Google menggunakan teknologi AI untuk menerjemahkan konten ke dalam bahasa pilihan Anda. Terjemahan AI mungkin mengandung kesalahan.

Mengonfigurasi pengayaan objek

Guna membuat metadata terstruktur untuk gambar dan dokumen PDF di bucket Cloud Storage, buat resource konfigurasi fitur (FeatureConfig). Anda juga harus mengizinkan agen layanan pengayaan objek untuk mengakses data Anda. Setelah Anda mengonfigurasi pengayaan objek, Cloud Storage akan mengevaluasi objek yang cocok dengan model machine learning yang Anda pilih secara asinkron dan melampirkan hasilnya langsung ke objek Anda sebagai konteks objek.

Halaman ini menjelaskan cara membuat, mencantumkan, melihat, memperbarui, dan menghapus konfigurasi fitur. Dokumen ini juga menjelaskan cara memberikan izin Identity and Access Management (IAM) yang diperlukan kepada agen layanan.

Alur kerja lengkapnya melibatkan langkah-langkah berikut:

Buat resource konfigurasi fitur (FeatureConfig) untuk menentukan cakupan dan memilih model.
Izinkan agen layanan untuk mengakses bucket penyimpanan Anda.
Melihat dan mengelola metadata pengayaan pada objek Anda.
Analisis pengayaan Anda secara massal menggunakan SQL di BigQuery.
Perbarui atau hapus konfigurasi fitur seiring berkembangnya workload Anda.

Untuk mengetahui detail konseptual dan kasus penggunaan yang didukung, lihat ringkasan pengayaan objek.

Sebelum memulai

Sebelum mengonfigurasi pengayaan objek, selesaikan langkah-langkah penyiapan berikut:

Mendapatkan peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang diperlukan guna membuat dan mengelola konfigurasi fitur, minta administrator untuk memberi Anda peran IAM Storage Admin (roles/storage.admin) di project Anda. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara memberikan peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Peran bawaan ini berisi izin yang diperlukan untuk membuat dan mengelola konfigurasi fitur. Untuk melihat izin yang benar-benar diperlukan, perluas bagian Izin yang diperlukan:

Izin yang diperlukan

Izin berikut diperlukan untuk membuat dan mengelola konfigurasi fitur:

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

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin ini dengan peran khusus atau peran bawaan lainnya.

(Opsional) Menyiapkan set data Insight Penyimpanan untuk analisis SQL

Jika Anda berencana untuk membuat kueri dan menganalisis metadata pengayaan di jutaan objek dengan menggunakan SQL di BigQuery, Anda harus mengonfigurasi set data Insight Penyimpanan terlebih dahulu. Set data Insight Penyimpanan otomatis mengekspor konteks objek Anda langsung ke tabel BigQuery yang dapat dikueri.

Jika Anda hanya ingin memeriksa setiap objek menggunakan konsol Google Cloud , Google Cloud CLI, atau API, Anda dapat melewati langkah ini.

Membuat konfigurasi fitur

Konfigurasi fitur (FeatureConfig) menentukan bucket penyimpanan yang dipantau Cloud Storage dan model machine learning yang mengevaluasi objek Anda. Tentukan nama bucket yang tepat dalam konfigurasi Anda; pengayaan objek tidak mendukung ekspresi reguler atau karakter pengganti. Jika Anda membuat, membuat ulang (menghapus dan membuat lagi), atau memindahkan bucket setelah membuat konfigurasi, Anda harus memperbarui konfigurasi fitur untuk menyertakannya. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Pengelolaan konfigurasi dan cakupan.

Anda dapat membuat konfigurasi fitur menggunakan konsol Google Cloud , Google Cloud CLI, atau JSON API.

Konsol

Di konsol Google Cloud , buka halaman Object enrichments Cloud Storage.

