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

הגדרת העשרת אובייקטים

כדי ליצור מטא-נתונים מובְנים לתמונות ולמסמכי PDF בקטגוריות של Cloud Storage, צריך ליצור משאב של הגדרת תכונה (FeatureConfig). אתם צריכים גם לתת לסוכן השירות של העשרת האובייקטים הרשאה לגשת לנתונים שלכם. אחרי שמגדירים העשרה של אובייקטים, Cloud Storage מעריך אובייקטים תואמים באמצעות מודלים של למידת מכונה שבחרתם באופן אסינכרוני, ומצרף את התוצאות ישירות לאובייקטים כהקשרים של אובייקטים.

בדף הזה מוסבר איך ליצור, להציג, לעדכן ולמחוק הגדרות של תכונות. במאמר מוסבר גם איך להעניק לסוכן השירות את ההרשאות הנדרשות לניהול זהויות והרשאות גישה (IAM).

תהליך העבודה המלא כולל את השלבים הבאים:

יוצרים משאב של הגדרת תכונה (FeatureConfig) כדי להגדיר את ההיקף ולבחור מודלים.
מתן הרשאה לסוכן השירות לגשת לקטגוריות האחסון.
צפייה במטא-נתונים של העשרה וניהול שלהם באובייקטים
לנתח את ההעשרות בכמות גדולה באמצעות SQL ב-BigQuery.
עדכון או מחיקה של הגדרות התכונות בהתאם לשינויים בעומס העבודה.

לפרטים על המושגים ותרחישי השימוש הנתמכים, קראו את הסקירה הכללית על העשרת אובייקטים.

לפני שמתחילים

לפני שמגדירים העשרת אובייקטים, צריך לבצע את שלבי ההגדרה הבאים:

קבלת התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שנדרשות ליצירה ולניהול של הגדרות תכונות, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם את תפקיד ה-IAM‏ Storage Admin (roles/storage.admin) בפרויקט. כדי לקרוא הסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

זהו תפקיד מוגדר מראש שכולל את ההרשאות שנדרשות ליצירה ולניהול של הגדרות תכונות. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:

ההרשאות הנדרשות

כדי ליצור ולנהל הגדרות של תכונות, צריך את ההרשאות הבאות:

storage.featureConfigs.create
storage.featureConfigs.list
storage.featureConfigs.get
storage.featureConfigs.update
storage.featureConfigs.delete

יכול להיות שתקבלו את ההרשאות האלה באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש אחרים.

(אופציונלי) הכנת קבוצות נתונים של Storage Insights לניתוח SQL

אם אתם מתכננים להריץ שאילתות ולנתח מטא-נתונים של העשרה על מיליוני אובייקטים באמצעות SQL ב-BigQuery, אתם צריכים קודם להגדיר מערכי נתונים של Storage Insights. מערכי הנתונים של Storage Insights מייצאים באופן אוטומטי את ההקשרים של האובייקטים ישירות לטבלאות ב-BigQuery שניתן להריץ עליהן שאילתות.

אם רוצים לבדוק רק אובייקטים בודדים באמצעות מסוף Google Cloud , Google Cloud CLI או API, אפשר לדלג על השלב הזה.

יצירת הגדרה אישית של תכונה

הגדרת תכונה (FeatureConfig) מציינת אילו קטגוריות אחסון ב-Cloud Storage נמצאות במעקב ואילו מודלים של למידת מכונה מעריכים את האובייקטים שלכם. ציינו את השמות המדויקים של הקטגוריות בהגדרות. העשרת אובייקטים לא תומכת בביטויים רגולריים או בתווים כלליים לחיפוש. אם יוצרים קטגוריות, יוצרים אותן מחדש (מוחקים ויוצרים שוב) או מעבירים אותן אחרי שיוצרים הגדרה, צריך לעדכן את הגדרת התכונה כדי לכלול אותן. מידע נוסף זמין במאמר ניהול ההגדרות וההיקף.

אפשר ליצור הגדרת תכונה באמצעות מסוף Google Cloud ,‏ Google Cloud CLI או API בפורמט JSON.

