Unterstützte Standorte

BigQuery-Datasets können in den folgenden Regionen und Multiregionen gespeichert werden. Weitere Informationen zu Regionen und Zonen finden Sie unter Geografie und Regionen.

Regionen

In der folgenden Tabelle sind die Regionen in Amerika aufgeführt, in denen BigQuery verfügbar ist.

Beschreibung der Region	Name der Region	Details
Columbus, Ohio	us-east5
Dallas	us-south1	Niedriger CO2-Wert
Iowa	us-central1	Niedriger CO2-Wert
Los Angeles	us-west2
Las Vegas	us-west4
Mexiko	northamerica-south1
Montreal	northamerica-northeast1	Niedriger CO2-Wert
Northern Virginia	us-east4
Oklahoma	us-central2	Niedriger CO2-Wert
Oregon	us-west1	Niedriger CO2-Wert
Salt Lake City	us-west3
São Paulo	southamerica-east1	Niedriger CO2-Wert
Santiago	southamerica-west1	Niedriger CO2-Wert
South Carolina	us-east1
Toronto	northamerica-northeast2	Niedriger CO2-Wert

In der folgenden Tabelle sind die Regionen im asiatisch-pazifischen Raum aufgeführt, in denen BigQuery verfügbar ist.

Beschreibung der Region	Name der Region	Details
Bangkok	asia-southeast3
Delhi	asia-south2
Hongkong	asia-east2
Jakarta	asia-southeast2
Melbourne	australia-southeast2
Mumbai	asia-south1
Osaka	asia-northeast2
Seoul	asia-northeast3
Singapur	asia-southeast1
Sydney	australia-southeast1
Taiwan	asia-east1
Tokio	asia-northeast1

In der folgenden Tabelle sind die Regionen in Europa aufgeführt, in denen BigQuery verfügbar ist.

Beschreibung der Region	Name der Region	Details
Belgien	europe-west1	Niedriger CO2-Wert
Berlin	europe-west10
Finnland	europe-north1	Niedriger CO2-Wert
Frankfurt	europe-west3
London	europe-west2	Niedriger CO2-Wert
Madrid	europe-southwest1	Niedriger CO2-Wert
Mailand	europe-west8
Niederlande	europe-west4	Niedriger CO2-Wert
Paris	europe-west9	Niedriger CO2-Wert
Stockholm	europe-north2	Niedriger CO2-Wert
Turin	europe-west12
Warschau	europe-central2
Zürich	europe-west6	Niedriger CO2-Wert

In der folgenden Tabelle sind die Regionen im Nahen Osten aufgeführt, in denen BigQuery verfügbar ist.

Beschreibung der Region	Name der Region	Details
Dammam	me-central2
Doha	me-central1
Tel Aviv	me-west1

In der folgenden Tabelle sind die Regionen in Afrika aufgeführt, in denen BigQuery verfügbar ist.

Beschreibung der Region	Name der Region	Details
Johannesburg	africa-south1

Multiregionen

In der folgenden Tabelle sind die Multiregionen aufgeführt, in denen BigQuery verfügbar ist. Wenn Sie eine Multi-Region auswählen, kann BigQuery eine einzelne Region innerhalb der Multi-Region auswählen, in der Ihre Daten gespeichert und verarbeitet werden.

Beschreibung des multiregionalen Standorts	Name des multiregionalen Standorts
Rechenzentren in Mitgliedsstaaten der Europäischen Union1	EU
Rechenzentren in den USA2	US

¹ Daten in der Multiregion EU werden nur an einem der folgenden Standorte gespeichert: europe-west1 (Belgien) oder europe-west4 (Niederlande). Der genaue Standort, an dem die Daten gespeichert und verarbeitet werden, wird automatisch von BigQuery bestimmt.

² Daten, die sich am multiregionalen Standort US befinden, werden nur an einem der folgenden Standorte gespeichert: us-central1 (Iowa), us-west1 (Oregon) oder us-central2 (Oklahoma). Der genaue Standort, an dem die Daten gespeichert und verarbeitet werden, wird automatisch von BigQuery bestimmt.

