Ubicaciones de BigQuery

En esta página se explica el concepto de ubicación y las diferentes regiones en las que se pueden almacenar y tratar los datos. Los precios del almacenamiento y el análisis también se definen en función de la ubicación de los datos y las reservas. Para obtener más información sobre los precios de las ubicaciones, consulta los precios de BigQuery. Para saber cómo definir la ubicación de un conjunto de datos, consulta el artículo Crear conjuntos de datos. Para obtener información sobre las ubicaciones de las reservas, consulta el artículo Gestionar reservas en diferentes regiones.

Para obtener más información sobre cómo usa la ubicación BigQuery Data Transfer Service, consulta el artículo Ubicación y transferencias de datos.

Ubicaciones y regiones

BigQuery ofrece dos tipos de ubicaciones de datos y de recursos de computación:

  • Una región es un lugar geográfico específico, como Londres.

  • Una multirregión es una zona geográfica amplia, como Estados Unidos, que contiene dos o más regiones. Las ubicaciones multirregionales pueden proporcionar cuotas más grandes que las de una sola región.

En ambos tipos de ubicación, BigQuery almacena automáticamente copias de tus datos en dos Google Cloud zonas diferentes de una misma región en la ubicación seleccionada. Para obtener más información sobre la disponibilidad y la durabilidad de los datos, consulta el artículo Planificación ante desastres.

Ubicaciones admitidas

Los conjuntos de datos de BigQuery se pueden almacenar en las siguientes regiones y multirregiones. Para obtener más información sobre las regiones y las zonas, consulta el artículo sobre geografía y regiones.

Regiones

En la siguiente tabla se indican las regiones de América en las que está disponible BigQuery.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Columbus (Ohio) us-east5
Dallas us-south1 icono de una hoja CO2 bajo
Iowa us-central1 icono de una hoja CO2 bajo
Las Vegas us-west4
Los Ángeles us-west2
México northamerica-south1
Montreal northamerica-northeast1 icono de una hoja CO2 bajo
Norte de Virginia us-east4
Oregón us-west1 icono de una hoja CO2 bajo
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 icono de una hoja CO2 bajo
Santiago southamerica-west1 icono de una hoja CO2 bajo
Carolina del Sur us-east1
Toronto northamerica-northeast2 icono de una hoja CO2 bajo
En la siguiente tabla se indican las regiones de Asia-Pacífico en las que está disponible BigQuery.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Deli asia-south2
Hong Kong asia-east2
Yakarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Bombay asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seúl asia-northeast3
Singapur asia-southeast1
Sídney australia-southeast1
Taiwán asia-east1
Tokio asia-northeast1
En la siguiente tabla se indican las regiones de Europa en las que está disponible BigQuery.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Bélgica europe-west1 icono de una hoja CO2 bajo
Berlín europe-west10 icono de una hoja CO2 bajo
Finlandia europe-north1 icono de una hoja CO2 bajo
Fráncfort europe-west3
Londres europe-west2 icono de una hoja CO2 bajo
Madrid europe-southwest1 icono de una hoja CO2 bajo
Milán europe-west8
Países Bajos europe-west4 icono de una hoja CO2 bajo
París europe-west9 icono de una hoja CO2 bajo
Estocolmo europe-north2 icono de una hoja CO2 bajo
Turín europe-west12
Varsovia europe-central2
Zúrich europe-west6 icono de una hoja CO2 bajo
En la siguiente tabla se indican las regiones de Oriente Medio en las que está disponible BigQuery.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Dammam me-central2
Doha me-central1
Tel Aviv me-west1
En la siguiente tabla se indican las regiones de África en las que está disponible BigQuery.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Johannesburgo africa-south1

Multirregional

En la siguiente tabla se indican las multirregiones en las que está disponible BigQuery.
Descripción multirregional Nombre multirregional
Centros de datos en Estados miembros de la Unión Europea1 EU
Centros de datos en Estados Unidos2 US

1 Los datos ubicados en la multirregión EU solo se almacenan en una de las siguientes ubicaciones: europe-west1 (Bélgica) o europe-west4 (Países Bajos). BigQuery determina automáticamente la ubicación exacta en la que se almacenan y procesan los datos.

2 Los datos ubicados en la multirregión US solo se almacenan en una de las siguientes ubicaciones: us-central1 (Iowa), us-west1 (Oregón) o us-central2 (Oklahoma). BigQuery determina automáticamente la ubicación exacta en la que se almacenan y procesan los datos.

Ubicaciones de BigQuery Studio

BigQuery Studio te permite guardar, compartir y gestionar versiones de recursos de código, como cuadernos y consultas guardadas.