Buka Object enrichments
Klik Create.
Pada langkah Define source, tentukan nama konfigurasi dan bucket target:
1. Di kolom Nama, masukkan nama unik untuk konfigurasi fitur. Nama harus terdiri dari 1–63 karakter dan hanya berisi huruf kecil, angka, atau tanda hubung. Nama ini harus diawali dengan huruf kecil dan tidak boleh diakhiri dengan tanda hubung. Anda tidak dapat mengubah nama ini setelah membuat konfigurasi.
2. Opsional: Untuk membantu mengidentifikasi konfigurasi, masukkan deskripsi (hingga 256 karakter) di kolom Description.
3. Untuk menentukan bucket yang ingin diperkaya, masukkan satu atau beberapa nama bucket yang dipisahkan dengan koma atau spasi di kolom Bucket Names. Atau, klik Browse, pilih bucket, lalu klik Select.
4. Klik Lanjutkan.
Pada langkah Pilih model, centang kotak untuk satu atau beberapa model machine learning yang ingin Anda aktifkan, lalu klik Lanjutkan:
- Deteksi Objek Gambar (object-detector): Mengidentifikasi dan menemukan beberapa objek dalam gambar.
- Deteksi Wajah Gambar (face-detector): Mendeteksi wajah manusia dan atributnya dalam gambar.
- Pelabelan Gambar (label-detector): Menetapkan label ke gambar berdasarkan kontennya.
- Deteksi Konten Vulgar Gambar (content-safety): Mendeteksi konten dewasa, kekerasan, atau konten sensitif lainnya.
- Klasifikasi PDF (pdf-classification): Mengidentifikasi kategori materi pokok dokumen.
Untuk mengetahui detail tentang setiap model dan skema outputnya, lihat Model dan skema yang didukung.
Pada langkah Select processing location, dari menu Processing location, pilih lokasi multi-region (us, eu, atau asia), lalu klik Continue.
Pada langkah Grant required permissions, pilih cara memberikan peran IAM yang diperlukan kepada agen layanan pengayaan objek:
- Memberikan izin di seluruh project: Otomatis memberikan peran yang diperlukan (roles/storage.annotationGeneratorService dan roles/storage.bucketViewer) kepada agen layanan untuk memproses semua bucket Cloud Storage saat ini dan yang akan datang dalam project. Memilih opsi ini memerlukan izin resourcemanager.projects.setIamPolicy pada project. Jika Anda tidak memiliki izin ini, opsi tersebut tidak tersedia.
- Berikan izin secara manual nanti: Membuat konfigurasi tanpa memberikan izin secara langsung. Anda harus memberikan izin kepada agen layanan sebelum Cloud Storage dapat memproses objek.
Klik Create.

Membuat konfigurasi fitur akan memulai operasi yang berjalan lama. Setelah operasi selesai, konsol Google Cloud akan membuka halaman detail konfigurasi. Jika Anda memilih Grant project-wide permission, konsol Google Cloud akan menerapkan binding kebijakan IAM setelah membuat konfigurasi.

Command line

Untuk membuat konfigurasi fitur, gunakan perintah 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

Dengan:

FEATURE_CONFIG_ID adalah ID unik untuk konfigurasi fitur Anda. Harus terdiri dari 1–63 karakter, diawali dengan huruf kecil, dan hanya berisi huruf kecil, angka, atau tanda hubung. Tidak boleh diakhiri dengan tanda hubung.
DESCRIPTION adalah deskripsi opsional untuk konfigurasi fitur. Contoh, Scan invoices and receipts.
MODELS adalah daftar model machine learning yang dipisahkan koma untuk diaktifkan: face-detector, object-detector, label-detector, content-safety, atau pdf-classification. Untuk mengetahui detail tentang setiap model dan skema outputnya, lihat Model dan skema yang didukung.
PROCESSING_LOCATION adalah lokasi pemrosesan multi-regional tempat pemrosesan data terjadi. Nilai yang didukung adalah us, eu, atau asia.
BUCKET_NAME adalah nama persis bucket yang akan disertakan dalam konfigurasi ini. Anda dapat menentukan daftar nama bucket yang sama persis yang dipisahkan koma.