Standorte von BigQuery Studio-Code-Assets

Mit BigQuery Studio können Sie Versionen von Code-Assets wie Notebooks und gespeicherte Abfragen speichern, freigeben und verwalten.

In der folgenden Tabelle sind die Regionen aufgeführt, in denen BigQuery Studio verfügbar ist:

	Beschreibung der Region	Name der Region	Details
Afrika
	Johannesburg	africa-south1
Amerika
	Columbus	us-east5
	Dallas	us-south1	Niedriger CO2-Wert
	Iowa	us-central1	Niedriger CO2-Wert
	Los Angeles	us-west2
	Las Vegas	us-west4
	Montreal	northamerica-northeast1	Niedriger CO2-Wert
	N. Virginia	us-east4
	Oregon	us-west1	Niedriger CO2-Wert
	São Paulo	southamerica-east1	Niedriger CO2-Wert
	South Carolina	us-east1
Asiatisch-pazifischer Raum
	Hongkong	asia-east2
	Jakarta	asia-southeast2
	Mumbai	asia-south1
	Seoul	asia-northeast3
	Singapur	asia-southeast1
	Sydney	australia-southeast1
	Taiwan	asia-east1
	Tokio	asia-northeast1
Europa
	Belgien	europe-west1	Niedriger CO2-Wert
	Finnland	europe-north1	Niedriger CO2-Wert
	Frankfurt	europe-west3
	London	europe-west2	Niedriger CO2-Wert
	Madrid	europe-southwest1	Niedriger CO2-Wert
	Mailand	europe-west8
	Niederlande	europe-west4	Niedriger CO2-Wert
	Turin	europe-west12
	Warschau	europe-central2
	Zürich	europe-west6	Niedriger CO2-Wert
Naher Osten
	Dammam	me-central2
	Doha	me-central1
	Tel Aviv	me-west1

BigQuery Omni-Standorte

BigQuery Omni verarbeitet Abfragen am selben Standort wie das Dataset, das die Tabellen enthält, die Sie abfragen. Nachdem Sie das Dataset erstellt haben, kann der Standort nicht mehr geändert werden. Ihre Daten befinden sich in Ihrem AWS- oder Azure-Konto. BigQuery Omni-Regionen unterstützen Reservierungen in der Enterprise-Version und Preise für On-Demand-Computing (Analysen). Weitere Informationen zu Editionen finden Sie unter Einführung in BigQuery-Editionen.

	Beschreibung der Region	Name der Region	Externe BigQuery-Region
AWS
	AWS – US East (N. Virginia)	aws-us-east-1	us-east4
	AWS – US West (Oregon)	aws-us-west-2	us-west1
	AWS – Asiatisch-pazifischer Raum (Seoul)	aws-ap-northeast-2	asia-northeast3
	AWS – Asiatisch-pazifischer Raum (Sydney)	aws-ap-southeast-2	australia-southeast1
	AWS - Europa (Irland)	aws-eu-west-1	europe-west1
	AWS – Europa (Frankfurt)	aws-eu-central-1	europe-west3
Azure
	Azure – East US 2	azure-eastus2	us-east4

BigQuery ML – Standorte

In den folgenden Abschnitten werden die unterstützten Standorte für BigQuery ML-Modelle beschrieben.

Standorte für Remote-Modelle

Dieser Abschnitt enthält Informationen zu unterstützten Standorten für Remote-Modelle und dazu, wo die Verarbeitung von Remote-Modellen erfolgt.

Regionale Standorte

Informationen zu unterstützten Standorten für Remote-Modelle über Google-Modelle und Partnermodelle finden Sie in der folgenden Dokumentation:

• Informationen zu den unterstützten Regionen für Gemini-Modelle und Einbettungsmodelle finden Sie unter Standorte von Google-Modellendpunkten.
• Informationen zu den unterstützten Regionen für die KI-Modelle von Claude, Llama und Mistral finden Sie unter Google Cloud-Partnermodell-Endpunktstandorte.

In der folgenden Tabelle sehen Sie, welche Regionen für Remote-Modelle über Cloud AI-Dienste und benutzerdefinierte Modelle unterstützt werden, die auf der Agent Platform bereitgestellt werden. Der Spaltenname gibt den Typ des Remote-Modells an.

