Configurazione dell'archivio dei metadati del progetto

Vertex ML Metadata ti consente di monitorare e analizzare i metadati prodotti dai workflow di machine learning (ML). La prima volta che esegui un PipelineJob o crei un esperimento in SDK Vertex, Gemini Enterprise Agent Platform crea il MetadataStore del tuo progetto.

Se vuoi che i metadati vengano criptati utilizzando una chiave di crittografia gestita dal cliente (CMEK), devi creare il datastore dei metadati utilizzando una CMEK prima di utilizzare Vertex ML Metadata per monitorare o analizzare i metadati.

Dopo la creazione del datastore dei metadati, la chiave CMEK utilizzata dal datastore dei metadati è indipendente dalla chiave CMEK utilizzata dai processi che registrano i metadati, ad esempio l'esecuzione di una pipeline.

Creare un datastore dei metadati che utilizza una CMEK

Utilizza le seguenti istruzioni per creare una CMEK e configurare un datastore dei metadati di Vertex ML Metadata che utilizza questa CMEK.

1. Utilizza Cloud Key Management Service per configurare una chiave di crittografia gestita dal cliente.

2. Utilizza la seguente chiamata REST per creare il datastore dei metadati predefinito del tuo progetto utilizzando la CMEK.

   Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

   • LOCATION_ID: la tua regione.
   • PROJECT_ID: Il tuo ID progetto. .
   • KEY_RING: il nome del portachiavi di Cloud Key Management Service in cui si trova la chiave di crittografia.
   • KEY_NAME: il nome della chiave di crittografia che vuoi utilizzare per questo datastore dei metadati.

   Metodo HTTP e URL:

   POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores?metadata_store_id=default

   Corpo JSON della richiesta:

   {
     "encryption_spec": {
       "kms_key_name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY_NAME"
     },
   }
   

   Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

   curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

   Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. Esegui il comando seguente nel terminale per creare o sovrascrivere questo file nella directory corrente:

   cat > request.json << 'EOF'
   {
     "encryption_spec": {
       "kms_key_name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY_NAME"
     },
   }
   EOF

   Quindi esegui il comando seguente per inviare la richiesta REST:

   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/metadataStores?metadata_store_id=default"

   PowerShell (Windows)

   Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. Esegui il comando seguente nel terminale per creare o sovrascrivere questo file nella directory corrente:

   @'
   {
     "encryption_spec": {
       "kms_key_name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY_NAME"
     },
   }
   '@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

   Quindi esegui il comando seguente per inviare la richiesta REST:

   $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/metadataStores?metadata_store_id=default" | Select-Object -Expand Content

   Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATIONS_ID",
     "metadata": {
       "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateMetadataStoreOperationMetadata",
       "genericMetadata": {
         "createTime": "2021-05-18T18:47:14.494997Z",
         "updateTime": "2021-05-18T18:47:14.494997Z"
       }
     }
   }