Configurazione dell'archivio dei metadati del progetto

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

Se vuoi che i tuoi metadati vengano 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 utilizzata dall'archivio di metadati è indipendente dalla chiave CMEK utilizzata dai processi che registrano i metadati, ad esempio l'esecuzione di una pipeline.

Crea un archivio di metadati che utilizza una CMEK

Usa le istruzioni seguenti per creare una CMEK e configurare un archivio di metadati Vertex ML che utilizza questa CMEK.

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

2. Utilizza la chiamata REST seguente per creare l'archivio di metadati predefinito del tuo progetto utilizzando 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 su cui è attiva la chiave di crittografia.
   • KEY_NAME: il nome della chiave di crittografia da utilizzare per l'archivio di 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 di queste opzioni:

   curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

   Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'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 di 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 attuale:

   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 all'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 attuale:

   @'
   {
     "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"
       }
     }
   }