Features in einer Featureansicht aktualisieren

Wenn in Ihrem Onlinespeicher die Bigtable-Onlinebereitstellung verwendet wird, können Sie Featurewerte in einer Featureansicht direkt aktualisieren, ohne die Feature-Datenquelle in Echtzeit zu aktualisieren. Sie können entweder die Feature-Werte für eine vorhandene ID aktualisieren oder eine neue Entitäts-ID zusammen mit den entsprechenden Feature-Werten hinzufügen. Verwenden Sie diese Funktion in den folgenden Szenarien:

  • Sie möchten Features schneller als mit der Batchsynchronisierung in einen Onlinespeicher schreiben und gleichzeitig die Datenaktualität bei 100 ms oder weniger beibehalten.

  • Sie möchten den Zeitstempel abrufen, zu dem das Feature in den Onlinespeicher geschrieben wurde.

Vertex AI Feature Store aktualisiert die Feature-Datenquelle in BigQuery nicht basierend auf den Feature-Daten, die direkt in eine Featureansicht-Instanz geschrieben werden. Während der Datensynchronisierung aktualisiert Vertex AI Feature Store die Feature-Ansicht mit dem Featurewert mit dem neuesten Zeitstempel. Wenn Sie beispielsweise einen Featurewert direkt in einer Featureansicht aktualisieren und anschließend dasselbe Feature in der BigQuery-Quelle aktualisieren, aktualisiert Vertex AI Feature Store die Featureansicht bei der nächsten Datensynchronisierung mit dem zuletzt aktualisierten Featurewert aus BigQuery.

Wenn Sie Featurewerte für eine Feature-Spalte hinzufügen oder aktualisieren möchten, die in mehreren Feature-Ansichten verwendet wird, müssen Sie die gleichen Aktualisierungen für jede Feature-Ansicht separat vornehmen.

Wenn eine Onlinespeicherinstanz für die optimierte Onlinebereitstellung konfiguriert ist, können Sie keine Features direkt in eine Featureansicht in diesem Onlinespeicher schreiben.

Mit dieser Berechtigung können Sie keine Spalten mit Features in einer Feature-Ansicht hinzufügen oder entfernen. Außerdem können Sie vorhandene Feature-Werte oder Entitäts-IDs nicht löschen.

Hinweise

Authentifizieren Sie sich bei Vertex AI, sofern nicht bereits geschehen.

Wenn Sie die REST API-Beispiele auf dieser Seite in einer lokalen Entwicklungsumgebung verwenden möchten, nutzen Sie die Anmeldedaten, die Sie der gcloud CLI bereitstellen.

    Installieren Sie die Google Cloud CLI. Initialisieren Sie die Google Cloud CLI nach der Installation mit dem folgenden Befehl: 

    gcloud init

    Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Google Cloud -Authentifizierung unter Für die Verwendung von REST authentifizieren.

Features direkt in einer Featureansicht aktualisieren

Im folgenden Beispiel werden Features in eine Entität in einer Featureansicht geschrieben.

REST

Wenn Sie Featurewerte direkt in eine FeatureView-Instanz schreiben möchten, senden Sie eine POST-Anfrage mit der Methode featureViews.directWrite.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • LOCATION_ID: Region für die Featureansicht, in die Sie die Features schreiben möchten, z. B. us-central1.
  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • FEATUREONLINESTORE_NAME: Der Name der Onlinespeicherinstanz, die die Featureansicht enthält.
  • FEATUREVIEW_NAME: Der Name der neuen Featureansichtsinstanz, in die Sie die Features schreiben möchten.
  • ENTITY_ID: Die Entitäts-ID, für die Sie Feature-Werte hinzufügen möchten.
  • FEATURE_1 und FEATURE_2: Die Features, die Sie hinzufügen möchten.
  • FEATURE_1_VALUE und FEATURE_2_VALUE: Die Feature-Werte für FEATURE_1 bzw. FEATURE_2.

HTTP-Methode und URL:

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME:directWrite

JSON-Text der Anfrage:

[
  {
      "feature_view": "LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME",
      "data_key_and_feature_values": {
        "data_key": {
          "key": "ENTITY_ID"
        },
        "features": [{
          "name": "FEATURE_1",
          "value_and_timestamp": {
            "value": {
              "string_value": "FEATURE_1_VALUE"
            }
          }
        },
        {
          "name": "FEATURE_2",
          "value_and_timestamp": {
            "value": {
              "string_value": "FEATURE_2_VALUE"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
]

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

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/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME:directWrite"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

$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/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME:directWrite" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "status": {},
  "writeResponses": [
    {
      "dataKey": {
        "key": "ENTITY_ID"
      },
      "onlineStoreWriteTime": "2025-04-01T01:30:09.525061Z"
    }
  ]
}

Nächste Schritte