Controlla l'accesso alle risorse con IAM
Questo documento descrive come visualizzare la policy di accesso attuale di una risorsa, come concedere l'accesso a una risorsa e come revocare l'accesso a una risorsa.
Questo documento presuppone la familiarità con Identity and Access Management (IAM) in Google Cloud.
Ruoli obbligatori
Per ottenere le autorizzazioni
necessarie per modificare i criteri IAM per le risorse,
chiedi all'amministratore di concederti
il ruolo IAM Proprietario dati BigQuery (roles/bigquery.dataOwner
) nel progetto.
Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.
Questo ruolo predefinito contiene le autorizzazioni necessarie per modificare i criteri IAM per le risorse. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:
Autorizzazioni obbligatorie
Per modificare i criteri IAM per le risorse sono necessarie le seguenti autorizzazioni:
-
Per ottenere i criteri di accesso di un set di dati:
bigquery.datasets.get
-
Per impostare i criteri di accesso di un set di dati:
bigquery.datasets.update
-
Per ottenere i criteri di accesso di un set di dati (solo consoleGoogle Cloud ):
bigquery.datasets.getIamPolicy
-
Per impostare i criteri di accesso di un set di dati (solo console):
bigquery.datasets.setIamPolicy
-
Per ottenere il criterio di una tabella o di una vista:
bigquery.tables.getIamPolicy
-
Per impostare il criterio di una tabella o di una vista:
bigquery.tables.setIamPolicy
-
Per ottenere il criterio di accesso di una routine:
bigquery.routines.getIamPolicy
-
Per impostare i criteri di accesso di una routine:
bigquery.routines.setIamPolicy
-
Per creare lo strumento bq o job SQL BigQuery (facoltativo):
bigquery.jobs.create
Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.
Visualizzare il criterio di accesso di una risorsa
Le sezioni seguenti descrivono come visualizzare le norme di accesso di diverse risorse.
Visualizzare il criterio di accesso di un set di dati
Seleziona una delle seguenti opzioni:
Console
Vai alla pagina BigQuery.
Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e seleziona un set di dati.
Fai clic su > Autorizzazioni.
CondivisioneLe norme di accesso al set di dati vengono visualizzate nel riquadro Autorizzazioni set di dati.
bq
-
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.
At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
Per ottenere una policy esistente e inviarla a un file locale in formato JSON, utilizza il comando
bq show
in Cloud Shell:bq show \ --format=prettyjson \ PROJECT_ID:DATASET > PATH_TO_FILE
Sostituisci quanto segue:
- PROJECT_ID: il tuo ID progetto
- DATASET: il nome del set di dati
- PATH_TO_FILE: il percorso del file JSON sul tuo computer locale
API
Per visualizzare il criterio di accesso di un set di dati, chiama il metodo
datasets.get
con una risorsa
dataset
definita.
Il criterio è disponibile nella proprietà access
della risorsa dataset
restituita.
Vai
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Chiama la funzioneclient.Dataset().Metadata()
. Il criterio di accesso è disponibile nella proprietà Access
.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Recupera i metadati del set di dati utilizzando la funzioneDataset#getMetadata()
.
La policy di accesso è disponibile nella proprietà di accesso dell'oggetto metadati risultante.
Python
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Chiama la funzioneclient.get_dataset()
.
Il criterio di accesso è disponibile nella proprietà
dataset.access_entries
.
Visualizzare il criterio di accesso di una tabella o una vista
Seleziona una delle seguenti opzioni:
Console
Vai alla pagina BigQuery.
Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e seleziona una tabella o una vista.
Fai clic su
Condividi.Le policy di accesso alla tabella o alla vista vengono visualizzate nel riquadro Condividi.
bq
-
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.
At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
Per ottenere una policy di accesso esistente e restituirla a un file locale in formato JSON, utilizza il comando
bq get-iam-policy
in Cloud Shell:bq get-iam-policy \ --table=true \ PROJECT_ID:DATASET.RESOURCE > PATH_TO_FILE
Sostituisci quanto segue:
- PROJECT_ID: il tuo ID progetto
- DATASET: il nome del set di dati
- RESOURCE: il nome della tabella o della vista di cui vuoi visualizzare il criterio
- PATH_TO_FILE: il percorso del file JSON sul tuo computer locale
API
Per recuperare il criterio corrente, chiama il
metodo tables.getIamPolicy
.
