Vertex ML Metadata を分析する

Vertex ML Metadata を使用すると、機械学習（ML）システムによって生成されたメタデータの追跡と分析を行うことができます。このメタデータを追跡することで、ML システムの動作を簡単に分析できます。これは、システム パフォーマンスの変化の確認や、ML システムによって生成されたアーティファクトの比較を行う際に役立ちます。

Vertex ML Metadata を初めて使用する場合は、Vertex ML Metadata の概要で、ML ワークフローのメタデータの追跡と分析の詳細を確認してください。

分析する Vertex ML Metadata を以下の方法でクエリする方法について説明します。

  • フィルタ条件と一致するすべてのアーティファクト、実行、コンテキストをクエリする。
  • 実行の入力 / 出力アーティファクト、アーティファクトを実行に接続するために使用されたイベントをクエリする。
  • コンテキストのリネージ サブグラフをクエリする。このクエリは、コンテキストのアーティファクトと実行、アーティファクトと実行を接続するイベントを返します。

アーティファクト、実行、コンテキストのクエリ

Vertex AI SDK for Python または REST API で、フィルタを使用してアーティファクト、実行、コンテキストのレコードのクエリを実行し、次のようなクエリを作成できます。

  • 特定の品質基準を満たすトレーニング済みモデルのバージョンはどれか。
  • 特定のパイプラインで使用されるデータセットはどれか。

以降のセクションでは、フィルタの作成方法と、アーティファクト、実行、コンテキストのクエリ方法について説明します。

フィルタ構文の概要

以降のセクションでは、フィルタを使用してアーティファクト、実行、コンテキストをクエリする方法について説明します。

フィールド

アーティファクト、実行、コンテキストをフィルタする場合、次のフィールドがサポートされます。

アーティファクト 実行 背景
name
display_name
schema_title
create_time
update_time
metadata
state
uri

フィルタは引用符で囲む必要があります。フィルタ内で引用符を使用する場合は、その引用符をバックスラッシュでエスケープする必要があります。

比較演算子

フィルタでは比較演算子（=、!=、<、>、>=、<=）を使用できます。

たとえば、次のフィルタでは、表示名が my_artifact のアーティファクトがすべて検索されます。

REST 

display_name=\"my_artifact\"

Python

"display_name=\"my_artifact\""

文字列フィールドでは、ワイルドカードとして * 文字を使用できます。

create_time や update_time などのタイムスタンプ フィールドでは、次のように、日付を RFC 3339 形式で指定する必要があります。

REST 

create_time=\"2021-05-11T12:30:00-08:00\"

Python

"create_time=\"2021-05-11T12:30:00-08:00\""

論理演算子

論理演算子 AND と OR を使用してフィルタを組み合わせると、複雑なクエリを作成できます。

次の例は、ai_platform.model タイプのアーティファクトと、0.9 より大きい数値を持つ metadata フィールド precision をクエリしています。

REST 

schema_title=\"ai_platform.Model\"+AND+metadata.precision.number_value>0.9

Python

"create_time=\"schema_title=\"ai_platform.Model\" AND metadata.precision.number_value>0.9"

トラバーサル演算子を使用してメタデータをフィルタする

metadata フィールドは google.protobuf.Struct のインスタンスで、その形式は schema_title フィールドで指定されたスキーマに定義されています。google.protobuf.Struct は、キーを google.protobuf.Value インスタンスにマッピングするデータ構造です。google.protobuf.Value データ構造は、データ型に応じて値を異なるフィールドに格納します。次に例を示します。

  • 文字列は metadata.FIELD_NAME.string_value として保存されます。
  • 数値は metadata.FIELD_NAME.number_value として保存されます。
  • ブール値は metadata.FIELD_NAME.bool_value として格納されます。

metadata でフィルタするには、トラバーサル演算子を使用してフィルタの対象となるフィールドを走査する必要があります。トラバーサル演算子は次の形式を使用します。

REST 

metadata.FIELD_NAME.TYPE_NAME=\"FILTER_VALUE\"

Python

"metadata.FIELD_NAME.TYPE_NAME=\"FILTER_VALUE\""

たとえば、次のようなメタデータ構造を考えてみましょう。

{
   "field_1": 5,
   "field_2": "example",
   "field_3": {
     ...
   },
   "field_4": [],
   "field_5": true,
}

次のクエリでは、トラバーサル演算子を使用して、この例のメタデータをフィルタしています。

  • metadata.field_1 の値が 5 未満のレコードをフィルタします。

REST 

metadata.field_1.number_value<5

Python

"metadata.field_1.number_value<5"