JSON API

Menginstal dan melakukan inisialisasi gcloud CLI, yang memungkinkan Anda membuat token akses untuk header Authorization.
Buat file JSON yang berisi setelan untuk konfigurasi fitur:
```
{
  "description": "DESCRIPTION",
  "autoAnnotateConfig": {
    "models": [
      { "name": "MODEL_NAME" }
    ],
    "processingLocation": "PROCESSING_LOCATION"
  },
  "filter": {
    "includedCloudStorageBuckets": {
      "bucketIdRegexes": [
        "BUCKET_NAME"
      ]
    }
  }
}
```
Dengan:
- DESCRIPTION adalah deskripsi opsional untuk konfigurasi fitur. Contoh, Scan invoices and receipts.
- MODEL_NAME adalah nama model machine learning yang akan diaktifkan: face-detector, object-detector, label-detector, content-safety, atau pdf-classification. Untuk mengetahui detail tentang setiap model dan skema outputnya, lihat Model dan skema yang didukung. Untuk mengaktifkan beberapa model, tambahkan objek model tambahan ke array models.
- PROCESSING_LOCATION adalah lokasi pemrosesan multi-regional tempat pemrosesan data terjadi. Nilai yang didukung adalah us, eu, atau asia.
- BUCKET_NAME adalah nama persis bucket yang akan disertakan dalam konfigurasi. Contoh, my-bucket. Untuk menyertakan beberapa bucket, tentukan string nama bucket tambahan dalam array bucketIdRegexes.
Gunakan cURL untuk mengirim permintaan featureConfigs.create ke JSON API:
```
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"
```
Dengan:
- JSON_FILE_NAME adalah jalur ke file JSON yang Anda buat di langkah sebelumnya. Contoh, config.json.
- PROJECT_ID adalah ID project Google Cloud Anda. Misalnya, my-project.
- FEATURE_CONFIG_ID adalah ID unik untuk konfigurasi fitur Anda. Contoh, my-feature-config. Harus terdiri dari 1–63 karakter, diawali dengan huruf kecil, dan hanya berisi huruf kecil, angka, atau tanda hubung. Tidak boleh diakhiri dengan tanda hubung.
Opsional: Untuk memeriksa status operasi yang berjalan lama untuk membuat konfigurasi fitur, gunakan cURL untuk mengirim permintaan operations.get ke JSON API:
```
curl -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  "https://storage.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/operations/OPERATION_ID"
```
Dengan:
- PROJECT_ID adalah project ID Google Cloud Anda. Misalnya, my-project.
- OPERATION_ID adalah ID operasi yang ditampilkan dalam respons pembuatan.
Opsional: Untuk mencantumkan semua operasi aktif dan historis, gunakan cURL untuk mengirim permintaan operations.list ke JSON API:
```
curl -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  "https://storage.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/operations"
```
Dengan PROJECT_ID sebagai project ID Google Cloud Anda. Misalnya, my-project.

Memberikan izin ke agen layanan

Saat Anda membuat konfigurasi fitur, Google Cloud akan menyediakan agen layanan khusus untuk project Anda: service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-autoannotate.iam.gserviceaccount.com.

Agar agen layanan ini dapat memindai bucket Anda, membaca objek tidak terstruktur, dan melampirkan metadata pengayaan, Anda harus memberinya peran IAM yang diperlukan.

Konsol

Jika Anda memilih Berikan izin secara manual nanti saat membuat konfigurasi fitur, atau jika Anda perlu menerapkan kembali izin di seluruh project, Anda dapat memberikan izin dari halaman detail konfigurasi:

Di konsol Google Cloud , buka halaman Object enrichments Cloud Storage.