Vai
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Chiama la funzioneIAM().Policy()
della risorsa. Poi chiama la funzione Roles()
per ottenere la policy di accesso per una tabella o una vista.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Recupera il criterio IAM per una tabella o una vista utilizzando la funzioneTable#getIamPolicy()
.
I dettagli della policy di accesso sono disponibili nell'oggetto policy restituito.
Concedere l'accesso a una risorsa
Le seguenti sezioni descrivono come concedere l'accesso a risorse diverse.
Concedere l'accesso a un set di dati
Puoi fornire l'accesso a un set di dati concedendo un'autorizzazione del ruolo IAM per accedere al set di dati o concedendo l'accesso in modo condizionale utilizzando una condizione IAM. Per saperne di più sulla concessione dell'accesso condizionale, consulta Controllare l'accesso con le condizioni IAM.
Per concedere a un ruolo IAM l'accesso a un set di dati senza utilizzare condizioni, seleziona una delle seguenti opzioni:
Console
Vai alla pagina BigQuery.
Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e seleziona un set di dati da condividere.
Fai clic su > Autorizzazioni.
CondivisioneFai clic su
Aggiungi entità.Nel campo Nuove entità, inserisci un'entità.
Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona un ruolo predefinito o un ruolo personalizzato.
Fai clic su Salva.
Per tornare alle informazioni sul set di dati, fai clic su Chiudi.
SQL
Per concedere ai principal l'accesso ai set di dati, utilizza l'istruzione DCL GRANT
:
Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.
Nell'editor di query, inserisci la seguente istruzione:
GRANT `ROLE_LIST` ON SCHEMA RESOURCE_NAME TO "USER_LIST"
Sostituisci quanto segue:
ROLE_LIST
: un ruolo o un elenco di ruoli separati da virgole che vuoi concedereRESOURCE_NAME
: il nome della risorsa su cui vuoi concedere l'autorizzazioneUSER_LIST
: un elenco separato da virgole di utenti a cui viene concesso il ruoloPer un elenco dei formati validi, consulta
user_list
.
Fai clic su
Esegui.
Per maggiori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.
L'esempio seguente concede il ruolo Visualizzatore dati nel set di dati
myDataset
:
GRANT `roles/bigquery.dataViewer`
ON SCHEMA `myProject`.myDataset
TO "user:[email protected]", "user:[email protected]"
bq
-
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.
At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
Per scrivere le informazioni sul set di dati esistente (inclusi i controlli dell'accesso) in un file JSON, utilizza il comando
bq show
:bq show \ --format=prettyjson \ PROJECT_ID:DATASET > PATH_TO_FILE
Sostituisci quanto segue:
- PROJECT_ID: il tuo ID progetto
- DATASET: il nome del set di dati
- PATH_TO_FILE: il percorso del file JSON sul computer locale
Apporta modifiche alla sezione
access
del file JSON. Puoi aggiungere una delle vocispecialGroup
:projectOwners
,projectWriters
,projectReaders
eallAuthenticatedUsers
. Puoi anche aggiungere uno dei seguenti elementi:userByEmail
,groupByEmail
edomain
.Ad esempio, la sezione
access
del file JSON di un set di dati avrebbe il seguente aspetto:{ "access": [ { "role": "READER", "specialGroup": "projectReaders" }, { "role": "WRITER", "specialGroup": "projectWriters" }, { "role": "OWNER", "specialGroup": "projectOwners" }, { "role": "READER", "specialGroup": "allAuthenticatedUsers" }, { "role": "READER", "domain": "domain_name" }, { "role": "WRITER", "userByEmail": "user_email" }, { "role": "READER", "groupByEmail": "group_email" } ], ... }
Al termine delle modifiche, utilizza il comando
bq update
e includi il file JSON utilizzando il flag--source
. Se il set di dati si trova in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al nome del set di dati nel seguente formato:PROJECT_ID:DATASET
.bq update
--source PATH_TO_FILE
PROJECT_ID:DATASETPer verificare le modifiche controllo dell'accesso, utilizza di nuovo il comando
bq show
senza scrivere le informazioni in un file:bq show --format=prettyjson PROJECT_ID:DATASET
Terraform
Utilizza le risorse
google_bigquery_dataset_iam
per aggiornare
l'accesso a un set di dati.
