Google Cloud Storage 설정¶
Driverless AI를 사용하면 Driverless AI 애플리케이션 내에서 Google Cloud Storage 데이터 소스의 탐색이 가능합니다. 해당 섹션에서는 Google Cloud Storage에서 작동할 수 있도록 Driverless AI의 구성 방법에 관해 설명합니다. 본 설정을 사용하려면 인증을 활성화해야 합니다. GCS 또는 GBP 커넥터의 활성화를 통해 해당 파일 시스템을 UI에서 사용할 수 있지만 인증 없이는 해당 커넥터를 사용할 수 없습니다.
인증해서 GCS 데이터 커넥터를 사용하려면 다음을 수행하십시오.
GCP 에서 JSON 인증 파일을 획득하십시오.
Docker 인스턴스에 JSON 파일을 마운트하십시오.
gcs_path_to_service_account_json config 옵션에서 /json_auth_file.json의 경로를 지정하십시오.
Notes:
계정 JSON은 시스템 관리자가 제공한 인증을 포함합니다. Google Cloud Storage와 Google BigQuery 인증을 모두 포함하는 JSON 파일을 제공받을 수 있고, 둘 중 하나만 포함하거나 아무것도 포함하지 않을 수 있습니다.
Docker 설치 버전에 따라, Driverless AI Docker 이미지를 시작할 때는
docker run --runtime=nvidia(Docker 19.03 이후) 또는nvidia-docker(Docker 19.03 이전) 명령을 사용하십시오. 사용 중인 Docker 버전을 확인하려면docker version을 사용하십시오.
구성 속성에 관한 설명¶
gcs_path_to_service_account_json: /json_auth_file.json 파일의 경로를 지정합니다.gcs_init_path: GCS 브라우저 UI에 표시되는 시작 GCS 경로를 지정합니다.
인증을 통해 GCS 시작¶
본 예제에서는 JSON 인증 파일을 패스하여 인증을 통해 GCS 데이터 커넥터를 활성화합니다. 여기서는 JSON 파일에 Google Cloud Storage 인증이 포함되어 있다고 가정합니다.
nvidia-docker run \
--pid=host \
--init \
--rm \
--shm-size=256m \
-e DRIVERLESS_AI_ENABLED_FILE_SYSTEMS="file,gcs" \
-e DRIVERLESS_AI_GCS_PATH_TO_SERVICE_ACCOUNT_JSON="/service_account_json.json" \
-u `id -u`:`id -g` \
-p 12345:12345 \
-v `pwd`/data:/data \
-v `pwd`/log:/log \
-v `pwd`/license:/license \
-v `pwd`/tmp:/tmp \
-v `pwd`/service_account_json.json:/service_account_json.json \
h2oai/dai-centos7-x86_64:1.10.1-cuda11.2.2.xx
이 예제에서는 config.toml 파일에서 GCS 데이터 커넥터 옵션을 구성하는 방법과 Docker에서 Driverless AI의 시작 시 해당 파일을 지정하는 방법을 보여줍니다.
Driverless AI config.toml file 파일을 구성하십시오. 다음 구성 옵션을 설정하십시오:
enabled_file_systems = "file, upload, gcs"
gcs_path_to_service_account_json = "/service_account_json.json"
config.toml 파일을 Docker 컨테이너에 마운트하십시오.
nvidia-docker run \ --pid=host \ --init \ --rm \ --shm-size=256m \ --add-host name.node:172.16.2.186 \ -e DRIVERLESS_AI_CONFIG_FILE=/path/in/docker/config.toml \ -p 12345:12345 \ -v /local/path/to/config.toml:/path/in/docker/config.toml \ -v /etc/passwd:/etc/passwd:ro \ -v /etc/group:/etc/group:ro \ -v /tmp/dtmp/:/tmp \ -v /tmp/dlog/:/log \ -v /tmp/dlicense/:/license \ -v /tmp/ddata/:/data \ -u $(id -u):$(id -g) \ h2oai/dai-centos7-x86_64:1.10.1-cuda11.2.2.xx
본 예제에서는 JSON 인증 파일을 패스하여 인증을 통해 GCS 데이터 커넥터를 활성화합니다. 여기서는 JSON 파일에 Google Cloud Storage 인증이 포함되어 있다고 가정합니다.
Driverless AI config.toml 파일을 내보내거나 ~/.bashrc에 추가합니다. 아래 예를 참조하십시오.
# DEB and RPM export DRIVERLESS_AI_CONFIG_FILE="/etc/dai/config.toml" # TAR SH export DRIVERLESS_AI_CONFIG_FILE="/path/to/your/unpacked/dai/directory/config.toml"
config.toml 파일에서 아래 구성 옵션을 지정하십시오.
# File System Support # upload : standard upload feature # file : local file system/server file system # hdfs : Hadoop file system, remember to configure the HDFS config folder path and keytab below # dtap : Blue Data Tap file system, remember to configure the DTap section below # s3 : Amazon S3, optionally configure secret and access key below # gcs : Google Cloud Storage, remember to configure gcs_path_to_service_account_json below # gbq : Google Big Query, remember to configure gcs_path_to_service_account_json below # minio : Minio Cloud Storage, remember to configure secret and access key below # snow : Snowflake Data Warehouse, remember to configure Snowflake credentials below (account name, username, password) # kdb : KDB+ Time Series Database, remember to configure KDB credentials below (hostname and port, optionally: username, password, classpath, and jvm_args) # azrbs : Azure Blob Storage, remember to configure Azure credentials below (account name, account key) # jdbc: JDBC Connector, remember to configure JDBC below. (jdbc_app_configs) # hive: Hive Connector, remember to configure Hive below. (hive_app_configs) # recipe_url: load custom recipe from URL # recipe_file: load custom recipe from local file system enabled_file_systems = "file, gcs" # GCS Connector credentials # example (suggested) -- "/licenses/my_service_account_json.json" gcs_path_to_service_account_json = "/service_account_json.json"
완료되면 변경 사항을 저장하고 Driverless AI를 중지/재시작하십시오.