設定

Vertex AI Feature Store のプロジェクトを設定し、Vertex AI Feature Store の使用に必要な権限を設定します。

プロジェクトの構成

以下では、新しいプロジェクトを作成し、Vertex AI Feature Store を使用するために必要な Vertex AI API を有効にする方法について説明します。既存のプロジェクトで Vertex AI API が有効になっている場合は、新しいプロジェクトを作成する代わりに、そのプロジェクトを使用できます。

  1. Google Cloud アカウントにログインします。Google Cloud を初めて使用する場合は、アカウントを作成して、実際のシナリオでの Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。
  2. Google Cloud Console の [プロジェクト セレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

    プロジェクト セレクタに移動

  3. Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。詳しくは、プロジェクトで課金が有効になっているかどうかを確認する方法をご覧ください。

  4. Vertex AI API を有効にします。

    API を有効にする

  5. Google Cloud Console の [プロジェクト セレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

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  6. Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。詳しくは、プロジェクトで課金が有効になっているかどうかを確認する方法をご覧ください。

  7. Vertex AI API を有効にします。

    API を有効にする

Vertex AI Feature Store サービス アカウント

ユーザーが操作を行うだけでなく、Vertex AI Feature Store がユーザーに代わってソースデータへのアクセスなどのオペレーションを実行する場合があります。その場合、Vertex AI Feature Store は Google が管理するサービス アカウント service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com を使用します。デフォルトでは、このサービス アカウントは、featurestore が存在するプロジェクトのソースデータに対するアクセスを Vertex AI Feature Store に許可します。ソースデータが featurestore と異なるプロジェクトにある場合、ソースデータが存在するプロジェクトにアクセスするための権限をサービス アカウントに付与する必要があります。

詳細については、Vertex AI サービス エージェントに他のリソースへのアクセス権を付与するをご覧ください。

IAM の権限

Vertex AI 管理者には Vertex AI Feature Store 管理者権限が必要です。よりきめ細かい権限が必要な場合、Vertex AI Feature Store の IAM 事前定義ロールを使用できます。これらのロールは、次のペルソナに基づいて、さまざまな権限セットを提供します。

IT 運用と DevOps
IT 運用と DevOps は Google Cloud リソースを管理し、Feature Store の作成とパフォーマンスの調整を行います。featurestoreAdmin または featurestoreInstanceCreator のロールを使用できます。インスタンス作成者のロールでは、ユーザーに featurestore の管理を許可しますが、データの閲覧や featurestore へのデータの書き込みは許可しません。
データ サイエンティストとデータ エンジニア
データ サイエンティストとデータ エンジニアは、特徴を作成し、featurestore にデータを書き込みます。エンティティ タイプと特徴の管理には featurestoreResourceEditor ロールを、特徴値の読み取りと書き込みには featurestoreDataWriter ロールを使用できます。
ML 研究者とビジネス アナリスト
ML 研究者とビジネス アナリストは、特徴を検索し、モデルのトレーニングまたは予測を行うための値をエクスポートします。新しい特徴の作成やデータの書き込みを行う必要ありません。featurestoreResourceViewer ロールを使用すると、特徴を検索またはブラウジングできます。また、featurestoreDataViewer ロールを使用すると、特徴値を読み取ることができます。

各ロールとそれに関連する権限の詳細については、Vertex AI の事前定義ロールをご覧ください。

割り当てと上限

Vertex AI Feature Store では割り当てと上限が適用されます。使用量の上限を設定すること、リソースを管理するだけでなく、予期しない使用量の急増から Google Cloud ユーザーのコミュニティを保護できます。予定外の制約が発生しないように、割り当てと上限ページで Vertex AI Feature Store の割り当てを確認してください。たとえば、Vertex AI Feature Store では、1 分あたりに作成可能なオンライン サービス ノードとオンライン サービス リクエストの数に割り当てが設定されています。

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