En la siguiente tabla se indican las regiones en las que está disponible BigQuery Studio:

Descripción de la región Nombre de la región Detalles
África
Johannesburgo africa-south1
América
Columbus us-east5
Dallas us-south1 icono de una hoja CO2 bajo
Iowa us-central1 icono de una hoja CO2 bajo
Los Ángeles us-west2
Las Vegas us-west4
Montreal northamerica-northeast1 icono de una hoja CO2 bajo
Norte de Virginia us-east4
Oregón us-west1 icono de una hoja CO2 bajo
São Paulo southamerica-east1 icono de una hoja CO2 bajo
Carolina del Sur us-east1
Asia‑Pacífico
Hong Kong asia-east2
Yakarta asia-southeast2
Bombay asia-south1
Seúl asia-northeast3
Singapur asia-southeast1
Sídney australia-southeast1
Taiwán asia-east1
Tokio asia-northeast1
Europa
Bélgica europe-west1 icono de una hoja CO2 bajo
Fráncfort europe-west3
Londres europe-west2 icono de una hoja CO2 bajo
Madrid europe-southwest1 icono de una hoja CO2 bajo
Países Bajos europe-west4 icono de una hoja CO2 bajo
Turín europe-west12
Zúrich europe-west6 icono de una hoja CO2 bajo
Oriente Medio
Doha me-central1
Dammam me-central2

Ubicaciones de BigQuery Omni

BigQuery Omni procesa las consultas en la misma ubicación que el conjunto de datos que contiene las tablas que estás consultando. Una vez creado el conjunto de datos, la ubicación no se puede cambiar. Tus datos se encuentran en tu cuenta de AWS o Azure. Las regiones de BigQuery Omni admiten reservas de la edición Enterprise y precios de computación (análisis) bajo demanda. Para obtener más información sobre las ediciones, consulta el artículo Introducción a las ediciones de BigQuery.
Descripción de la región Nombre de la región Región de BigQuery colocada
AWS
AWS: Este de EE. UU. Virginia) aws-us-east-1 us-east4
AWS - Oeste de EE. UU. (Oregón) aws-us-west-2 us-west1
AWS - Asia Pacífico (Seúl) aws-ap-northeast-2 asia-northeast3
AWS - Asia Pacífico (Sídney) aws-ap-southeast-2 australia-southeast1
AWS - Europa (Irlanda) aws-eu-west-1 europe-west1
AWS - Europa (Fráncfort) aws-eu-central-1 europe-west3
Azure
Azure - Este de EE. UU. 2 azure-eastus2 us-east4

Ubicaciones de BigQuery ML

En las siguientes secciones se describen las ubicaciones admitidas para los modelos de BigQuery ML.

Ubicaciones de modelos remotos

En esta sección se incluye información sobre las ubicaciones admitidas para los modelos remotos y sobre dónde se procesan.

Ubicaciones regionales

Consulta la siguiente documentación sobre las ubicaciones admitidas para los modelos remotos en comparación con los modelos de Google y los modelos de partners: En la siguiente tabla se muestran las regiones admitidas para los modelos remotos en los servicios de IA de Cloud y los modelos personalizados desplegados en Vertex AI. El nombre de la columna indica el tipo de modelo remoto.
Descripción de la región Nombre de la región Modelos desplegados de Vertex AI API Cloud Natural Language API Cloud Translation API de Cloud Vision API de Document AI API Speech-to-Text
América
Columbus (Ohio) us-east5
Dallas us-south1 ●
Iowa us-central1 ● ●
Las Vegas us-west4 ●
Los Ángeles us-west2 ●
México northamerica-south1
Montreal northamerica-northeast1 ●
Norte de Virginia us-east4 ●
Oregón us-west1 ● ●
Salt Lake City us-west3 ●
São Paulo southamerica-east1 ●
Santiago southamerica-west1
Carolina del Sur us-east1 ● ●
Toronto northamerica-northeast2 ●
Europa
Bélgica europe-west1 ● ●
Finlandia europe-north1
Fráncfort europe-west3 ● ●
Londres europe-west2 ● ●
Madrid europe-southwest1
Milán europe-west8 ●
Países Bajos europe-west4 ● ●
París europe-west9 ●
Estocolmo europe-north2
Turín europe-west12
Varsovia europe-central2 ●
Zúrich europe-west6 ●
Asia‑Pacífico
Deli asia-south2
Hong Kong asia-east2 ●
Yakarta asia-southeast2 ●
Melbourne australia-southeast2
Bombay asia-south1 ● ●
Osaka asia-northeast2
Seúl asia-northeast3 ●
Singapur asia-southeast1 ● ●
Sídney australia-southeast1 ● ●
Taiwán asia-east1 ●
Tokio asia-northeast1 ● ●
Oriente Medio
Dammam me-central2
Doha me-central1
Tel Aviv me-west1 ●

Si el conjunto de datos en el que vas a crear el modelo remoto está en una sola región, el endpoint del modelo de Vertex AI debe estar en la misma región. Si especificas la URL del endpoint del modelo, usa el endpoint de la misma región que el conjunto de datos. Por ejemplo, si el conjunto de datos está en la región us-central1, especifica el endpoint https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/publishers/google/models/<target_model>. Si especificas el nombre del modelo, BigQuery ML elegirá automáticamente el endpoint de la región correcta.

