本頁面由 Cloud Translation API 翻譯而成。

建立網路商店執行個體

如要設定線上供應，您必須先建立 Bigtable 線上供應或最佳化線上供應的線上儲存庫執行個體。如要瞭解 Bigtable 線上提供和最佳化線上提供的差異，請參閱「線上提供類型」。

請注意，建立網路商店時，如果選擇 Bigtable 線上放送或最佳化線上放送，就無法變更線上放送類型。不過，您可以變更為最佳化線上放送建立的網路商店例項的放送端點設定。

建立線上商店後，您可以新增特徵檢視畫面，並將這些特徵檢視畫面與 BigQuery 中的特徵資料來源建立關聯。

建立線上商店執行個體時，您可以指定客戶管理的加密金鑰 (CMEK)，藉此加密線上商店執行個體。只有 Bigtable 線上服務支援使用 CMEK 進行加密。如要進一步瞭解使用 CMEK 的優點，以及 CMEK 是否適合你的網路商店，請參閱「使用 CMEK 的優點」。

使用 CMEK 可能會產生額外的使用費用，具體取決於所使用的金鑰類型。如要進一步瞭解定價，請參閱 Cloud Key Management Service 定價。

事前準備

驗證 Vertex AI (如果您尚未驗證)。

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

如要在本機開發環境中使用本頁面上的 Python 範例，請先安裝並初始化 gcloud CLI，然後使用您的使用者憑證設定應用程式預設憑證。

Install the Google Cloud CLI.
If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.
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.

If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.

詳情請參閱 Set up authentication for a local development environment。

REST

如要在本機開發環境中使用本頁的 REST API 範例，請使用您提供給 gcloud CLI 的憑證。

After installing the Google Cloud CLI, initialize it by running the following command:

gcloud init

If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

詳情請參閱 Google Cloud 驗證說明文件中的「驗證以使用 REST」。

建立 Bigtable 線上服務的網路商店

使用 Bigtable 線上服務時，您可以選擇使用 CMEK 加密網路商店。

不使用 CMEK 建立 Bigtable 線上服務的網路商店

如要為 Bigtable 線上服務搭配自動調整大小功能建立網路商店執行個體，但不指定 CMEK，請使用 Google Cloud 主控台或 REST API。

控制台

請按照下列操作說明，使用 Google Cloud 控制台建立 Bigtable 線上服務的線上商店。

在 Google Cloud 控制台的 Vertex AI 專區中，前往「Feature Store」頁面。

前往「Feature Store」頁面
點選「網路商店」前往「網路商店」部分。
按一下「建立」，開啟「建立網路商店」頁面。
指定網路商店名稱。
選用：如要新增標籤，請按一下「新增標籤」，然後指定標籤名稱和值。你可以為網路商店新增多個標籤。
在「為線上商店選擇儲存空間解決方案」欄位中，點選「Bigtable」。
視需要修改「節點數量下限」、「節點數量上限」和「CPU 使用率目標」。
按一下 [建立]。

Python 適用的 Vertex AI SDK

如要瞭解如何安裝或更新 Python 適用的 Vertex AI SDK，請參閱「安裝 Python 適用的 Vertex AI SDK」。詳情請參閱 Vertex AI SDK for Python API 參考說明文件。


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：您的專案 ID。
location：線上商店所在的區域，例如 us-central1。
feature_online_store_id：新 FeatureOnlineStore 例項的名稱。

REST

如要建立 FeatureOnlineStore 資源，請使用 featureOnlineStores.create 方法傳送 POST 要求。

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

LOCATION_ID：要建立線上商店的區域，例如 us-central1。
PROJECT_ID：您的專案 ID。
FEATUREONLINESTORE_NAME：新線上商店執行個體的名稱。
BOOLEAN：選用：如要建立支援嵌入管理功能的網路商店，請輸入 true。預設值為 false。

HTTP 方法和網址：

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

JSON 要求主體：

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

如要傳送要求，請選擇以下其中一個選項：

curl

注意：以下指令假設您已使用使用者帳戶登入 gcloud CLI，方法是執行 gcloud init 或 gcloud auth login，或是使用 Cloud Shell，後者會自動登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list 查看目前有效的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

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

注意：下列指令假設您已透過執行 gcloud init 或 gcloud auth login 登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list 查看目前有效的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

$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

您應該會收到如下的 JSON 回應：

{
  "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"
    }
  }
}

建立使用 CMEK 的網路商店

請按照下列步驟，為使用 CMEK 加密的 Bigtable 線上服務建立線上商店執行個體。

使用 CMEK 加密功能可能會產生額外的使用費用，具體取決於所使用的金鑰類型。如要進一步瞭解定價，請參閱 Cloud Key Management Service 定價。

使用 Cloud Key Management Service 設定客戶自行管理的加密金鑰。

如要建立 FeatureOnlineStore 資源，請使用 featureOnlineStores.create 方法並指定 CMEK，傳送下列 POST 要求。

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

LOCATION_ID：要建立線上商店的區域，例如 us-central1。
PROJECT_ID：您的專案 ID。
FEATUREONLINESTORE_NAME：新線上商店執行個體的名稱。
BOOLEAN：選用：如要建立支援嵌入管理功能的網路商店，請輸入 true。預設值為 false。
KEY_NAME：您要用於此中繼資料儲存庫的加密金鑰名稱。

