Criar uma instância com a Computação confidencial
Este documento descreve como criar uma instância do Vertex AI Workbench com a Computação confidencial ativada.
Visão geral
A Computação confidencial é a proteção dos dados em uso com o Ambiente de execução confiável (TEE) baseado em hardware. Os TEEs são ambientes seguros e isolados que impedem o acesso ou a modificação não autorizada de aplicativos e dados enquanto eles estão em uso. Esse padrão de segurança é definido pelo Consórcio para computação confidencial.
Quando você cria uma instância do Vertex AI Workbench com o Computação confidencial ativado, a nova instância do Vertex AI Workbench é uma instância de VM confidencial. Para saber mais sobre instâncias de VM confidenciais, consulte a Visão geral de VMs confidenciais.
Antes de começar
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Compute Engine and Notebooks APIs.
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Funções exigidas
Para receber as permissões
necessárias para criar uma instância do Vertex AI Workbench,
peça ao administrador para conceder a você o
papel do IAM Executor de notebooks (roles/notebooks.runner
) no projeto.
Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.
Também é possível conseguir as permissões necessárias por meio de papéis personalizados ou de outros papéis predefinidos.
Criar uma instância
É possível criar uma instância com a computação confidencial ativada usando a CLI gcloud ou a API REST:
gcloud
Para criar uma instância do Vertex AI Workbench com a
computação confidencial ativada, use o comando gcloud workbench
instances create
e defina --confidential-compute-type
como SEV
.
Antes de usar os dados do comando abaixo, faça estas substituições:
-
INSTANCE_NAME
: o nome da sua instância do Vertex AI Workbench. Precisa começar com uma letra seguida por até 62 letras minúsculas, números ou hifens (-) e não pode terminar com um hífen. PROJECT_ID
: ID do projeto;LOCATION
: a zona em que você quer que a instância esteja localizada-
MACHINE_TYPE
: o tipo de máquina da VM da instância, por exemplo:n2d-standard-2
Execute o seguinte comando:
Linux, macOS ou Cloud Shell
gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME \ --project=PROJECT_ID \ --location=LOCATION \ --machine-type=MACHINE_TYPE \ --confidential-compute-type=SEV
Windows (PowerShell)
gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME ` --project=PROJECT_ID ` --location=LOCATION ` --machine-type=MACHINE_TYPE ` --confidential-compute-type=SEV
Windows (cmd.exe)
gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME ^ --project=PROJECT_ID ^ --location=LOCATION ^ --machine-type=MACHINE_TYPE ^ --confidential-compute-type=SEV
O Vertex AI Workbench cria uma instância e a inicia automaticamente. Quando a instância estiver pronta para uso, o Vertex AI Workbench ativa um link Abrir JupyterLab no console do Google Cloud.
REST
Para criar uma instância do Vertex AI Workbench com a
computação confidencial ativada, use o método
projects.locations.instances.create
e inclua um confidentialInstanceConfig
no
GceSetup
.
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
PROJECT_ID
: ID do projeto;LOCATION
: a zona em que você quer que a instância esteja localizada-
MACHINE_TYPE
: o tipo de máquina da VM da instância, por exemplo:n2d-standard-2
Método HTTP e URL:
POST https://notebooks.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances
Corpo JSON da solicitação:
{ "gce_setup": { "machine_type": "MACHINE_TYPE", "confidentialInstanceConfig": { "confidentialInstanceType": SEV } } }
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://notebooks.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances"
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://notebooks.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances" | Select-Object -Expand Content
O Vertex AI Workbench cria uma instância e a inicia automaticamente. Quando a instância estiver pronta para uso, o Vertex AI Workbench ativa um link Abrir JupyterLab no console do Google Cloud.
Confirmar se uma instância tem a Computação confidencial ativada
Para confirmar se uma instância do Vertex AI Workbench tem o Computação confidencial ativado, faça o seguinte:
No Console do Google Cloud, acesse a página Instâncias.
Na coluna Nome da instância, clique no nome da instância que você quer verificar.
A página Detalhes da instância é aberta.
Ao lado de Detalhes da VM, clique em Ver no Compute Engine.
Na página de detalhes do Compute Engine, o valor do serviço de VM confidencial mostra
Enabled
ouDisabled
.
Limitações
Ao criar ou usar uma instância do Vertex AI Workbench com o computador confidencial ativado, as seguintes limitações se aplicam:
Somente os tipos de máquina N2D são compatíveis. Consulte Tipos de máquina N2D.
A Computação confidencial não pode ser ativada ou desativada depois que você cria a instância do Vertex AI Workbench.
Faturamento
Enquanto esse recurso estiver em pré-lançamento, as cobranças pelo uso de instâncias do Vertex AI Workbench com computação confidencial serão as mesmas que o uso de instâncias sem computação confidencial. Consulte a seção Preços.
A seguir
- Para usar um notebook e começar a usar a Vertex AI e outros Google Cloud serviços, consulte Tutoriais de notebooks da Vertex AI.
- Para verificar o status de integridade da instância do Vertex AI Workbench, consulte Monitorar o status de integridade.