Faça cópias de segurança e restaure ficheiros através do Cloud Storage

Faça cópias de segurança e restaure ficheiros através do Cloud Storage

Esta página descreve como usar o Cloud Storage para fazer uma cópia de segurança e restaurar ficheiros na sua instância do Vertex AI Workbench.

Vista geral

Este guia descreve duas formas de usar o Cloud Storage para ajudar a fazer uma cópia de segurança e restaurar ficheiros na sua instância do Vertex AI Workbench:

• Monte um contentor do Cloud Storage na sua instância do Vertex AI Workbench.

• Exporte os seus ficheiros para o Cloud Storage e, em seguida, restaure-os.

Antes de começar

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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.

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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

Funções necessárias

Para receber as autorizações de que precisa para montar um contentor do Cloud Storage numa instância do Vertex AI Workbench, peça ao seu administrador que lhe conceda as seguintes funções de IAM:

• Notebooks Runner (roles/notebooks.runner) no projeto
• Utilizador de objetos de armazenamento (roles/storage.objectUser) na conta de serviço da instância do Vertex AI Workbench

Para mais informações sobre a atribuição de funções, consulte o artigo Faça a gestão do acesso a projetos, pastas e organizações.

Também pode conseguir as autorizações necessárias através de funções personalizadas ou outras funções predefinidas.

Monte um contentor do Cloud Storage

As instâncias do Vertex AI Workbench incluem uma integração do Cloud Storage que lhe permite montar um contentor do Cloud Storage. Isto significa que pode procurar o conteúdo do contentor e trabalhar com ficheiros compatíveis a partir da interface do JupyterLab.

Pode aceder a qualquer um dos contentores e ficheiros do Cloud Storage aos quais a sua instância tem acesso no mesmo projeto que a sua instância do Vertex AI Workbench.

Nota: o acesso da instância do Vertex AI Workbench ao Cloud Storage é determinado pelo utilizador único ou pela conta de serviço que usou para conceder acesso à sua instância. Por exemplo, se concedeu acesso a uma conta de serviço específica à sua instância, também tem de conceder acesso a essa conta de serviço aos contentores do Cloud Storage que quer usar no JupyterLab.

Autorização necessária para ativar a montagem do armazenamento partilhado

Para ativar a montagem de armazenamento partilhado na sua instância do Vertex AI Workbench, peça ao administrador para conceder à conta de serviço da instância do Vertex AI Workbench a autorização storage.buckets.list no projeto.

A autorização storage.buckets.list é necessária para que o botão Montar armazenamento partilhado apareça na interface do JupyterLab da sua instância do Vertex AI Workbench.

Crie um contentor e uma instância do Vertex AI Workbench

Tem de ter acesso a, pelo menos, um contentor do Cloud Storage no mesmo projeto que a instância do Vertex AI Workbench.
1. Se precisar de criar um contentor do Cloud Storage, consulte o artigo Crie um contentor.
2. Se ainda não o fez, crie uma instância do Vertex AI Workbench no mesmo projeto que o seu contentor do Cloud Storage.

Abra o JupyterLab

1. Na Google Cloud consola, aceda à página Instâncias.

   Aceda a Instâncias

2. Junto ao nome da instância do Vertex AI Workbench, clique em Abrir JupyterLab.

   A sua instância do Vertex AI Workbench abre o JupyterLab.

Monte o contentor do Cloud Storage

Para montar e, em seguida, aceder a um contentor do Cloud Storage, faça o seguinte:

1. No JupyterLab, certifique-se de que o separador  Explorador de ficheiros está selecionado.

2. Na barra lateral esquerda, clique no botão  Montar armazenamento partilhado. Se não vir o botão, arraste o lado direito da barra lateral para a expandir até ver o botão.

   

3. No campo Nome do contentor, introduza o nome do contentor do Cloud Storage que quer montar.

4. Clique em Montar.

5. O seu contentor do Cloud Storage aparece como uma pasta no separador Explorador de ficheiros da barra lateral esquerda. Clique duas vezes na pasta para a abrir e explorar o conteúdo.

Exporte para o Cloud Storage e restaure ficheiros a partir deste

Esta secção descreve como exportar ficheiros para o Cloud Storage e restaurar ficheiros localizados num contentor do Cloud Storage.

Exporte para o Cloud Storage

1. Na Google Cloud consola, aceda à página Instâncias.

   Aceda a Instâncias

2. Junto ao nome da instância do Vertex AI Workbench, clique em Abrir JupyterLab.

   A sua instância do Vertex AI Workbench abre o JupyterLab.

3. No JupyterLab, certifique-se de que o separador  Explorador de ficheiros está selecionado.

4. Na barra lateral esquerda, clique no botão  Exportar para o GCS. Se não vir o botão, arraste o lado direito da barra lateral para a expandir até ver o botão.

5. Na caixa de diálogo Indique a localização de exportação, introduza um nome do contentor do Cloud Storage para o qual quer exportar ficheiros. Se precisar de criar um contentor do Cloud Storage, consulte o artigo Crie um contentor.

   O Vertex AI Workbench abre um novo bloco de notas que inclui código para exportar os ficheiros da sua instância para o Cloud Storage.

6. Executar o código nesta célula.

Restaure ficheiros do Cloud Storage

Para restaurar um ficheiro na sua instância do Vertex AI Workbench, pode usar o comando gcloud storage cp para copiar o ficheiro.

Execute o seguinte código numa célula de um dos blocos de notas da sua instância:

!gcloud storage cp URI /home/jupyter/FILE_NAME

Substitua o seguinte:

• URI: o URI gsutil do ficheiro que quer copiar, por exemplo: gs://BUCKET_NAME/ZONE/INSTANCE_ID/FILE_NAME
• FILE_NAME: o nome do ficheiro a copiar

Para mais informações, consulte o artigo Transfira o objeto do seu contentor.

O que se segue?

• Use um instantâneo para fazer uma cópia de segurança e restaurar dados

• Guarde um bloco de notas no GitHub