通过 Vertex ML Metadata,您可以跟踪和分析机器学习 (ML) 工作流生成的元数据。首次运行 PipelineJob 或在 Vertex SDK 中创建实验时,Vertex AI 会创建项目的 MetadataStore。
如果您希望使用 CMEK(客户管理的加密密钥)对元数据进行加密,则必须先使用 CMEK 创建元数据存储区,然后再使用 Vertex ML Metadata 跟踪或分析元数据。
创建元数据存储后,元数据存储使用的 CMEK 密钥独立于记录元数据的进程(例如流水线运行)所使用的 CMEK 密钥。
请按照以下说明创建 CMEK 并设置使用此 CMEK 的 Vertex ML Metadata 元数据存储区。
使用 Cloud Key Management Service 配置客户管理的加密密钥。
使用以下 REST 调用来创建使用 CMEK 的项目默认元数据存储。
在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:
- LOCATION_ID:您的区域。
- PROJECT_ID:您的项目 ID。
- KEY_RING:加密密钥所在的 Cloud Key Management Service 密钥环的名称。
- KEY_NAME:您要用于此元数据存储区的加密密钥的名称。
HTTP 方法和网址:
POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores?metadata_store_id=default
请求 JSON 正文:
{
"encryption_spec": {
"kms_key_name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY_NAME"
},
}
如需发送您的请求,请展开以下选项之一:
curl(Linux、macOS 或 Cloud Shell)
将请求正文保存在名为 request.json
的文件中。在终端中运行以下命令,在当前目录中创建或覆盖此文件:
cat > request.json << 'EOF'
{
"encryption_spec": {
"kms_key_name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY_NAME"
},
}
EOF
然后,执行以下命令以发送 REST 请求:
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)
将请求正文保存在名为 request.json
的文件中。在终端中运行以下命令,在当前目录中创建或覆盖此文件:
@'
{
"encryption_spec": {
"kms_key_name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY_NAME"
},
}
'@ | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8
然后,执行以下命令以发送 REST 请求:
$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
您应该收到类似以下内容的 JSON 响应:
{
"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"
}
}
}