Controles de Cloud Run Functions para casos de uso de IA generativa

En este documento, se incluyen las prácticas recomendadas y los lineamientos para las Cloud Run Functions cuando se ejecutan cargas de trabajo de IA generativa en Google Cloud. Usa Cloud Run Functions con Vertex AI para automatizar tareas, entregar predicciones, activar trabajos de entrenamiento, realizar integraciones con otros servicios y compilar canalizaciones de AA basadas en eventos.

Considera los siguientes casos de uso de Cloud Run Functions con Vertex AI:

  • Capacidad de preprocesar y posprocesar datos: Las funciones de Cloud Run pueden preprocesar datos antes de enviarlos a tu modelo de Vertex AI para el entrenamiento o la predicción. Por ejemplo, una función puede limpiar y normalizar datos, o extraer atributos de ellos. Del mismo modo, las funciones de Cloud Run pueden realizar un procesamiento posterior del resultado de tu modelo de Vertex AI. Por ejemplo, una función puede dar formato a los datos de salida o enviarlos a otro servicio para su análisis posterior.
  • Activadores automáticos para trabajos de entrenamiento de Vertex AI: Para automatizar el entrenamiento de modelos de Vertex AI, puedes activar funciones de Cloud Run con eventos de varios servicios de Google Cloud , como Cloud Storage, Pub/Sub y Cloud Scheduler. Por ejemplo, puedes crear una función que se active cuando se suba un archivo nuevo a Cloud Storage. Esta función puede iniciar un trabajo de entrenamiento de Vertex AI para entrenar tu modelo con los datos nuevos.
  • Capacidad de entregar predicciones: Las funciones de Cloud Run pueden entregar predicciones de tus modelos de Vertex AI, lo que te permite crear un extremo de API para tu modelo sin tener que administrar ninguna infraestructura. Por ejemplo, puedes escribir una función que tome una imagen como entrada y genere una predicción de tu modelo de clasificación de imágenes de Vertex AI. Luego, puedes implementar esta función como un extremo de API de HTTP.
  • Flujos de trabajo de AA basados en eventos: Puedes usar Cloud Run Functions para compilar flujos de trabajo de AA basados en eventos. Por ejemplo, una función puede activar un trabajo de predicción de Vertex AI cuando se agrega un registro nuevo a un tema de Pub/Sub. Esta función te permite procesar datos en tiempo real y tomar medidas en función de las predicciones de tu modelo.
  • Integración con otros servicios: Puedes integrar Cloud Run Functions con otros servicios de Google Cloud , como Cloud Storage, BigQuery y Cloud Firestore. La integración te permite crear canalizaciones de AA complejas que conectan diferentes servicios.
  • Ajuste de costos: Cloud Run Functions te permite pagar solo por los recursos que usa tu función mientras se ejecuta. Además, las Cloud Run Functions se escalan automáticamente para satisfacer la demanda, de modo que mantengas los recursos adecuados durante los períodos de mayor tráfico.

Controles obligatorios de Cloud Run Functions

Se recomienda encarecidamente usar los siguientes controles cuando se utilizan funciones de Cloud Run.

Exige un conector de VPC para Cloud Run Functions

ID de control de Google CF-CO-4.4
Categoría Obligatorio
Descripción

La restricción booleana cloudfunctions.requireVPCConnector requiere que los administradores especifiquen un conector de Acceso a VPC sin servidores cuando implementan una función de Cloud Run. Cuando se aplique, las funciones deberán especificar un conector.
Productos aplicables
  • Servicio de políticas de la organización
  • Cloud Run Functions
Ruta constraints/cloudfunctions.requireVPCConnector
Operador =
Valor
  • True
Tipo Booleano
Controles relacionados de NIST-800-53
  • SC-7
  • SC-8
Controles relacionados del perfil de CRI
  • PR.AC-5.1
  • PR.AC-5.2
  • PR.DS-2.1
  • PR.DS-2.2
  • PR.DS-5.1
  • PR.PT-4.1
  • DE.CM-1.1
  • DE.CM-1.2
  • DE.CM-1.3
  • DE.CM-1.4
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