  • metadata.field_2 の値が example に等しいレコードをフィルタします。

REST 

metadata.field_2.string_value=\"example\"

Python

"metadata.field_2.string_value=\"example\""

  • metadata.field_5 の値が true のレコードでフィルタします。

REST 

metadata.field_5.bool_value=true

Python

"metadata.field_5.bool_value=true"

親子関係によってコンテキストをフィルタする

has 演算子を使用すると、指定したコンテキストの親または子のコンテンツを探すことができます。

has 演算子の形式は次のとおりです。

  • "parent_contexts:\"CONTEXT_RESOURCE_NAME\""
  • "child_contexts:\"CONTEXT_RESOURCE_NAME\""

コンテキスト名は、project/PROJECT/locations/LOCATION/metadataStores/METADATA-STORE/contexts/CONTEXT のようにコンテキストの完全なリソース名にする必要があります。

次のフィルタでは has 演算子を使用しています。

  • 指定したパイプラインの子であるすべてのコンテキストをフィルタします。

REST 

parent_contexts:\"project/12345/locations/us-central1/metadataStores/default/contexts/pipeline_1\"

Python

"parent_contexts:\"project/12345/locations/us-central1/metadataStores/default/contexts/pipeline_1\""

  • 指定したパイプラインの親であるすべてのコンテキストをフィルタします。

REST 

child_contexts:\"project/12345/locations/us-central1/metadataStores/default/contexts/pipeline_1\"

Python

"child_contexts:\"project/12345/locations/us-central1/metadataStores/default/contexts/pipeline_1\""

コンテキスト、実行、アーティファクトを関連付けとアトリビューションでフィルタする

in_context() 関数を使用すると、コンテキストに関連するアーティファクトまたは実行をフィルタできます。 with_execution() 関数を使用すると、実行に関連する特定のアーティファクトまたはコンテキストをフィルタできます。同様に、with_artifact() 関数を使用すると、アーティファクトに関連付けられた特定の実行やコンテキストをフィルタできます。

フィルタ関数は、次の形式で使用します。

  • "in_context(\"CONTEXT_RESOURCE_NAME\")"
  • "with_execution(\"EXECUTION_RESOURCE_NAME\")"
  • "with_artifact(\"ARTIFACT_RESOURCE_NAME\")"

コンテキスト名、実行名、アーティファクト名は、次のように完全なリソース名にする必要があります。

  • project/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores/METADATA-STORE/contexts/CONTEXT
  • project/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores/METADATA-STORE/executions/EXECUTION
  • project/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores/METADATA-STORE/artifacts/ARTIFACT

次の例では、指定したパイプラインに含まれるオブジェクトをフィルタしています。

REST 

in_context(\"project/12345/locations/us-central1/metadataStores/default/contexts/pipeline_1\")

Python

"in_context(\"project/12345/locations/us-central1/metadataStores/default/contexts/pipeline_1\")"

フィルタ関数でワイルドカード * を使用すると、各リソースのパラメータをフィルタできます。たとえば、以下を使用して system.model アーティファクト タイプに影響するすべての実行をフィルタできます。

REST 

with_artifact(\"*\",\"schema_title='name.model'\")

Python

"with_artifact(\"*\",\"schema_title='name.model'\")"

フィルタできるその他のサポートされているパラメータは次のとおりです。

  • input=true/false: 入力または出力アーティファクトのタイプをフィルタします。
  • event_time: 実行時間またはアーティファクト イベント時間をフィルタします。
  • その他のサポートされているフィルタ フィールド

フィールドを論理オペランドと組み合わせると、複雑なフィルタクエリを作成できます。サポートされるネスト関数の最大深度は 5 です。

アーティファクトのクエリ

アーティファクト（データセットやモデルなど）は、ML ワークフローによって使用または生成されるデータを表します。次の手順でアーティファクトをクエリします。

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

  • LOCATION_ID: 使用するリージョン。
  • PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
  • METADATA_STORE: アーティファクトが作成されるメタデータ ストア ID。デフォルトのメタデータ ストアの名前は default です。
  • PAGE_SIZE: 省略可。返されるアーティファクトの最大数。この値が指定されていない場合は、最大 100 件のレコードが返されます。
  • PAGE_TOKEN: 省略可。前回取得した MetadataService.ListArtifacts 呼び出しのページトークン。次の結果ページを取得するには、このトークンを指定します。

  • FILTER: 結果セットにアーティファクトを含めるために必要な条件を指定します。

HTTP メソッドと URL:

