Criar uma instância de loja on-line

Para configurar a disponibilização on-line, primeiro é preciso criar uma instância de loja on-line para disponibilização on-line do Bigtable ou disponibilização on-line otimizada. Para entender as diferenças entre a exibição on-line do Bigtable e a exibição on-line otimizada, consulte Tipos de exibição on-line.

Não é possível alterar o tipo de disponibilização on-line depois de escolher a disponibilização on-line do Bigtable ou a disponibilização on-line otimizada durante a criação da loja on-line. No entanto, é possível alterar a configuração do endpoint de disponibilização para uma instância de loja on-line criada para a disponibilização on-line otimizada.

Depois de criar o armazenamento on-line, é possível adicionar visualizações de atributos e associar essas visualizações a fontes de dados de recursos no BigQuery.

É possível criptografar sua instância de armazenamento on-line especificando uma chave de criptografia gerenciada pelo cliente (CMEK) ao criar a instância da loja on-line. Somente a veiculação on-line do Bigtable é compatível com criptografia usando uma CMEK. Para saber mais sobre os benefícios de usar uma CMEK e entender se uma CMEK é útil para sua loja on-line, consulte Benefícios da CMEK.

O uso de uma CMEK pode envolver mais custos de uso, dependendo do tipo de chave que está sendo usado. Para mais informações sobre preços, consulte Preços do Cloud Key Management Service.

Antes de começar

Faça a autenticação na Vertex AI, a menos que já tenha feito isso.

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

Para usar os exemplos Python desta página em um ambiente de desenvolvimento local, instale e inicialize o gcloud CLI e e configure o Application Default Credentials com suas credenciais de usuário.

  1. Install the Google Cloud CLI.

  2. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

  3. 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.

Confira mais informações em Set up authentication for a local development environment.

REST

Para usar as amostras da API REST nesta página em um ambiente de desenvolvimento local, use as credenciais fornecidas para gcloud CLI.

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

    gcloud init

Para mais informações, consulte Autenticar para usar REST na documentação de autenticação do Google Cloud.

Criar uma loja on-line para exibição on-line do Bigtable

Ao usar a veiculação on-line do Bigtable, você tem a opção de criptografar o armazenamento on-line usando uma CMEK.

Criar um repositório on-line para veiculação on-line do Bigtable sem CMEK

Para criar uma instância de armazenamento on-line para veiculação on-line do Bigtable com escalonamento automático, sem especificar uma CMEK, use o console do Google Cloud ou a API REST.

Console

Use as instruções a seguir para criar um loja on-line para veiculação on-line do Bigtable usando o console do Google Cloud.

  1. Na seção "Vertex AI" do console do Google Cloud, acesse a página Feature Store.

    Acessar a página do Feature Store

  2. Clique em Loja on-line para acessar a seção Loja on-line.

  3. Clique em Create para abrir a página Criar loja on-line.

  4. Especifique um nome para a loja on-line.

  5. Opcional: para adicionar rótulos, clique em Adicionar rótulo e especifique o nome e o valor do rótulo. É possível adicionar vários rótulos a uma loja on-line.

  6. No campo Selecione uma solução de armazenamento para sua loja on-line, clique em Bigtable.

  7. Modifique a Contagem mínima de nós, a Contagem máxima de nós e a Meta de utilização da CPU, conforme necessário.

  8. Clique em Criar.

Python

Para saber como instalar o SDK da Vertex AI para Python, consulte Instalar o SDK da Vertex AI para Python. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Python. 


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: o ID do projeto.
  • location: região em que a loja on-line está localizada, como us-central1.
  • feature_online_store_id: o nome da nova instância FeatureOnlineStore.

REST

Para criar um recurso FeatureOnlineStore, envie uma solicitação POST usando o método featureOnlineStores.create.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

  • LOCATION_ID: região em que você quer criar a loja on-line, como us-central1.
  • PROJECT_ID: o ID do projeto.
  • FEATUREONLINESTORE_NAME: o nome da nova instância de loja on-line.
  • BOOLEAN (opcional): para criar uma loja on-line compatível com o gerenciamento de incorporação, insira true. O valor padrão é false.

Método HTTP e URL: 

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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"
    }
  }
}

Criar uma loja on-line que usa uma CMEK

Use as etapas a seguir para criar uma instância de armazenamento on-line para veiculação on-line do Bigtable que é criptografada com uma CMEK.