Impostare i criteri di accesso per un set di dati
L'esempio seguente mostra come utilizzare la
risorsa google_bigquery_dataset_iam_policy
per impostare il criterio IAM per il
set di dati mydataset
. In questo modo viene sostituita qualsiasi policy esistente già collegata
al set di dati:
# This file sets the IAM policy for the dataset created by # https://github.com/terraform-google-modules/terraform-docs-samples/blob/main/bigquery/bigquery_create_dataset/main.tf. # You must place it in the same local directory as that main.tf file, # and you must have already applied that main.tf file to create # the "default" dataset resource with a dataset_id of "mydataset". data "google_iam_policy" "iam_policy" { binding { role = "roles/bigquery.admin" members = [ "user:[email protected]", ] } binding { role = "roles/bigquery.dataOwner" members = [ "group:[email protected]", ] } binding { role = "roles/bigquery.dataEditor" members = [ "serviceAccount:bqcx-1234567891011-12a3@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com", ] } } resource "google_bigquery_dataset_iam_policy" "dataset_iam_policy" { dataset_id = google_bigquery_dataset.default.dataset_id policy_data = data.google_iam_policy.iam_policy.policy_data }
Impostare l'appartenenza ai ruoli per un set di dati
L'esempio seguente mostra come utilizzare la
risorsa google_bigquery_dataset_iam_binding
per impostare l'appartenenza a un determinato ruolo per il
set di dati mydataset
. In questo modo, l'eventuale appartenenza esistente a questo ruolo viene sostituita.
Gli altri ruoli all'interno del criterio IAM per il set di dati
vengono conservati:
# This file sets membership in an IAM role for the dataset created by # https://github.com/terraform-google-modules/terraform-docs-samples/blob/main/bigquery/bigquery_create_dataset/main.tf. # You must place it in the same local directory as that main.tf file, # and you must have already applied that main.tf file to create # the "default" dataset resource with a dataset_id of "mydataset". resource "google_bigquery_dataset_iam_binding" "dataset_iam_binding" { dataset_id = google_bigquery_dataset.default.dataset_id role = "roles/bigquery.jobUser" members = [ "user:[email protected]", "group:[email protected]" ] }
Impostare l'appartenenza al ruolo per una singola entità
L'esempio seguente mostra come utilizzare la
risorsa google_bigquery_dataset_iam_member
per aggiornare il criterio IAM per il
set di dati mydataset
per concedere un ruolo a un'entità. L'aggiornamento di questo
criterio IAM non influisce sull'accesso per altre entità
a cui è stato concesso questo ruolo per il set di dati.
# This file adds a member to an IAM role for the dataset created by # https://github.com/terraform-google-modules/terraform-docs-samples/blob/main/bigquery/bigquery_create_dataset/main.tf. # You must place it in the same local directory as that main.tf file, # and you must have already applied that main.tf file to create # the "default" dataset resource with a dataset_id of "mydataset". resource "google_bigquery_dataset_iam_member" "dataset_iam_member" { dataset_id = google_bigquery_dataset.default.dataset_id role = "roles/bigquery.user" member = "user:[email protected]" }
Per applicare la configurazione di Terraform in un progetto Google Cloud , completa i passaggi nelle sezioni seguenti.
Prepara Cloud Shell
- Avvia Cloud Shell.
-
Imposta il progetto Google Cloud predefinito in cui vuoi applicare le configurazioni Terraform.
Devi eseguire questo comando una sola volta per progetto e puoi eseguirlo in qualsiasi directory.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
Le variabili di ambiente vengono sostituite se imposti valori espliciti nel file di configurazione Terraform.
Prepara la directory
Ogni file di configurazione di Terraform deve avere la propria directory (chiamata anche modulo radice).
-
In Cloud Shell, crea una directory e un nuovo file al suo interno. Il nome file deve avere l'estensione
.tf
, ad esempiomain.tf
. In questo tutorial, il file viene denominatomain.tf
.mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf
-
Se stai seguendo un tutorial, puoi copiare il codice campione in ogni sezione o passaggio.
Copia il codice campione nel file
main.tf
appena creato.(Facoltativo) Copia il codice da GitHub. Questa operazione è consigliata quando lo snippet Terraform fa parte di una soluzione end-to-end.
- Rivedi e modifica i parametri di esempio da applicare al tuo ambiente.
- Salva le modifiche.
-
Inizializza Terraform. Devi effettuare questa operazione una sola volta per directory.
terraform init
(Facoltativo) Per utilizzare l'ultima versione del provider Google, includi l'opzione
-upgrade
:terraform init -upgrade
Applica le modifiche
-
Rivedi la configurazione e verifica che le risorse che Terraform creerà o
aggiornerà corrispondano alle tue aspettative:
terraform plan
Apporta le correzioni necessarie alla configurazione.