Ubicaciones multirregionales

La asistencia multirregional para modelos remotos es la siguiente:
  • Los modelos de Gemini se admiten en las multirregiones US y EU.
  • Los modelos de Claude, Llama y Mistral AI de la US multirregión pueden usar el endpoint de Vertex AI de cualquier región de la US multirregión. Los modelos de Claude, Llama y Mistral AI de la EU multirregión pueden usar el endpoint de Vertex AI de cualquier región de la EU multirregión, excepto eu-west2 y eu-west6.
  • Los modelos desplegados de Vertex AI no se admiten en ninguna de las multirregiones.
  • Los servicios de Cloud AI se admiten en las multirregiones US y EU.

Si el conjunto de datos en el que vas a crear el modelo remoto está en una multirregión, el endpoint del modelo de Vertex AI debe estar en una región de esa multirregión. Por ejemplo, si el conjunto de datos está en la multirregión eu, puede especificar la URL del endpoint de la región europe-west1: https://europe-west1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/europe-west1/publishers/google/models/<target_model>. Si especificas el nombre del modelo en lugar de la URL del endpoint, BigQuery ML usará de forma predeterminada el endpoint europe-west4 para los conjuntos de datos de la multirregión eu y el endpoint us-central1 para los conjuntos de datos de la multirregión us.

Endpoint global

En el caso de los modelos de Gemini admitidos, puedes especificar el endpoint global.

El endpoint global abarca todo el mundo y ofrece una mayor disponibilidad y fiabilidad que una sola región. Usar el endpoint global para tus solicitudes puede mejorar la disponibilidad general y reducir los errores de recursos agotados (429), que se producen cuando superas tu cuota de un endpoint regional. Si quieres usar Gemini 2.0+ en una región en la que no está disponible, puedes evitar migrar tus datos a otra región usando el endpoint global. Solo puedes usar un modelo implementado en el endpoint global con la función ML.GENERATE_TEXT.

No uses el endpoint global si tienes requisitos sobre la ubicación del tratamiento de datos, ya que, si lo haces, no podrás controlar ni saber la región en la que se gestionan tus solicitudes de tratamiento.

Ubicaciones de tratamiento de los modelos de Google y de los modelos de partners

Para obtener información sobre las ubicaciones de tratamiento que usan los modelos de Google alojados en Vertex AI, consulta Tratamiento de aprendizaje automático para modelos de Google Cloud . Esta información incluye los modelos implementados en regiones o multirregiones. Los modelos que usan el endpoint global no garantizan ninguna ubicación de procesamiento concreta.

Para obtener información sobre las ubicaciones de tratamiento que usan los modelos de partners alojados en Vertex AI, consulta Tratamiento de aprendizaje automático para modelos de partners de Google Cloud .

Ubicaciones de modelos no remotos

En esta sección se incluye información sobre las ubicaciones admitidas para los modelos que no son remotos y sobre dónde se procesan los modelos.

