Crear copias de seguridad y restaurar archivos con Cloud Storage

Crear copias de seguridad y restaurar archivos con Cloud Storage

En esta página se describe cómo usar Cloud Storage para crear copias de seguridad y restaurar archivos en tu instancia de Vertex AI Workbench.

Información general

En esta guía se describen dos formas de usar Cloud Storage para ayudarte a crear copias de seguridad y restaurar archivos en tu instancia de Vertex AI Workbench:

• Monta un segmento de Cloud Storage en tu instancia de Vertex AI Workbench.

• Exporta tus archivos a Cloud Storage y, a continuación, restáuralos.

Antes de empezar

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Notebooks API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Notebooks API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para montar un segmento de Cloud Storage en una instancia de Vertex AI Workbench, pide a tu administrador que te conceda los siguientes roles de gestión de identidades y accesos en el proyecto:

• Notebooks Runner (roles/notebooks.runner)
• Usuario de objeto de almacenamiento (roles/storage.objectUser)

Para obtener más información sobre cómo conceder roles, consulta el artículo Gestionar el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

También puedes conseguir los permisos necesarios a través de roles personalizados u otros roles predefinidos.

Montar un segmento de Cloud Storage

Las instancias de Vertex AI Workbench incluyen una integración de Cloud Storage que te permite montar un segmento de Cloud Storage. Esto significa que puedes consultar el contenido del contenedor y trabajar con archivos compatibles desde la interfaz de JupyterLab.

Puedes acceder a cualquier archivo y segmento de Cloud Storage al que tenga acceso tu instancia dentro del mismo proyecto que tu instancia de Vertex AI Workbench.

Nota: El acceso de tu instancia de Vertex AI Workbench a Cloud Storage se determina mediante la cuenta de usuario único o de servicio que hayas usado para conceder acceso a tu instancia. Por ejemplo, si has concedido acceso a una cuenta de servicio específica a tu instancia, también debes concederle acceso a los contenedores de Cloud Storage que quieras usar en JupyterLab.

Permiso necesario para habilitar el montaje de almacenamiento compartido

Para habilitar el montaje de almacenamiento compartido en tu instancia de Vertex AI Workbench, pide a tu administrador que conceda a la cuenta de servicio de tu instancia de Vertex AI Workbench el permiso storage.buckets.list en el proyecto.

Se necesita el permiso storage.buckets.list para que aparezca el botón Montar almacenamiento compartido en la interfaz de JupyterLab de tu instancia de Vertex AI Workbench.

Crear un bucket y una instancia de Vertex AI Workbench

Debes tener acceso a al menos un segmento de Cloud Storage en el mismo proyecto que tu instancia de Vertex AI Workbench.
1. Si necesitas crear un segmento de Cloud Storage, consulta el artículo Crear un segmento.
2. Si aún no lo has hecho, crea una instancia de Vertex AI Workbench en el mismo proyecto que tu segmento de Cloud Storage.

Abrir JupyterLab

1. En la consola, ve a la página Instancias. Google Cloud

   Ir a Instancias

2. Junto al nombre de tu instancia de Vertex AI Workbench, haz clic en Abrir JupyterLab.

   Tu instancia de Vertex AI Workbench abre JupyterLab.

Montar el segmento de Cloud Storage

Para montar y acceder a un segmento de Cloud Storage, haz lo siguiente:

1. En JupyterLab, asegúrate de que esté seleccionada la pestaña  Explorador de archivos.

2. En la barra lateral de la izquierda, haz clic en el botón  Montar almacenamiento compartido. Si no ves el botón, arrastra el lado derecho de la barra lateral para ampliarla hasta que aparezca el botón.

   

3. En el campo Nombre del segmento, introduce el nombre del segmento de Cloud Storage que quieras montar.

4. Haz clic en Montar.

5. Tu segmento de Cloud Storage aparece como una carpeta en la pestaña Explorador de archivos de la barra lateral izquierda. Haz doble clic en la carpeta para abrirla y ver su contenido.

Exportar archivos a Cloud Storage y restaurarlos desde este servicio

En esta sección se describe cómo exportar archivos a Cloud Storage y restaurar archivos ubicados en un segmento de Cloud Storage.

Exportar a Cloud Storage

1. En la consola, ve a la página Instancias. Google Cloud

   Ir a Instancias

2. Junto al nombre de tu instancia de Vertex AI Workbench, haz clic en Abrir JupyterLab.

   Tu instancia de Vertex AI Workbench abre JupyterLab.

3. En JupyterLab, asegúrate de que esté seleccionada la pestaña  Explorador de archivos.

4. En la barra lateral de la izquierda, haz clic en el botón  Exportar a GCS. Si no ves el botón, arrastra el lado derecho de la barra lateral para ampliarla hasta que aparezca el botón.

5. En el cuadro de diálogo Proporcionar ubicación de exportación, introduce el nombre del segmento de Cloud Storage al que quieras exportar los archivos. Si necesitas crear un segmento de Cloud Storage, consulta el artículo Crear un segmento.

   Vertex AI Workbench abre un nuevo cuaderno que incluye código para exportar los archivos de tu instancia a Cloud Storage.

6. Ejecuta el código de esta celda.

Restaurar archivos de Cloud Storage

Para restaurar un archivo en tu instancia de Vertex AI Workbench, puedes usar gcloud storage cp para copiar el archivo.

Ejecuta el siguiente código en una celda de uno de los cuadernos de tu instancia:

!gcloud storage cp URI /home/jupyter/FILE_NAME

Haz los cambios siguientes:

• URI: el URI de gsutil del archivo que quieres copiar. Por ejemplo: gs://BUCKET_NAME/ZONE/INSTANCE_ID/FILE_NAME
• FILE_NAME: el nombre del archivo que se va a copiar

Para obtener más información, consulta Descargar el objeto de tu cubo.

Siguientes pasos

• Usar una captura para crear copias de seguridad y restaurar datos

• Guardar un cuaderno en GitHub