-
Applica la configurazione di Terraform eseguendo il comando seguente e inserendo
yes
al prompt:terraform apply
Attendi che Terraform visualizzi il messaggio "Apply complete!" (Applicazione completata).
- Apri il tuo Google Cloud progetto per visualizzare i risultati. Nella console Google Cloud , vai alle risorse nell'interfaccia utente per assicurarti che Terraform le abbia create o aggiornate.
API
Per applicare i controlli dell'accesso durante la creazione del set di dati, chiama il
metodo datasets.insert
con una
risorsa set di dati definita.
Per aggiornare i controlli dell'accesso, chiama il
metodo datasets.patch
e utilizza
la proprietà access
nella risorsa Dataset
.
Poiché il metodo datasets.update
sostituisce l'intera risorsa del set di dati, datasets.patch
è il metodo preferito per aggiornare i controlli dell'accesso.
Vai
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Imposta il nuovo elenco di accesso aggiungendo la nuova voce all'elenco esistente con il tipoDatasetMetadataToUpdate
. Quindi chiama la
funzione dataset.Update()
per aggiornare la proprietà.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Imposta il nuovo elenco di accesso aggiungendo la nuova voce all'elenco esistente utilizzando il metodo Dataset#metadata. Quindi chiama la funzione Dataset#setMetadata() per aggiornare la proprietà.Python
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Imposta la proprietàdataset.access_entries
con i controlli dell'accesso per un set di dati. Quindi chiama la
funzione client.update_dataset()
per aggiornare la proprietà.
Concedere l'accesso a una tabella o una vista
Seleziona una delle seguenti opzioni:
Console
Vai alla pagina BigQuery.
Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e seleziona una tabella o una vista da condividere.
Fai clic su
Condividi.Fai clic su
Aggiungi entità.Nel campo Nuove entità, inserisci un'entità.
Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona un ruolo predefinito o un ruolo personalizzato.
Fai clic su Salva.
Per tornare alla tabella o visualizzare i dettagli, fai clic su Chiudi.
SQL
Per concedere alle entità l'accesso a tabelle o viste, utilizza l'istruzione DCL GRANT
:
Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.
Nell'editor di query, inserisci la seguente istruzione:
GRANT `ROLE_LIST` ON RESOURCE_TYPE RESOURCE_NAME TO "USER_LIST"
Sostituisci quanto segue:
ROLE_LIST
: un ruolo o un elenco di ruoli separati da virgole che vuoi concedereRESOURCE_TYPE
: il tipo di risorsa a cui viene applicato il ruoloI valori supportati includono
TABLE
,VIEW
,MATERIALIZED VIEW
eEXTERNAL TABLE
.RESOURCE_NAME
: il nome della risorsa su cui vuoi concedere l'autorizzazioneUSER_LIST
: un elenco separato da virgole di utenti a cui viene concesso il ruoloPer un elenco dei formati validi, vedi
user_list
.
Fai clic su
Esegui.
Per maggiori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.
L'esempio seguente concede il ruolo Visualizzatore dati nella tabella
myTable
:
GRANT `roles/bigquery.dataViewer`
ON TABLE `myProject`.myDataset.myTable
TO "user:[email protected]", "user:[email protected]"
bq
-
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.
At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
Per concedere l'accesso a una tabella o a una vista, utilizza il comando
bq add-iam-policy-binding
:bq add-iam-policy-binding --member=MEMBER_TYPE:MEMBER --role=ROLE --table=true RESOURCE
Sostituisci quanto segue:
- MEMBER_TYPE: il tipo di membro, ad esempio
user
,group
,serviceAccount
odomain
. - MEMBER: l'indirizzo email o il nome di dominio del membro.
- ROLE: il ruolo che vuoi concedere al membro.
- RESOURCE: il nome della tabella o della vista di cui vuoi aggiornare il criterio.
- MEMBER_TYPE: il tipo di membro, ad esempio
Terraform
Utilizza le risorse
google_bigquery_table_iam
per aggiornare l'accesso a una tabella.