Ubicaciones regionales

La siguiente tabla contiene información sobre las ubicaciones admitidas para todos los tipos de modelos, excepto los modelos remotos:
Descripción de la región Nombre de la región Modelos
importados		 Entrenamiento de modelos
integrados
 Entrenamiento de modelos de red neuronal profunda, autoencoder,
árbol de refuerzo
y "Wide & Deep"
 Entrenamiento de
modelos
de AutoML		 Ajuste de hiperparámetros
 Integración con Vertex AI Model Registry
América
Columbus (Ohio) us-east5 ● ●
Dallas us-south1 ● ●
Iowa us-central1 ● ● ● ● ● ●
Las Vegas us-west4 ● ● ● ●
Los Ángeles us-west2 ● ● ● ●
México northamerica-south1 ● ●
Montreal northamerica-northeast1 ● ● ● ● ● ●
Norte de Virginia us-east4 ● ● ● ● ● ●
Oregón us-west1 ● ● ● ● ●
Salt Lake City us-west3 ● ● ●
São Paulo southamerica-east1 ● ● ● ●
Santiago southamerica-west1 ● ●
Carolina del Sur us-east1 ● ● ● ● ●
Toronto northamerica-northeast2 ● ● ●
Europa
Bélgica europe-west1 ● ● ● ● ● ●
Berlín europe-west10 ● ●
Finlandia europe-north1 ● ● ●
Fráncfort europe-west3 ● ● ● ● ● ●
Londres europe-west2 ● ● ● ● ● ●
Madrid europe-southwest1 ● ●
Milán europe-west8 ● ●
Países Bajos europe-west4 ● ● ● ● ● ●
París europe-west9 ● ●
Estocolmo europe-north2 ● ●
Turín europe-west12 ●
Varsovia europe-central2 ● ●
Zúrich europe-west6 ● ● ● ● ● ●
Asia‑Pacífico
Deli asia-south2 ● ●
Hong Kong asia-east2 ● ● ● ● ● ●
Yakarta asia-southeast2 ● ● ●
Melbourne australia-southeast2 ● ●
Bombay asia-south1 ● ● ● ● ●
Osaka asia-northeast2 ● ● ●
Seúl asia-northeast3 ● ● ● ● ● ●
Singapur asia-southeast1 ● ● ● ● ● ●
Sídney australia-southeast1 ● ● ● ● ● ●
Taiwán asia-east1 ● ● ● ● ● ●
Tokio asia-northeast1 ● ● ● ● ● ●
Oriente Medio
Dammam me-central2 ●
Doha me-central1 ●
Tel Aviv me-west1 ● ●
África
Johannesburgo africa-south1 ● ●

Ubicaciones multirregionales

Todos los modelos admitidos, excepto los remotos, se admiten en las multirregiones US y EU.

Los datos ubicados en la EU multirregión no se almacenan en los centros de datos de europe-west2 (Londres) ni de europe-west6 (Zúrich).

La integración de Vertex AI Model Registry solo se admite en integraciones de una sola región. Si envías un modelo de BigQuery ML multirregional a Model Registry, se convertirá en un modelo regional en Vertex AI. Un modelo multirregión de EE. UU. de BigQuery ML se sincroniza con Vertex AI us-central1 y un modelo multirregión de la UE de BigQuery ML se sincroniza con Vertex AI europe-west4. En el caso de los modelos de una sola región, no hay cambios.

Ubicaciones de procesamiento

En el caso de los modelos que no son remotos, BigQuery ML procesa y organiza los datos en la misma ubicación que el conjunto de datos que los contiene.

BigQuery ML almacena tus datos en la ubicación seleccionada de acuerdo con los Términos Específicos del Servicio.

Ubicaciones del traductor de SQL de BigQuery

Cuando migras datos de tu antiguo almacén de datos a BigQuery, puedes usar varios traductores de SQL para traducir tus consultas SQL a GoogleSQL u otros dialectos de SQL admitidos. Entre ellos, se incluyen el traductor interactivo de SQL, la API de traducción de SQL y el traductor de SQL por lotes.

Los traductores de SQL de BigQuery están disponibles en las siguientes ubicaciones de procesamiento:

Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Asia‑Pacífico
Deli asia-south2
Hong Kong asia-east2
Yakarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Bombay asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seúl asia-northeast3
Singapur asia-southeast1
Sídney australia-southeast1
Taiwán asia-east1
Tokio asia-northeast1
Europa
Bélgica europe-west1 icono de una hoja CO2 bajo
Berlín europe-west10 icono de una hoja CO2 bajo
Multirregional de la UE eu
Finlandia europe-north1 icono de una hoja CO2 bajo
Fráncfort europe-west3
Londres europe-west2 icono de una hoja CO2 bajo
Madrid europe-southwest1 icono de una hoja CO2 bajo
Milán europe-west8
Países Bajos europe-west4 icono de una hoja CO2 bajo
París europe-west9 icono de una hoja CO2 bajo
Estocolmo europe-north2 icono de una hoja CO2 bajo
Turín europe-west12
Varsovia europe-central2
Zúrich europe-west6 icono de una hoja CO2 bajo
América
Columbus (Ohio) us-east5
Dallas us-south1 icono de una hoja CO2 bajo
Iowa us-central1 icono de una hoja CO2 bajo
Las Vegas us-west4
Los Ángeles us-west2
México northamerica-south1
Norte de Virginia us-east4
Oregón us-west1 icono de una hoja CO2 bajo
Quebec northamerica-northeast1 icono de una hoja CO2 bajo
São Paulo southamerica-east1 icono de una hoja CO2 bajo
Salt Lake City us-west3
Santiago southamerica-west1 icono de una hoja CO2 bajo
Carolina del Sur us-east1
Toronto northamerica-northeast2 icono de una hoja CO2 bajo
Multirregional de EE. UU. us
África
Johannesburgo africa-south1
MiddleEast
Dammam me-central2
Doha me-central1
Israel me-west1

