‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

יצירת מופע של חנות וירטואלית

כדי להגדיר מילוי בקשות אונליין, קודם צריך ליצור מכונה של חנות אונליין למילוי בקשות אונליין ב-Bigtable או למילוי בקשות אונליין שעבר אופטימיזציה (הוצא משימוש).

שימו לב שאי אפשר לשנות את סוג המילוי של הבקשה באופן מיידי אחרי שבוחרים באפשרות Bigtable או באפשרות Optimized כשיוצרים את החנות הווירטואלית. עם זאת, אתם יכולים לשנות את הגדרת נקודת הקצה למילוי בקשות במכונה של חנות אונליין שנוצרה למילוי בקשות אונליין באופן אופטימלי.

אחרי שיוצרים את החנות אונליין, אפשר להוסיף תצוגות של מאפיינים ולשייך אותן למקורות נתונים של מאפיינים ב-BigQuery.

כדי להצפין את המכונה של החנות אונליין, אתם יכולים לציין מפתחות הצפנה בניהול הלקוח (CMEK) כשאתם יוצרים את המכונה של החנות אונליין. רק מילוי בקשה באופן מיידי ב-Bigtable תומך בהצפנה באמצעות CMEK. כדי להבין את היתרונות של שימוש ב-CMEK ואם הוא מתאים לחנות האונליין שלכם, קראו את המאמר היתרונות של CMEK.

השימוש ב-CMEK עשוי להיות כרוך בעלויות שימוש נוספות, בהתאם לסוג המפתח שבו משתמשים. למידע נוסף על תמחור, קראו את המחירון של Cloud Key Management Service.

לפני שמתחילים

מאמתים את Gemini Enterprise Agent Platform, אם עדיין לא עשיתם את זה.

צריך לבחור את הכרטיסייה הרלוונטית לאופן שבו תכננתם להשתמש בדוגמאות בדף הזה:

המסוף

כשמשתמשים במסוף Google Cloud כדי לגשת לשירותים ולממשקי ה-API של Google Cloud , לא צריך להגדיר אימות.

Python

כדי להשתמש בסביבת פיתוח מקומית בדוגמאות של Python שבדף הזה, מתקינים ומפעילים את ה-CLI של gcloud, ואז מגדירים את Application Default Credentials באמצעות פרטי הכניסה של המשתמש.

התקינו את ה-CLI של Google Cloud.
אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.
אם משתמשים במעטפת מקומית, צריך ליצור פרטי כניסה לאימות מקומי בחשבון המשתמש:
```
gcloud auth application-default login
```
אם אתם משתמשים ב-Cloud Shell, אתם לא צריכים לעשות את זה.

אם מוחזרת שגיאת אימות ואתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), ודאו ש נכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

REST

כדי להשתמש בסביבת פיתוח מקומית בדוגמאות של API בארכיטקטורת REST שבדף הזה, צריך להשתמש בפרטי הכניסה שאתם נותנים ל-CLI של gcloud.

התקינו את ה-CLI של Google Cloud.

אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

מידע נוסף מופיע במאמר אימות לשימוש ב-REST במסמכי האימות של Google Cloud .

יצירת חנות אונליין למילוי בקשות באופן מיידי ב-Bigtable

כשמשתמשים במילוי בקשות אונליין של Bigtable, אפשר להצפין את החנות הווירטואלית באמצעות CMEK.

יצירת חנות אונליין למילוי בקשות באופן מיידי ב-Bigtable בלי CMEK

כדי ליצור מכונה של חנות אונליין למילוי בקשות באופן מיידי ב-Bigtable עם התאמה לעומס (autoscaling), בלי לציין CMEK, משתמשים במסוף Google Cloud או ב-API בארכיטקטורת REST.

המסוף

כדי ליצור חנות אונליין למילוי בקשות באופן מיידי ב-Bigtable באמצעות מסוף Google Cloud , פועלים לפי ההוראות הבאות.

בקטע Agent Platform במסוף Google Cloud , נכנסים לדף Feature Store.

כניסה לדף Feature Store
לוחצים על חנות אונליין כדי לעבור לקטע חנות אונליין.
לוחצים על Create כדי לפתוח את הדף Create Online Store.
מציינים שם לחנות אונליין.
אופציונלי: כדי להוסיף תוויות, לוחצים על הוספת תווית ומציינים את השם והערך של התווית. אפשר להוסיף כמה תוויות לחנות אונליין.
בשדה Choose a storage solution for your online store, לוחצים על Bigtable.
משנים את הערכים של Minimum node count,‏ Maximum node count ו-CPU utilization target לפי הצורך.
לוחצים על יצירה.

