Menggunakan Private Service Connect untuk mengakses indeks Vector Search dari infrastruktur lokal

---

Host lokal dapat menjangkau endpoint indeks Vector Search melalui internet publik atau secara pribadi melalui arsitektur jaringan hybrid yang menggunakan Private Service Connect melalui Cloud VPN atau Cloud Interconnect. Kedua opsi tersebut menawarkan enkripsi SSL/TLS. Namun, opsi pribadi menawarkan performa yang jauh lebih baik dan karenanya direkomendasikan untuk aplikasi penting.

Dalam tutorial ini, Anda menggunakan VPN dengan Ketersediaan Tinggi (HA VPN) untuk mengakses endpoint indeks Penelusuran Vektor secara pribadi, antara dua jaringan Virtual Private Cloud (VPC) yang dapat berfungsi sebagai dasar untuk konektivitas pribadi multi-cloud dan lokal.

Tutorial ini ditujukan bagi administrator jaringan perusahaan, data scientist, dan peneliti yang sudah memahami Vertex AI, Virtual Private Cloud, konsol Google Cloud, dan Cloud Shell. Pemahaman tentang Vector Search akan berguna, tetapi tidak wajib.

Catatan: Endpoint indeks Penelusuran Vektor yang Anda buat adalah endpoint publik. Di lingkungan produksi, Anda akan menggunakan Kontrol Layanan VPC untuk membuat perimeter yang aman guna mengizinkan atau menolak akses ke Vertex AI dan Google API lainnya di endpoint indeks Vector Search melalui internet publik. Tutorial ini tidak membahas penggunaan Kontrol Layanan VPC dengan Vertex AI.

Tujuan

• Buat dua jaringan VPC, seperti yang ditunjukkan dalam diagram sebelumnya:
  • Satu (onprem-vpc) mewakili jaringan lokal.
  • Yang lainnya (vertex-networking-vpc) adalah untuk endpoint indeks Vector Search.
• Deploy gateway VPN dengan ketersediaan tinggi (HA), tunnel Cloud VPN, dan Cloud Router untuk menghubungkan vertex-networking-vpc dan onprem-vpc.
• Build dan deploy indeks Vector Search.
• Buat aturan penerusan Private Service Connect untuk meneruskan kueri ke endpoint indeks Vector Search.
• Konfigurasikan rute kustom yang diiklankan Cloud Router di vertex-networking-vpc untuk mengumumkan rute untuk endpoint indeks ke onprem-vpc.
• Buat instance VM Compute Engine di onprem-vpc untuk merepresentasikan aplikasi klien yang mengirim permintaan ke endpoint indeks Vector Search melalui VPN dengan ketersediaan tinggi (HA).

Biaya

Dalam dokumen ini, Anda akan menggunakan komponen Google Cloudyang dapat ditagih berikut:

• Cloud NAT
• Cloud Storage
• Cloud VPN
• Compute Engine
• Vertex AI
• Virtual Private Cloud

Untuk membuat perkiraan biaya berdasarkan proyeksi penggunaan Anda, gunakan kalkulator harga. Pengguna Google Cloud baru mungkin memenuhi syarat untuk mendapatkan uji coba gratis.

Setelah menyelesaikan tugas yang dijelaskan dalam dokumen ini, Anda dapat menghindari penagihan berkelanjutan dengan menghapus resource yang Anda buat. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Pembersihan.

Sebelum memulai

1. In the Google Cloud console, go to the project selector page.

   Go to project selector

2. Select or create a Google Cloud project.

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Buka Cloud Shell untuk menjalankan perintah yang tercantum dalam tutorial ini. Cloud Shell adalah lingkungan shell interaktif untuk Google Cloud yang dapat Anda gunakan untuk mengelola project dan resource dari browser web.
5. Di Cloud Shell, tetapkan project saat ini ke project ID Google Cloud Anda dan simpan project ID yang sama ke dalam variabel shell projectid:

     projectid="PROJECT_ID"
     gcloud config set project ${projectid}

   Ganti PROJECT_ID dengan project ID Anda. Jika perlu, Anda dapat menemukan project ID di konsol Google Cloud. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menemukan project ID.
6. Jika Anda bukan pemilik project, minta pemilik project untuk memberi Anda peran Project IAM Admin (roles/resourcemanager.projectIamAdmin). Anda harus memiliki peran ini untuk memberikan peran IAM pada langkah berikutnya.

7. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/aiplatform.user, roles/compute.instanceAdmin.v1, roles/compute.networkAdmin, roles/compute.securityAdmin, roles/dns.admin, roles/iam.serviceAccountAdmin, roles/iam.serviceAccountUser, roles/iap.admin, roles/iap.tunnelResourceAccessor, roles/notebooks.admin, roles/servicemanagement.quotaAdmin, roles/servicedirectory.editor, roles/storage.admin, roles/aiplatform.admin, roles/aiplatform.user, roles/resourcemanager.projectIamAdmin

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

   • Replace PROJECT_ID with your project ID.

   • Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:[e-mail].

   • Replace ROLE with each individual role.

8. Enable the DNS, IAM, Compute Engine, Notebooks, and Vertex AI APIs:

   gcloud services enable dns.googleapis.com iam.googleapis.com compute.googleapis.com notebooks.googleapis.com aiplatform.googleapis.com

Membuat jaringan VPC

Di bagian ini, Anda akan membuat dua jaringan VPC: satu untuk membuat indeks Vector Search dan men-deploy-nya ke endpoint, yang lainnya untuk akses pribadi ke endpoint tersebut.