Ubicaciones de las consultas continuas de BigQuery

En la siguiente tabla se indican las regiones en las que se admiten las consultas continuas:

Descripción de la región Nombre de la región Detalles
América
Multirregional de EE. UU. us
Dallas us-south1 icono de una hoja CO2 bajo
Iowa us-central1 icono de una hoja CO2 bajo
Los Ángeles us-west2
México northamerica-south1
Montreal northamerica-northeast1 icono de una hoja CO2 bajo
Norte de Virginia us-east4
Oregón us-west1 icono de una hoja CO2 bajo
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 icono de una hoja CO2 bajo
Carolina del Sur us-east1
Toronto northamerica-northeast2 icono de una hoja CO2 bajo
Asia‑Pacífico
Deli asia-south2
Hong Kong asia-east2
Yakarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Bombay asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seúl asia-northeast3
Singapur asia-southeast1
Sídney australia-southeast1
Taiwán asia-east1
Tokio asia-northeast1
Europa
Multirregional de la UE eu
Bélgica europe-west1 icono de una hoja CO2 bajo
Berlín europe-west10 icono de una hoja CO2 bajo
Finlandia europe-north1 icono de una hoja CO2 bajo
Fráncfort europe-west3
Londres europe-west2 icono de una hoja CO2 bajo
Madrid europe-southwest1 icono de una hoja CO2 bajo
Milán europe-west8
Países Bajos europe-west4 icono de una hoja CO2 bajo
París europe-west9 icono de una hoja CO2 bajo
Estocolmo europe-north2 icono de una hoja CO2 bajo
Turín europe-west12
Varsovia europe-central2
Zúrich europe-west6 icono de una hoja CO2 bajo
Oriente Medio
Doha me-central1
Dammam me-central2
Tel Aviv me-west1
África
Johannesburgo africa-south1

Ubicaciones de las recomendaciones de particiones y clústeres de BigQuery

El recomendador de particiones y clústeres de BigQuery genera recomendaciones de particiones o clústeres para optimizar tus tablas de BigQuery.

La recomendación de partición y de creación de clústeres está disponible en las siguientes ubicaciones de procesamiento:

Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Asia‑Pacífico
Deli asia-south2
Hong Kong asia-east2
Yakarta asia-southeast2
Bombay asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seúl asia-northeast3
Singapur asia-southeast1
Sídney australia-southeast1
Taiwán asia-east1
Tokio asia-northeast1
Europa
Bélgica europe-west1 icono de una hoja CO2 bajo
Berlín europe-west10 icono de una hoja CO2 bajo
Multirregional de la UE eu
Fráncfort europe-west3
Londres europe-west2 icono de una hoja CO2 bajo
Países Bajos europe-west4 icono de una hoja CO2 bajo
Zúrich europe-west6 icono de una hoja CO2 bajo
América
Iowa us-central1 icono de una hoja CO2 bajo
Las Vegas us-west4
Los Ángeles us-west2
Montreal northamerica-northeast1 icono de una hoja CO2 bajo
Norte de Virginia us-east4
Oregón us-west1 icono de una hoja CO2 bajo
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 icono de una hoja CO2 bajo
Toronto northamerica-northeast2 icono de una hoja CO2 bajo
Multirregional de EE. UU. us

Ubicaciones de uso compartido de BigQuery

La función de compartir de BigQuery (antes Analytics Hub) está disponible en las siguientes regiones y multirregiones.

Regiones

En la siguiente tabla se indican las regiones de América en las que se puede compartir contenido.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Columbus (Ohio) us-east5
Dallas us-south1 icono de una hoja CO2 bajo
Iowa us-central1 icono de una hoja CO2 bajo
Las Vegas us-west4
Los Ángeles us-west2
México northamerica-south1
Montreal northamerica-northeast1 icono de una hoja CO2 bajo
Norte de Virginia us-east4
Oklahoma us-central2
Oregón us-west1 icono de una hoja CO2 bajo
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 icono de una hoja CO2 bajo
Santiago southamerica-west1
Carolina del Sur us-east1
Toronto northamerica-northeast2
En la siguiente tabla se indican las regiones de Asia-Pacífico en las que se puede compartir.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Deli asia-south2
Hong Kong asia-east2
Yakarta asia-southeast2
Melbourne australia-southeast2
Bombay asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seúl asia-northeast3
Singapur asia-southeast1
Sídney australia-southeast1
Taiwán asia-east1
Tokio asia-northeast1
En la siguiente tabla se indican las regiones de Europa en las que se puede compartir contenido.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Bélgica europe-west1 icono de una hoja CO2 bajo
Berlín europe-west10 icono de una hoja CO2 bajo
Finlandia europe-north1 icono de una hoja CO2 bajo
Fráncfort europe-west3
Londres europe-west2 icono de una hoja CO2 bajo
Madrid europe-southwest1 icono de una hoja CO2 bajo
Milán europe-west8
Países Bajos europe-west4 icono de una hoja CO2 bajo
París europe-west9 icono de una hoja CO2 bajo
Turín europe-west12
Varsovia europe-central2
Zúrich europe-west6 icono de una hoja CO2 bajo
En la siguiente tabla se indican las regiones de Oriente Medio en las que se puede compartir contenido.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Dammam me-central2
Doha me-central1
Tel Aviv me-west1
En la siguiente tabla se indican las regiones de África en las que se puede compartir contenido.
Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Johannesburgo africa-south1