	Beschreibung der Region	Name der Region	Bereitgestellte Vertex AI-Modelle	Cloud Natural Language API	Cloud Translation API	Cloud Vision API	Document AI API	Speech‑to‑Text API
Amerika
	Columbus, Ohio	us-east5
	Dallas	us-south1	●
	Iowa	us-central1	●					●
	Las Vegas	us-west4	●
	Los Angeles	us-west2	●
	Mexiko	northamerica-south1
	Montreal	northamerica-northeast1	●
	Northern Virginia	us-east4	●
	Oregon	us-west1	●					●
	Salt Lake City	us-west3	●
	São Paulo	southamerica-east1	●
	Santiago	southamerica-west1
	South Carolina	us-east1	●					●
	Toronto	northamerica-northeast2	●
Europa
	Belgien	europe-west1	●					●
	Finnland	europe-north1
	Frankfurt	europe-west3	●					●
	London	europe-west2	●					●
	Madrid	europe-southwest1
	Mailand	europe-west8	●
	Niederlande	europe-west4	●					●
	Paris	europe-west9	●
	Stockholm	europe-north2
	Turin	europe-west12
	Warschau	europe-central2	●
	Zürich	europe-west6	●
Asiatisch-pazifischer Raum
	Bangkok	asia-southeast3
	Delhi	asia-south2
	Hongkong	asia-east2	●
	Jakarta	asia-southeast2	●
	Melbourne	australia-southeast2
	Mumbai	asia-south1	●					●
	Osaka	asia-northeast2
	Seoul	asia-northeast3	●
	Singapur	asia-southeast1	●					●
	Sydney	australia-southeast1	●					●
	Taiwan	asia-east1	●
	Tokio	asia-northeast1	●					●
Naher Osten
	Dammam	me-central2
	Doha	me-central1
	Tel Aviv	me-west1	●

Wenn sich das Dataset, in dem Sie das Remote-Modell erstellen, in einer einzelnen Region befindet, muss sich der Modellendpunkt der Agent Platform in derselben Region befinden. Wenn Sie die URL des Modellendpunkts angeben, verwenden Sie den Endpunkt in derselben Region wie das Dataset. Wenn sich das Dataset beispielsweise in der Region us-central1 befindet, geben Sie den Endpunkt https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/publishers/google/models/<target_model> an. Wenn Sie den Modellnamen angeben, wählt BigQuery ML automatisch den Endpunkt in der richtigen Region aus.

Multiregionale Standorte

Die multiregionale Unterstützung für Remote-Modelle ist wie folgt:

• Gemini-Modelle werden in den Multiregionen US und EU unterstützt.
• Für Claude-, Llama- und Mistral AI-Modelle in der Multiregion US kann der Agent Platform-Endpunkt für jede einzelne Region in der Multiregion US verwendet werden. Für Claude-, Llama- und Mistral AI-Modelle in der Multiregion EU kann der Agent Platform-Endpunkt für jede einzelne Region in der Multiregion EU verwendet werden, mit Ausnahme von eu-west2 und eu-west6.
• In beiden multiregionalen Standorten werden in Vertex AI bereitgestellte Modelle nicht unterstützt.
• Cloud AI-Dienste werden in den Multiregionen US und EU unterstützt.

Wenn sich das Dataset, in dem Sie das Remote-Modell erstellen, in einer multiregionalen Region befindet, muss sich der Modellendpunkt der Agent Platform in einer Region innerhalb dieser multiregionalen Region befinden. Wenn sich das Dataset beispielsweise in der multiregionalen Region eu befindet, können Sie die URL für den Endpunkt der Region europe-west1 angeben: https://europe-west1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/europe-west1/publishers/google/models/<target_model>. Wenn Sie den Modellnamen anstelle der Endpunkt-URL angeben, verwendet BigQuery ML standardmäßig den europe-west4-Endpunkt für Datasets in der Multiregion eu und den us-central1-Endpunkt für Datasets in der Multiregion us.

Globaler Endpunkt

Bei unterstützten Gemini-Modellen können Sie den globalen Endpunkt angeben.