המסוף

במסוף Google Cloud , עוברים לדף העשרת אובייקטים של Cloud Storage.

לדף Object enrichments
לוחצים על יצירה.
בשלב Define source, מציינים את שם ההגדרה ואת קטגוריות היעד:
1. בשדה Name, מזינים שם ייחודי להגדרת התכונה. השם צריך להיות באורך של 1 עד 63 תווים, ולהכיל רק אותיות קטנות, מספרים או מקפים. הוא צריך להתחיל באות קטנה ולא יכול להסתיים במקף. אי אפשר לשנות את השם הזה אחרי שיוצרים את ההגדרה.
2. אופציונלי: כדי לזהות את ההגדרה, מזינים תיאור (עד 256 תווים) בשדה Description.
3. כדי לציין את הקטגוריות שרוצים להוסיף להן מידע, מזינים שם אחד או יותר של קטגוריות בשדה Bucket Names (שמות הקטגוריות), ומפרידים בין השמות באמצעות פסיקים או רווחים. אפשר גם ללחוץ על Browse, לבחור קטגוריה ואז ללחוץ על Select.
4. לוחצים על Continue.
בשלב בחירת מודלים, מסמנים את התיבות של אחד או יותר מודלים של למידת מכונה שרוצים להפעיל, ואז לוחצים על המשך:
- זיהוי אובייקטים בתמונה (object-detector): זיהוי ואיתור של כמה אובייקטים בתמונה.
- זיהוי פנים בתמונות (face-detector): זיהוי פנים של בני אדם והמאפיינים שלהם בתמונות.
- תיוג תמונות (label-detector): הקצאת תוויות לתמונות על סמך התוכן שלהן.
- זיהוי תוכן בוטה בתמונות (content-safety): זיהוי תוכן למבוגרים בלבד, תוכן אלים או תוכן רגיש אחר.
- סיווג PDF ‏ (pdf-classification): זיהוי קטגוריית הנושא של המסמך.
במאמר מודלים וסכימות נתמכים מפורטים המודלים וסכימות הפלט שלהם.
בשלב Select processing location, בתפריט Processing location בוחרים מיקום במספר אזורים (us,‏ eu או asia) ולוחצים על Continue.
בשלב Grant required permissions, בוחרים איך להקצות את תפקידי ה-IAM הנדרשים לסוכן השירות של העשרת האובייקטים:
- מתן הרשאה ברמת הפרויקט: נותנת אוטומטית לסוכן השירות את התפקידים הנדרשים (roles/storage.annotationGeneratorService ו-roles/storage.bucketViewer) כדי לעבד את כל הקטגוריות הקיימות והעתידיות של Cloud Storage בפרויקט. כדי לבחור באפשרות הזו, צריך הרשאת resourcemanager.projects.setIamPolicy בפרויקט. אם אין לכם את ההרשאה הזו, האפשרות לא תהיה זמינה.
- Manually provide grant permission later: יצירת ההגדרה בלי לתת הרשאות באופן מיידי. כדי ש-Cloud Storage יוכל לעבד אובייקטים, צריך לתת הרשאות לסוכן השירות.
לוחצים על יצירה.

יצירת הגדרות של תכונה מתחילה פעולה ממושכת. בסיום הפעולה, מסוף Google Cloud פותח את דף פרטי ההגדרה. אם בחרתם באפשרות Grant project-wide permission, אחרי יצירת ההגדרה, מסוף Google Cloud יחיל את קישורי מדיניות ה-IAM.