Multirregional

En la siguiente tabla se indican las multirregiones en las que se puede compartir contenido.
Descripción multirregional Nombre multirregional
Centros de datos en Estados miembros de la Unión Europea1 EU
Centros de datos en Estados Unidos US

1 Los datos ubicados en la multirregión EU no se almacenan en los centros de datos europe-west2 (Londres) ni europe-west6 (Zúrich).

Regiones omnicanal

En la siguiente tabla se indica en qué canales de Omni se puede compartir.
Descripción de la región de Omni Nombre de la región de Omni
AWS
AWS: Este de EE. UU. Virginia) aws-us-east-1
AWS - Oeste de EE. UU. (Oregón) aws-us-west-2
AWS - Asia Pacífico (Seúl) aws-ap-northeast-2
AWS - Asia Pacífico (Sídney) aws-ap-southeast-2
AWS - Europa (Irlanda) aws-eu-west-1
AWS - Europa (Fráncfort) aws-eu-central-1
Azure
Azure - Este de EE. UU. 2 azure-eastus2

Especificar ubicaciones

Al cargar, consultar o exportar datos, BigQuery determina la ubicación en la que se ejecutará la tarea en función de los conjuntos de datos a los que se haga referencia en la solicitud. Por ejemplo, si una consulta hace referencia a una tabla de un conjunto de datos almacenado en la región asia-northeast1, la tarea de consulta se ejecutará en esa región.

Si una consulta no hace referencia a ninguna tabla u otro recurso contenido en conjuntos de datos y no se proporciona ninguna tabla de destino, la tarea de consulta se ejecutará en la multirregión US. Para asegurarse de que las consultas de BigQuery se almacenan en una región o multirregión específica, especifique la ubicación en la solicitud de trabajo para enrutar la consulta en consecuencia cuando utilice el endpoint global de BigQuery. Si no especificas la ubicación, las consultas se pueden almacenar temporalmente en los registros del router de BigQuery cuando se usan para determinar la ubicación de procesamiento en BigQuery.

Si el proyecto tiene una reserva basada en la capacidad en una región distinta de US y la consulta no hace referencia a ninguna tabla ni a ningún otro recurso contenido en conjuntos de datos, debes especificar explícitamente la ubicación de la reserva basada en la capacidad al enviar la tarea. Los compromisos basados en la capacidad están vinculados a una ubicación, como US o EU. Si realizas un trabajo fuera de la ubicación de tu capacidad, el precio de ese trabajo cambiará automáticamente a la tarifa bajo demanda.

Puedes especificar la ubicación en la que se va a ejecutar un trabajo de forma explícita de las siguientes formas:

  • Cuando consultes datos con la Google Cloud consola en el editor de consultas, haz clic en Más > Configuración de la consulta, despliega Opciones avanzadas y, a continuación, selecciona tu Ubicación de los datos.
  • Cuando escribas una consulta SQL, define la variable de sistema @@location en la primera instrucción de la consulta.
  • Cuando uses la herramienta de línea de comandos bq, proporciona la --location marca global y asigna el valor de tu ubicación.
  • Cuando uses la API, especifica tu región en la propiedad location de la sección jobReference del recurso de empleo.

BigQuery devuelve un error si la ubicación especificada no coincide con la de los conjuntos de datos de la solicitud. La ubicación de todos los conjuntos de datos incluidos en la solicitud (incluidos los conjuntos de datos que se leen y se escriben) debe coincidir con la ubicación de la tarea, ya sea inferida o especificada.

