Mettre à jour une boutique en ligne

Vous pouvez mettre à jour la configuration de diffusion en ligne d'un magasin en ligne créé pour la diffusion en ligne Bigtable. Par exemple, vous pouvez mettre à jour le nombre maximal et le nombre minimal de nœuds de diffusion.

Lors de la création ou de la mise à jour d'un magasin en ligne, vous avez la possibilité d'ajouter des métadonnées définies par l'utilisateur sous forme de libellés au magasin en ligne. Pour savoir comment mettre à jour les libellés définis par l'utilisateur pour un magasin en ligne, consultez la page Mettre à jour les libellés d'un magasin en ligne.

Avant de commencer

Authentifiez-vous auprès de Vertex AI, sauf si vous l'avez déjà fait.

Pour utiliser les exemples d'API REST de cette page dans un environnement de développement local, vous devez utiliser les identifiants que vous fournissez à gcloud CLI.

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

    gcloud init

Mettre à jour une instance de magasin en ligne

Utilisez l'exemple suivant pour mettre à jour les options de scaling dans une instance de magasin en ligne créée pour la livraison en ligne Bigtable.

REST

Pour mettre à jour une ressource FeatureOnlineStore, envoyez une requête PATCH à l'aide de la méthode featureOnlineStores.patch.

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • LOCATION_ID : région où se trouve la boutique en ligne, par exemple us-central1.
  • PROJECT_ID : ID de votre projet
  • FEATUREONLINESTORE_NAME: nom de la boutique en ligne que vous souhaitez mettre à jour.

Méthode HTTP et URL : 

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

Corps JSON de la requête : 

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

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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"
  }
}

Étapes suivantes