שורת הפקודה

כדי ליצור הגדרת תכונה, משתמשים בפקודה gcloud alpha storage feature-configs create:

gcloud alpha storage feature-configs create FEATURE_CONFIG_ID \
    --description="DESCRIPTION" \
    --auto-annotate-models=MODELS \
    --auto-annotate-processing-location=PROCESSING_LOCATION \
    --include-bucket-id-regexes=BUCKET_NAME

כאשר:

‫FEATURE_CONFIG_ID הוא מזהה ייחודי של הגדרות התכונה. הוא צריך להיות באורך 1-63 תווים, להתחיל באות קטנה, ולכלול רק אותיות קטנות, מספרים ומקפים. הוא לא יכול להסתיים במקף.
‫DESCRIPTION הוא תיאור אופציונלי של הגדרת התכונה. לדוגמה, Scan invoices and receipts.
‫MODELS היא רשימה מופרדת בפסיקים של מודלים של למידת מכונה שרוצים להפעיל: face-detector,‏ object-detector,‏ label-detector,‏ content-safety או pdf-classification. לפרטים על כל מודל וסכימת הפלט שלו, קראו את המאמר מודלים וסכימות נתמכים.
‫PROCESSING_LOCATION הוא המיקום של עיבוד הנתונים במספר אזורים. הערכים הנתמכים הם us,‏ eu או asia.
‫BUCKET_NAME הוא השם המדויק של הקטגוריה שרוצים לכלול בהגדרה הזו. אפשר לציין רשימה מופרדת בפסיקים של שמות קטגוריות מדויקים.

‫API בפורמט JSON

התקנה והפעלה של ה-CLI של gcloud, שמאפשרות ליצור אסימון גישה לכותרת Authorization.
יוצרים קובץ JSON שמכיל את ההגדרות של התכונה:
```
{
  "description": "DESCRIPTION",
  "autoAnnotateConfig": {
    "models": [
      { "name": "MODEL_NAME" }
    ],
    "processingLocation": "PROCESSING_LOCATION"
  },
  "filter": {
    "includedCloudStorageBuckets": {
      "bucketIdRegexes": [
        "BUCKET_NAME"
      ]
    }
  }
}
```
כאשר:
- ‫DESCRIPTION הוא תיאור אופציונלי של הגדרת התכונה. לדוגמה, Scan invoices and receipts.
- ‫MODEL_NAME הוא השם של מודל למידת המכונה שרוצים להפעיל: face-detector,‏ object-detector,‏ label-detector,‏ content-safety או pdf-classification. במאמר מודלים וסכימות נתמכים מפורט מידע על כל מודל וסכימת הפלט שלו. כדי להפעיל כמה מודלים, מוסיפים עוד אובייקטים של מודלים למערך models.
- ‫PROCESSING_LOCATION הוא המיקום של עיבוד הנתונים בכמה אזורים, שבו מתבצע עיבוד הנתונים. הערכים הנתמכים הם us,‏ eu או asia.
- ‫BUCKET_NAME הוא השם המדויק של הקטגוריה שרוצים לכלול בהגדרה. לדוגמה, my-bucket. כדי לכלול כמה קטגוריות, מציינים מחרוזות נוספות של שמות קטגוריות במערך bucketIdRegexes.
משתמשים ב-cURL כדי לשלוח בקשת featureConfigs.create ל-API בפורמט JSON:
```
curl -X POST --data-binary @JSON_FILE_NAME \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  "https://storage.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/featureConfigs?featureConfigId=FEATURE_CONFIG_ID"
```
כאשר:
- ‫JSON_FILE_NAME הוא הנתיב לקובץ ה-JSON שיצרתם בשלב הקודם. לדוגמה, config.json.
- ‫PROJECT_ID הוא מזהה הפרויקט ב- Google Cloud . לדוגמה, my-project.
- ‫FEATURE_CONFIG_ID הוא המזהה הייחודי של הגדרת התכונה. לדוגמה, my-feature-config. הוא צריך להיות באורך של 1-63 תווים, להתחיל באות קטנה באנגלית ולכלול רק אותיות קטנות באנגלית, מספרים או מקפים. הוא לא יכול להסתיים במקף.
אופציונלי: כדי לבדוק את הסטטוס של הפעולה ממושכת ליצירת הגדרת התכונה, משתמשים בפקודה cURL כדי לשלוח בקשת operations.get ל-API בפורמט JSON:
```
curl -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  "https://storage.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/operations/OPERATION_ID"
```
כאשר:
- ‫PROJECT_ID הוא מזהה הפרויקט ב- Google Cloud . לדוגמה, my-project.
- ‫OPERATION_ID הוא מזהה הפעולה שמוחזר בתגובת היצירה.
אופציונלי: כדי לראות רשימה של כל הפעולות הפעילות וההיסטוריות, משתמשים בפקודה cURL כדי לשלוח בקשת operations.list ל-API בפורמט JSON:
```
curl -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  "https://storage.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/operations"
```
כאשר PROJECT_ID הוא מזהה הפרויקט ב- Google Cloud. לדוגמה, my-project.

