프로젝트의 메타데이터 저장소 구성

Vertex ML 메타데이터를 사용하면 머신러닝(ML) 워크플로에서 생성한 메타데이터를 추적하고 분석할 수 있습니다. Vertex SDK에서 처음으로 PipelinesJob을 실행하거나 실험을 만들면 Vertex AI가 프로젝트의 MetadataStore를 만듭니다.

고객 관리 암호화 키(CMEK)를 사용하여 메타데이터를 암호화하려면 Vertex ML Metadata를 사용하여 메타데이터를 추적하거나 분석하기 전에 CMEK를 사용하여 메타데이터 저장소를 만들어야 합니다.

메타데이터 저장소가 생성된 후 메타데이터 저장소에서 사용하는 CMEK 키는 메타데이터를 로깅하는 프로세스(예: 파이프라인 실행)에서 사용하는 CMEK 키와 관계가 없습니다.

CMEK를 사용하는 메타데이터 저장소 만들기

다음 안내에 따라 CMEK를 만들고 이 CMEK를 사용하는 Vertex ML 메타데이터 저장소를 설정합니다.

Cloud Key Management Service를 사용하여 고객 관리 암호화 키를 구성합니다.

다음 REST 호출을 사용하고 CMEK를 사용해서 프로젝트의 기본 메타데이터 저장소를 만듭니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

LOCATION_ID: 리전
PROJECT_ID: 프로젝트 ID
KEY_RING: 암호화 키가 설정된 Cloud Key Management Service 키링의 이름입니다.
KEY_NAME: 이 메타데이터 저장소에 사용하려는 암호화 키의 이름입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.

cURL(Linux, macOS, Cloud Shell)

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

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

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

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)

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다는 가정을 바탕으로 합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

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

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

$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

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "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"
    }
  }
}