설정

설정에는 Vertex AI Feature Store(기존)의 프로젝트 설정 및 Vertex AI Feature Store(기존) 사용에 필요한 권한에 관한 정보가 포함됩니다.

프로젝트 구성

다음 절차에서는 새 프로젝트를 만들고 Vertex AI API를 사용 설정하는 방법을 설명합니다. 이 API는 Vertex AI Feature Store(기존)를 사용하기 위해 필요합니다. Vertex AI API가 사용 설정된 기존 프로젝트가 이미 있는 경우 새 프로젝트를 만드는 대신 해당 프로젝트를 사용할 수 있습니다.

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  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

  4. Enable the Vertex AI API.

    Enable the API

    5.

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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  6. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

  7. Enable the Vertex AI API.

    Enable the API

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Vertex AI Feature Store(기존) 서비스 에이전트

Vertex AI Feature Store(기존)는 사용자 권한 외에도 사용자를 대신하여 소스 데이터 액세스와 같은 작업을 수행합니다. 이를 위해 Vertex AI Feature Store(기존)는 서비스 에이전트(service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com)를 사용합니다. 기본적으로 서비스 에이전트는 Vertex AI Feature Store(기존)에 피처스토어가 있는 동일한 프로젝트의 소스 데이터에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 소스 데이터가 피처스토어와 다른 프로젝트에 있는 경우 소스 데이터가 있는 프로젝트에 액세스하려면 서비스 에이전트에 권한을 부여해야 합니다.

자세한 내용은 Vertex AI 서비스 에이전트에 다른 리소스에 대한 액세스 권한 부여를 참조하세요.

IAM 권한

Vertex AI 관리자에게는 Vertex AI Feature Store(기존) 관리자 권한이 있습니다. 더 세분화된 설정이 필요한 경우 Vertex AI Feature Store(기존)에서 사전 정의된 IAM 역할 집합을 제공합니다. 이러한 역할은 다음 캐릭터를 기반으로 다양한 권한 집합을 제공합니다.

IT 운영 및 DevOps
IT 작업과 DevOps는 Google Cloud 리소스를 관리하며 featurestore를 만들고 성능을 조정하는 역할을 담당합니다. featurestoreAdmin 또는 featurestoreInstanceCreator 역할을 사용할 수 있습니다. 인스턴스 생성자 역할을 사용하면 피처스토어를 관리할 수 있지만 데이터를 보거나 피처스토어에 데이터를 쓸 수 없습니다.
데이터 과학자 및 데이터 엔지니어
데이터 과학자와 데이터 엔지니어는 특성을 만들고 featurestore에 데이터를 씁니다. featurestoreResourceEditor 역할을 사용하여 항목 유형과 특성을 관리하고 featurestoreDataWriter 역할을 사용하여 특성 값을 읽고 쓸 수 있습니다.
ML 연구원 및 비즈니스 분석가
ML 연구원 및 비즈니스 분석가는 학습 모델 또는 예측을 수행하기 위해 특성을 검색하고 값을 내보냅니다. 새로운 특성을 생성하거나 데이터를 쓸 필요가 없습니다 featurestoreResourceViewer 역할을 사용하여 특성을 검색하거나 찾아볼 수 있으며 featurestoreDataViewer 역할을 사용하여 특성 값을 읽을 수 있습니다.

각 역할과 관련 권한에 대한 설명은 Vertex AI의 사전 정의된 역할을 참조하세요.

할당량 및 한도

Vertex AI Feature Store(기존)는 할당량 및 한도를 적용함으로써 자체 사용량 한도를 설정하여 리소스를 관리하도록 도움을 주고 예상하지 못한 사용량 급증을 차단하여 Google Cloud 사용자 커뮤니티를 보호합니다. 계획되지 않은 제약조건에 도달하지 않도록 하려면 할당량 및 한도 페이지에서 Vertex AI Feature Store(기존) 할당량을 검토하세요. 예를 들어 Vertex AI Feature Store(기존)는 온라인 서빙 노드 수에 대한 할당량과 분당 수행할 수 있는 온라인 서빙 요청 수에 대한 할당량을 설정합니다.

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