מתן הרשאות לסוכן השירות

כשיוצרים הגדרת תכונה,‏ Google Cloud מקצה סוכן שירות ייעודי לפרויקט שלכם: service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-autoannotate.iam.gserviceaccount.com.

כדי לאפשר לסוכן השירות לסרוק את הקטגוריות, לקרוא אובייקטים לא מובְנים ולצרף מטא-נתונים להעשרה, צריך לתת לו את התפקידים הנדרשים ב-IAM.

המסוף

אם בחרתם באפשרות Manually provide grant permission later כשאתם יוצרים הגדרת תכונה, או אם אתם צריכים להחיל מחדש הרשאות ברמת הפרויקט, אתם יכולים לתת הרשאות מדף הפרטים של ההגדרה:

במסוף Google Cloud , נכנסים לדף העשרת אובייקטים ב-Cloud Storage.

לדף Object enrichments
בעמודה Configuration Name, לוחצים על שם ההגדרה של התכונה.
בסרגל הפעולות, לוחצים על מתן הרשאות.
בחלונית Grant permissions, לוחצים על Grant project-wide permissions.

הפעולה הזו מקצה לסוכן השירות את התפקידים Storage Annotation Generator Service‏ (roles/storage.annotationGeneratorService) ו-Storage Bucket Viewer‏ (roles/storage.bucketViewer) בפרויקט. כדי להעניק הרשאות ברמת הפרויקט במסוף Google Cloud , צריך את ההרשאה resourcemanager.projects.setIamPolicy בפרויקט.

כדי להקצות את התפקיד roles/storage.annotationGeneratorService לקטגוריות ספציפיות במקום לפרויקט כולו, צריך להשתמש ב-Google Cloud CLI.

שורת הפקודה

מקצים לסוכן השירות את התפקיד Storage Annotation Generator Service ‏(roles/storage.annotationGeneratorService) בכל קטגוריה במעקב או ברמת הפרויקט:
- כדי להקצות את התפקיד בקטגוריה ספציפית, משתמשים בפקודה gcloud storage buckets add-iam-policy-binding:
```
gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://BUCKET_NAME \
    --member=serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-autoannotate.iam.gserviceaccount.com \
    --role=roles/storage.annotationGeneratorService
```
  כאשר:
  - ‫BUCKET_NAME הוא שם הקטגוריה שבה רוצים לתת הרשאות.
  - ‫PROJECT_NUMBER הוא מספר הפרויקט. Google Cloud
- כדי להעניק את התפקיד לכל הקטגוריות בפרויקט, משתמשים בפקודה gcloud projects add-iam-policy-binding:
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member=serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-autoannotate.iam.gserviceaccount.com \
    --role=roles/storage.annotationGeneratorService
```
  כאשר:
  - ‫PROJECT_ID הוא מזהה הפרויקט ב- Google Cloud.
  - ‫PROJECT_NUMBER הוא מספר הפרויקט. Google Cloud
כדי להקצות את התפקיד צפייה בקטגוריית אחסון (roles/storage.bucketViewer) ברמת הפרויקט כדי שסוכן השירות יוכל לבדוק את ההגדרות של הקטגוריה, משתמשים בפקודה gcloud projects add-iam-policy-binding:
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member=serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-autoannotate.iam.gserviceaccount.com \
    --role=roles/storage.bucketViewer
```
כאשר:
- ‫PROJECT_ID הוא מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .
- ‫PROJECT_NUMBER הוא מספר הפרויקט ב- Google Cloud.