Buat jaringan VPC untuk endpoint indeks Vector Search (vertex-networking-vpc)

1. Buat jaringan VPC untuk endpoint indeks:

   gcloud compute networks create vertex-networking-vpc --project=$projectid --subnet-mode custom
   

2. Buat subnet bernama workbench-subnet, dengan rentang IPv4 utama 172.16.20.0/28:

   gcloud compute networks subnets create workbench-subnet \
     --project=$projectid --range=172.16.20.0/28 \
     --network=vertex-networking-vpc \
     --region=us-central1 \
     --enable-private-ip-google-access
   

3. Buat subnet bernama psc-forwarding-rule-subnet, dengan rentang IPv4 utama 172.16.30.0/28:

   gcloud compute networks subnets create psc-forwarding-rule-subnet \
     --project=$projectid \
     --range=172.16.30.0/28 \
     --network=vertex-networking-vpc \
     --region=us-central1 \
     --enable-private-ip-google-access
   

Buat jaringan VPC untuk akses pribadi ke endpoint (onprem-vpc)

1. Buat jaringan VPC untuk menyimulasikan jaringan lokal (onprem-vpc):

   gcloud compute networks create onprem-vpc \
     --subnet-mode custom
   

2. Di jaringan onprem-vpc, buat subnet bernama onprem-vpc-subnet1, dengan rentang IPv4 utama 172.16.10.0/29:

   gcloud compute networks subnets create onprem-vpc-subnet1 \
     --network onprem-vpc \
     --range 172.16.10.0/29 \
     --region us-central1
   

Memastikan jaringan VPC dikonfigurasi dengan benar

1. Di konsol Google Cloud, buka tab Networks in current project di halaman VPC networks.

   Buka jaringan VPC

2. Dalam daftar jaringan VPC, pastikan kedua jaringan telah dibuat: vertex-networking-vpc dan onprem-vpc.

3. Klik tab Subnets in current project.

4. Dalam daftar subnet VPC, pastikan bahwa subnet workbench-subnet, psc-forwarding-rule-subnet, dan onprem-vpc-subnet1 telah dibuat.

Membuat instance VM on-prem-client

Di bagian ini, Anda akan membuat instance VM untuk merepresentasikan aplikasi klien yang mengirim permintaan ke endpoint indeks Vector Search melalui VPN HA.

1. Di Cloud Shell, buat instance VM on-prem-client:

   gcloud compute instances create on-prem-client \
     --zone=us-central1-a \
     --image-family=debian-11 \
     --image-project=debian-cloud \
     --subnet=onprem-vpc-subnet1 \
     --scopes=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform \
     --no-address \
     --shielded-secure-boot \
     --metadata startup-script="#! /bin/bash
       sudo apt-get update
       sudo apt-get install tcpdump dnsutils -y"
   
   

Mengonfigurasi konektivitas hybrid

Di bagian ini, Anda akan membuat dua gateway VPN dengan ketersediaan tinggi (HA) yang saling terhubung. Satu berada di jaringan VPC vertex-networking-vpc. Yang lainnya berada di jaringan VPC onprem-vpc. Setiap gateway berisi Cloud Router dan sepasang tunnel VPN.

Membuat gateway VPN dengan ketersediaan tinggi (HA)

1. Di Cloud Shell, buat gateway VPN dengan ketersediaan tinggi (HA) untuk jaringan VPC vertex-networking-vpc:

   gcloud compute vpn-gateways create vertex-networking-vpn-gw1 \
      --network vertex-networking-vpc \
      --region us-central1
   

2. Buat gateway VPN dengan ketersediaan tinggi (HA) untuk jaringan VPC onprem-vpc:

   gcloud compute vpn-gateways create onprem-vpn-gw1 \
      --network onprem-vpc \
      --region us-central1
   

3. Di konsol Google Cloud, buka tab Cloud VPN Gateways di halaman VPN.

   Buka VPN

4. Pastikan kedua gateway (vertex-networking-vpn-gw1 dan onprem-vpn-gw1) telah dibuat dan masing-masing memiliki dua alamat IP antarmuka.

Membuat Cloud Router dan gateway Cloud NAT

Di setiap jaringan VPC, Anda membuat dua Cloud Router: satu umum dan satu regional. Di setiap Cloud Router regional, Anda membuat gateway Cloud NAT. Gateway Cloud NAT menyediakan konektivitas keluar untuk instance virtual machine (VM) Compute Engine yang tidak memiliki alamat IP eksternal.

1. Di Cloud Shell, buat Cloud Router untuk jaringan VPC vertex-networking-vpc:

   gcloud compute routers create vertex-networking-vpc-router1 \
      --region us-central1\
      --network vertex-networking-vpc \
      --asn 65001
   

2. Buat Cloud Router untuk jaringan VPC onprem-vpc:

   gcloud compute routers create onprem-vpc-router1 \
      --region us-central1\
      --network onprem-vpc\
      --asn 65002
   

3. Buat Cloud Router regional untuk jaringan VPC vertex-networking-vpc:

   gcloud compute routers create cloud-router-us-central1-vertex-nat \
     --network vertex-networking-vpc \
     --region us-central1
   

4. Konfigurasikan gateway Cloud NAT di Cloud Router regional:

   gcloud compute routers nats create cloud-nat-us-central1 \
     --router=cloud-router-us-central1-vertex-nat \
     --auto-allocate-nat-external-ips \
     --nat-all-subnet-ip-ranges \
     --region us-central1
   

