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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 o Europa, que contiene muchas regiones únicas e independientes. Las ubicaciones multirregionales pueden ofrecer cuotas más grandes que las regiones únicas, pero no proporcionan redundancia regional. Los datos se almacenan en una sola región y el proceso solo se proporciona en esa región. Para la redundancia entre regiones, BigQuery ofrece la recuperación tras fallos gestionada.

En ambos tipos de ubicación, BigQuery almacena automáticamente copias de tus datos en dos zonas diferentes de una misma región en la ubicación seleccionada. Las multirregiones se consideran independientes de otras regiones, aunque estén ubicadas en la misma zona. Para obtener más información sobre la disponibilidad y la durabilidad de los datos, consulta el artículo Plan de recuperación 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`	CO₂ bajo
Iowa	`us-central1`	CO₂ bajo
Las Vegas	`us-west4`
Los Ángeles	`us-west2`
México	`northamerica-south1`
Montreal	`northamerica-northeast1`	CO₂ bajo
Norte de Virginia	`us-east4`
Oregón	`us-west1`	CO₂ bajo
Salt Lake City	`us-west3`
São Paulo	`southamerica-east1`	CO₂ bajo
Santiago	`southamerica-west1`	CO₂ bajo
Carolina del Sur	`us-east1`
Toronto	`northamerica-northeast2`	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`	CO₂ bajo
Berlín	`europe-west10`
Finlandia	`europe-north1`	CO₂ bajo
Fráncfort	`europe-west3`
Londres	`europe-west2`	CO₂ bajo
Madrid	`europe-southwest1`	CO₂ bajo
Milán	`europe-west8`
Países Bajos	`europe-west4`	CO₂ bajo
París	`europe-west9`	CO₂ bajo
Estocolmo	`europe-north2`	CO₂ bajo
Turín	`europe-west12`
Varsovia	`europe-central2`
Zúrich	`europe-west6`	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`

Multirregiones

En la siguiente tabla se indican las multirregiones en las que está disponible BigQuery. Cuando seleccionas una multirregión, permites que BigQuery elija una sola región dentro de la multirregión en la que se almacenan y se tratan tus datos.

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`	CO₂ bajo
	Iowa	`us-central1`	CO₂ bajo
	Los Ángeles	`us-west2`
	Las Vegas	`us-west4`
	Montreal	`northamerica-northeast1`	CO₂ bajo
	Norte de Virginia	`us-east4`
	Oregón	`us-west1`	CO₂ bajo
	São Paulo	`southamerica-east1`	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`	CO₂ bajo
	Fráncfort	`europe-west3`
	Londres	`europe-west2`	CO₂ bajo
	Madrid	`europe-southwest1`	CO₂ bajo
	Países Bajos	`europe-west4`	CO₂ bajo
	Turín	`europe-west12`
	Zúrich	`europe-west6`	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. de Virginia)	`aws-us-east-1`	`us-east4`
	AWS - US West (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:

Para ver las regiones admitidas por el modelo de Gemini y el modelo de inserciones, consulta las ubicaciones de los endpoints de los modelos de Google.
Para ver las regiones admitidas de los modelos de IA Claude, Llama y Mistral, consulta las ubicaciones de los endpoints de los modelos de partners de Google Cloud.

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 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 IA Claude, Llama y Mistral 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 multirregión EU pueden usar el endpoint de Vertex AI de cualquier región de la multirregión EU, 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 para 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 AI.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 abarca 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 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`	●	●