Remarque
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La publication de tables de fonctionnalités dans un magasin en ligne tiers nécessite une authentification en écriture et la recherche de fonctionnalités nécessite l’authentification en lecture. Configurez les deux à l’aide d’un profil d’instance ou de secrets Databricks, comme décrit dans les sections suivantes.
Authentification pour la publication de tables de fonctionnalités dans des magasins en ligne tiers
Pour publier des tables de fonctionnalités dans un magasin en ligne tiers, vous devez fournir une authentification en écriture.
Databricks vous recommande de stocker les informations d'identification dans les secrets Databricks, puis de vous y référer à l'aide d'un write_secret_prefix lors de la publication. Suivez les instructions décrites dans Utiliser les secrets Databricks
Authentification pour rechercher des fonctionnalités à partir de magasins en ligne tiers avec des modèles MLflow servis
Pour permettre aux modèles MLflow hébergés par Databricks de se connecter à des magasins en ligne tiers et de consulter les valeurs des fonctionnalités, vous devez fournir l'authentification de lecture.
Databricks vous recommande de stocker les informations d'identification dans les secrets Databricks, puis de vous y référer à l'aide d'un read_secret_prefix lors de la publication. Suivez les instructions décrites dans Utiliser les secrets Databricks
Fournir des informations d’identification de lecture en utilisant les secrets Databricks
Suivez les instructions figurant dans Utiliser les secrets Databricks.
Utilisez les secrets Databricks pour l’authentification en lecture et en écriture.
Cette section montre les étapes à suivre pour configurer l'authentification avec les secrets Databricks. Pour obtenir des exemples de code illustrant comment utiliser ces secrets, consultez Publier des fonctionnalités dans un magasin en ligne tiers.
Créez deux portées de secrets contenant des identifiants pour la boutique en ligne : l’une pour un accès en lecture seule (indiquée ici par
<read-scope>) et l’autre pour un accès en lecture-écriture (indiquée ici par<write-scope>). Vous pouvez également réutiliser des étendues de secrets existantes.Choisissez un nom unique pour le magasin en ligne cible, illustré ici sous la forme
<prefix>.Pour Cosmos DB (fonctionne avec n’importe quelle version du client Feature Engineering et du client Feature Store v0.5.0 et versions ultérieures), créez les secrets suivants :
- Clé d’autorisation (clé primaire ou secondaire du compte) avec accès en lecture seule au magasin en ligne cible :
databricks secrets put-secret <read-scope> <prefix>-authorization-key - Clé d’autorisation (clé primaire ou secondaire du compte) avec accès en lecture-écriture au magasin en ligne cible :
databricks secrets put-secret <write-scope> <prefix>-authorization-key
Pour les bases de données SQL, créez les secrets suivants :
- Utilisateur disposant d’un accès en lecture seule au magasin en ligne cible :
databricks secrets put-secret <read-scope> <prefix>-user - Mot de passe de l’utilisateur disposant d’un accès en lecture seule au magasin en ligne cible :
databricks secrets put-secret <read-scope> <prefix>-password - Utilisateur disposant d’un accès en lecture-écriture au magasin en ligne cible :
databricks secrets put-secret <write-scope> <prefix>-user - Mot de passe de l’utilisateur disposant d’un accès en lecture-écriture au magasin en ligne cible :
databricks secrets put-secret <write-scope> <prefix>-password
- Clé d’autorisation (clé primaire ou secondaire du compte) avec accès en lecture seule au magasin en ligne cible :
Remarque
Le nombre d’étendues de secrets par espace de travail est limité. Pour éviter d’atteindre cette limite, vous pouvez définir et partager une seule étendue de secrets pour accéder à tous les magasins en ligne.