Der globale Endpunkt deckt die gesamte Welt ab und bietet eine höhere Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit als eine einzelne Region. Wenn Sie den globalen Endpunkt für Ihre Anfragen verwenden, kann die allgemeine Verfügbarkeit verbessert werden. Gleichzeitig werden Fehler vom Typ „Ressource erschöpft“ (429) reduziert, die auftreten, wenn Sie Ihr Kontingent für einen regionalen Endpunkt überschreiten. Wenn Sie Gemini 2.0+ in einer Region verwenden möchten, in der es nicht verfügbar ist, können Sie die Migration Ihrer Daten in eine andere Region vermeiden, indem Sie stattdessen den globalen Endpunkt verwenden. Sie können nur ein Modell verwenden, das für den globalen Endpunkt bereitgestellt wurde, wenn Sie die Funktion AI.GENERATE_TEXT verwenden.

Verwenden Sie den globalen Endpunkt nicht, wenn Sie Anforderungen an den Standort der Datenverarbeitung haben, da Sie bei Verwendung des globalen Endpunkts die Region, in der Ihre Verarbeitungsanfragen bearbeitet werden, nicht steuern oder kennen.

Verarbeitungsstandorte für Google-Modelle und Partnermodelle

Informationen zu den Verarbeitungsstandorten, die von Google-Modellen verwendet werden, die auf der Agent Platform gehostet werden, finden Sie unter ML-Verarbeitung für Google Cloud Modelle. Diese Informationen beziehen sich auf Modelle, die in Regionen oder Multiregionen bereitgestellt werden. Bei Modellen, die den globalen Endpunkt verwenden, wird kein bestimmter Verarbeitungsstandort garantiert.

Informationen zu den Verarbeitungsstandorten, die von Partnermodellen verwendet werden, die auf der Agent Platform gehostet werden, finden Sie unter ML-Verarbeitung für Google Cloud Partnermodelle.

Standorte für Nicht-Remote-Modelle

Dieser Abschnitt enthält Informationen zu unterstützten Standorten für Modelle, die keine Remote-Modelle sind, und dazu, wo die Modellverarbeitung erfolgt.

Regionale Standorte

Die folgende Tabelle enthält Informationen zu unterstützten Standorten für alle Modelltypen mit Ausnahme von Remote-Modellen:

	Beschreibung der Region	Name der Region	Importierte Modelle	Integriertes Modell- training	DNN/Autoencoder/ Boosted Tree/ Wide-and-Deep Modell- training	AutoML- Modell- training	Hyperparameter- Feinabstimmung	Vertex AI Model Registry-Integration
Amerika
	Columbus, Ohio	us-east5	●	●
	Dallas	us-south1	●	●
	Iowa	us-central1	●	●	●	●	●	●
	Las Vegas	us-west4	●	●		●		●
	Los Angeles	us-west2	●	●	●			●
	Mexiko	northamerica-south1	●	●
	Montreal	northamerica-northeast1	●	●	●	●	●	●
	Northern Virginia	us-east4	●	●	●	●	●	●
	Oregon	us-west1	●	●	●		●	●
	Salt Lake City	us-west3	●	●	●
	São Paulo	southamerica-east1	●	●	●	●
	Santiago	southamerica-west1	●	●
	South Carolina	us-east1	●	●	●		●	●
	Toronto	northamerica-northeast2	●	●		●
Europa
	Belgien	europe-west1	●	●	●	●	●	●
	Berlin	europe-west10	●	●
	Finnland	europe-north1	●	●	●
	Frankfurt	europe-west3	●	●	●	●	●	●
	London	europe-west2	●	●	●	●	●	●
	Madrid	europe-southwest1	●	●
	Mailand	europe-west8	●	●
	Niederlande	europe-west4	●	●	●	●	●	●
	Paris	europe-west9	●	●
	Stockholm	europe-north2	●	●
	Turin	europe-west12		●
	Warschau	europe-central2	●	●
	Zürich	europe-west6	●	●	●	●	●	●
Asiatisch-pazifischer Raum
	Bangkok	asia-southeast3	●	●
	Delhi	asia-south2	●	●
	Hongkong