Configura el almacén de metadatos de tu proyecto

Vertex ML Metadata te permite hacer un seguimiento de los metadatos que producen tus flujos de trabajo de aprendizaje automático (AA) y analizarlos. La primera vez que ejecutas un PipelineJob o creas un experimento en el SDK de Vertex, Vertex AI crea el MetadataStore de tu proyecto.

Si deseas que se encripten tus metadatos mediante una clave de encriptación administrada por el cliente (CMEK), debes crear tu almacén de metadatos mediante una CMEK antes de usar Vertex ML Metadata para hacer un seguimiento de los metadatos o analizarlos.

Después de que se crea el almacén de metadatos, la clave CMEK que usa el almacén de metadatos es independiente de la clave CMEK que usan los procesos que registran metadatos, por ejemplo, una ejecución de canalización.

Crea un almacén de metadatos que use CMEK

Usa las siguientes instrucciones para crear una CMEK y configurar un almacén de metadatos de Vertex ML Metadata que use esta CMEK.

1. Usa Cloud Key Management Service para configurar una clave de encriptación administrada por el cliente.

2. Usa la siguiente llamada de REST para crear el almacén de metadatos predeterminado de tu proyecto mediante el uso de tu CMEK.

   Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

   • LOCATION_ID: Tu región.
   • PROJECT_ID: El ID del proyecto.
   • KEY_RING: Es el nombre del llavero de claves de Cloud Key Management Service en el que está activada tu clave de encriptación.
   • KEY_NAME: Es el nombre de la clave de encriptación que deseas usar para este almacén de metadatos.

   Método HTTP y URL:

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

   Cuerpo JSON de la solicitud:

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

   Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

   curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

   Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

   Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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

   Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de 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: El siguiente comando supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

   Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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

   Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de 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

   Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

   {
     "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"
       }
     }
   }