Atualizar uma loja on-line

É possível atualizar a configuração de veiculação on-line de um armazenamento on-line criado para a veiculação on-line do Bigtable. Por exemplo, é possível atualizar os números máximo e mínimo de nós de exibição.

Ao criar ou atualizar uma loja on-line, você tem a opção de adicionar metadados definidos pelo usuário na forma de rótulos a ela. Para saber mais sobre como atualizar rótulos definidos pelo usuário para uma loja on-line, consulte Atualizar rótulos para uma loja on-line.

Antes de começar

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

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

    Instale a CLI do Google Cloud. Após a instalação, inicialize a Google Cloud CLI executando o seguinte comando: 

    gcloud init

    Se você estiver usando um provedor de identidade externo (IdP), primeiro faça login na CLI gcloud com sua identidade federada.

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

Atualizar uma instância de loja on-line

Use o exemplo a seguir para atualizar as opções de escalonamento em uma instância de armazenamento on-line criada para a veiculação on-line do Bigtable.

REST

Para atualizar um recurso FeatureOnlineStore, envie uma solicitação PATCH usando o método featureOnlineStores.patch.

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

  • LOCATION_ID: região em que a loja on-line está localizada, como us-central1.
  • PROJECT_ID: o ID do projeto.
  • FEATUREONLINESTORE_NAME: o nome da loja on-line que você quer atualizar.

Método HTTP e URL: 

PATCH https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/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 PATCH \
     -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/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 PATCH `
    -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/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.UpdateFeatureOnlineStoreOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z",
      "updateTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z"
    }
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.FeatureView",
    "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME"
  }
}

A seguir