5. Buat Cloud Router regional untuk jaringan VPC onprem-vpc:

   gcloud compute routers create cloud-router-us-central1-onprem-nat \
     --network onprem-vpc \
     --region us-central1
   

6. Konfigurasikan gateway Cloud NAT di Cloud Router regional:

   gcloud compute routers nats create cloud-nat-us-central1-on-prem \
     --router=cloud-router-us-central1-onprem-nat \
     --auto-allocate-nat-external-ips \
     --nat-all-subnet-ip-ranges \
     --region us-central1
   

7. Di konsol Google Cloud, buka halaman Cloud Function.

   Buka Cloud Router

8. Dalam daftar Cloud Router, pastikan router berikut telah dibuat:

   • cloud-router-us-central1-onprem-nat
   • cloud-router-us-central1-vertex-nat
   • onprem-vpc-router1
   • vertex-networking-vpc-router1

   Anda mungkin perlu memuat ulang Google Cloud tab browser konsol untuk melihat nilai baru.

9. Dalam daftar Cloud Router, klik cloud-router-us-central1-vertex-nat.

10. Di halaman Detail router, pastikan gateway Cloud NAT cloud-nat-us-central1 telah dibuat.

11. Klik panah kembali untuk kembali ke halaman Cloud Router.

12. Dalam daftar router, klik cloud-router-us-central1-onprem-nat.

13. Di halaman Detail router, pastikan gateway Cloud NAT cloud-nat-us-central1-on-prem telah dibuat.

Buat tunnel VPN

1. Di Cloud Shell, di jaringan vertex-networking-vpc, buat tunnel VPN bernama vertex-networking-vpc-tunnel0:

   gcloud compute vpn-tunnels create vertex-networking-vpc-tunnel0 \
     --peer-gcp-gateway onprem-vpn-gw1 \
     --region us-central1 \
     --ike-version 2 \
     --shared-secret [ZzTLxKL8fmRykwNDfCvEFIjmlYLhMucH] \
     --router vertex-networking-vpc-router1 \
     --vpn-gateway vertex-networking-vpn-gw1 \
     --interface 0
   

2. Di jaringan vertex-networking-vpc, buat tunnel VPN bernama vertex-networking-vpc-tunnel1:

   gcloud compute vpn-tunnels create vertex-networking-vpc-tunnel1 \
     --peer-gcp-gateway onprem-vpn-gw1 \
     --region us-central1 \
     --ike-version 2 \
     --shared-secret [bcyPaboPl8fSkXRmvONGJzWTrc6tRqY5] \
     --router vertex-networking-vpc-router1 \
     --vpn-gateway vertex-networking-vpn-gw1 \
     --interface 1
   

3. Di jaringan onprem-vpc, buat tunnel VPN bernama onprem-vpc-tunnel0:

   gcloud compute vpn-tunnels create onprem-vpc-tunnel0 \
     --peer-gcp-gateway vertex-networking-vpn-gw1 \
     --region us-central1\
     --ike-version 2 \
     --shared-secret [ZzTLxKL8fmRykwNDfCvEFIjmlYLhMucH] \
     --router onprem-vpc-router1 \
     --vpn-gateway onprem-vpn-gw1 \
     --interface 0
   

4. Di jaringan onprem-vpc, buat tunnel VPN bernama onprem-vpc-tunnel1:

   gcloud compute vpn-tunnels create onprem-vpc-tunnel1 \
     --peer-gcp-gateway vertex-networking-vpn-gw1 \
     --region us-central1\
     --ike-version 2 \
     --shared-secret [bcyPaboPl8fSkXRmvONGJzWTrc6tRqY5] \
     --router onprem-vpc-router1 \
     --vpn-gateway onprem-vpn-gw1 \
     --interface 1
   

5. Di Konsol Google Cloud, buka halaman VPN.

   Buka VPN

6. Dalam daftar tunnel VPN, pastikan empat tunnel VPN telah dibuat.

Membuat sesi BGP

Cloud Router menggunakan Border Gateway Protocol (BGP) untuk bertukar rute antara jaringan VPC (dalam hal ini, vertex-networking-vpc) dan jaringan lokal (diwakili oleh onprem-vpc). Di Cloud Router, Anda mengonfigurasi antarmuka dan peer BGP untuk router lokal. Antarmuka dan konfigurasi peer BGP bersama-sama membentuk sesi BGP. Di bagian ini, Anda akan membuat dua sesi BGP untuk vertex-networking-vpc dan dua untuk onprem-vpc.

Setelah Anda mengonfigurasi antarmuka dan peer BGP di antara router, antarmuka dan peer BGP tersebut akan otomatis mulai bertukar rute.