Buka Pengayaan objek
Di kolom Nama Konfigurasi, klik nama konfigurasi fitur.
Di panel tindakan, klik Berikan izin.
Di panel Berikan izin, klik Berikan izin di seluruh project.

Tindakan ini akan memberikan peran Storage Annotation Generator Service (roles/storage.annotationGeneratorService) dan Storage Bucket Viewer (roles/storage.bucketViewer) kepada agen layanan di project. Memberikan izin di seluruh project di konsol Google Cloud memerlukan izin resourcemanager.projects.setIamPolicy pada project.

Untuk memberikan peran roles/storage.annotationGeneratorService pada bucket individual, bukan seluruh project, gunakan Google Cloud CLI.

Command line

Berikan peran Storage Annotation Generator Service (roles/storage.annotationGeneratorService) kepada agen layanan di setiap bucket yang dipantau atau di level project:
- Untuk memberikan peran pada bucket tertentu, gunakan perintah 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
```
  Dengan:
  - BUCKET_NAME adalah nama bucket tempat Anda ingin memberikan izin.
  - PROJECT_NUMBER adalah nomor project Google Cloud Anda.
- Untuk memberikan peran di semua bucket dalam project Anda, gunakan perintah 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
```
  Dengan:
  - PROJECT_ID adalah project ID Google Cloud Anda.
  - PROJECT_NUMBER adalah nomor project Google Cloud Anda.
Untuk memberikan peran Storage Bucket Viewer (roles/storage.bucketViewer) di level project agar agen layanan dapat memeriksa konfigurasi bucket, gunakan perintah 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
```
Dengan:
- PROJECT_ID adalah project ID Google Cloud Anda.
- PROJECT_NUMBER adalah nomor project Google Cloud Anda.

Setelah Anda memberikan peran, izin IAM mungkin memerlukan waktu beberapa menit untuk diterapkan sebelum pemrosesan asinkron dimulai.

Mencantumkan semua konfigurasi fitur

Untuk mencantumkan semua konfigurasi fitur dalam project Anda, selesaikan langkah-langkah berikut:

Konsol

Di konsol Google Cloud , buka halaman Object enrichments Cloud Storage.

Buka Pengayaan objek

Tab Configuration mencantumkan semua konfigurasi fitur dalam project Anda, termasuk model yang diaktifkan, lokasi pemrosesan, cakupan, filter bucket, tanggal pembuatan, dan tanggal terakhir diperbarui.
Opsional: Untuk memfilter daftar, masukkan nama atau nilai properti di kolom Filter.

Command line

Gunakan perintah gcloud alpha storage feature-configs list.

gcloud alpha storage feature-configs list

JSON API

Menginstal dan melakukan inisialisasi gcloud CLI, yang memungkinkan Anda membuat token akses untuk header Authorization.

Gunakan cURL untuk mengirim permintaan featureConfigs.list ke JSON API:

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"

Dengan PROJECT_ID sebagai ID project Google Cloud Anda. Misalnya, my-project.

Melihat detail konfigurasi fitur

Untuk memeriksa model, bucket target, dan lokasi pemrosesan konfigurasi fitur tertentu, selesaikan langkah-langkah berikut:

Konsol

Di konsol Google Cloud , buka halaman Object enrichments Cloud Storage.

Buka Object enrichments
Di kolom Configuration Name, klik nama konfigurasi fitur yang ingin Anda periksa.

Halaman detail konfigurasi menampilkan nama konfigurasi, deskripsi, cakupan, bucket yang disertakan, lokasi pemrosesan, model yang diaktifkan, tanggal pembuatan, dan tanggal terakhir diperbarui.

Command line

Gunakan perintah gcloud alpha storage feature-configs describe.

