オンラインストアインスタンスを作成する

オンラインサービングを設定するには、まず Bigtable オンラインサービングまたは最適化されたオンラインサービング用のオンラインストアインスタンスを作成する必要があります。 Bigtable オンラインサービングと最適化されたオンラインサービングの違いについては、オンラインサービングのタイプをご覧ください。

オンラインストアの作成中に Bigtable オンラインサービングまたは最適化されたオンラインサービングを選択した後に、オンラインサービングの種類を変更することはできません。ただし、最適化されたオンラインサービング用に作成されたオンラインストアインスタンスのサービスエンドポイントの構成は変更できます。

オンラインストアを作成したら、特徴ビューを追加し、それらの特徴ビューを BigQuery の特徴データソースに関連付けることができます。

オンラインストアインスタンスを作成するときに顧客管理の暗号鍵（CMEK）を指定すると、オンラインストアインスタンスを暗号化できます。CMEK を使用した暗号化は、Bigtable オンラインサービングでのみサポートされています。CMEK を使用する利点と、オンラインストアに CMEK が役立つかどうかについては、CMEK の利点をご覧ください。

CMEK を使用すると、使用される鍵の種類によっては追加の使用料金が発生する場合があります。料金の詳細については、Cloud Key Management Service の料金をご覧ください。

始める前に

まだ行っていない場合は、Vertex AI に対する認証を行います。

Select the tab for how you plan to use the samples on this page:

Console

When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.

Python

ローカル開発環境でこのページの Python サンプルを使用するには、gcloud CLI をインストールして初期化し、ユーザー認証情報を使用してアプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。

Install the Google Cloud CLI.
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
```
gcloud init
```
If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:
```
gcloud auth application-default login
```
You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

詳細については Set up authentication for a local development environment をご覧ください。

REST

このページの REST API サンプルをローカル開発環境で使用するには、gcloud CLI に指定した認証情報を使用します。

Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:

gcloud init

詳細については、Google Cloud 認証ドキュメントの REST を使用して認証するをご覧ください。

Bigtable オンラインサービング用のオンラインストアを作成する

Bigtable オンラインサービングを使用する場合は、CMEK を使用してオンラインストアを暗号化できます。

CMEK を使用しない Bigtable オンラインサービング用のオンラインストアを作成する

CMEK を指定せずに、自動スケーリングで Bigtable オンラインサービング用のオンラインストアインスタンスを作成するには、Google Cloud コンソールまたは REST API を使用します。

コンソール

Google Cloud コンソールで Bigtable オンラインサービング用のオンラインストアを作成するには、次の操作を行います。

Google Cloud コンソールの [Vertex AI] セクションで、[Feature Store] ページに移動します。

[Feature Store] ページに移動
[オンラインストア] をクリックして、[オンラインストア] セクションに移動します。
[作成] をクリックして [オンラインストアを作成] ページを開きます。
オンラインストアの名前を指定します。
省略可: ラベルを追加するには、[ラベルを追加] をクリックし、ラベル名と値を指定します。オンラインストアには複数のラベルを追加できます。
[オンラインショップ用のストレージソリューションの選択] フィールドで、[Bigtable] をクリックします。
最小ノード数、最大ノード数、CPU 使用率の目標値を必要に応じて変更します。
[作成] をクリックします。

Python

Vertex AI SDK for Python のインストールまたは更新の方法については、Vertex AI SDK for Python をインストールするをご覧ください。詳細については、Python API リファレンスドキュメントをご覧ください。


from google.cloud import aiplatform
from vertexai.resources.preview import feature_store


def create_bigtable_feature_online_store_sample(
    project: str,
    location: str,
    feature_online_store_id: str,
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)
    fos = feature_store.FeatureOnlineStore.create_bigtable_store(
        feature_online_store_id
    )
    return fos

project: プロジェクト ID。
location: オンラインストアがあるリージョン（us-central1 など）。
feature_online_store_id: 新しい FeatureOnlineStore インスタンスの名前。