Membuat sesi BGP untuk vertex-networking-vpc

1. Di Cloud Shell, di jaringan vertex-networking-vpc, buat antarmuka BGP untuk vertex-networking-vpc-tunnel0:

   gcloud compute routers add-interface vertex-networking-vpc-router1 \
     --interface-name if-tunnel0-to-onprem \
     --ip-address 169.254.0.1 \
     --mask-length 30 \
     --vpn-tunnel vertex-networking-vpc-tunnel0 \
     --region us-central1
   

2. Di jaringan vertex-networking-vpc, buat peer BGP untuk bgp-onprem-tunnel0:

   gcloud compute routers add-bgp-peer vertex-networking-vpc-router1 \
     --peer-name bgp-onprem-tunnel0 \
     --interface if-tunnel0-to-onprem \
     --peer-ip-address 169.254.0.2 \
     --peer-asn 65002 \
     --region us-central1
   

3. Di jaringan vertex-networking-vpc, buat antarmuka BGP untuk vertex-networking-vpc-tunnel1:

   gcloud compute routers add-interface vertex-networking-vpc-router1 \
     --interface-name if-tunnel1-to-onprem \
     --ip-address 169.254.1.1 \
     --mask-length 30 \
     --vpn-tunnel vertex-networking-vpc-tunnel1 \
     --region us-central1
   

4. Di jaringan vertex-networking-vpc, buat peer BGP untuk bgp-onprem-tunnel1:

   gcloud compute routers add-bgp-peer vertex-networking-vpc-router1 \
     --peer-name bgp-onprem-tunnel1 \
     --interface if-tunnel1-to-onprem \
     --peer-ip-address 169.254.1.2 \
     --peer-asn 65002 \
     --region us-central1
   

Membuat sesi BGP untuk onprem-vpc

1. Di jaringan onprem-vpc, buat antarmuka BGP untuk onprem-vpc-tunnel0:

   gcloud compute routers add-interface onprem-vpc-router1 \
     --interface-name if-tunnel0-to-vertex-networking-vpc \
     --ip-address 169.254.0.2 \
     --mask-length 30 \
     --vpn-tunnel onprem-vpc-tunnel0 \
     --region us-central1
   

2. Di jaringan onprem-vpc, buat peer BGP untuk bgp-vertex-networking-vpc-tunnel0:

   gcloud compute routers add-bgp-peer onprem-vpc-router1 \
     --peer-name bgp-vertex-networking-vpc-tunnel0 \
     --interface if-tunnel0-to-vertex-networking-vpc \
     --peer-ip-address 169.254.0.1 \
     --peer-asn 65001 \
     --region us-central1
   

3. Di jaringan onprem-vpc, buat antarmuka BGP untuk onprem-vpc-tunnel1:

   gcloud compute routers add-interface   onprem-vpc-router1  \
     --interface-name if-tunnel1-to-vertex-networking-vpc \
     --ip-address 169.254.1.2 \
     --mask-length 30 \
     --vpn-tunnel onprem-vpc-tunnel1 \
     --region us-central1
   

4. Di jaringan onprem-vpc, buat peer BGP untuk bgp-vertex-networking-vpc-tunnel1:

   gcloud compute routers add-bgp-peer onprem-vpc-router1 \
     --peer-name bgp-vertex-networking-vpc-tunnel1 \
     --interface if-tunnel1-to-vertex-networking-vpc \
     --peer-ip-address 169.254.1.1 \
     --peer-asn 65001 \
     --region us-central1
   

Memvalidasi pembuatan sesi BGP

1. Di Konsol Google Cloud, buka halaman VPN.

   Buka VPN

2. Dalam daftar tunnel VPN, pastikan nilai di kolom BGP session status untuk setiap tunnel telah berubah dari Configure BGP session menjadi BGP established. Anda mungkin perlu memuat ulang tab browser konsol Google Cloud untuk melihat nilai baru.

Memvalidasi rute yang dipelajari vertex-networking-vpc

1. Di konsol Google Cloud, buka halaman jaringan VPC.

   Buka jaringan VPC

2. Dalam daftar jaringan VPC, klik vertex-networking-vpc.

3. Klik tab Routes.

4. Pilih us-central1 (Iowa) dalam daftar Region, lalu klik Lihat.

5. Di kolom Destination IP range, pastikan rentang IP subnet onprem-vpc-subnet1 (172.16.10.0/29) muncul dua kali.

Memvalidasi rute yang dipelajari on-prem-vpc

1. Klik panah kembali untuk kembali ke halaman Jaringan VPC.

2. Dalam daftar jaringan VPC, klik on-prem-vpc.

3. Klik tab Routes.

4. Pilih us-central1 (Iowa) dalam daftar Region, lalu klik Lihat.

5. Di kolom Destination IP range, pastikan rentang IP subnet workbench-subnet (172.16.20.0/28) dan rentang IP subnet psc-forwarding-rule-subnet (172.16.30.0/28) masing-masing muncul dua kali.

Membuat instance Vertex AI Workbench

Di bagian ini, Anda akan membuat akun layanan yang dikelola pengguna, lalu membuat instance Vertex AI Workbench yang menggunakan akun layanan Anda untuk mengakses layanan dan APIGoogle Cloud .

Membuat akun layanan

Dalam tutorial ini, Anda akan membuat akun layanan yang dikelola pengguna dengan mengikuti praktik terbaik Compute Engine dan IAM.