Impostare la norma di accesso per una tabella
L'esempio seguente mostra come utilizzare la
risorsa google_bigquery_table_iam_policy
per impostare il criterio IAM per la
tabella mytable
. Questa sostituisce qualsiasi policy esistente già collegata
alla tabella:
# This file sets the IAM policy for the table created by # https://github.com/terraform-google-modules/terraform-docs-samples/blob/main/bigquery/bigquery_create_table/main.tf. # You must place it in the same local directory as that main.tf file, # and you must have already applied that main.tf file to create # the "default" table resource with a table_id of "mytable". data "google_iam_policy" "iam_policy" { binding { role = "roles/bigquery.dataOwner" members = [ "user:[email protected]", ] } } resource "google_bigquery_table_iam_policy" "table_iam_policy" { dataset_id = google_bigquery_table.default.dataset_id table_id = google_bigquery_table.default.table_id policy_data = data.google_iam_policy.iam_policy.policy_data }
Impostare l'appartenenza ai ruoli per una tabella
L'esempio seguente mostra come utilizzare la
risorsa google_bigquery_table_iam_binding
per impostare l'appartenenza a un determinato ruolo per la
tabella mytable
. In questo modo, l'eventuale appartenenza esistente a questo ruolo viene sostituita.
Gli altri ruoli all'interno del criterio IAM per la tabella
vengono conservati.
# This file sets membership in an IAM role for the table created by # https://github.com/terraform-google-modules/terraform-docs-samples/blob/main/bigquery/bigquery_create_table/main.tf. # You must place it in the same local directory as that main.tf file, # and you must have already applied that main.tf file to create # the "default" table resource with a table_id of "mytable". resource "google_bigquery_table_iam_binding" "table_iam_binding" { dataset_id = google_bigquery_table.default.dataset_id table_id = google_bigquery_table.default.table_id role = "roles/bigquery.dataOwner" members = [ "group:[email protected]", ] }
Impostare l'appartenenza al ruolo per una singola entità
L'esempio seguente mostra come utilizzare la
risorsa google_bigquery_table_iam_member
per aggiornare il criterio IAM per la
tabella mytable
per concedere un ruolo a un'entità. L'aggiornamento di questo
criterio IAM non influisce sull'accesso per altre entità
a cui è stato concesso questo ruolo per il set di dati.
# This file adds a member to an IAM role for the table created by # https://github.com/terraform-google-modules/terraform-docs-samples/blob/main/bigquery/bigquery_create_table/main.tf. # You must place it in the same local directory as that main.tf file, # and you must have already applied that main.tf file to create # the "default" table resource with a table_id of "mytable". resource "google_bigquery_table_iam_member" "table_iam_member" { dataset_id = google_bigquery_table.default.dataset_id table_id = google_bigquery_table.default.table_id role = "roles/bigquery.dataEditor" member = "serviceAccount:bqcx-1234567891011-12a3@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com" }
Per applicare la configurazione di Terraform in un progetto Google Cloud , completa i passaggi nelle sezioni seguenti.
Prepara Cloud Shell
- Avvia Cloud Shell.
-
Imposta il progetto Google Cloud predefinito in cui vuoi applicare le configurazioni Terraform.
Devi eseguire questo comando una sola volta per progetto e puoi eseguirlo in qualsiasi directory.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
Le variabili di ambiente vengono sostituite se imposti valori espliciti nel file di configurazione Terraform.
Prepara la directory
Ogni file di configurazione di Terraform deve avere la propria directory (chiamata anche modulo radice).
-
In Cloud Shell, crea una directory e un nuovo file al suo interno. Il nome file deve avere l'estensione
.tf
, ad esempiomain.tf
. In questo tutorial, il file viene denominatomain.tf
.mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf
-
Se stai seguendo un tutorial, puoi copiare il codice campione in ogni sezione o passaggio.
Copia il codice campione nel file
main.tf
appena creato.(Facoltativo) Copia il codice da GitHub. Questa operazione è consigliata quando lo snippet Terraform fa parte di una soluzione end-to-end.
- Rivedi e modifica i parametri di esempio da applicare al tuo ambiente.
- Salva le modifiche.
-
Inizializza Terraform. Devi effettuare questa operazione una sola volta per directory.
terraform init
(Facoltativo) Per utilizzare l'ultima versione del provider Google, includi l'opzione
-upgrade
:terraform init -upgrade
Applica le modifiche
-
Rivedi la configurazione e verifica che le risorse che Terraform creerà o
aggiornerà corrispondano alle tue aspettative:
terraform plan
Apporta le correzioni necessarie alla configurazione.
