특성 뷰 업데이트

특성 뷰를 업데이트하여 특성 뷰에 연결된 특성 데이터 소스의 목록을 수정할 수 있습니다. 예를 들어 다음 업데이트를 수행할 수 있습니다.

  • 서로 다른 특성 그룹과 특성을 연결하거나 동일 특성 그룹의 서로 다른 특성 집합을 연결합니다.

  • 특성 데이터가 포함된 다른 BigQuery 테이블 또는 뷰를 지정합니다. 이 경우에는 업데이트된 데이터 소스의 항목 ID 열도 하나 이상 지정해야 합니다.

  • 동일한 BigQuery 데이터 소스에서 다른 엔티티 ID 열 집합을 지정합니다.

특성 뷰를 만들거나 업데이트할 때는 라벨 형식으로 사용자 정의 메타데이터를 특성 뷰에 추가할 수 있습니다. 특성 뷰의 사용자 정의 라벨을 업데이트하는 방법은 특성 뷰의 라벨 업데이트를 참조하세요.

연속 데이터 동기화로 구성된 특성 뷰는 업데이트할 수 없습니다.

시작하기 전에

아직 Vertex AI에 인증하지 않았다면 인증을 진행합니다.

로컬 개발 환경에서 이 페이지의 REST API 샘플을 사용하려면 gcloud CLI에 제공한 사용자 인증 정보를 사용합니다.

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

    gcloud init

자세한 내용은 Google Cloud 인증 문서의 REST 사용을 위한 인증을 참고하세요.

특성 그룹 기반의 특성 뷰 업데이트

다음 샘플을 사용하여 기존 특성 그룹에서 특성을 지정하여 특성 뷰를 업데이트합니다.

REST

FeatureView 리소스를 업데이트하려면 featureViews.patch 메서드를 사용하여 PATCH 요청을 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • LOCATION_ID: 온라인 저장소가 있는 리전입니다(예: us-central1).
  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
  • FEATUREONLINESTORE_NAME: 특성 뷰가 포함된 온라인 스토어의 이름입니다.
  • FEATUREVIEW_NAME: 업데이트하려는 특성 뷰의 이름입니다.
  • FEATUREGROUP_NAME: 특성 뷰와 연결하려는 특성 그룹의 이름입니다.
  • FEATURE_ID_1 및 FEATURE_ID_2: FEATUREGROUP_NAME 특성 그룹에서 특성 뷰에 추가하려는 특성 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL: 

PATCH https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME

JSON 요청 본문:

{
  "feature_registry_source":
    { "feature_groups": [
      {
        "feature_group_id": "FEATUREGROUP_NAME",
        "feature_ids": [ "FEATURE_ID_1", "FEATURE_ID_2" ]
      }
    ]
  }
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다. 

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/featureViews/FEATUREVIEW_NAME"

PowerShell

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다. 

$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/featureViews/FEATUREVIEW_NAME" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.UpdateFeatureViewOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-15T04:53:22.794004Z",
      "updateTime": "2023-09-15T04:53:22.794004Z"
    }
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.FeatureView",
    "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME"
  }
}

BigQuery 소스를 기반으로 특성 뷰 업데이트

다음 샘플을 사용해서 BigQuery 테이블 또는 뷰에서 특성 열을 지정하여 특성 뷰를 업데이트합니다.

REST

BigQuery 데이터 소스를 기반으로 FeatureView 인스턴스를 업데이트하려면 featureViews.patch 메서드를 사용하여 PATCH 요청을 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • LOCATION_ID: 온라인 저장소가 있는 리전입니다(예: us-central1).
  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
  • FEATUREONLINESTORE_NAME: 특성 뷰가 포함된 온라인 스토어의 이름입니다.
  • FEATUREVIEW_NAME: 업데이트하려는 특성 뷰의 이름입니다.
  • BIGQUERY_SOURCE_URI: 특성 데이터가 포함된 BigQuery 테이블 또는 뷰의 URI입니다.
  • ENTITY_ID_COLUMNS:
  • ENTITY_ID_COLUMNS: 엔티티 ID가 포함된 열의 이름입니다. 열을 한 개 또는 여러 개 지정할 수 있습니다.
    • 엔티티 ID 열을 하나만 지정하려면 열 이름을 다음 형식으로 지정합니다.
      "entity_id_column_name".
    • 여러 개의 엔티티 ID 열을 지정하려면 열 이름을 다음 형식으로 지정합니다.
      ["entity_id_column_1_name", "entity_id_column_2_name", ...].

HTTP 메서드 및 URL: 

PATCH https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME

JSON 요청 본문:

{
  "big_query_source":
  {
    "uri": "BIGQUERY_SOURCE_URI",
    "entity_id_columns": "ENTITY_ID_COLUMNS"
  }
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다. 

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/featureViews/FEATUREVIEW_NAME"

PowerShell

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다. 

$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/featureViews/FEATUREVIEW_NAME" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.UpdateFeatureViewOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-15T04:53:34.832192Z",
      "updateTime": "2023-09-15T04:53:34.832192Z"
    }
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.FeatureView",
    "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/featureViews/FEATUREVIEW_NAME"
  }
}

다음 단계