Einen Onlinespeicher aktualisieren

Sie können die Konfiguration der Onlinebereitstellung für einen Onlinespeicher aktualisieren, der für die Onlinebereitstellung von Bigtable erstellt wurde. Sie können z. B. den Höchst- und den Mindestwert der Bereitstellungsknoten aktualisieren.

Beim Erstellen oder Aktualisieren eines Onlinespeichers können Sie benutzerdefinierte Metadaten in Form von Labels zum Onlinespeicher hinzufügen. Weitere Informationen zum Aktualisieren benutzerdefinierter Labels für einen Onlinespeicher finden Sie unter Labels für einen Onlinespeicher aktualisieren.

Hinweise

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

Verwenden Sie die von der gcloud CLI bereitgestellten Anmeldedaten, um die REST API-Beispiele auf dieser Seite in einer lokalen Entwicklungsumgebung zu verwenden.

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

    gcloud init

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

Eine Onlinespeicherinstanz aktualisieren

Mit dem folgenden Beispiel werden die Skalierungsoptionen in einer Onlinespeicherinstanz aktualisiert, die für die Onlinebereitstellung von Bigtable erstellt wurde.

REST

Senden Sie zum Aktualisieren einer FeatureOnlineStore-Ressource die Anfrage PATCH mit der Methode featureOnlineStores.patch.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • LOCATION_ID: Die Region, in der sich der Onlinespeicher befindet, z. B. us-central1.
  • PROJECT_ID ist die Projekt-ID.
  • FEATUREONLINESTORE_NAME: Der Name des Onlinespeichers, den Sie aktualisieren möchten.

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

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

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 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

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 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

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "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"
  }
}

Nächste Schritte