1. Di Cloud Shell, buat akun layanan bernama workbench-sa:

   gcloud iam service-accounts create workbench-sa \
      --display-name="workbench-sa"
   

2. Tetapkan peran IAM Vertex AI User (roles/aiplatform.user) ke akun layanan:

   gcloud projects add-iam-policy-binding $projectid \
     --member="serviceAccount:workbench-sa@$projectid.iam.gserviceaccount.com" \
     --role="roles/aiplatform.user"
   

3. Tetapkan peran IAM Storage Admin (roles/storage.admin) ke akun layanan:

   gcloud projects add-iam-policy-binding $projectid \
     --member="serviceAccount:workbench-sa@$projectid.iam.gserviceaccount.com" \
     --role="roles/storage.admin"
   

4. Tetapkan peran IAM Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) ke akun layanan:

   gcloud projects add-iam-policy-binding $projectid \
     --member="serviceAccount:workbench-sa@$projectid.iam.gserviceaccount.com" \
     --role="roles/serviceusage.serviceUsageAdmin"
   

Membuat instance Vertex AI Workbench

Buat instance Vertex AI Workbench, dengan menentukan akun layanan workbench-sa:

gcloud workbench instances create workbench-tutorial \
  --vm-image-project=deeplearning-platform-release \
  --vm-image-family=common-cpu-notebooks \
  --machine-type=n1-standard-4 \
  --location=us-central1-a \
  --subnet-region=us-central1 \
  --shielded-secure-boot=SHIELDED_SECURE_BOOT \
  --subnet=workbench-subnet \
  --disable-public-ip \
  --service-account-email=workbench-sa@$projectid.iam.gserviceaccount.com

Membuat dan men-deploy indeks Vector Search

Menyiapkan lingkungan Anda

1. Di konsol Google Cloud, buka tab Instances di halaman Vertex AI Workbench.

   Buka Vertex AI Workbench

2. Di samping nama instance Vertex AI Workbench (workbench-tutorial), klik Open JupyterLab.

   Instance Vertex AI Workbench akan membuka JupyterLab.

3. Pilih File > New > Notebook.

4. Dari menu Select Kernel, pilih Python 3 (Local), lalu klik Select.

5. Saat notebook baru terbuka, ada sel kode default tempat Anda dapat memasukkan kode. Tampilannya seperti [ ]: diikuti dengan kolom teks. Kolom teks adalah tempat Anda menempelkan kode.

   Untuk menginstal Vertex AI SDK untuk Python, tempel kode berikut ke dalam sel dan klik  Run the selected cells and advance:

   !pip install --upgrade --user google-cloud-aiplatform google-cloud-storage
   

6. Pada langkah ini dan setiap langkah berikutnya, tambahkan sel kode baru (jika diperlukan) dengan mengklik Insert a cell below, tempelkan kode ke dalam sel, lalu klik  Run the selected cells and advance.

   Untuk menggunakan paket yang baru diinstal di runtime Jupyter ini, Anda perlu memulai ulang runtime:

   # Restart kernel after installs so that your environment can access the new packages
   import IPython
   
   app = IPython.Application.instance()
   app.kernel.do_shutdown(True)
   

7. Tetapkan variabel lingkungan berikut, dengan mengganti PROJECT_ID dengan project ID Anda.

   # set project ID and location
   PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
   LOCATION = "us-central1"
   
   # generate a unique id for this session
   from datetime import datetime
   UID = datetime.now().strftime("%m%d%H%M")
   

Mengaktifkan API

Di notebook Jupyterlab, jalankan perintah berikut untuk mengaktifkan API untuk Compute Engine, Vertex AI, dan Cloud Storage di notebook:

! gcloud services enable compute.googleapis.com aiplatform.googleapis.com storage.googleapis.com \
  --project {PROJECT_ID}

Menyiapkan data contoh di bucket Cloud Storage

Dalam tutorial ini, kita menggunakan set data TheLook yang sama dengan yang digunakan dalam panduan memulai Penelusuran Vektor. Lihat halaman dokumentasi panduan memulai untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang set data ini.

Di bagian ini, Anda akan membuat bucket Cloud Storage dan menempatkan file penyematan set data di dalamnya. Pada langkah berikutnya, Anda akan menggunakan file ini untuk membuat indeks.

1. Di notebook Jupyterlab, buat bucket Cloud Storage:

   BUCKET_URI = f"gs://{PROJECT_ID}-vs-quickstart-{UID}"
   ! gcloud storage buckets create $BUCKET_URI --location=$LOCATION --project=$PROJECT_ID
   

2. Salin file contoh ke bucket Cloud Storage Anda.

   ! gcloud storage cp "gs://github-repo/data/vs-quickstart/product-embs.json" $BUCKET_URI
   

3. Untuk menggunakan Vector Search guna menjalankan kueri, Anda juga perlu menyalin file penyematan ke direktori lokal:

   ! gcloud storage cp "gs://github-repo/data/vs-quickstart/product-embs.json" . # for query tests
   

Membuat indeks Vector Search

1. Di notebook Jupyterlab, muat embedding ke Vector Search:

   # init the aiplatform package
   from google.cloud import aiplatform
   aiplatform.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)
   

2. Buat MatchingEngineIndex dengan fungsi create_tree_ah_index-nya (Matching Engine adalah nama sebelumnya dari Vector Search):

   # create Index
   my_index = aiplatform.MatchingEngineIndex.create_tree_ah_index(
     display_name = f"vs-quickstart-index-{UID}",
     contents_delta_uri = BUCKET_URI,
     dimensions = 768,
     approximate_neighbors_count = 10,
   )
   

   Metode MatchingEngineIndex.create_tree_ah_index() membuat indeks. Dalam tutorial ini, tugas ini memerlukan waktu sekitar 5 hingga 10 menit.