-
Applica la configurazione di Terraform eseguendo il comando seguente e inserendo
yes
al prompt:terraform apply
Attendi che Terraform visualizzi il messaggio "Apply complete!" (Applicazione completata).
- Apri il tuo Google Cloud progetto per visualizzare i risultati. Nella console Google Cloud , vai alle risorse nell'interfaccia utente per assicurarti che Terraform le abbia create o aggiornate.
API
Per recuperare il criterio corrente, chiama il metodo
tables.getIamPolicy
.Modifica la policy per aggiungere membri o associazioni oppure entrambi. Per il formato richiesto per le norme, consulta l'argomento di riferimento Norme.
Chiama
tables.setIamPolicy
per scrivere il criterio aggiornato.
Vai
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Chiama la funzioneIAM().SetPolicy()
della risorsa
per salvare le modifiche al criterio di accesso per una tabella o una vista.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Chiama la funzioneTable#getIamPolicy()
per recuperare il criterio IAM corrente per una tabella o una vista, modifica il criterio aggiungendo nuove associazioni e poi utilizza la
funzione Table#setIamPolicy()
per salvare le modifiche al criterio di accesso.
Python
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Chiama la funzioneclient.set_iam_policy()
per salvare le modifiche alla policy di accesso per una tabella o una vista.
Concedere l'accesso a una routine
Per fornire un feedback o richiedere assistenza per questa funzionalità, invia un'email all'indirizzo [email protected].
Seleziona una delle seguenti opzioni:
Console
Vai alla pagina BigQuery.
Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e il set di dati, quindi seleziona una routine da condividere.
Fai clic su
Condividi.Fai clic su
Aggiungi membri.Nel campo Nuovi membri, inserisci un'entità.
Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona un ruolo predefinito o un ruolo personalizzato.
Fai clic su Salva.
Per tornare alle informazioni sulla routine, fai clic su Fine.
bq
-
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.
At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
Per scrivere le informazioni sulle routine esistenti (inclusi i controlli dell'accesso) in un file JSON, utilizza il comando
bq get-iam-policy
:bq get-iam-policy \ PROJECT_ID:DATASET.ROUTINE \ > PATH_TO_FILE
Sostituisci quanto segue:
- PROJECT_ID: il tuo ID progetto
- DATASET: il nome del set di dati che contiene la routine che vuoi aggiornare
- ROUTINE: il nome della risorsa da aggiornare
- PATH_TO_FILE: il percorso del file JSON sul computer locale
Apporta modifiche alla sezione
bindings
del file JSON. Un'associazione vincola una o piùmembers
, o entità, a un singolorole
. Le entità possono essere account utente, service account, gruppi Google e domini. Ad esempio, la sezionebindings
di un file JSON di una routine avrebbe il seguente aspetto:{ "bindings": [ { "role": "roles/bigquery.dataViewer", "members": [ "user:[email protected]", "group:[email protected]", "domain:google.com", ] }, ], "etag": "BwWWja0YfJA=", "version": 1 }
Per aggiornare la policy di accesso, utilizza il comando
bq set-iam-policy
:bq set-iam-policy PROJECT_ID:DATASET.ROUTINE PATH_TO_FILE
Per verificare le modifiche controllo dell'accesso, utilizza di nuovo il comando
bq get-iam-policy
senza scrivere le informazioni in un file:bq get-iam-policy --format=prettyjson \\ PROJECT_ID:DATASET.ROUTINE
API
Per recuperare il criterio corrente, chiama il metodo
routines.getIamPolicy
.Modifica la policy per aggiungere membri, associazioni o entrambi. Per il formato richiesto per le norme, consulta l'argomento di riferimento Norme.
Chiama
routines.setIamPolicy
per scrivere il criterio aggiornato.
Revocare l'accesso a una risorsa
Le seguenti sezioni descrivono come revocare l'accesso a risorse diverse.
Revocare l'accesso a un set di dati
Seleziona una delle seguenti opzioni:
Console
Vai alla pagina BigQuery.
Nel riquadro Spazio di esplorazione, espandi il progetto e seleziona un set di dati.
Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Condivisione > Autorizzazioni.
Nella finestra di dialogo Autorizzazioni set di dati, espandi l'entità di cui vuoi revocare l'accesso.
Fai clic su
Rimuovi principal.Nella finestra di dialogo Vuoi rimuovere il ruolo dall'entità?, fai clic su Rimuovi.
Per tornare ai dettagli del set di dati, fai clic su Chiudi.