Python

במאמר התקנת Vertex AI SDK ל-Python מוסבר איך להתקין או לעדכן את Vertex AI SDK ל-Python. מידע נוסף מופיע ב מאמרי העזרה של ה-API מבוסס-Python.


from google.cloud import aiplatform
from vertexai.resources.preview import feature_store


def create_bigtable_feature_online_store_sample(
    project: str,
    location: str,
    feature_online_store_id: str,
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)
    fos = feature_store.FeatureOnlineStore.create_bigtable_store(
        feature_online_store_id
    )
    return fos

‫project: מזהה הפרויקט.
‫location: האזור שבו נמצאת חנות האונליין, למשל us-central1.
‫feature_online_store_id: השם של המכונה החדשה של FeatureOnlineStore.

REST

כדי ליצור משאב FeatureOnlineStore, שולחים בקשת POST באמצעות ה-method‏ featureOnlineStores.create.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫LOCATION_ID: האזור שבו רוצים ליצור את חנות האונליין, למשל us-central1.
‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
‫FEATUREONLINESTORE_NAME: השם של המכונה החדשה של החנות אונליין.
BOOLEAN: אופציונלי: כדי ליצור חנות אונליין שתומכת בניהול הטמעות, מזינים true. ערך ברירת המחדל הוא false.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME

גוף בקשת JSON:

{
  "bigtable": {
    "auto_scaling": {
      "min_node_count": 1,
      "max_node_count": 3,
      "cpu_utilization_target": 50
    }
  }
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login, או באמצעות Cloud Shell שמחבר אתכם אוטומטית ל-CLI של gcloud. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME"

PowerShell

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME" | Select-Object -Expand Content

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOnlineStoreOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z",
      "updateTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z"
    }
  }
}

יצירת חנות אונליין שמשתמשת ב-CMEK

כדי ליצור מכונה של חנות אונליין למילוי בקשה באופן מיידי ב-Bigtable שמוצפנת באמצעות CMEK, פועלים לפי השלבים הבאים.

השימוש בהצפנת CMEK עשוי להיות כרוך בעלויות שימוש נוספות, בהתאם לסוג המפתח שבו משתמשים. מידע נוסף על התמחור מופיע במאמר תמחור של Cloud KMS.

שימוש ב-Cloud KMS כדי להגדיר מפתחות הצפנה בניהול הלקוח
כדי ליצור משאב FeatureOnlineStore, שולחים את בקשת ה-POST הבאה באמצעות ה-method‏ featureOnlineStores.create ומציינים את ה-CMEK.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:
- ‫LOCATION_ID: האזור שבו רוצים ליצור את חנות האונליין, למשל us-central1.
- ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
- ‫FEATUREONLINESTORE_NAME: השם של המכונה החדשה של החנות אונליין.
- BOOLEAN: אופציונלי: כדי ליצור חנות אונליין שתומכת בניהול הטמעות, מזינים true. ערך ברירת המחדל הוא false.
- ‫KEY_NAME: השם של מפתח ההצפנה שבו רוצים להשתמש במאגר המטא-נתונים הזה.
ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:
```
POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME
```
גוף בקשת JSON:
```
{
  "bigtable": {
    "auto_scaling": {
      "min_node_count": 1,
      "max_node_count": 3,
      "cpu_utilization_target": 50
    }
  },
  "encryption_spec": {
    "kms_key_name": "KEY_NAME"
  }
}
```
כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:
curl

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login, או באמצעות Cloud Shell שמחבר אתכם אוטומטית ל-CLI של gcloud. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:
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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME"
PowerShell

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:
$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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME" | Select-Object -Expand Content
אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:
```
{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOnlineStoreOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z",
      "updateTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z"
    }
  }
}
```

יצירת חנות וירטואלית עם אופטימיזציה למילוי בקשות אונליין

כשמשתמשים במילוי בקשות אונליין שעבר אופטימיזציה, אפשר להגדיר את החנות אונליין כך שתמלא בקשות למאפיינים מנקודת קצה ציבורית או מנקודת קצה ייעודית של Private Service Connect.

יצירת חנות אונליין למילוי בקשות אונליין באופן אופטימלי עם נקודת קצה ציבורית

כדי ליצור חנות אונליין למילוי בקשות אונליין עם אופטימיזציה באמצעות נקודת קצה ציבורית, אפשר להשתמש בדוגמאות הבאות.

המסוף

כדי ליצור חנות אונליין למילוי בקשות אונליין באופן אופטימלי באמצעות מסוף Google Cloud , פועלים לפי ההוראות הבאות.

בקטע Agent Platform במסוף Google Cloud , נכנסים לדף Feature Store.