3. Di konsol Google Cloud, buka tab Indexes di halaman Vector Search.

   Buka Indexes

4. Pastikan ada indeks yang namanya diawali dengan "vs-quickstart-index-" dan berisi stempel waktu yang benar.

5. Catat ID indeks. Anda akan memerlukan ID ini saat men-deploy indeks di langkah berikutnya.

Membuat endpoint indeks

1. Di Cloud Shell, jalankan perintah berikut, dengan mengganti PROJECT_ID dengan project ID Anda:

   projectid=PROJECT_ID
   gcloud config set project ${projectid}
   SERVICE_PROJECT=${projectid}
   REGION=us-central1
   VERTEX_ENDPOINT=$REGION-aiplatform.googleapis.com
   DISPLAY_NAME=vector-search
   

2. Buat endpoint indeks:

   curl -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
     https://$VERTEX_ENDPOINT/v1/projects/$SERVICE_PROJECT/locations/$REGION/indexEndpoints \
     -d '{displayName: "'$DISPLAY_NAME'", privateServiceConnectConfig: { enablePrivateServiceConnect: true, projectAllowlist: ["'$SERVICE_PROJECT'"] }}'
   

3. Pastikan endpoint indeks telah dibuat:

   gcloud ai index-endpoints list --region=us-central1
   

   Outputnya mirip dengan contoh berikut, dengan ID endpoint indeks adalah 8151506529447575552:

   Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/]
   ---
   createTime: '2023-10-10T23:55:20.526145Z'
   displayName: vector-search
   encryptionSpec: {}
   etag: AMEw9yN2qytNiwT73uwYpz_7N_b2-O8D1AuNoDb5QjFmkU4ye5Gzk2oQlMZBR1XeoQ11
   name: projects/725264228516/locations/us-central1/indexEndpoints/8151506529447575552
   privateServiceConnectConfig:
     enablePrivateServiceConnect: true
     projectAllowlist:
     - vertex-genai-400103
     - vertex-genai-400103
   updateTime: '2023-10-10T23:55:21.951394Z'
   

4. Catat ID endpoint indeks Anda. Anda akan memerlukan ID ini saat men-deploy indeks di langkah berikutnya.

Men-deploy indeks ke endpoint

Di Cloud Shell, jalankan perintah berikut untuk men-deploy indeks ke endpoint:

gcloud ai index-endpoints deploy-index INDEX_ENDPOINT_ID \
  --deployed-index-id=vector_one \
  --display-name=vector-search \
  --index=INDEX \
  --project=$projectid \
  --region=us-central1

Ganti nilai berikut:

• INDEX_ENDPOINT_ID: ID endpoint indeks untuk endpoint indeks Private Service Connect yang Anda buat
• INDEX: ID untuk indeks yang Anda deploy

Outputnya mirip dengan contoh berikut, dengan ID endpoint indeks adalah 8151506529447575552:

Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/]
The deploy index operation [projects/725264228516/locations/us-central1/indexEndpoints/8151506529447575552/operations/6271807495283408896] was submitted successfully.

Operasi deployment memerlukan waktu sekitar 10 hingga 15 menit. Saat Anda men-deploy indeks, lampiran layanan akan dibuat.

Memverifikasi bahwa indeks di-deploy ke endpoint indeks

1. Di konsol Google Cloud, buka tab Index Endpoints di halaman Vector Search.

   Buka Endpoint Indeks

2. Verifikasi bahwa endpoint indeks vector-search memiliki indeks yang Di-deploy yang juga disebut vector-search.

   Jika lingkaran biru berputar muncul di samping nama endpoint indeks, indeks masih dalam proses deployment.

Mendapatkan URI lampiran layanan untuk endpoint indeks

Setelah indeks di-deploy sepenuhnya, Anda bisa mendapatkan URI lampiran layanan.

Di Cloud Shell, jalankan perintah berikut untuk mendapatkan URI lampiran layanan:

gcloud ai index-endpoints list --region=us-central1 | grep -i  serviceAttachment:

Dalam contoh output berikut, URI lampiran layanan adalah projects/je84d1de50cd8bddb-tp/regions/us-central1/serviceAttachments/sa-gkedpm-527af280e65971fd786aaf6163e798.

Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/]
 serviceAttachment: projects/je84d1de50cd8bddb-tp/regions/us-central1/serviceAttachments/sa-gkedpm-527af280e65971fd786aaf6163e798

Catat URI serviceAttachment, yang diawali dengan projects, misalnya, projects/je84d1de50cd8bddb-tp/regions/us-central1/serviceAttachments/sa-gkedpm-527af280e65971fd786aaf6163e798. Anda memerlukannya di langkah berikutnya, saat membuat aturan penerusan.

Membuat aturan penerusan

1. Di Cloud Shell, cadangkan alamat IP untuk aturan penerusan yang akan digunakan untuk membuat kueri indeks Vector Search:

   gcloud compute addresses create vector-search-forwarding-rule \
     --region=us-central1 \
     --subnet=psc-forwarding-rule-subnet
   

2. Temukan alamat IP yang dicadangkan:

   gcloud compute addresses list --filter="name=vector-search-forwarding-rule"
   

3. Buat aturan penerusan untuk menghubungkan endpoint ke lampiran layanan, ganti SERVICE_ATTACHMENT_URI dengan URI serviceAttachment Anda.

   gcloud compute forwarding-rules create vector-search-forwarding-rule \
     --region=us-central1 \
     --network=vertex-networking-vpc \
     --address=vector-search-forwarding-rule \
     --target-service-attachment=SERVICE_ATTACHMENT_URI
   

   Berikut adalah contoh penggunaan untuk perintah ini:

   gcloud compute forwarding-rules create vector-search-forwarding-rule \
     --region=us-central1 \
     --network=vertex-networking-vpc \
     --address=vector-search-forwarding-rule \
     --target-service-attachment=projects/je84d1de50cd8bddb-tp/regions/us-central1/serviceAttachments/sa-gkedpm-527af280e65971fd786aaf6163e798
   

4. Di konsol Google Cloud, buka tab Endpoint terhubung di halaman Private Service Connect.

   Buka Endpoint yang terhubung

5. Validasi bahwa status vector-search-forwarding-rule adalah Accepted.

6. Catat alamat IP aturan penerusan Private Service Connect. Pada langkah berikutnya, Anda akan menggunakan endpoint ini untuk membangun komunikasi dengan indeks Penelusuran Vektor yang di-deploy.