O uso de uma criptografia de CMEK pode envolver mais custos de uso, dependendo do tipo de chave que está sendo usado. Para mais informações sobre preços, consulte Preços do Cloud Key Management Service.

  1. Use o Cloud Key Management Service para configurar uma chave de criptografia gerenciada pelo cliente.

  2. Para criar um recurso FeatureOnlineStore, envie a seguinte solicitação POST usando o método featureOnlineStores.create e especificando a CMEK.

    Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

    • LOCATION_ID: região em que você quer criar a loja on-line, como us-central1.
    • PROJECT_ID: o ID do projeto.
    • FEATUREONLINESTORE_NAME: o nome da nova instância de loja on-line.
    • BOOLEAN (opcional): para criar uma loja on-line compatível com o gerenciamento de incorporação, insira true. O valor padrão é false.
    • KEY_NAME: o nome da chave de criptografia que você quer usar nesse armazenamento de metadados.

    Método HTTP e URL: 

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

    Corpo JSON da solicitação:

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

    Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

    curl

    Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

    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

    Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

    $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

    Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

    {
  "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"
    }
  }
}

Criar um repositório on-line para veiculação on-line otimizada

Ao usar a disponibilização on-line otimizada, é possível configurar a loja on-line para disponibilizar recursos de um endpoint público ou dedicado do Private Service Connect. Use um endpoint do Private Service Connect se quiser disponibilizar recursos em uma rede VPC com latências menores do que um endpoint público.

Criar uma loja on-line para disponibilização on-line otimizada com um endpoint público

Use os exemplos a seguir para criar uma loja on-line para veiculação on-line otimizada com um endpoint público.

Console

Use as instruções a seguir para criar um loja on-line para veiculação on-line otimizada usando o console do Google Cloud.

  1. Na seção Vertex AI do console do Google Cloud, acesse a página Feature Store.

    Acessar a página do Feature Store

  2. Clique em Loja on-line para acessar a seção Loja on-line.

  3. Clique em Create para abrir a página Criar loja on-line.

  4. Especifique um nome para a loja on-line.

  5. Opcional: para adicionar rótulos, clique em Adicionar rótulo e especifique o nome e o valor do rótulo. É possível adicionar vários rótulos a uma loja on-line.

  6. No campo Selecione uma solução de armazenamento para sua loja on-line, clique em Otimizada.

  7. Clique em Criar.

Python

Para saber como instalar o SDK da Vertex AI para Python, consulte Instalar o SDK da Vertex AI para Python. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API 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: o ID do projeto.
  • location: região onde você quer criar a instância de FeatureOnlineStore, como us-central1.
  • feature_online_store_id: o nome da nova instância FeatureOnlineStore.

REST

Para criar uma instância de loja on-line, envie uma solicitação POST usando o método featureOnlineStores.create.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

  • LOCATION_ID: região onde você quer criar a instância de FeatureOnlineStore, como us-central1.
  • PROJECT_ID: o ID do projeto.
  • FEATUREONLINESTORE_NAME: o nome da nova instância FeatureOnlineStore.

Método HTTP e URL: 

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

Corpo JSON da solicitação:

{
  "optimized": {}
}

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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"
    }
  }
}

Criar uma loja on-line para disponibilização on-line otimizada com um endpoint do Private Service Connect

Use os exemplos a seguir para criar uma loja on-line para veiculaç˜åo on-line otimizada com o Private Service Connect.

Python

Para saber como instalar o SDK da Vertex AI para Python, consulte Instalar o SDK da Vertex AI para Python. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API 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: o ID do projeto.
  • location: região onde você quer criar a instância de FeatureOnlineStore, como us-central1.
  • feature_online_store_id: o nome da nova instância FeatureOnlineStore.
  • project_allowlist: a lista de nomes de projetos a serem incluídos na lista de permissões do Private Service Connect (PSC).

REST

Para criar uma instância de loja on-line, envie uma solicitação POST usando o método featureOnlineStores.create.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

  • LOCATION_ID: região onde você quer criar a instância de FeatureOnlineStore, como us-central1.
  • PROJECT_ID: o ID do projeto.
  • FEATUREONLINESTORE_NAME: o nome da nova instância FeatureOnlineStore.
  • PROJECT_NAMES: a lista de nomes de projetos a serem incluídos na lista de permissões do Private Service Connect (PSC).

Método HTTP e URL: 

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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"
    }
  }
}

A seguir