기능 저장소 구성

프로세스

1. OpenShift 콘솔에서 Operator → 설치된 Operator 를 클릭합니다.
2. Red Hat OpenShift AI Operator를 클릭합니다.
3. Data Science Cluster 탭을 클릭합니다.
4. 기본 인스턴스 이름(예: default-dsc)을 클릭하여 인스턴스 세부 정보 페이지를 엽니다.
5. YAML 탭을 클릭합니다.

6. spec:components 섹션을 편집합니다. feastoperator 구성 요소의 경우 managementState 필드를 Managed 로 설정합니다.

   spec:
     components:
       feastoperator:
         managementState: Managed

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7. 저장을 클릭합니다.

1. 워크로드 → 배포를 클릭합니다.
2. 프로젝트 목록에서 redhat-ods-applications 를 선택합니다.
3. feast-operator-controller-manager 배포를 검색합니다.
4. feast-operator-controller-manager 배포 이름을 클릭하여 배포 세부 정보 페이지를 엽니다.
5. 포드 탭을 클릭합니다.
6. Pod 상태를 확인합니다.

프로세스

1. OpenShift 콘솔에서 빠른 생성 ( ) 아이콘을 클릭한 다음 YAML 가져오기 옵션을 클릭합니다.
2. 데이터 사이언스 프로젝트가 선택된 프로젝트인지 확인합니다.

3. 다음 코드를 복사하여 YAML 편집기에 붙여넣습니다.

   apiVersion: feast.dev/v1alpha1
   kind: FeatureStore
   metadata:
     name: sample
   spec:
     feastProject: my_feast_project

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4. 선택적으로 기능 저장소 인스턴스의 metadata.name 을 변경합니다.
5. 필요한 경우 Feature Store 코드 구성에 사용할 기능 프로젝트의 이름을 편집합니다.
6. 생성을 클릭합니다.

검증

1. OpenShift 콘솔에서 워크로드 → Pod 를 선택합니다.
2. 데이터 사이언스 프로젝트(예: my-ds-project)가 선택되어 있는지 확인합니다.
3. feast Pod를 클릭한 다음 Pod 세부 정보를 선택합니다.
4. 아래로 스크롤하여 온라인 컨테이너를 확인합니다. 이 컨테이너는 온라인 서버에 대한 배포입니다. OpenShift 클러스터에서 기능 서버 REST API를 사용할 수 있습니다.
5. 위로 스크롤한 다음 터미널을 클릭합니다.

6. 기능 저장소 프로젝트의 파일을 보려면 다음 명령을 입력합니다.

   $ ls -la

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   출력은 다음과 유사합니다.

   .
   ..
   data
   example_repo.py
   feature_store.yaml
   __init__.py
   __pycache__
   test_workflow.py

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7. feature_store.yaml 구성 파일을 보려면 다음 명령을 입력합니다.

   $ cat feature_store.yaml

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   출력은 다음과 유사합니다.

   project: my_feast_project
   provider: local
   online_store:
   	path: /feast-data/online_store.db
   	type: sqlite
   registry:
   	path: /feast-data/registry.db
   	registry_type: file
   auth:
   	type: no_auth
   entity_key_serialization_version: 3

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   참고: offline_store 서비스는 feature_store.yaml 파일에 표시되지 않지만 기능 저장소 인스턴스는 DASK 파일 기반 오프라인 저장소를 사용합니다. feature_store.yaml 파일에서 레지스트리 유형은 file 이지만 간단한 SQLite 데이터베이스를 사용합니다.

프로세스

1. OpenShift 콘솔에서 빠른 생성 ( ) 아이콘을 클릭한 다음 YAML 가져오기 옵션을 클릭합니다.
2. 데이터 사이언스 프로젝트가 선택된 프로젝트인지 확인합니다.

3. 다음 코드를 복사하여 YAML 편집기에 붙여넣습니다.

   apiVersion: feast.dev/v1alpha1
   kind: FeatureStore
   metadata:
     name: sample
   spec:
     feastProject: my_project
     services:
   	  ui: {}  

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   1

   기능 저장소 인스턴스에 대한 웹 UI를 생성하도록 지정합니다.

4. 생성을 클릭합니다.

   Feature Store Operator는 웹 기반 기능 저장소 UI에 대한 컨테이너를 시작하고 액세스할 수 있도록 URL을 제공하는 OpenShift 경로를 생성합니다.

5. OpenShift 콘솔에서 워크로드 → Pod 를 선택합니다.

6. 프로젝트(예: my-ds-project)가 선택되어 있는지 확인합니다.

   웹 기반 UI에 대한 배포가 표시되어야 합니다. OpenShift는 런타임 시 기본적으로 TLS를 활성화합니다.

7. 웹 기반 UI를 기능 저장소의 오브젝트로 채우려면 OpenShift cron 작업을 생성합니다.

   1. 터미널 창을 엽니다.

   2. 클러스터 관리자로 OpenShift 클러스터에 로그인하지 않은 경우 다음 예와 같이 로그인합니다.

      $ oc login __<openshift_cluster_url>__ -u __<admin_username>__ -p __<password>__

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   3. Feature Store를 활성화한 데이터 사이언스 프로젝트를 사용하고 있는지 확인합니다(예: my-ds-project ).

      $ oc project my-ds-project

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   4. 다음 구문으로 명령을 실행하여 cron 작업을 생성합니다.

      $ oc create job --from=cronjob/feast-<FeatureStore CR name> feast-apply

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      예를 들어 Feature Store CRD의 metadata.name이 샘플인 경우 다음 명령을 실행합니다.

      $ oc create job --from=cronjob/feast-sample feast-apply

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   5. 다음 명령을 실행합니다.

      $ oc wait --for=condition=complete job/feast-apply
      
      $ oc logs job/feast-apply --all-containers=true

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8. Feature Store UI의 URL을 찾으려면 OpenShift 콘솔에서 네트워킹 → 경로를 클릭합니다.

   Feature Store UI(예: feast-sample-ui ) 행의 URL은 Location 열에 있습니다.

9. URL 링크를 클릭하여 기본 웹 브라우저에서 엽니다.