gcloud alpha storage feature-configs describe FEATURE_CONFIG_ID

Ganti FEATURE_CONFIG_ID dengan ID konfigurasi fitur.

JSON API

Menginstal dan melakukan inisialisasi gcloud CLI, yang memungkinkan Anda membuat token akses untuk header Authorization.

Gunakan cURL untuk mengirim permintaan featureConfigs.get ke JSON API:

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"

Dengan:

PROJECT_ID adalah ID project Google Cloud Anda. Misalnya, my-project.
FEATURE_CONFIG_ID adalah ID konfigurasi fitur. Contoh, my-feature-config.

Memperbarui konfigurasi fitur

Anda dapat memperbarui konfigurasi fitur yang ada untuk menambahkan atau menghapus model machine learning, mengubah bucket target, mengubah lokasi pemrosesan, atau memperbarui deskripsi.

Konsol

Di konsol Google Cloud , buka halaman Object enrichments Cloud Storage.

Buka Object enrichments
Di kolom Configuration Name, klik nama konfigurasi fitur yang ingin Anda perbarui.
Di halaman detail konfigurasi, perbarui setelan yang ingin Anda ubah:
- Untuk memperbarui deskripsi, klik Edit configuration description di samping Configuration description. Di panel Edit deskripsi, perbarui teks di kolom Deskripsi, lalu klik Simpan.
- Untuk memperbarui cakupan bucket, klik Edit cakupan konfigurasi di samping Cakupan konfigurasi. Pada langkah Define scope, tambahkan atau hapus bucket target di kolom Bucket Names, lalu klik Continue. Pada langkah Grant required permissions, pilih opsi izin untuk agen layanan, lalu klik Save.
- Untuk memperbarui lokasi pemrosesan, klik Edit configuration processing location di samping Processing location. Di panel Edit processing location, pilih lokasi multi-region (us, eu, atau asia) dari menu Processing location, lalu klik Save.
- Untuk memperbarui model yang diaktifkan, klik Edit konfigurasi model yang diaktifkan di samping Model yang diaktifkan. Di panel Edit models, centang atau hapus centang pada kotak untuk model yang ingin Anda perbarui, lalu klik Save.

Command line

Gunakan perintah gcloud alpha storage feature-configs update untuk memperbarui deskripsi, model, lokasi pemrosesan, atau filter bucket:

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

Ganti kode berikut:

FEATURE_CONFIG_ID: ID konfigurasi fitur yang Anda perbarui.
DESCRIPTION: Deskripsi opsional untuk konfigurasi fitur. Contoh, Scan invoices and receipts.
MODELS: Daftar model machine learning yang dipisahkan koma untuk diaktifkan: face-detector, object-detector, label-detector, content-safety, atau pdf-classification.
PROCESSING_LOCATION: Lokasi pemrosesan multi-regional tempat pemrosesan data terjadi. Nilai yang valid adalah us, eu, atau asia.
BUCKET_NAME: Daftar nama bucket persis yang dipisahkan koma untuk dipindai. Pengayaan objek tidak mendukung karakter pengganti atau ekspresi reguler. Jika Anda membuat, membuat ulang, atau merelokasi bucket, Anda harus memperbarui daftar ini untuk menyertakannya.

JSON API

Menginstal dan melakukan inisialisasi gcloud CLI, yang memungkinkan Anda membuat token akses untuk header Authorization.
Buat file JSON yang berisi setelan yang ingin Anda perbarui. Misalnya, untuk memperbarui deskripsi, model yang diaktifkan, dan target bucket:
```
{
  "description": "DESCRIPTION",
  "autoAnnotateConfig": {
    "models": [
      { "name": "MODEL_NAME" }
    ],
    "processingLocation": "PROCESSING_LOCATION"
  },
  "filter": {
    "includedCloudStorageBuckets": {
      "bucketIdRegexes": [
        "BUCKET_NAME"
      ]
    }
  }
}
```
Dengan:
