Configurazione dell'archivio dei metadati del progetto

Vertex ML Metadata consente di monitorare e analizzare i metadati generate dai tuoi flussi di lavoro di machine learning (ML). La prima volta che esegui un PipelineJob o un esperimento nell'SDK Vertex, Vertex AI crea del tuo progetto MetadataStore.

Se vuoi che i tuoi metadati siano criptati utilizzando una chiave di crittografia gestita dal cliente (CMEK), devi creare l'archivio di metadati utilizzando una CMEK prima di utilizzare Vertex ML Metadata per monitorare o analizzare i metadati.

Dopo aver creato l'archivio di metadati, la chiave CMEK che archivia è indipendente dalla chiave CMEK usata dai processi che registrano i metadati, ad esempio l'esecuzione di una pipeline.

Crea un archivio di metadati che utilizza una CMEK

Utilizza le seguenti istruzioni per creare una CMEK e configurare un Archivio di metadati Vertex ML Metadata che utilizza questa CMEK.

1. Utilizza Cloud Key Management Service per configurare una crittografia gestita dal cliente chiave.

2. Usa la seguente chiamata REST per creare l'archivio di metadati predefinito del progetto usando la tua CMEK.

   Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

   • LOCATION_ID: la tua regione.
   • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
   • KEY_RING: il nome del keyring di Cloud Key Management Service in cui si trova la chiave di crittografia.
   • KEY_NAME: il nome della chiave di crittografia che vuoi utilizzare per questi metadati. .

   Metodo HTTP e URL:

   POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores?metadata_store_id=default

   Corpo JSON della richiesta:

   {
     "encryption_spec": {
       "kms_key_name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY_NAME"
     },
   }
   

   Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

   curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

   Nota: Il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso a l'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. Esegui questo comando nel terminale per creare o sovrascrivere questo file nella directory corrente:

   cat > request.json << 'EOF'
   {
     "encryption_spec": {
       "kms_key_name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY_NAME"
     },
   }
   EOF

   Quindi, esegui questo comando per inviare la richiesta REST:

   curl -X POST \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
        -d @request.json \
        "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores?metadata_store_id=default"

   PowerShell (Windows)

   Nota: Il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso a l'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. Esegui questo comando nel terminale per creare o sovrascrivere questo file nella directory corrente:

   @'
   {
     "encryption_spec": {
       "kms_key_name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY_NAME"
     },
   }
   '@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

   Quindi, esegui questo comando per inviare la richiesta REST:

   $cred = gcloud auth print-access-token
   $headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
   
   Invoke-WebRequest `
       -Method POST `
       -Headers $headers `
       -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
       -InFile request.json `
       -Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores?metadata_store_id=default" | Select-Object -Expand Content

   Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATIONS_ID",
     "metadata": {
       "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateMetadataStoreOperationMetadata",
       "genericMetadata": {
         "createTime": "2021-05-18T18:47:14.494997Z",
         "updateTime": "2021-05-18T18:47:14.494997Z"
       }
     }
   }