כניסה לדף Feature Store
לוחצים על חנות אונליין כדי לעבור לקטע חנות אונליין.
לוחצים על Create כדי לפתוח את הדף Create Online Store.
מציינים שם לחנות אונליין.
אופציונלי: כדי להוסיף תוויות, לוחצים על הוספת תווית ומציינים את השם והערך של התווית. אפשר להוסיף כמה תוויות לחנות אונליין.
בשדה בחירת פתרון אחסון לחנות אונליין, לוחצים על אופטימיזציה.
לוחצים על יצירה.

Python


from google.cloud import aiplatform
from vertexai.resources.preview import feature_store


def create_optimized_public_feature_online_store_sample(
    project: str,
    location: str,
    feature_online_store_id: str,
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)
    fos = feature_store.FeatureOnlineStore.create_optimized_store(
        feature_online_store_id
    )
    return fos

‫project: מזהה הפרויקט.
‫location: האזור שבו רוצים ליצור את המכונה של FeatureOnlineStore, למשל us-central1.
‫feature_online_store_id: השם של המכונה החדשה של FeatureOnlineStore.

REST

כדי ליצור מכונה של חנות אונליין, שולחים בקשת POST באמצעות השיטה featureOnlineStores.create.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫LOCATION_ID: האזור שבו רוצים ליצור את המכונה של FeatureOnlineStore, למשל us-central1.
‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
‫FEATUREONLINESTORE_NAME: השם של המכונה החדשה של FeatureOnlineStore.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME

גוף בקשת JSON:

{
  "optimized": {}
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME"

PowerShell

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME" | Select-Object -Expand Content

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOnlineStoreOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z",
      "updateTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z"
    }
  }
}

יצירת חנות אונליין למילוי בקשות אונליין באופן אופטימלי עם נקודת קצה מסוג Private Service Connect

אפשר להשתמש בדוגמאות הבאות כדי ליצור חנות אונליין למילוי בקשות אונליין באופן אופטימלי באמצעות Private Service Connect.

Python


from typing import List

from google.cloud import aiplatform
from vertexai.resources.preview import feature_store


def create_optimized_private_feature_online_store_sample(
    project: str,
    location: str,
    feature_online_store_id: str,
    project_allowlist: List[str],
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)
    fos = feature_store.FeatureOnlineStore.create_optimized_store(
        name=feature_online_store_id,
        enable_private_service_connect=True,
        project_allowlist=project_allowlist,
    )
    return fos

‫project: מזהה הפרויקט.
‫location: האזור שבו רוצים ליצור את המכונה של FeatureOnlineStore, למשל us-central1.
‫feature_online_store_id: השם של המכונה החדשה של FeatureOnlineStore.
‫project_allowlist: רשימת שמות הפרויקטים שצריך להוסיף לרשימת ההיתרים של Private Service Connect ‏ (PSC).

REST

כדי ליצור מכונה של חנות אונליין, שולחים בקשת POST באמצעות השיטה featureOnlineStores.create.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫LOCATION_ID: האזור שבו רוצים ליצור את המכונה של FeatureOnlineStore, למשל us-central1.
‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
‫FEATUREONLINESTORE_NAME: השם של המכונה החדשה של FeatureOnlineStore.
‫PROJECT_NAMES: רשימת שמות הפרויקטים שצריך להוסיף לרשימת ההיתרים של Private Service Connect ‏ (PSC).

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME

גוף בקשת JSON:

{
  "optimized": {},
  "dedicated_serving_endpoint": {
    "private_service_connect_config": {
      "enable_private_service_connect": true,
      "project_allowlist": ["PROJECT_NAMES"]
    }
  }
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME"

PowerShell

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME" | Select-Object -Expand Content

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOnlineStoreOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z",
      "updateTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z"
    }
  }
}

יצירת מופע של חנות וירטואלית קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

לפני שמתחילים

המסוף

Python

REST

יצירת חנות אונליין למילוי בקשות באופן מיידי ב-Bigtable

יצירת חנות אונליין למילוי בקשות באופן מיידי ב-Bigtable בלי CMEK

המסוף

Python

REST

curl

PowerShell

יצירת חנות אונליין שמשתמשת ב-CMEK

curl

PowerShell

יצירת חנות וירטואלית עם אופטימיזציה למילוי בקשות אונליין

יצירת חנות אונליין למילוי בקשות אונליין באופן אופטימלי עם נקודת קצה ציבורית

המסוף

Python

REST

curl

PowerShell

יצירת חנות אונליין למילוי בקשות אונליין באופן אופטימלי עם נקודת קצה מסוג Private Service Connect

Python

REST

curl

PowerShell

המאמרים הבאים

יצירת מופע של חנות וירטואלית