REST

FeatureOnlineStore リソースを作成するには、featureOnlineStores.create メソッドを使用して POST リクエストを送信します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

LOCATION_ID: オンラインストアを作成するリージョン（us-central1 など）。
PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
FEATUREONLINESTORE_NAME: 新しいオンラインストアインスタンスの名前。
BOOLEAN:（省略可）エンベディング管理をサポートするオンラインストアを作成するには、「true」と入力します。デフォルト値は false です。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME

リクエストの本文（JSON）:

{
  "bigtable": {
    "auto_scaling": {
      "min_node_count": 1,
      "max_node_count": 3,
      "cpu_utilization_target": 50
    }
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME"

PowerShell

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOnlineStoreOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z",
      "updateTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z"
    }
  }
}

CMEK を使用するオンラインストアを作成する

CMEK で暗号化された Bigtable オンラインサービング用のオンラインストアインスタンスを作成する手順は次のとおりです。

CMEK 暗号化を使用すると、使用している鍵の種類に応じて追加の使用料が発生する場合があります。料金の詳細については、Cloud Key Management Service の料金をご覧ください。

Cloud Key Management Service を使用して顧客管理の暗号鍵を構成します。
FeatureOnlineStore リソースを作成するには、featureOnlineStores.create メソッドを使用し、CMEK を指定して、次の POST リクエストを送信します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。
- LOCATION_ID: オンラインストアを作成するリージョン（us-central1 など）。
- PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
- FEATUREONLINESTORE_NAME: 新しいオンラインストアインスタンスの名前。
- BOOLEAN:（省略可）エンベディング管理をサポートするオンラインストアを作成するには、「true」と入力します。デフォルト値は false です。
- KEY_NAME: このメタデータストアに使用する暗号鍵の名前。
HTTP メソッドと URL:
```
POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME
```
リクエストの本文（JSON）:
```
{
  "bigtable": {
    "auto_scaling": {
      "min_node_count": 1,
      "max_node_count": 3,
      "cpu_utilization_target": 50
    }
  },
  "encryption_spec": {
    "kms_key_name": "KEY_NAME"
  }
}
```
リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。
curl

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME"
PowerShell

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME" | Select-Object -Expand Content
次のような JSON レスポンスが返されます。
```
{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOnlineStoreOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z",
      "updateTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z"
    }
  }
}
```

最適化されたオンラインサービング用のオンラインストアを作成する

最適化されたオンラインサービングを使用する場合、パブリックエンドポイントまたは専用の Private Service Connect エンドポイントのいずれかから特徴を提供するようにオンラインストアを構成できます。VPC ネットワーク内でパブリックエンドポイントよりも低いレイテンシで特徴を提供する場合は、Private Service Connect エンドポイントを使用します。

最適化されたオンラインサービング用にパブリックエンドポイントを使用してオンラインストアを作成する

次のサンプルでは、最適化されたオンラインサービング用にパブリックエンドポイントを使用してオンラインストアを作成します。

コンソール

Google Cloud コンソールで最適化されたオンラインサービング用のオンラインストアを作成するには、次の操作を行います。

Google Cloud コンソールの [Vertex AI] セクションで、[Feature Store] ページに移動します。

[Feature Store] ページに移動
[オンラインストア] をクリックして、[オンラインストア] セクションに移動します。
[作成] をクリックして [オンラインストアを作成] ページを開きます。
オンラインストアの名前を指定します。
省略可: ラベルを追加するには、[ラベルを追加] をクリックし、ラベル名と値を指定します。オンラインストアには複数のラベルを追加できます。
[オンラインショップ用のストレージソリューションの選択] フィールドで、[最適化] をクリックします。
[作成] をクリックします。