אחרי שמעניקים תפקידים, יכול להיות שיעברו כמה דקות עד שההרשאות ב-IAM יתעדכנו לפני שיתחיל העיבוד האסינכרוני.

רשימה של כל הגדרות התכונות

כדי להציג את כל הגדרות התכונות בפרויקט:

המסוף

במסוף Google Cloud , נכנסים לדף העשרת אובייקטים ב-Cloud Storage.

לדף Object enrichments

בכרטיסייה הגדרה מפורטות כל הגדרות התכונות בפרויקט, כולל המודלים המופעלים, מיקום העיבוד, ההיקף, מסנני ה-bucket, תאריך היצירה ותאריך העדכון האחרון.
אופציונלי: כדי לסנן את הרשימה, מזינים שם מאפיין או ערך בשדה Filter.

שורת הפקודה

משתמשים בפקודה gcloud alpha storage feature-configs list:

gcloud alpha storage feature-configs list

‫API בפורמט JSON

התקנה והפעלה של ה-CLI של gcloud, שמאפשרות ליצור אסימון גישה לכותרת Authorization.

משתמשים ב-cURL כדי לשלוח בקשת featureConfigs.list ל-API בפורמט JSON:

curl -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Accept: application/json" \
  "https://storage.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/featureConfigs"

‫PROJECT_ID הוא המזהה של הפרויקט ב-Google Cloud . לדוגמה, my-project.

הצגת פרטי ההגדרה של התכונה

כדי לבדוק את המודלים, את קטגוריות היעד ואת מיקום העיבוד של הגדרת תכונה ספציפית, מבצעים את השלבים הבאים:

המסוף

במסוף Google Cloud , נכנסים לדף העשרת אובייקטים ב-Cloud Storage.

מעבר להעשרות של אובייקטים
בעמודה Configuration Name, לוחצים על השם של הגדרת התכונה שרוצים לבדוק.

בדף הפרטים של ההגדרה מוצגים השם, התיאור, ההיקף, הקטגוריות הכלולות, מיקום העיבוד, המודלים המופעלים, תאריך היצירה ותאריך העדכון האחרון של ההגדרה.

שורת הפקודה

משתמשים בפקודה gcloud alpha storage feature-configs describe:

gcloud alpha storage feature-configs describe FEATURE_CONFIG_ID

מחליפים את FEATURE_CONFIG_ID במזהה של הגדרת התכונה.

‫API בפורמט JSON

התקנה והפעלה של ה-CLI של gcloud, שמאפשרות ליצור אסימון גישה לכותרת Authorization.
משתמשים ב-cURL כדי לשלוח בקשת featureConfigs.get אל API בפורמט JSON:
```
curl -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Accept: application/json" \
  "https://storage.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/featureConfigs/FEATURE_CONFIG_ID"
```
כאשר:
- ‫PROJECT_ID הוא המזהה של הפרויקט ב-Google Cloud . לדוגמה, my-project.
- ‫FEATURE_CONFIG_ID הוא המזהה של הגדרת התכונה. לדוגמה, my-feature-config.

עדכון ההגדרה של תכונה

אתם יכולים לעדכן הגדרה קיימת של תכונה כדי להוסיף או להסיר מודלים של למידת מכונה, לשנות את קטגוריות היעד, לשנות את מיקום העיבוד או לעדכן את התיאור.

המסוף

במסוף Google Cloud , נכנסים לדף העשרת אובייקטים ב-Cloud Storage.

