Vertex AI ネットワーキング アクセスの概要

Vertex AI は、Vertex AI のエンドポイントとサービスにアクセスするためのエンタープライズ ネットワーク オプションをサポートしています。これにより、次のことが可能になります。

  • オンプレミス環境またはマルチクラウド環境から Vertex AI リソースに安全にアクセスする。
  • Vertex AI アーティファクトを漏洩から保護する。
  • Vertex AI リソースのネットワーク トラフィックを構成する。

このページは、 Google Cloud のネットワーキング コンセプトにすでに精通しているエンタープライズ ネットワーキング アーキテクトと管理者を対象としています。

Vertex AI の公開アクセス

インターネットからアクセスできる Vertex AI サービスには、オンプレミスとマルチクラウドからの Vertex AI へのアクセスの表の「公共のインターネット」の列にチェックマーク が付いています。これらのサービスの API は完全修飾ドメイン名 REGION-aiplatform.googleapis.com に解決され、パブリック ルーティング可能な IP アドレスが返されます。

Vertex AI のプライベート アクセス オプション

Vertex AI は、外部 IP アドレスを Google Cloud リソースに割り当てることなく、Vertex AI のエンドポイントとサービスにプライベート アクセスするための次のオプションをサポートしています。

  • Private Service Connect（PSC）でデプロイされた Vertex AI を使用すると、Vertex AI サービスへの安全でプライベートな明示的アクセスが可能になり、ピアリングされたネットワーク ルートテーブルの交換や IP アドレスの割り当てにつながる VPC ピアリングなどの複雑な構成が不要になります。これにより、サービスへの接続が容易になります。これは、サービスのコンシューマーとプロデューサーの両方にとって重要なソリューションであり、ネットワーク管理を簡素化し、セキュリティを強化することができます。Private Service Connect には次の機能があります。
    • PSC エンドポイント: コンシューマーは、サービス アタッチメントを参照する転送ルールを VPC で作成できます。これにより、ネットワーク内にプライベート IP アドレスが作成され、内部リソース（VM など）とハイブリッド ネットワーキング経由のクロスクラウド クライアントが Vertex AI にアクセスできるようになります。
    • PSC バックエンド: コンシューマーは、PSC ネットワーク エンドポイント グループ（NEG）を内部または外部リージョン ロードバランサのバックエンドとして使用できます。これにより、次のようなロードバランサの機能が利用できるようになります。
      • 上り（内向き）トラフィックのロギングとモニタリング
      • トラフィック管理
      • Google Cloud Armor のインテグレーション
      • VPC ピアリングの推移性
  • Google API 用の Private Service Connect エンドポイントを使用すると、 Google Cloud リソースまたはオンプレミス システムを VPC ネットワーク内のエンドポイントに接続できます。これにより、リクエストが Google API とサービスに転送されます。
  • プライベート Google アクセス:
  • プライベート サービス アクセス（PSA）でデプロイされた Vertex AI を使用すると、Virtual Private Cloud（VPC）ネットワークとサービス プロデューサー（Vertex AI）の VPC ネットワークの間のプライベート接続が可能になります。プライベート サービス アクセスの基盤となるインフラストラクチャは、コンシューマー ネットワークとプロデューサー ネットワークの間の VPC ピアリングであり、ネットワーク間のルート交換を可能にします。プライベート サービス アクセス（PSA）の機能と制限事項は次のとおりです。
    • PSA は VPC ネットワーク ピアリングを基盤として構築されています。PSA を設定すると、Google Cloud は VPC ネットワークとサービス プロデューサーの VPC ネットワークの間にピアリング接続を確立します。
    • PSA の重要な要件として、サービス プロデューサーが使用する専用の内部 IP アドレス範囲をサービス コンシューマーが割り当てる必要があります。この範囲は予約され、独自の VPC で使用することはできません。これにより、IP アドレスの競合を防ぐことができます。
    • 接続が確立されると、サービス プロデューサーは、割り当てられたアドレス範囲の IP アドレスを使用して、リクエストされたリソースを独自の VPC ネットワーク内でプロビジョニングします。これらのリソースがプロジェクトに隔離されます。
    • VPC ピアリングは推移的ではありません。
    • Private Service Connect は、エンドポイント、バックエンド、インターフェースを介して、ネットワークの推移性や IP アドレスの使用の低減など、プライベート サービス アクセスと比較して大幅な機能強化を実現します。そのため、Private Service Connect が推奨されるソリューションです。
  • PSC インターフェースでデプロイされた Vertex AI を使用すると、サービス プロデューサー（Vertex AI）のネットワークからコンシューマーのネットワークへのトラフィック フローが可能になります。これは、マネージド サービスがお客様の VPC ネットワーク、オンプレミス ネットワーク、マルチクラウド ネットワークのリソースとやり取りする必要があるシナリオで便利です。

Vertex AI のアクセス方法

次の表に、オンプレミス環境やマルチクラウド環境から Vertex AI サービスに接続するためにサポートされているアクセス方法を示します。この表で、チェックマーク は、アクセス方法がサポートされていることを示しています。特定の Vertex AI サービスでのアクセス方法の使用について詳しくは、[詳細] リンクをクリックしてください。

Vertex AI プロダクト 公共のインターネット Google API 用の Private Service Connect 限定公開の Google アクセス プライベート サービス アクセス Private Service Connect
バッチ推論
データセット
Vertex AI Feature Store（Bigtable オンライン サービング）
Vertex AI Feature Store（最適化されたオンライン サービング）
詳細
Vertex AI の生成 AI（Gemini）
Model Registry
オンライン推論
詳細
ベクトル検索（インデックスの作成）
ベクトル検索（インデックス クエリ）
詳細
カスタム トレーニング（コントロール プレーン）
カスタム トレーニング（データプレーン）
詳細
PSC-I の使用の詳細
Vertex AI Pipelines
PSC-I の使用の詳細
プライベート オンライン推論エンドポイント
詳細
詳細
Vertex AI Agent Engine
PSC-I の使用の詳細

Vertex AI リソースの保護

Vertex AI リソースのデータが漏洩するリスクを軽減するために、VPC Service Controls を使用してサービス境界内にリソースを配置できます。

次のステップ