Visão geral do acesso à rede da Vertex AI

A Vertex AI oferece suporte a opções de rede corporativa para acessar endpoints e serviços da Vertex AI que ajudam você a:

  • acessar com segurança seus recursos da Vertex AI em um ambiente local ou multicloud;
  • proteger seus artefatos da Vertex AI contra exfiltração;
  • configurar o tráfego de rede dos recursos da Vertex AI.

Esta página é destinada a arquitetos e administradores de rede empresarial que já têm familiaridade com os conceitos de rede Google Cloud .

Acesso público à Vertex AI

Os serviços da Vertex AI acessíveis pela Internet têm uma marca de seleção na coluna Internet pública da tabela Como acessar a Vertex AI no local e por multicloud. As APIs desses serviços são resolvidas com o nome de domínio totalmente qualificado REGION-aiplatform.googleapis.com, que retorna endereços IP roteáveis publicamente.

Opções de acesso particular da Vertex AI

A Vertex AI é compatível com as seguintes opções para acessar endpoints e serviços dela de modo particular, sem atribuir endereços IP externo aos recursos do Google Cloud :

  • A Vertex AI implantada com o Private Service Connect (PSC) permite o acesso seguro, particular e explícito aos serviços da Vertex AI, eliminando a necessidade de configurações complexas, como o peering de VPC, que resulta na troca de tabelas de rotas de rede com peering e na alocação de endereços IP. Isso facilita a conexão com os serviços. É uma solução essencial para consumidores e produtores de serviços, simplificando o gerenciamento de rede e aumentando a segurança. O Private Service Connect oferece os seguintes recursos:
    • Endpoints do PSC: um consumidor pode criar uma regra de encaminhamento na VPC que faz referência ao anexo de serviço. Isso cria um endereço IP particular na rede, permitindo que recursos internos (como VMs) e clientes entre nuvens em redes híbridas acessem a Vertex AI.
    • Back-ends do PSC: um consumidor pode usar um grupo de endpoints de rede (NEG) do PSC como back-end para um balanceador de carga regional interno ou externo. Isso desbloqueia recursos do balanceador de carga, como:
      • Geração de registros e monitoramento do tráfego de entrada
      • Gerenciamento de tráfego
      • Integração com o Google Cloud Armor
      • Transitividade no peering de VPC
  • Os endpoints do Private Service Connect para APIs do Google permitem que os recursos do Google Cloud ou sistemas locais se conectem a um endpoint na sua rede VPC, que encaminha solicitações para APIs e serviços do Google.
  • Acesso privado do Google:
  • A Vertex AI implantada com acesso a serviços particulares (PSA) permite uma conexão particular entre sua rede de nuvem privada virtual (VPC) e a rede VPC do produtor de serviços (Vertex AI). A infraestrutura subjacente do acesso a serviços particulares é o peering de VPC entre as redes do consumidor e do produtor, permitindo a troca de rotas entre elas. Confira a seguir os recursos e limitações do acesso a serviços particulares (PSA):
    • O PSA é criado com base no peering de rede VPC. Ao configurar o PSA, Google Cloud estabelece uma conexão de peering entre sua rede VPC e a rede VPC do produtor de serviços.
    • Um requisito fundamental do PSA é que você, o consumidor de serviços, aloque um intervalo de endereços IP internos dedicados para uso do produtor de serviços. Esse intervalo é reservado e não pode ser usado na sua VPC, o que ajuda a evitar conflitos de endereços IP.
    • Depois que a conexão é estabelecida, o produtor de serviços provisiona os recursos solicitados na própria rede VPC, usando um endereço IP do intervalo de endereços alocado. Esses recursos são isolados no seu projeto.
    • O peering de VPC não é transitivo.
    • O Private Service Connect, por meio de endpoints, back-ends ou uma interface, oferece melhorias significativas em comparação com o acesso a serviços particulares, incluindo transitividade de rede e menor consumo de endereços IP. Portanto, o Private Service Connect é a solução recomendada.

  • A Vertex AI implantada com a interface do PSC permite fluxos de tráfego da rede do produtor de serviços (Vertex AI) para a rede do consumidor. Isso é útil em cenários em que um serviço gerenciado precisa interagir com recursos na VPC, em redes locais ou multicloud do cliente.

    Confira a seguir os recursos e as limitações da interface do PSC:

    • O consumidor de serviços cria um anexo de rede na rede VPC, que é um recurso que representa o lado dele da conexão particular.
    • O produtor de serviços cria o recurso gerenciado com uma interface PSC que faz referência ao anexo de rede do consumidor.
    • Depois que o consumidor aceita a conexão, a interface do PSC recebe um endereço IP interno de uma sub-rede na rede VPC do consumidor, permitindo uma comunicação bidirecional, particular e segura.
    • A sub-rede do anexo de rede aceita endereços RFC 1918 e não RFC 1918, exceto as sub-redes 100.64.0.0/10 e 240.0.0.0/4.
    • A Vertex AI só pode se conectar a intervalos de endereços IP RFC 1918 que podem ser roteados da rede especificada.

    • A Vertex AI não consegue acessar um endereço IP público usado de forma privada ou estes intervalos não RFC 1918:

      • 100.64.0.0/10
      • 192.0.0.0/24
      • 192.0.2.0/24
      • 198.18.0.0/15
      • 198.51.100.0/24
      • 203.0.113.0/24
      • 240.0.0.0/4

Métodos de acesso da Vertex AI

A tabela a seguir mostra os métodos de acesso compatíveis para se conectar de ambientes locais e multicloud aos serviços da Vertex AI. Nesta tabela, uma marca de seleção indica que um método de acesso é compatível. Para mais informações sobre como usar um método de acesso com um serviço específico da Vertex AI, clique no link Saiba mais.

Produto da Vertex AI Internet pública Private Service Connect para APIs do Google Acesso privado do Google Acesso privado a serviços Private Service Connect
Inferências em lote
Conjuntos de dados
Vertex AI Feature Store (disponibilização on-line do Bigtable)
Vertex AI Feature Store (veiculação on-line otimizada)
Saiba mais
IA generativa na Vertex AI (Gemini)
Model Registry
Inferência on-line
Saiba mais
Pesquisa de vetor (criação de índice)
Pesquisa de vetor (consulta de índice)
Saiba mais
Treinamento personalizado (plano de controle)
Treinamento personalizado (plano de dados)
Saiba mais
Saiba mais usando o PSC-I
Vertex AI Pipelines
Saiba mais usando o PSC-I
Endpoints particulares de inferência on-line
Saiba mais
Saiba mais
Vertex AI Agent Engine
Saiba mais usando o PSC-I

Como proteger seus recursos da Vertex AI

Para reduzir o risco de exfiltração de dados dos seus recursos da Vertex AI, coloque-os em um perímetro de serviço usando o VPC Service Controls.

A seguir