לדף Object enrichments
בעמודה Configuration Name, לוחצים על שם הגדרת התכונה שרוצים לעדכן.
בדף פרטי ההגדרה, מעדכנים את ההגדרות שרוצים לשנות:
- כדי לעדכן את התיאור, לוחצים על עריכת תיאור ההגדרה לצד תיאור ההגדרה. בחלונית Edit description, מעדכנים את הטקסט בשדה Description ולוחצים על Save.
- כדי לעדכן את היקף הקטגוריה, לוחצים על Edit configuration scope לצד Configuration scope. בשלב Define scope, מוסיפים או מסירים קטגוריות יעד בשדה Bucket Names ולוחצים על Continue. בשלב Grant required permissions (מתן ההרשאות הנדרשות), בוחרים אפשרות הרשאה לסוכן השירות ולוחצים על Save (שמירה).
- כדי לעדכן את מיקום העיבוד, לוחצים על Edit configuration processing location ליד Processing location. בחלונית Edit processing location, בוחרים מיקום במספר אזורים (us,‏ eu או asia) מהתפריט Processing location ולוחצים על Save.
- כדי לעדכן את המודלים המופעלים, לוחצים על עריכת ההגדרה של המודלים המופעלים לצד מודלים מופעלים. בחלונית עריכת מודלים, מסמנים או מבטלים את הסימון של תיבות הסימון של המודלים שרוצים לעדכן, ואז לוחצים על שמירה.

שורת הפקודה

משתמשים בפקודה gcloud alpha storage feature-configs update כדי לעדכן את התיאור, המודלים, מיקום העיבוד או מסנני הקטגוריות:

gcloud alpha storage feature-configs update FEATURE_CONFIG_ID \
    --description="DESCRIPTION" \
    --auto-annotate-models=MODELS \
    --auto-annotate-processing-location=PROCESSING_LOCATION \
    --include-bucket-id-regexes=BUCKET_NAME

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫FEATURE_CONFIG_ID: המזהה של הגדרות התכונה שאתם מעדכנים.
‫DESCRIPTION: תיאור אופציונלי של הגדרת התכונה. לדוגמה, Scan invoices and receipts.
‫MODELS: רשימה מופרדת בפסיקים של מודלים של למידת מכונה שאפשר להפעיל: face-detector,‏ object-detector,‏ label-detector,‏ content-safety או pdf-classification.
‫PROCESSING_LOCATION: המיקום של עיבוד הנתונים במספר אזורים שבו מתבצע עיבוד הנתונים. הערכים התקינים הם us,‏ eu או asia.
‫BUCKET_NAME: רשימה מופרדת בפסיקים של שמות מדויקים של קטגוריות לסריקה. התכונה "העשרת אובייקטים" לא תומכת בתווים כלליים לחיפוש או בביטויים רגולריים. אם יוצרים, יוצרים מחדש או מעבירים קטגוריות, צריך לעדכן את הרשימה הזו כדי לכלול אותן.

‫API בפורמט JSON

להתקין ולהפעיל את ה-CLI של gcloud, כדי שתוכלו ליצור אסימון גישה לכותרת Authorization.
יוצרים קובץ JSON שמכיל את ההגדרות שרוצים לעדכן. לדוגמה, כדי לעדכן את התיאור, המודלים המופעלים ודליקי היעד:
```
{
  "description": "DESCRIPTION",
  "autoAnnotateConfig": {
    "models": [
      { "name": "MODEL_NAME" }
    ],
    "processingLocation": "PROCESSING_LOCATION"
  },
  "filter": {
    "includedCloudStorageBuckets": {
      "bucketIdRegexes": [
        "BUCKET_NAME"
      ]
    }
  }
}
```
כאשר:
- ‫DESCRIPTION הוא תיאור אופציונלי של הגדרת התכונה. לדוגמה, Scan invoices and receipts.
- ‫MODEL_NAME הוא מודל למידת המכונה שרוצים לכלול: face-detector,‏ object-detector,‏ label-detector,‏ content-safety או pdf-classification. במאמר מודלים וסכימות נתמכים מפורט מידע על כל מודל וסכימת הפלט שלו. כדי להפעיל כמה מודלים, מוסיפים עוד אובייקטים של מודלים למערך models.
- ‫PROCESSING_LOCATION הוא המיקום של עיבוד הנתונים במספר אזורים. הערכים התקינים הם us,‏ eu או asia.
- ‫BUCKET_NAME הוא השם המדויק של הקטגוריה שרוצים לכלול בסריקה. לדוגמה, my-bucket. התכונה "העשרת אובייקטים" לא תומכת בביטויים רגולריים או בתווים כלליים לחיפוש. אם יוצרים, יוצרים מחדש או מעבירים קטגוריות, צריך לעדכן את הרשימה הזו כדי לכלול אותן. כדי לכלול כמה קטגוריות, מציינים מחרוזות נוספות של שמות קטגוריות במערך bucketIdRegexes.
משתמשים ב-cURL כדי לשלוח בקשת featureConfigs.patch ל-API בפורמט JSON:
```
curl -X PATCH --data-binary @JSON_FILE_NAME \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json" \
  "https://storage.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/featureConfigs/FEATURE_CONFIG_ID?updateMask=UPDATE_MASK"
```
כאשר:
- ‫JSON_FILE_NAME הוא הנתיב המקומי לקובץ הבקשה בפורמט JSON שיצרתם בשלב 2. לדוגמה, update.json.
- ‫PROJECT_ID הוא המזהה של הפרויקט ב-Google Cloud . לדוגמה, my-project.
- ‫FEATURE_CONFIG_ID הוא המזהה של הגדרת התכונה שרוצים לעדכן. לדוגמה, my-feature-config.
- ‫UPDATE_MASK: רשימה מופרדת בפסיקים של השדות שרוצים לעדכן, למשל description,filter או autoAnnotateConfig.models. כללי התחביר מפורטים במאמר FieldMask.