GET https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores/METADATA_STORE/artifacts?pageSize=PAGE_SIZE&pageToken=PAGE_TOKEN&filter=FILTER

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを展開します。

出力は次のようになります。ARTIFACT_ID は、アーティファクト レコードの ID です。

{
  "artifacts": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores/default/artifacts/ARTIFACT_ID",
      "displayName": "Example artifact",
      "uri": "gs://your_bucket_name/artifacts/dataset.csv",
      "etag": "67891011",
      "createTime": "2021-05-18T00:33:13.833Z",
      "updateTime": "2021-05-18T00:33:13.833Z",
      "state": "LIVE",
      "schemaTitle": "system.Dataset",
      "schemaVersion": "0.0.1",
      "metadata": {
        "payload_format": "CSV"
      },
      "description": "Description of the example artifact."
    },
    {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/metadataStores/METADATA_STORE/artifacts/ARTIFACT_ID",
      "displayName": "Another example artifact",
      "uri": "gs://your_bucket_name/artifacts/dataset-2.csv",
      "etag": "67891012",
      "createTime": "2021-05-18T00:29:24.344Z",
      "updateTime": "2021-05-18T00:29:24.344Z",
      "state": "LIVE",
      "schemaTitle": "system.Dataset",
      "schemaVersion": "0.0.1",
      "metadata": {
        "payload_format": "CSV"
      },
      "description": "Description of the other example artifact."
    }
  ]
}

Python

Python

from typing import Optional

from google.cloud import aiplatform


def list_artifact_sample(
    project: str,
    location: str,
    display_name_filter: Optional[str] = "display_name=\"my_model_*\"",
    create_date_filter: Optional[str] = "create_time>\"2022-06-11\"",
    order_by: Optional[str] = None,
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)

    combined_filters = f"{display_name_filter} AND {create_date_filter}"
    return aiplatform.Artifact.list(
        filter=combined_filters,
        order_by=order_by,
    )
  • project: 実際のプロジェクト ID。これらの ID は、Google Cloud コンソールの [ようこそ] ページで確認できます。
  • location: 利用可能なロケーションの一覧をご覧ください。
  • display_name_filter: リソースの一覧表示中に表示名に適用されるフィルタ。display_name=\"my_filter\" という形式で指定します。
  • create_date_filter: リソースの一覧表示中に create_date 名に適用されるフィルタ。create_time>\"2022-06-11T12:30:00-08:00\" の形式で指定します。

実行のクエリ

実行は、データの前処理やモデルのトレーニングなど、ML ワークフローのステップを表します。実行をクエリするには、次の操作を行います。

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

  • LOCATION_ID: 使用するリージョン。
  • PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
  • METADATA_STORE: 実行が作成されたメタデータ ストア ID。デフォルトのメタデータ ストアの名前は default です。
  • PAGE_SIZE: 省略可。返されるアーティファクトの最大数。この値が指定されていない場合は、最大 100 件のレコードが返されます。
  • PAGE_TOKEN: 省略可。前回取得した MetadataService.ListArtifacts 呼び出しのページトークン。次の結果ページを取得するには、このトークンを指定します。

  • FILTER: 結果セットに実行を含めるために必要な条件を指定します。

HTTP メソッドと URL:

GET https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores/METADATA_STORE/executions?pageSize=PAGE_SIZE&pageToken=PAGE_TOKEN&filter=FILTER

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを展開します。

出力は次のようになります。EXECUTION_ID は、実行レコードの ID です。

{
  "executions": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores/METADATA_STORE/executions/EXECUTION_ID",
      "displayName": "Example execution 1",
      "etag": "67891011",
      "createTime": "2021-05-18T00:06:56.177Z",
      "updateTime": "2021-05-18T00:06:56.177Z",
      "schemaTitle": "system.Run",
      "schemaVersion": "0.0.1",
      "metadata": {},
      "description": "Description of the example execution."
    },
    {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores/METADATA_STORE/executions/EXECUTION_ID",
      "displayName": "Example execution 2",
      "etag": "67891011",
      "createTime": "2021-05-18T00:04:49.659Z",
      "updateTime": "2021-05-18T00:04:49.659Z",
      "schemaTitle": "system.Run",
      "schemaVersion": "0.0.1",
      "metadata": {},
      "description": "Description of the example execution."
    }
  ]
}