Python


from google.cloud import aiplatform
from vertexai.resources.preview import feature_store


def create_optimized_public_feature_online_store_sample(
    project: str,
    location: str,
    feature_online_store_id: str,
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)
    fos = feature_store.FeatureOnlineStore.create_optimized_store(
        feature_online_store_id
    )
    return fos

project: プロジェクト ID。
location: FeatureOnlineStore インスタンスを作成するリージョン（us-central1 など）。
feature_online_store_id: 新しい FeatureOnlineStore インスタンスの名前。

REST

オンラインストアインスタンスを作成するには、featureOnlineStores.create メソッドを使用して POST リクエストを送信します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

LOCATION_ID: FeatureOnlineStore インスタンスを作成するリージョン（us-central1 など）。
PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
FEATUREONLINESTORE_NAME: 新しい FeatureOnlineStore インスタンスの名前。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME

リクエストの本文（JSON）:

{
  "optimized": {}
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME"

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOnlineStoreOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z",
      "updateTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z"
    }
  }
}

最適化されたオンラインサービング用に Private Service Connect エンドポイントを使用してオンラインストアを作成する

次のサンプルでは、最適化されたオンラインサービング用に Private Service Connect を使用してオンラインストアを作成します。

Python


from typing import List

from google.cloud import aiplatform
from vertexai.resources.preview import feature_store


def create_optimized_private_feature_online_store_sample(
    project: str,
    location: str,
    feature_online_store_id: str,
    project_allowlist: List[str],
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)
    fos = feature_store.FeatureOnlineStore.create_optimized_store(
        name=feature_online_store_id,
        enable_private_service_connect=True,
        project_allowlist=project_allowlist,
    )
    return fos

project: プロジェクト ID。
location: FeatureOnlineStore インスタンスを作成するリージョン（us-central1 など）。
feature_online_store_id: 新しい FeatureOnlineStore インスタンスの名前。
project_allowlist: Private Service Connect（PSC）の許可リストに登録するプロジェクト名のリスト。

REST

オンラインストアインスタンスを作成するには、featureOnlineStores.create メソッドを使用して POST リクエストを送信します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

LOCATION_ID: FeatureOnlineStore インスタンスを作成するリージョン（us-central1 など）。
PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
FEATUREONLINESTORE_NAME: 新しい FeatureOnlineStore インスタンスの名前。
PROJECT_NAMES: Private Service Connect（PSC）の許可リストに登録するプロジェクト名のリスト。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME

リクエストの本文（JSON）:

{
  "optimized": {},
  "dedicated_serving_endpoint": {
    "private_service_connect_config": {
      "enable_private_service_connect": true,
      "project_allowlist": ["PROJECT_NAMES"]
    }
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME"

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOnlineStoreOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z",
      "updateTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z"
    }
  }
}

次のステップ

特徴ビューを作成する方法を学ぶ。
オンラインストアを更新する方法を学ぶ。

オンライン ストア インスタンスを作成する

始める前に

Console

Python

REST

Bigtable オンライン サービング用のオンライン ストアを作成する

CMEK を使用しない Bigtable オンライン サービング用のオンライン ストアを作成する

コンソール

Python

REST

curl

PowerShell

CMEK を使用するオンライン ストアを作成する

curl

PowerShell

最適化されたオンライン サービング用のオンライン ストアを作成する

最適化されたオンライン サービング用にパブリック エンドポイントを使用してオンライン ストアを作成する

コンソール

Python

REST

curl

PowerShell

最適化されたオンライン サービング用に Private Service Connect エンドポイントを使用してオンライン ストアを作成する

Python

REST

curl

PowerShell

次のステップ

オンラインストアインスタンスを作成する

Bigtable オンラインサービング用のオンラインストアを作成する

CMEK を使用しない Bigtable オンラインサービング用のオンラインストアを作成する

CMEK を使用するオンラインストアを作成する

最適化されたオンラインサービング用のオンラインストアを作成する

最適化されたオンラインサービング用にパブリックエンドポイントを使用してオンラインストアを作成する

最適化されたオンラインサービング用に Private Service Connect エンドポイントを使用してオンラインストアを作成する