Fazer backup e restaurar arquivos usando o Cloud Storage

Fazer backup e restaurar arquivos usando o Cloud Storage

Nesta página, descrevemos como usar o Cloud Storage para fazer backup e restaurar arquivos na sua instância do Vertex AI Workbench.

Visão geral

Neste guia, descrevemos duas maneiras de usar o Cloud Storage para fazer backup e restaurar arquivos na sua instância do Vertex AI Workbench:

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

• Exporte seus arquivos para o Cloud Storage e 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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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.

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Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias para ativar um bucket do Cloud Storage em uma instância do Vertex AI Workbench, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM:

• Executor de notebooks (roles/notebooks.runner) no projeto
• Usuário de objetos do Storage (roles/storage.objectUser) na conta de serviço da instância do Vertex AI Workbench

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Também é possível conseguir as permissões necessárias usando papéis personalizados ou outros papéis predefinidos.

Montar um bucket do Cloud Storage

As instâncias do Vertex AI Workbench incluem uma integração com o Cloud Storage que permite montar um bucket do Cloud Storage. Isso significa que é possível navegar pelo conteúdo do bucket e trabalhar com arquivos compatíveis na interface JupyterLab.

É possível acessar qualquer bucket e arquivos do Cloud Storage aos quais sua instância tem acesso no mesmo projeto que a instância do Vertex AI Workbench.

Observação: o acesso da instância de notebooks gerenciados ao Cloud Storage é determinado pelo único usuário ou conta de serviço usado para conceder acesso à instância. Por exemplo, se você concedeu acesso à sua instância a uma conta de serviço específica, também é necessário conceder a ela acesso aos buckets do Cloud Storage que quer usar no JupyterLab.

Permissão necessária para ativar a montagem do armazenamento compartilhado

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

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

Criar um bucket e uma instância do Vertex AI Workbench

Você precisa ter acesso a pelo menos um bucket do Cloud Storage no mesmo projeto da instância do Vertex AI Workbench.
1. Se você precisar criar um bucket do Cloud Storage, consulte Criar um bucket.
2. Se ainda não fez isso, crie uma instância do Vertex AI Workbench no mesmo projeto do bucket do Cloud Storage.

Abrir JupyterLab

1. No console Google Cloud , acesse a página Instâncias.

   Acesse "Instâncias"

2. Ao lado do nome da instância do Vertex AI Workbench, clique em Abrir JupyterLab.

   Sua instância do Vertex AI Workbench abre o JupyterLab.

Montar o bucket do Cloud Storage

Para ativar e acessar um bucket do Cloud Storage, faça o seguinte:

1. No JupyterLab, verifique se a guia  Navegador de arquivos está selecionada.

2. Na barra lateral esquerda, clique no botão  Ativar armazenamento compartilhado. Se o botão não aparecer, arraste o lado direito da barra lateral para expandi-la até encontrar o botão.

   

3. No campo Nome do bucket, insira o nome do bucket do Cloud Storage que você quer ativar.

4. Clique em Mount.

5. Seu bucket do Cloud Storage aparece como uma pasta na guia Navegador de arquivos da barra lateral esquerda. Clique duas vezes na pasta para abri-la e navegar pelo conteúdo.

Exportar e restaurar arquivos do Cloud Storage

Nesta seção, descrevemos como exportar arquivos para o Cloud Storage e restaurar arquivos localizados em um bucket do Cloud Storage.

Exportar para o Cloud Storage

1. No console Google Cloud , acesse a página Instâncias.

   Acesse "Instâncias"

2. Ao lado do nome da instância do Vertex AI Workbench, clique em Abrir JupyterLab.

   Sua instância do Vertex AI Workbench abre o JupyterLab.

3. No JupyterLab, verifique se a guia  Navegador de arquivos está selecionada.

4. Na barra lateral esquerda, clique no botão  Exportar para o GCS. Se o botão não aparecer, arraste o lado direito da barra lateral para expandi-la até encontrar o botão.

5. Na caixa de diálogo Fornecer local de exportação, insira um nome de bucket do Cloud Storage para onde você quer exportar os arquivos. Se você precisar criar um bucket do Cloud Storage, consulte Criar um bucket.

   O Vertex AI Workbench abre um novo notebook que inclui código para exportar os arquivos da instância para o Cloud Storage.

6. Execute o código nesta célula.

Restaurar arquivos do Cloud Storage

Para restaurar um arquivo na sua instância do Vertex AI Workbench, use gcloud storage cp para copiar o arquivo.

Execute o seguinte código em uma célula de um dos notebooks da sua instância:

!gcloud storage cp URI /home/jupyter/FILE_NAME

Substitua:

• URI: o URI da gsutil do arquivo que você quer copiar. Por exemplo: gs://BUCKET_NAME/ZONE/INSTANCE_ID/FILE_NAME
• FILE_NAME: o nome do arquivo a ser copiado

Para mais informações, consulte Fazer o download do objeto do seu bucket.

A seguir

• Usar um snapshot para fazer backup e restaurar dados

• Salvar um notebook no GitHub