Python

Python

from typing import Optional

from google.cloud import aiplatform


def list_execution_sample(
    project: str,
    location: str,
    display_name_filter: Optional[str] = "display_name=\"my_execution_*\"",
    create_date_filter:  Optional[str] = "create_time>\"2022-06-11T12:30:00-08:00\"",
):
    aiplatform.init(
        project=project,
        location=location)

    combined_filters = f"{display_name_filter} AND {create_date_filter}"

    return aiplatform.Execution.list(filter=combined_filters)
  • project: 実際のプロジェクト ID。これらの ID は、Google Cloud コンソールの [ようこそ] ページで確認できます。
  • location: 利用可能なロケーションの一覧をご覧ください。
  • display_name_filter: リソースの一覧表示中に表示名に適用されるフィルタ。display_name=\"my_filter\" という形式で指定します。
  • create_date_filter: リソースの一覧表示中に create_date 名に適用されるフィルタ。create_time>\"2022-06-11T12:30:00-08:00\" の形式で指定します。

コンテキストのクエリ

コンテキストを使用すると、実行、アーティファクト、その他のコンテキストをグループ化できます。コンテキストのクエリを行うには、次の操作を行います。

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

  • LOCATION_ID: 使用するリージョン。
  • PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
  • METADATA_STORE: コンテキストが作成されたメタデータ ストア ID。デフォルトのメタデータ ストアの名前は default です。
  • PAGE_SIZE: 省略可。返されるアーティファクトの最大数。この値が指定されていない場合は、最大 100 件のレコードが返されます。
  • PAGE_TOKEN: 省略可。前回取得した MetadataService.ListArtifacts 呼び出しのページトークン。次の結果ページを取得するには、このトークンを指定します。

  • FILTER: 結果セットにコンテキストを含めるために必要な条件を指定します。

HTTP メソッドと URL:

GET https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores/METADATA_STORE/contexts?pageSize=PAGE_SIZE&pageToken=PAGE_TOKEN&filter=FILTER

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを展開します。

出力は次のようになります。CONTEXT_ID は、コンテキスト レコードの ID です。

{
  "contexts": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores/METADATA_STORE/contexts/CONTEXT_ID",
      "displayName": "Experiment 1",
      "etag": "67891011",
      "createTime": "2021-05-18T22:36:02.153Z",
      "updateTime": "2021-05-18T22:36:02.153Z",
      "parentContexts": [],
      "schemaTitle": "system.Experiment",
      "schemaVersion": "0.0.1",
      "metadata": {}
    },
    {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores/METADATA_STORE/contexts/CONTEXT_ID",
      "displayName": "Pipeline run 1",
      "etag": "67891011",
      "createTime": "2021-05-18T22:35:02.600Z",
      "updateTime": "2021-05-18T22:35:02.600Z",
      "parentContexts": [],
      "schemaTitle": "system.PipelineRun",
      "schemaVersion": "0.0.1",
      "metadata": {}
    }
  ]
}

実行の入力 / 出力アーティファクトのクエリ

コンテキストのアーティファクトと実行、アーティファクトと実行を接続するイベントをクエリするには、次の操作を行います。

Vertex AI SDK for Python

入力アーティファクト

この Python SDK サンプルには、実行の入力アーティファクトのクエリが含まれます。

Python

from google.cloud import aiplatform


def get_execution_input_artifacts_sample(
    execution: aiplatform.Execution
):
    return execution.get_input_artifacts()

出力アーティファクト

この Python SDK サンプルには、実行の出力アーティファクトに対するクエリが含まれています。

Python

from google.cloud import aiplatform


def get_execution_output_artifacts_sample(
    execution: aiplatform.Execution
):
    return execution.get_output_artifacts()

REST

この REST サンプルには、実行の入力アーティファクトと出力アーティファクトの両方に対するクエリの実行が含まれています。

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

  • LOCATION_ID: 使用するリージョン。
  • PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
  • METADATA_STORE: 実行が作成されたメタデータ ストア ID。デフォルトのメタデータ ストアの名前は default です。
  • EXECUTION_ID: 実行レコードの ID。

HTTP メソッドと URL:

GET https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores/METADATA_STORE/executions/EXECUTION_ID:queryExecutionInputsAndOutputs

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを展開します。

出力は次のようになります。EXECUTION_ID は実行レコードの ID です。実行 ID が指定されていない場合、Vertex ML Metadata によってこの実行に一意の ID が作成されます。ARTIFACT_ID は、アーティファクト レコードの ID です。

