Pengantar notebook
Notebook Colab Enterprise di BigQuery memungkinkan Anda melakukan alur kerja data science dan machine learning end-to-end dalam satu antarmuka terintegrasi. Tidak seperti editor SQL standar, notebook memungkinkan Anda menggabungkan kueri SQL dengan kode Python, teks kaya, dan visualisasi untuk menceritakan kisah yang komprehensif dengan data Anda. Notebook ideal untuk kasus penggunaan berikut:
- Alur kerja ML end-to-end: membangun, mengevaluasi, dan men-deploy model BigQuery ML dalam satu antarmuka notebook.
- Eksplorasi data: membersihkan dan menganalisis set data besar menggunakan BigQuery DataFrames.
- Penelitian kolaboratif: membagikan notebook kepada kolega menggunakan IAM dan melacak histori versi.
Notebook adalah aset kode di BigQuery Studio, bersama dengan kueri tersimpan, dan didukung oleh Dataform. Kemampuan ini hanya tersedia di konsol Google Cloud .
Manfaat
Notebook di BigQuery menawarkan manfaat berikut:
- Integrasi Python yang lancar: menggunakan BigQuery DataFrames API tanpa penyiapan tambahan.
- Pengembangan yang didukung AI: menggunakan AI generatif Gemini untuk pengembangan kode pendukung.
- Fitur editor yang familiar: menggunakan pelengkapan otomatis SQL, mirip dengan editor SQL BigQuery.
- Visualisasi terintegrasi: menggunakan visualisasi DataFrame interaktif, atau library seperti matplotlib dan seaborn, untuk memvisualisasikan data langsung dalam alur kerja Anda.
- Interoperabilitas SQL-Python: menjalankan SQL di sel yang mereferensikan variabel Python.
Galeri notebook
Galeri notebook adalah hub pusat untuk menemukan dan menggunakan template notebook bawaan. Template ini memungkinkan Anda melakukan tugas umum seperti persiapan data, analisis data, dan visualisasi. Template notebook juga membantu Anda menjelajahi fitur BigQuery Studio, mengelola alur kerja, dan mendorong praktik terbaik.
Anda dapat menggunakan template galeri notebook untuk menyederhanakan seluruh alur kerja niat-ke-insight di setiap tahap siklus proses data—mulai dari penyerapan dan eksplorasi hingga analisis lanjutan dan BigQuery ML.
Galeri notebook menyediakan template untuk setiap tingkat keahlian. Galeri ini mencakup template dasar untuk SQL, Python, Apache Spark, dan DataFrames. Anda juga dapat menjelajahi topik seperti AI generatif dan analisis data multimodal di BigQuery.
Untuk memulai galeri notebook, ikuti langkah-langkah berikut:
Buka halaman BigQuery.
Klik Notebooks di menu Explorer.
Klik drop-down New notebook , lalu pilih All templates.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang penggunaan template galeri notebook, lihat Membuat notebook menggunakan galeri notebook.
Pengelolaan runtime
BigQuery menggunakan runtime Colab Enterprise untuk menjalankan notebook.
Runtime notebook adalah virtual machine Compute Engine yang dialokasikan kepada pengguna tertentu untuk mengaktifkan eksekusi kode di notebook. Beberapa notebook mungkin memiliki runtime yang sama. Namun, setiap runtime hanya dimiliki satu pengguna dan tidak dapat digunakan pengguna lain. Runtime notebook dibuat berdasarkan template, yang biasanya ditentukan oleh pengguna dengan hak istimewa administratif. Anda dapat beralih ke runtime yang menggunakan jenis template berbeda kapan saja.
Keamanan notebook
Anda dapat mengontrol akses ke notebook dengan peran Identity and Access Management (IAM). Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Memberikan akses ke notebook.
Untuk mendeteksi kerentanan dalam paket Python yang Anda gunakan di notebook, instal dan gunakan Notebook Security Scanner (Pratinjau).
Region yang didukung
BigQuery Studio memungkinkan Anda menyimpan, membagikan, dan mengelola versi notebook. Tabel berikut mencantumkan region tempat BigQuery Studio tersedia:
| Deskripsi region | Nama region | Detail | |
|---|---|---|---|
| Afrika | |||
| Johannesburg | africa-south1 |
||
| Amerika | |||
| Columbus | us-east5 |
||
| Dallas | us-south1 |
 CO Rendah2
|
|
| Iowa | us-central1 |
CO2 rendah
|
|
| Los Angeles | us-west2 |
||
| Las Vegas | us-west4 |
||
| Montréal | northamerica-northeast1 |
CO Rendah2
|
|
| N. Virginia | us-east4 |
||
| Oregon | us-west1 |
CO2 rendah |
|
| Sao Paulo | southamerica-east1 |
CO2 rendah
|
|
| Carolina Selatan | us-east1 |
||
| Asia Pasifik | |||
| Hong Kong | asia-east2 |
||
| Jakarta | asia-southeast2 |
||
| Mumbai | asia-south1 |
||
| Seoul | asia-northeast3 |
||
| Singapura | asia-southeast1 |
||
| Sydney | australia-southeast1 |
||
| Taiwan | asia-east1 |
||
| Tokyo | asia-northeast1 |
||
| Eropa | |||
| Belgia | europe-west1 |
CO Rendah2
|
|
| Frankfurt | europe-west3 |
||
| London | europe-west2 |
CO Rendah2
|
|
| Madrid | europe-southwest1 |
CO Rendah2
|
|
| Belanda | europe-west4 |
CO2 Rendah
|
|
| Turin | europe-west12 |
||
| Zürich | europe-west6 |
CO Rendah2
|
|
| Timur Tengah | |||
| Doha | me-central1 |
||
| Dammam | me-central2 |
||
Harga
Untuk mengetahui informasi harga notebook BigQuery Studio, lihat Harga runtime notebook.
Memantau penggunaan slot
Anda dapat memantau penggunaan slot notebook BigQuery Studio dengan melihat laporan Penagihan Cloud di Google Cloud konsol. Dalam laporan Penagihan Cloud, terapkan filter dengan label goog-bq-feature-type dengan nilai BQ_STUDIO_NOTEBOOK untuk melihat penggunaan dan biaya slot dari notebook BigQuery Studio.
Pemecahan masalah
Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Memecahkan Masalah Colab Enterprise.
Langkah selanjutnya
- Pelajari cara membuat notebook.
- Pelajari cara mengelola notebook.