- DESCRIPTION adalah deskripsi opsional untuk konfigurasi fitur. Contoh, Scan invoices and receipts.
- MODEL_NAME adalah model machine learning yang akan disertakan: face-detector, object-detector, label-detector, content-safety, atau pdf-classification. Untuk mengetahui detail tentang setiap model dan skema outputnya, lihat Model dan skema yang didukung. Untuk mengaktifkan beberapa model, tambahkan objek model tambahan ke array models.
- PROCESSING_LOCATION adalah lokasi pemrosesan multiregional tempat pemrosesan data terjadi. Nilai yang valid adalah us, eu, atau asia.
- BUCKET_NAME adalah nama bucket yang tepat untuk disertakan dalam pemindaian. Contoh, my-bucket. Pengayaan objek tidak mendukung ekspresi reguler atau karakter pengganti. Jika Anda membuat, membuat ulang, atau memindahkan bucket, Anda harus memperbarui daftar ini untuk menyertakannya. Untuk menyertakan beberapa bucket, tentukan string nama bucket tambahan dalam array bucketIdRegexes.
Gunakan cURL untuk mengirim permintaan featureConfigs.patch ke JSON API:
```
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"
```
Dengan:
- JSON_FILE_NAME adalah jalur lokal ke file permintaan JSON yang Anda buat di Langkah 2. Contoh, update.json.
- PROJECT_ID adalah ID project Google Cloud Anda. Misalnya, my-project.
- FEATURE_CONFIG_ID adalah ID konfigurasi fitur yang akan diperbarui. Contoh, my-feature-config.
- UPDATE_MASK adalah daftar kolom yang dipisahkan koma yang ingin Anda perbarui, seperti description,filter atau autoAnnotateConfig.models. Untuk aturan sintaksis, lihat FieldMask.

Menghapus konfigurasi fitur

Menghapus konfigurasi fitur akan menghentikan Cloud Storage membuat pengayaan baru untuk bucket yang cocok. Menghapus konfigurasi tidak akan menghapus pengayaan yang sudah ada yang telah dilampirkan ke objek yang disimpan.

Untuk menghapus konfigurasi fitur, selesaikan langkah-langkah berikut:

Konsol

Di konsol Google Cloud , buka halaman Object enrichments Cloud Storage.

Buka Pengayaan objek
Di kolom Nama Konfigurasi, klik nama konfigurasi fitur yang ingin Anda hapus, lalu klik Hapus .
Pada dialog konfirmasi, klik Confirm.

Command line

Gunakan perintah gcloud alpha storage feature-configs delete.

gcloud alpha storage feature-configs delete FEATURE_CONFIG_ID

Ganti FEATURE_CONFIG_ID dengan ID konfigurasi fitur.

JSON API

Menginstal dan melakukan inisialisasi gcloud CLI, yang memungkinkan Anda membuat token akses untuk header Authorization.
Gunakan cURL untuk mengirim permintaan featureConfigs.delete ke JSON API:
```
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"
```
Dengan:
- PROJECT_ID adalah ID project Google Cloud Anda. Misalnya, my-project.
- FEATURE_CONFIG_ID adalah ID konfigurasi fitur yang akan dihapus. Contoh, my-feature-config.

Mengonfigurasi pengayaan objek Tetap teratur dengan koleksi Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.

Sebelum memulai

Mendapatkan peran yang diperlukan

Izin yang diperlukan

(Opsional) Menyiapkan set data Insight Penyimpanan untuk analisis SQL

Membuat konfigurasi fitur

Konsol

Command line

JSON API

Memberikan izin ke agen layanan

Konsol

Command line

Mencantumkan semua konfigurasi fitur

Konsol

Command line

JSON API

Melihat detail konfigurasi fitur

Konsol

Command line

JSON API

Memperbarui konfigurasi fitur

Konsol

Command line

JSON API

Menghapus konfigurasi fitur

Konsol

Command line

JSON API

Langkah berikutnya

Mengonfigurasi pengayaan objek