Las ubicaciones de una sola región no coinciden con las ubicaciones multirregionales, aunque la ubicación de una sola región esté incluida en la ubicación multirregional. Por lo tanto, una consulta o una tarea fallará si la ubicación incluye tanto una ubicación de una sola región como una ubicación multirregional. Por ejemplo, si la ubicación de un trabajo es US, el trabajo fallará si hace referencia a un conjunto de datos en us-central1. Del mismo modo, un trabajo que haga referencia a un conjunto de datos de US y a otro de us-central1 fallará. Esto también se aplica a las instrucciones JOIN con tablas en una región y en una multirregión.

Las consultas dinámicas no se analizan hasta que se ejecutan, por lo que no se pueden usar para determinar automáticamente la región de una consulta.

Ubicaciones, reservas y trabajos

Los compromisos de capacidad son recursos regionales. Cuando compras ranuras, estas se limitan a una región o multirregión específicas. Si tu único compromiso de capacidad es en EU, no puedes crear una reserva en US. Cuando creas una reserva, especificas una ubicación (región) y un número de espacios. Esos espacios se obtienen de tu compromiso de capacidad en esa región.

Del mismo modo, cuando ejecutas un trabajo en una región, solo se usa una reserva si la ubicación del trabajo coincide con la de la reserva. Por ejemplo, si asignas una reserva a un proyecto en EU y ejecutas una consulta en ese proyecto en un conjunto de datos ubicado en US, esa consulta no se ejecutará en tu reserva de EU. Si no hay ninguna reserva de US, el trabajo se ejecuta bajo demanda.

Consideraciones de ubicación

Cuando elijas una ubicación para tus datos, ten en cuenta lo siguiente:

Cloud Storage

Puedes interactuar con los datos de Cloud Storage mediante BigQuery de las siguientes formas:

Consultar datos de Cloud Storage

Cuando consultas datos de Cloud Storage mediante una BigLake o una tabla externa que no es de BigLake, los datos que consultas deben estar ubicados en el mismo lugar que tu conjunto de datos de BigQuery. De lo contrario, la consulta incurrirá en cargos por transferencia de datos. Por ejemplo:

  • Segmento de una sola región: si tu conjunto de datos de BigQuery está en la región de Varsovia (europe-central2), el segmento de Cloud Storage correspondiente también debe estar en la región de Varsovia o en cualquier región compuesta de Cloud Storage que incluya Varsovia. Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la US multirregión, el segmento de Cloud Storage puede estar en la región única de Iowa (us-central1) o en cualquier birregión que incluya Iowa. Las consultas de cualquier otra región única conllevan cargos por transferencia de datos, aunque el segmento se encuentre en una ubicación incluida en la multirregión del conjunto de datos. Por ejemplo, si las tablas externas están en la multirregión US y el segmento de Cloud Storage está en Oregón (us-west1), la tarea incurrirá en cargos por transferencia de datos.

    Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión EU, el segmento de Cloud Storage puede estar en la región única de los Países Bajos (europe-west4) o en cualquier región compuesta por dos regiones que incluya los Países Bajos (europe-west4). Las consultas de cualquier otra región única incurren en tarifas de transferencia de datos, aunque el segmento esté en una ubicación que se encuentre en la multirregión del conjunto de datos. Por ejemplo, si las tablas externas están en la multirregión EU y el segmento de Cloud Storage está en Varsovia (europe-central2), la tarea incurrirá en cargos por transferencia de datos.

  • Segmento birregional: si tu conjunto de datos de BigQuery está en la región de Tokio (asia-northeast1), el segmento de Cloud Storage correspondiente debe estar en la región de Tokio o en una birregión que incluya Tokio, como la birregión ASIA1.

    Si el segmento de Cloud Storage está en la región doble NAM4 o en cualquier región doble que incluya la región de Iowa(us-central1), el conjunto de datos de BigQuery correspondiente puede estar en la multirregión US o en Iowa(us-central1).

    Si el segmento de Cloud Storage está en la EUR4 región doble o en cualquier región doble que incluya la región de los Países Bajos (europe-west4), el conjunto de datos de BigQuery correspondiente puede estar en la EU multirregión o en los Países Bajos (europe-west4).

  • Segmento multirregional: no se recomienda usar ubicaciones de conjuntos de datos multirregionales con segmentos de Cloud Storage multirregionales en tablas externas, ya que el rendimiento de las consultas externas depende de una latencia mínima y de un ancho de banda de red óptimo.

    Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión US, el segmento de Cloud Storage correspondiente debe estar en una birregión que incluya Iowa (us-central1), como la birregión NAM4, o en una birregión personalizada que incluya Iowa (us-central1).

    Si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión EU, el segmento de Cloud Storage correspondiente debe estar en una birregión que incluya Países Bajos (europe-west4), como la birregión EUR4, o en una birregión personalizada que incluya Países Bajos (europe-west4) .

