プロジェクトのメタデータストアを構成する

Vertex ML Metadata を使用すると、ML ワークフローによって生成されたメタデータを追跡して分析できます。PipelineJob を初めて実行するか、Vertex SDK でテストを作成すると、Vertex AI がプロジェクトの MetadataStore を作成します。

顧客管理の暗号鍵（CMEK）を使用してメタデータを暗号化する場合は、Vertex ML Metadata を使用してメタデータを追跡または分析する前に、CMEK を使用してメタデータストアを作成する必要があります。

メタデータストアが作成された後、メタデータストアで使用される CMEK は、メタデータを記録するプロセス（パイプライン実行など）で使用される CMEK とは別のものになります。

CMEK を使用するメタデータストアの作成

次の手順で CMEK を作成し、この CMEK を使用する Vertex ML Metadata メタデータストアを設定します。

Cloud Key Management Service を使用して顧客管理の暗号鍵を構成します。
次の REST 呼び出しを行うと、CMEK を使用してプロジェクトのデフォルトのメタデータストアを作成できます。

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。
- KEY_RING: 暗号鍵が存在する Cloud Key Management Service のキーリングの名前。
- KEY_NAME: このメタデータストアに使用する暗号鍵の名前。
HTTP メソッドと URL:
```
POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores?metadata_store_id=default
```
リクエストの本文（JSON）:
```
{
  "encryption_spec": {
    "kms_key_name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY_NAME"
  },
}
```
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開きます。
curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存します。ターミナルで次のコマンドを実行して、このファイルを現在のディレクトリに作成または上書きします。
```
cat > request.json << 'EOF'
{
  "encryption_spec": {
    "kms_key_name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY_NAME"
  },
}
EOF
```
その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。
```
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）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存します。ターミナルで次のコマンドを実行して、このファイルを現在のディレクトリに作成または上書きします。
```
@'
{
  "encryption_spec": {
    "kms_key_name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY_NAME"
  },
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8
```
その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。
```
$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
```
次のような JSON レスポンスが返されます。
```
{
  "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"
    }
  }
}
```

プロジェクトのメタデータ ストアを構成する

CMEK を使用するメタデータ ストアの作成

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

PowerShell（Windows）

プロジェクトのメタデータストアを構成する

CMEK を使用するメタデータストアの作成