Membuat kueri indeks yang di-deploy

Setelah membuat aturan penerusan Private Service Connect yang terhubung ke endpoint indeks Vector Search, Anda dapat membuat kueri indeks yang di-deploy dengan mengirimkan kueri dari instance VM on-prem-client ke aturan penerusan.

Untuk mengizinkan Identity-Aware Proxy (IAP) terhubung ke instance VM, Anda membuat aturan firewall yang:

• Berlaku untuk semua instance VM yang ingin Anda buat dapat diakses melalui IAP.
• Mengizinkan traffic TCP melalui port 22 dari rentang IP 35.235.240.0/20. Rentang ini berisi semua alamat IP yang digunakan IAP untuk penerusan TCP.

Setelah membuat firewall, Anda akan menginstal klien gRPC. Pada langkah berikutnya, Anda akan menggunakan klien gRPC untuk mengirim kueri dari instance VM on-prem-client.

Membuat aturan firewall dan menginstal gRPC

1. Di Cloud Shell, jalankan perintah berikut, ganti PROJECT_ID dengan project ID Anda:

   projectid=PROJECT_ID
   gcloud config set project ${projectid}
   

2. Buat aturan firewall IAP bernama ssh-iap-vpc:

   gcloud compute firewall-rules create ssh-iap-vpc \
     --network onprem-vpc \
     --allow tcp:22 \
     --source-ranges=35.235.240.0/20
   

3. Login ke instance VM on-prem-client:

   gcloud compute ssh on-prem-client \
     --project=$projectid \
     --zone=us-central1-a \
     --tunnel-through-iap
   

4. Di instance VM on-prem-client, instal klien gRPC:

   sudo apt-get install git -y
   git clone https://github.com/grpc/grpc.git
   sudo apt-get install build-essential autoconf libtool pkg-config -y
   sudo apt-get install cmake -y
   cd grpc/
   git submodule update --init
   mkdir -p cmake/build
   cd cmake/build
   cmake -DgRPC_BUILD_TESTS=ON ../..
   make grpc_cli
   

   Penginstalan memerlukan waktu sekitar 30 menit.

Mendapatkan ID untuk item indeks yang ada

1. Di konsol Google Cloud, buka tab Instances di halaman Vertex AI Workbench.

   Buka Vertex AI Workbench

2. Di samping nama instance Vertex AI Workbench, klik Buka JupyterLab.

   Instance Vertex AI Workbench akan membuka JupyterLab.

3. Pilih File > New > Terminal.

4. Di terminal JupyterLab (bukan Cloud Shell), lihat entri terakhir dalam indeks:

   tail -1 product-embs.json
   

5. Cari pasangan nilai kunci pertama dalam item, yang berisi nomor ID item, seperti dalam contoh berikut:

   "id":"27452"
   

   Catat nomor ID ini. Anda memerlukannya untuk menjalankan kueri di bagian berikutnya.

Melakukan kueri Vector Search

Di instance VM on-prem-client, buat kueri indeks yang di-deploy:

./grpc_cli call  FORWARDING_RULE_IP:10000  google.cloud.aiplatform.container.v1.MatchService.Match "deployed_index_id:'"vector_one"',embedding_id: '"ITEM_ID"'"

Ganti nilai berikut:

• FORWARDING_RULE_IP: alamat IP aturan penerusan Private Service Connect yang Anda buat di bagian sebelumnya
• ITEM_ID: nomor ID item yang Anda simpan di bagian sebelumnya

Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

   user@on-prem-client:~/grpc/cmake/build$ ./grpc_cli call  172.16.30.2:10000  google.cloud.aiplatform.container.v1.MatchService.Match "deployed_index_id:'"vector_one"',embedding_id: '"20020916"'"
   connecting to 172.16.30.2:10000
   neighbor {
     id: "16136217"
     distance: 0.99999558925628662
   }
   neighbor {
     id: "2196405"
     distance: 0.82817935943603516
   }
   neighbor {
     id: "3796353"
     distance: 0.82687419652938843
   }
   neighbor {
     id: "815154"
     distance: 0.8179466724395752
   }
   neighbor {
     id: "16262338"
     distance: 0.816785454750061
   }
   neighbor {
     id: "31290454"
     distance: 0.81560027599334717
   }
   neighbor {
     id: "4012943"
     distance: 0.80958610773086548
   }
   neighbor {
     id: "39738359"
     distance: 0.8020891547203064
   }
   neighbor {
     id: "7691697"
     distance: 0.80035769939422607
   }
   neighbor {
     id: "6398888"
     distance: 0.79880392551422119
   }
   Rpc succeeded with OK status

Pembersihan

Agar tidak perlu membayar biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan dalam tutorial ini, hapus project yang berisi resource tersebut, atau simpan project dan hapus setiap resource.