HTTP 方法和網址：

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

JSON 要求主體：

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

如要傳送要求，請選擇以下其中一個選項：

curl

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

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

注意：下列指令假設您已透過執行 gcloud init 或 gcloud auth login 登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list 查看目前有效的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

$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

您應該會收到如下的 JSON 回應：

{
  "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"
    }
  }
}

建立網路商店，以便使用最佳化線上服務

使用最佳化線上放送功能時，您可以設定線上商店，以公開端點或專用 Private Service Connect 端點放送功能。如果您想在虛擬私有雲網路中提供功能，且希望延遲時間低於公開端點，請使用 Private Service Connect 端點。

建立網路商店，以便透過公開端點進行最佳化線上服務

使用下列範例，透過公開端點建立最佳化線上放送的網路商店。

控制台

請按照下列操作說明，使用 Google Cloud 控制台建立線上商店，以便進行最佳化線上放送。

在 Google Cloud 控制台的 Vertex AI 專區中，前往「Feature Store」頁面。

前往「Feature Store」頁面
點選「網路商店」前往「網路商店」部分。
按一下「建立」，開啟「建立網路商店」頁面。
指定網路商店名稱。
選用：如要新增標籤，請按一下「新增標籤」，然後指定標籤名稱和值。你可以為網路商店新增多個標籤。
在「為線上商店選取儲存空間解決方案」欄位中，按一下「最佳化」。
按一下 [建立]。

Python 適用的 Vertex AI SDK

如要瞭解如何安裝或更新 Python 適用的 Vertex AI SDK，請參閱「安裝 Python 適用的 Vertex AI SDK」。詳情請參閱 Vertex AI SDK for Python API 參考說明文件。


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：您的專案 ID。
location：要建立 FeatureOnlineStore 執行個體的區域，例如 us-central1。
feature_online_store_id：新 FeatureOnlineStore 例項的名稱。

REST

如要建立網路商店例項，請使用 featureOnlineStores.create 方法傳送 POST 要求。

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

LOCATION_ID：要建立 FeatureOnlineStore 執行個體的區域，例如 us-central1。
PROJECT_ID：您的專案 ID。
FEATUREONLINESTORE_NAME：新 FeatureOnlineStore 例項的名稱。

HTTP 方法和網址：

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

JSON 要求主體：

{
  "optimized": {}
}

如要傳送要求，請選擇以下其中一個選項：

curl

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

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

注意：下列指令假設您已透過執行 gcloud init 或 gcloud auth login 登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list 查看目前有效的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

$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

您應該會收到如下的 JSON 回應：

{
  "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"
    }
  }
}

使用 Private Service Connect 端點建立線上商店，以便進行最佳化線上放送

使用下列範例，透過 Private Service Connect 建立線上商店，以便使用最佳化線上放送功能。

Python 適用的 Vertex AI SDK

如要瞭解如何安裝或更新 Python 適用的 Vertex AI SDK，請參閱「安裝 Python 適用的 Vertex AI SDK」。詳情請參閱 Vertex AI SDK for Python API 參考說明文件。


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：您的專案 ID。
location：要建立 FeatureOnlineStore 執行個體的區域，例如 us-central1。
feature_online_store_id：新 FeatureOnlineStore 例項的名稱。
project_allowlist：要將專案名稱加入 Private Service Connect (PSC) 允許清單的清單。

REST

如要建立網路商店例項，請使用 featureOnlineStores.create 方法傳送 POST 要求。

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

LOCATION_ID：要建立 FeatureOnlineStore 執行個體的區域，例如 us-central1。
PROJECT_ID：您的專案 ID。
FEATUREONLINESTORE_NAME：新 FeatureOnlineStore 例項的名稱。
PROJECT_NAMES：要將專案名稱加入 Private Service Connect (PSC) 允許清單的清單。

HTTP 方法和網址：

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

JSON 要求主體：

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

如要傳送要求，請選擇以下其中一個選項：

curl

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

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

注意：下列指令假設您已透過執行 gcloud init 或 gcloud auth login 登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list 查看目前有效的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

$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

您應該會收到如下的 JSON 回應：

{
  "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"
    }
  }
}

後續步驟

瞭解如何建立地圖檢視畫面。
瞭解如何更新網路商店。

建立網路商店執行個體 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

事前準備

Console

Python

REST

建立 Bigtable 線上服務的網路商店

不使用 CMEK 建立 Bigtable 線上服務的網路商店

控制台

Python 適用的 Vertex AI SDK

REST

curl

PowerShell

建立使用 CMEK 的網路商店

curl

PowerShell

建立網路商店，以便使用最佳化線上服務

建立網路商店，以便透過公開端點進行最佳化線上服務

控制台

Python 適用的 Vertex AI SDK

REST

curl

PowerShell

使用 Private Service Connect 端點建立線上商店，以便進行最佳化線上放送

Python 適用的 Vertex AI SDK

REST

curl

PowerShell

後續步驟

建立網路商店執行個體