SQL
Per rimuovere l'accesso ai set di dati dalle entità, utilizza l'istruzione DCL REVOKE
:
Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.
Nell'editor di query, inserisci la seguente istruzione:
REVOKE `ROLE_LIST` ON SCHEMA RESOURCE_NAME FROM "USER_LIST"
Sostituisci quanto segue:
ROLE_LIST
: un ruolo o un elenco di ruoli separati da virgole che vuoi revocareRESOURCE_NAME
: il nome della risorsa per cui vuoi revocare l'autorizzazioneUSER_LIST
: un elenco separato da virgole di utenti a cui verranno revocati i ruoliPer un elenco dei formati validi, consulta
user_list
.
Fai clic su
Esegui.
Per maggiori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.
Il seguente esempio revoca il ruolo Amministratore nel set di dati
myDataset
:
REVOKE `roles/bigquery.admin`
ON SCHEMA `myProject`.myDataset
FROM "group:[email protected]", "serviceAccount:[email protected]"
bq
-
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.
At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
Per scrivere le informazioni sul set di dati esistente (inclusi i controlli dell'accesso) in un file JSON, utilizza il comando
bq show
:bq show \ --format=prettyjson \ PROJECT_ID:DATASET > PATH_TO_FILE
Sostituisci quanto segue:
- PROJECT_ID: il tuo ID progetto
- DATASET: il nome del set di dati
- PATH_TO_FILE: il percorso del file JSON sul computer locale
Apporta modifiche alla sezione
access
del file JSON. Puoi rimuovere una qualsiasi delle vocispecialGroup
:projectOwners
,projectWriters
,projectReaders
eallAuthenticatedUsers
. Puoi anche rimuovere uno dei seguenti elementi:userByEmail
,groupByEmail
edomain
.Ad esempio, la sezione
access
del file JSON di un set di dati avrebbe il seguente aspetto:{ "access": [ { "role": "READER", "specialGroup": "projectReaders" }, { "role": "WRITER", "specialGroup": "projectWriters" }, { "role": "OWNER", "specialGroup": "projectOwners" }, { "role": "READER", "specialGroup": "allAuthenticatedUsers" }, { "role": "READER", "domain": "domain_name" }, { "role": "WRITER", "userByEmail": "user_email" }, { "role": "READER", "groupByEmail": "group_email" } ], ... }
Al termine delle modifiche, utilizza il comando
bq update
e includi il file JSON utilizzando il flag--source
. Se il set di dati si trova in un progetto diverso da quello predefinito, aggiungi l'ID progetto al nome del set di dati nel seguente formato:PROJECT_ID:DATASET
.bq update
--source PATH_TO_FILE
PROJECT_ID:DATASETPer verificare le modifiche controllo dell'accesso, utilizza di nuovo il comando
show
senza scrivere le informazioni in un file:bq show --format=prettyjson PROJECT_ID:DATASET
API
Chiama datasets.patch
e
utilizza la proprietà access
nella risorsa Dataset
per aggiornare i controlli dell'accesso.
Poiché il metodo datasets.update
sostituisce l'intera risorsa del set di dati, datasets.patch
è il metodo preferito per aggiornare i controlli dell'accesso.
Vai
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Imposta il nuovo elenco di accesso rimuovendo la voce dall'elenco esistente conDatasetMetadataToUpdate
type
. Quindi chiama la
funzione dataset.Update()
per aggiornare la proprietà.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Aggiorna l'elenco di accesso al set di dati rimuovendo la voce specificata dall'elenco esistente utilizzando il metodoDataset#get()
per recuperare i metadati attuali. Modifica la proprietà di accesso per escludere l'entità desiderata, quindi chiama la funzione
Dataset#setMetadata()
per applicare l'elenco di accesso aggiornato.
Python
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Imposta la proprietàdataset.access_entries
con i controlli dell'accesso per un set di dati. Quindi chiama la
funzione client.update_dataset()
per aggiornare la proprietà.
Revocare l'accesso a una tabella o una vista
Seleziona una delle seguenti opzioni:
Console
Vai alla pagina BigQuery.
Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e seleziona una tabella o una vista.
Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Condividi.
Nella finestra di dialogo Condividi, espandi l'entità di cui vuoi revocare l'accesso.
Fai clic su
Elimina.Nella finestra di dialogo Vuoi rimuovere il ruolo dall'entità?, fai clic su Rimuovi.
Per tornare alla tabella o visualizzare i dettagli, fai clic su Chiudi.