מחיקת הגדרות של תכונה

אם מוחקים הגדרת תכונה, Cloud Storage מפסיק ליצור העשרות חדשות לקטגוריות תואמות. מחיקת הגדרה לא מוחקת את ההעשרות הקיימות שכבר מצורפות לאובייקטים המאוחסנים.

כדי למחוק הגדרת תכונה, מבצעים את השלבים הבאים:

המסוף

במסוף Google Cloud , נכנסים לדף העשרת אובייקטים ב-Cloud Storage.

מעבר להעשרות של אובייקטים
בעמודה Configuration Name (שם ההגדרה), לוחצים על שם הגדרת התכונה שרוצים למחוק ואז על Delete (מחיקה).
בתיבת הדו-שיח לאישור, לוחצים על אישור.

שורת הפקודה

משתמשים בפקודה gcloud alpha storage feature-configs delete:

gcloud alpha storage feature-configs delete FEATURE_CONFIG_ID

מחליפים את FEATURE_CONFIG_ID במזהה של תצורת התכונה.

‫API בפורמט JSON

התקנה והפעלה של ה-CLI של gcloud, שמאפשרות ליצור אסימון גישה לכותרת Authorization.
משתמשים ב-cURL כדי לשלוח בקשת featureConfigs.delete ל-API בפורמט JSON:
```
curl -X DELETE \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Accept: application/json" \
  "https://storage.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/featureConfigs/FEATURE_CONFIG_ID"
```
כאשר:
- ‫PROJECT_ID הוא מזהה Google Cloud הפרויקט. לדוגמה, my-project.
- ‫FEATURE_CONFIG_ID הוא המזהה של הגדרת התכונה שרוצים למחוק. לדוגמה, my-feature-config.

הגדרת העשרת אובייקטים קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

לפני שמתחילים

קבלת התפקידים הנדרשים

ההרשאות הנדרשות

(אופציונלי) הכנת קבוצות נתונים של Storage Insights לניתוח SQL

יצירת הגדרה אישית של תכונה

המסוף

שורת הפקודה

‫API בפורמט JSON

מתן הרשאות לסוכן השירות

המסוף

שורת הפקודה

רשימה של כל הגדרות התכונות

המסוף

שורת הפקודה

‫API בפורמט JSON

הצגת פרטי ההגדרה של התכונה

המסוף

שורת הפקודה

‫API בפורמט JSON

עדכון ההגדרה של תכונה

המסוף

שורת הפקודה

‫API בפורמט JSON

מחיקת הגדרות של תכונה

המסוף

שורת הפקודה

‫API בפורמט JSON

המאמרים הבאים

הגדרת העשרת אובייקטים