Agar tidak dikenai biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan dalam tutorial ini, hapus project yang berisi resource tersebut, atau simpan project dan hapus setiap resource.

Anda dapat menghapus setiap resource di konsol Google Cloud dengan cara berikut:

1. Batalkan deployment dan hapus indeks Penelusuran Vektor sebagai berikut:

   1. Di konsol Google Cloud, buka tab Indexes di halaman Vector Search.

      Buka Indexes

   2. Temukan indeks yang namanya diawali dengan "vs-quickstart-index-" dan berisi stempel waktu yang benar.

   3. Klik nama indeks.

   4. Di halaman Index info, di samping nama indeks dalam daftar Deployed indexes, klik Actions, lalu klik Undeploy.

      Proses untuk men-undeploy indeks memerlukan waktu beberapa menit. Jika lingkaran biru berputar muncul di samping nama indeks, atau jika status indeks tercantum sebagai Undeploying, indeks masih dalam proses penghapusan deployment. Anda mungkin perlu memuat ulang tab browser konsol Google Cloud untuk melihat bahwa indeks tidak lagi di-deploy.

   5. Klik panah kembali untuk kembali ke tab Indeks.

   6. Di samping nama indeks dalam daftar indeks, klik Tindakan, lalu klik Hapus untuk menghapus indeks.

2. Hapus endpoint indeks sebagai berikut:

   1. Di konsol Google Cloud, buka tab Index endpoints di halaman Vector Search.

      Buka Endpoint indeks

   2. Di samping nama endpoint Anda dalam daftar endpoint indeks, klik Tindakan, lalu klik Hapus untuk menghapus endpoint indeks.

3. Hapus instance Vertex AI Workbench sebagai berikut:

   1. Di konsol Google Cloud, di bagian Vertex AI, buka tab Instances di halaman Workbench.

      Buka Vertex AI Workbench

   2. Pilih workbench-tutorial instance Vertex AI Workbench dan klik Hapus.

4. Hapus instance VM Compute Engine sebagai berikut:

   1. Di konsol Google Cloud, buka halaman Compute Engine.

      Buka Compute Engine

   2. Pilih instance VM on-prem-client, lalu klik Hapus.

5. Hapus tunnel VPN sebagai berikut:

   1. Di Konsol Google Cloud, buka halaman VPN.

      Buka VPN

   2. Di halaman VPN, klik tab Cloud VPN Tunnels.

   3. Dalam daftar tunnel VPN, pilih empat tunnel VPN yang Anda buat dalam tutorial ini, lalu klik Hapus.

6. Hapus gateway VPN dengan ketersediaan tinggi (HA) sebagai berikut:

   1. Di halaman VPN, klik tab Cloud VPN Gateways.

      Buka Gateway VPN Cloud

   2. Dalam daftar gateway VPN, klik onprem-vpn-gw1.

   3. Di halaman Detail gateway Cloud VPN, klik Hapus VPN Gateway.

   4. Klik panah kembali jika perlu untuk kembali ke daftar gateway VPN, lalu klik vertex-networking-vpn-gw1.

   5. Di halaman Detail gateway Cloud VPN, klik Hapus VPN Gateway.

7. Hapus Cloud Router sebagai berikut:

   1. Buka halaman Cloud Router.

      Buka Cloud Router

   2. Dalam daftar Cloud Router, pilih empat router yang Anda buat dalam tutorial ini.

   3. Untuk menghapus router, klik Hapus.

      Tindakan ini juga akan menghapus dua gateway Cloud NAT yang terhubung ke Cloud Router.

8. Hapus aturan penerusan vector-search-forwarding-rule untuk jaringan VPC vertex-networking-vpc sebagai berikut:

   1. Buka tab Frontends di halaman Load balancing.

      Buka Frontend

   2. Dalam daftar aturan penerusan, klik vector-search-forwarding-rule.

   3. Di halaman Detail aturan penerusan, klik Hapus.

9. Hapus jaringan VPC sebagai berikut:

   1. Buka halaman Jaringan VPC.

      Buka jaringan VPC

   2. Dalam daftar jaringan VPC, klik onprem-vpc.

   3. Di halaman VPC network details, klik Delete VPC Network.

      Menghapus setiap jaringan juga akan menghapus subjaringan, rute, dan aturan firewall-nya.

   4. Kembali ke daftar jaringan VPC, lalu klik vertex-networking-vpc.

   5. Di halaman VPC network details, klik Delete VPC Network.

10. Hapus bucket penyimpanan sebagai berikut:

    1. Di konsol Google Cloud, buka halaman Cloud Storage.

       Buka Cloud Storage

    2. Pilih bucket penyimpanan Anda, lalu klik Hapus.

11. Hapus akun layanan workbench-sa sebagai berikut:

    1. Buka halaman Akun layanan.

       Buka halaman Service accounts

    2. Pilih akun layanan workbench-sa, lalu klik Hapus.

Langkah selanjutnya

• Pelajari opsi jaringan perusahaan untuk mengakses endpoint dan layanan Vertex AI
• Pelajari cara kerja Private Service Connect dan alasannya menawarkan manfaat performa yang signifikan.
• Pelajari cara menggunakan Kontrol Layanan VPC untuk membuat perimeter yang aman guna mengizinkan atau menolak akses ke Vertex AI dan Google API lainnya di endpoint indeks Penelusuran Vektor melalui internet publik.
• Pelajari arsitektur referensi, diagram, dan praktik terbaik tentang Google Cloud. Lihat Cloud Architecture Center kami.