Onlinebereitstellungstypen

Vertex AI Feature Store bietet die folgenden Arten von Onlinebereitstellungen, mit denen Sie Features für Onlinevorhersagen bereitstellen können:

Onlinebereitstellung von Bigtable

Die Onlinebereitstellung von Bigtable eignet sich für große Datenmengen (in der Reihenfolge von Terabyte an Daten) mit hoher Datenlanglebigkeit. Es ist mit der Onlinebereitstellung in Vertex AI Feature Store (Legacy) vergleichbar, ist jedoch nicht für die schnelle Anpassung an plötzliche Traffic-Bursts optimiert.

Im Allgemeinen hat die Onlinebereitstellung von Bigtable eine höhere Latenz als die optimierte Onlinebereitstellung, ist jedoch kostengünstiger. Die Onlinebereitstellung von Bigtable unterstützt sowohl die geplante als auch die kontinuierliche Datensynchronisierung für ihre Featureansichten.

Die Bigtable-Onlinebereitstellung unterstützt keine Einbettungsverwaltung. Wenn Sie Einbettungen verwalten und bereitstellen möchten, verwenden Sie die Optimierte Onlinebereitstellung.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Onlinebereitstellung von Bigtable zu verwenden:

  1. Erstellen Sie einen Onlineshop für die Onlinebereitstellung von Bigtable.

  2. Featureansicht-Instanz erstellen

  3. Featurewerte mit der Bigtable-Onlinebereitstellung abrufen

Optimierte Onlinebereitstellung

Mit der optimierten Onlinebereitstellung können Sie Features mit Latenzen bereitstellen, die deutlich niedriger sind als die Bigtable-Onlinebereitstellung. Sie bietet eine Architektur für die Onlinebereitstellung, die schneller, skalierbarer und reaktionsschneller auf ein größeres Datenvolumen reagiert. Die optimierte Onlinebereitstellung ist in Szenarien geeignet, in denen Features mit sehr niedrigen Latenzen entscheidend sind.

Mit der optimierten Onlinebereitstellung können Sie Featurewerte entweder von einem öffentlichen Endpunkt oder von einem Private Service Connect-Endpunkt bereitstellen.

Alle Onlinespeicherinstanzen, die für optimierte Onlinebereitstellung erstellt wurden, unterstützen die Verwaltung von Einbettungen.

Die optimierte Onlinebereitstellung unterstützt die geplante Datensynchronisierung, aber nicht die kontinuierliche Datensynchronisierung für Featureansichten. Wenn Sie die kontinuierliche Datensynchronisierung verwenden möchten, um Daten aus der BigQuery-Datenquelle nahezu in Echtzeit mit Ihren Featureansichten zu synchronisieren, verwenden Sie die Bigtable-Onlinebereitstellung.

Optimierte Onlinebereitstellung mit öffentlichem Endpunkt

Standardmäßig können Sie mit einem Onlineshop, der für die optimierte Onlinebereitstellung erstellt wurde, Funktionen mit einem öffentlichen Endpunkt bereitstellen. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die optimierte Onlinebereitstellung mit einem öffentlichen Endpunkt zu verwenden:

  1. Erstellen Sie einen Onlineshop für die optimierte Onlinebereitstellung mit einem öffentlichen Endpunkt.

  2. Featureansicht-Instanz erstellen

  3. Rufen Sie Featurewerte mit der optimierten Onlinebereitstellung von einem öffentlichen Endpunkt ab.

Optimierte Onlinebereitstellung mit Private Service Connect-Endpunkt

Ein Private Service Connect-Endpunkt ist ein dedizierter Bereitstellungsendpunkt. Verwenden Sie einen Private Service Connect-Endpunkt, wenn Sie Features in einem VPC-Netzwerk mit niedrigeren Latenzen als ein öffentlicher Endpunkt bereitstellen möchten. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die optimierte Onlinebereitstellung mit einem Private Service Connect-Endpunkt zu verwenden:

  1. Erstellen Sie einen Onlineshop für die optimierte Onlinebereitstellung mit einem Private Service Connect-Endpunkt.

  2. Featureansicht-Instanz erstellen

  3. Featurewerte mit der optimierten Onlinebereitstellung vom Private Service Connect-Endpunkt abrufen.

Onlinebereitstellung so einrichten, dass Null-Featurewerte oder nur Nicht-Null-Featurewerte bereitgestellt werden

Wenn Sie während der Onlinebereitstellung nur die neuesten Featurewerte, einschließlich Nullwerte, bereitstellen möchten, müssen Sie die folgende Einrichtung verwenden:

  1. Registrieren Sie die Datenquelle für Features, indem Sie eine Featuregruppe erstellen, für die der Parameter dense auf true festgelegt ist.

  2. Wählen Sie die Bigtable-Onlinebereitstellung aus, wenn Sie die Onlinespeicherinstanz erstellen.

  3. Verwenden Sie den Parameter cron, um eine geplante Datensynchronisierung einzurichten, wenn Sie Featureansichten erstellen.

Wenn Sie beim Einrichten Ihrer Datenquelle für Features und der Onlinebereitstellung eine andere Konfiguration verwenden, stellt Vertex AI Feature Store nur die neuesten nicht nullwertigen Featurewerte bereit. Wenn der neueste Wert eines Features null ist, stellt Vertex AI Feature Store den neuesten Nicht-Null-Wert aus den bisherigen Werten des Features bereit. Wenn kein Nicht-Null-Wert verfügbar ist, gibt Vertex AI Feature Store „null“ als Featurewert zurück.

Nächste Schritte