{
  "artifacts": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/metadataStores/METADATA_STORE/artifacts/ARTIFACT_ID",
      "displayName": "Example artifact",
      "uri": "gs://your_bucket_name/artifacts/dataset.csv",
      "etag": "678901011",
      "createTime": "2021-05-18T00:29:24.344Z",
      "updateTime": "2021-05-18T00:29:24.344Z",
      "state": "LIVE",
      "schemaTitle": "system.Dataset",
      "schemaVersion": "0.0.1",
      "metadata": {
        "payload_format": "CSV"
      },
      "description": "Description of the example artifact."
    },
    {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores/METADATA_STORE/artifacts/ARTIFACT_ID",
      "displayName": "Example artifact 2",
      "uri": "gs://your_bucket_name/artifacts/dataset.csv",
      "etag": "678901011",
      "createTime": "2021-05-18T00:33:13.833Z",
      "updateTime": "2021-05-18T00:33:13.833Z",
      "state": "LIVE",
      "schemaTitle": "system.Dataset",
      "schemaVersion": "0.0.1",
      "metadata": {
        "payload_format": "CSV"
      },
      "description": "Description of the example artifact."
    }
  ],
  "executions": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores/METADATA_STORE/executions/EXECUTION_ID",
      "displayName": "Example execution 1",
      "etag": "678901011",
      "createTime": "2021-05-18T00:04:49.659Z",
      "updateTime": "2021-05-18T00:04:49.659Z",
      "schemaTitle": "system.Run",
      "schemaVersion": "0.0.1",
      "metadata": {},
      "description": "Description of the example execution."
    }
  ],
  "events": [
    {
      "artifact": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/metadataStores/METADATA_STORE/artifacts/ARTIFACT_ID",
      "execution": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/metadataStores/METADATA_STORE/executions/EXECUTION_ID",
      "eventTime": "2021-05-18T00:04:49.659Z",,
      "type": "INPUT",
    },
    {
      "artifact": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/metadataStores/METADATA_STORE/artifacts/ARTIFACT_ID",
      "execution": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/metadataStores/METADATA_STORE/executions/EXECUTION_ID",
      "eventTime": "2021-05-18T00:04:49.659Z",,
      "type": "OUTPUT",
    }
  ]
}

コンテキストのリネージ サブグラフのクエリ

コンテキストのアーティファクトと実行、アーティファクトと実行を接続するイベントをクエリするには、次の操作を行います。

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

  • LOCATION_ID: 使用するリージョン。
  • PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
  • METADATA_STORE: 実行が作成されたメタデータ ストア ID。デフォルトのメタデータ ストアの名前は default です。
  • CONTEXT_ID: 省略可。コンテキスト レコードの ID。

HTTP メソッドと URL:

GET https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores/METADATA_STORE/contexts/CONTEXT_ID:queryContextLineageSubgraph

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを展開します。

出力は次のようになります。EXECUTION_ID は実行レコードの ID です。実行 ID が指定されていない場合、Vertex ML Metadata によってこの実行に一意の ID が作成されます。ARTIFACT_ID は、アーティファクト レコードの ID です。

{
  "artifacts": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/metadataStores/METADATA_STORE/artifacts/ARTIFACT_ID",
      "displayName": "Example artifact",
      "uri": "gs://your_bucket_name/artifacts/dataset.csv",
      "etag": "678901011",
      "createTime": "2021-05-18T00:29:24.344Z",
      "updateTime": "2021-05-18T00:29:24.344Z",
      "state": "LIVE",
      "schemaTitle": "system.Dataset",
      "schemaVersion": "0.0.1",
      "metadata": {
        "payload_format": "CSV"
      },
      "description": "Description of the example artifact."
    },
    {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/metadataStores/METADATA_STORE/artifacts/ARTIFACT_ID",
      "displayName": "Example artifact 2",
      "uri": "gs://your_bucket_name/artifacts/dataset.csv",
      "etag": "678901011",
      "createTime": "2021-05-18T00:33:13.833Z",
      "updateTime": "2021-05-18T00:33:13.833Z",
      "state": "LIVE",
      "schemaTitle": "system.Dataset",
      "schemaVersion": "0.0.1",
      "metadata": {
        "payload_format": "CSV"
      },
      "description": "Description of the example artifact."
    }
  ],
  "executions": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/metadataStores/METADATA_STORE/executions/EXECUTION_ID",
      "displayName": "Example execution 1",
      "etag": "678901011",
      "createTime": "2021-05-18T00:04:49.659Z",
      "updateTime": "2021-05-18T00:04:49.659Z",
      "schemaTitle": "system.Run",
      "schemaVersion": "0.0.1",
      "metadata": {},
      "description": "Description of the example execution."
    }
  ],
  "events": [
    {
      "artifact": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/metadataStores/METADATA_STORE/artifacts/ARTIFACT_ID",
      "execution": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/metadataStores/METADATA_STORE/executions/EXECUTION_ID",
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