Para obtener más información sobre las ubicaciones de Cloud Storage admitidas, consulta Ubicaciones de segmentos en la documentación de Cloud Storage.

Cargar datos de Cloud Storage en BigQuery

Cuando cargas datos desde Cloud Storage, los datos que cargas deben estar ubicados en la misma ubicación que tu conjunto de datos de BigQuery. De lo contrario, la tarea de carga incurrirá en cargos por transferencia de datos.

Para obtener más información sobre los cargos por transferencia de datos de carga, consulta la sección Consultar datos de Cloud Storage, ya que las mismas directrices se aplican tanto a las cargas por lotes como a las consultas.

Para obtener más información, consulta Cargar datos por lotes.

Bigtable

Debes tener en cuenta la ubicación al consultar datos de Bigtable o al exportar datos a Bigtable.

Consultar datos de Bigtable

Cuando consultas datos en Bigtable a través de una tabla externa de BigQuery, tu instancia de Bigtable debe estar en la misma ubicación que tu conjunto de datos de BigQuery:

  • Región única: si tu conjunto de datos de BigQuery está en la ubicación regional de Bélgica (europe-west1), la instancia de Bigtable correspondiente debe estar en la región de Bélgica.
  • Multirregión: como el rendimiento de las consultas externas depende de una latencia mínima y de un ancho de banda de red óptimo, no se recomienda usar ubicaciones de conjuntos de datos multirregión para las tablas externas de Bigtable.

Para obtener más información sobre las ubicaciones de Bigtable admitidas, consulta Ubicaciones de Bigtable.

Exportar datos a Bigtable

  • Si tu conjunto de datos de BigQuery está en una multirregión, tu perfil de aplicación de Bigtable debe configurarse para enrutar los datos a un clúster de Bigtable dentro de esa multirregión. Por ejemplo, si tu conjunto de datos de BigQuery está en la US multirregión, el clúster de Bigtable puede estar ubicado en la región us-west1 (Oregón), que está en Estados Unidos.
  • Si tu conjunto de datos de BigQuery está en una sola región, tu perfil de aplicación de Bigtable debe configurarse para enrutar los datos a un clúster de Bigtable en la misma región. Por ejemplo, si tu conjunto de datos de BigQuery está en la región asia-northeast1 (Tokio), tu clúster de Bigtable también debe estar en la región asia-northeast1 (Tokio).

Google Drive

Las consideraciones sobre la ubicación no se aplican a las fuentes de datos externas de Google Drive.

Cloud SQL

Cuando consultas datos de Cloud SQL mediante una consulta federada de BigQuery, tu instancia de Cloud SQL debe estar en la misma ubicación que tu conjunto de datos de BigQuery.

  • Región única: si tu conjunto de datos de BigQuery está en la ubicación regional de Bélgica (europe-west1), la instancia de Cloud SQL correspondiente debe estar en la región de Bélgica.
  • Multirregión: si tu conjunto de datos de BigQuery está en la multirregión US, la instancia de Cloud SQL correspondiente debe estar en una sola región del área geográfica de EE. UU.

Para obtener más información sobre las ubicaciones de Cloud SQL admitidas, consulta Ubicaciones de Cloud SQL.

Spanner

Cuando consultas datos en Spanner mediante una consulta federada de BigQuery, tu instancia de Spanner debe estar en la misma ubicación que tu conjunto de datos de BigQuery.

  • Una sola región: si tu conjunto de datos de BigQuery está en la ubicación regional de Bélgica (europe-west1), la instancia de Spanner correspondiente debe estar en la región de Bélgica.
  • Multirregión: si tu conjunto de datos de BigQuery está en una USmultirregión, la instancia de Spanner correspondiente debe estar en una sola región del área geográfica de EE. UU.

Para obtener más información sobre las ubicaciones de Spanner admitidas, consulta Ubicaciones de Spanner.

Herramientas de análisis

Coloca tu conjunto de datos de BigQuery en la misma ubicación que tus herramientas de análisis:

Planes de gestión de datos

Desarrollar un plan de gestión de datos:

Restringir ubicaciones

Puede restringir las ubicaciones en las que se pueden crear sus conjuntos de datos mediante el servicio de políticas de la organización. Para obtener más información, consulte los artículos sobre cómo restringir ubicaciones de recursos y servicios compatibles con ubicaciones de recursos.

Seguridad de los conjuntos de datos

Para controlar el acceso a los conjuntos de datos en BigQuery, consulta el artículo Controlar el acceso a los conjuntos de datos. Para obtener información sobre el cifrado de datos, consulta el artículo Cifrado en reposo.

Siguientes pasos