SQL
Per rimuovere l'accesso a tabelle o viste dalle entità, utilizza l'istruzione DCL REVOKE
:
Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.
Nell'editor di query, inserisci la seguente istruzione:
REVOKE `ROLE_LIST` ON RESOURCE_TYPE RESOURCE_NAME FROM "USER_LIST"
Sostituisci quanto segue:
ROLE_LIST
: un ruolo o un elenco di ruoli separati da virgole che vuoi revocareRESOURCE_TYPE
: il tipo di risorsa da cui viene revocato il ruoloI valori supportati includono
TABLE
,VIEW
,MATERIALIZED VIEW
eEXTERNAL TABLE
.RESOURCE_NAME
: il nome della risorsa per cui vuoi revocare l'autorizzazioneUSER_LIST
: un elenco separato da virgole di utenti a cui verranno revocati i ruoliPer un elenco dei formati validi, vedi
user_list
.
Fai clic su
Esegui.
Per maggiori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.
L'esempio seguente revoca il ruolo Amministratore nella tabella
myTable
:
REVOKE `roles/bigquery.admin`
ON TABLE `myProject`.myDataset.myTable
FROM "group:[email protected]", "serviceAccount:[email protected]"
bq
-
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.
At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
Per revocare l'accesso a una tabella o a una vista, utilizza il comando
bq remove-iam-policy-binding
:bq remove-iam-policy-binding --member=MEMBER_TYPE:MEMBER --role=ROLE --table=true RESOURCE
Sostituisci quanto segue:
- MEMBER_TYPE: il tipo di membro, ad esempio
user
,group
,serviceAccount
odomain
. - MEMBER: l'indirizzo email o il nome di dominio del membro.
- ROLE: il ruolo che vuoi revocare al membro.
- RESOURCE: il nome della tabella o della vista di cui vuoi aggiornare il criterio.
- MEMBER_TYPE: il tipo di membro, ad esempio
API
Per recuperare il criterio corrente, chiama il metodo
tables.getIamPolicy
.Modifica il criterio per rimuovere membri o associazioni oppure entrambi. Per il formato richiesto per le norme, consulta l'argomento di riferimento Norme.
Chiama
tables.setIamPolicy
per scrivere il criterio aggiornato.
Vai
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Chiama la funzionepolicy.Remove()
per rimuovere l'accesso.
Quindi chiama la
funzione IAM().SetPolicy()
per salvare le modifiche alla policy di accesso per una tabella o una vista.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.
Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Recupera il criterio IAM attuale per una tabella o una vista utilizzando il metodoTable#getIamPolicy()
.
Modifica il criterio per rimuovere il ruolo o l'entità desiderati, quindi applica il criterio aggiornato utilizzando il metodo
Table#setIamPolicy()
.
Revocare l'accesso a una routine
Per fornire un feedback o richiedere assistenza per questa funzionalità, invia un'email all'indirizzo [email protected].
Seleziona una delle seguenti opzioni:
Console
Vai alla pagina BigQuery.
Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e seleziona una routine.
Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Condivisione > Autorizzazioni.
Nella finestra di dialogo Autorizzazioni routine, espandi l'entità di cui vuoi revocare l'accesso.
Fai clic su
Rimuovi principal.Nella finestra di dialogo Vuoi rimuovere il ruolo dall'entità?, fai clic su Rimuovi.
Fai clic su Chiudi.
bq
-
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.
At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
Per scrivere le informazioni sulle routine esistenti (inclusi i controlli dell'accesso) in un file JSON, utilizza il comando
bq get-iam-policy
:bq get-iam-policy --routine PROJECT_ID:DATASET.ROUTINE > PATH_TO_FILE
Sostituisci quanto segue:
- PROJECT_ID: il tuo ID progetto
- DATASET: il nome del set di dati che contiene la routine che vuoi aggiornare
- ROUTINE: il nome della risorsa da aggiornare
PATH_TO_FILE: il percorso del file JSON sul computer locale
Apporta modifiche alla sezione
access
del file JSON. Puoi rimuovere una qualsiasi delle vocispecialGroup
:projectOwners
,projectWriters
,projectReaders
eallAuthenticatedUsers
. Puoi anche rimuovere uno dei seguenti elementi:userByEmail
,groupByEmail
edomain
. Ad esempio, la sezioneaccess
di un file JSON di una routine avrebbe il seguente aspetto:{ "bindings": [ { "role": "roles/bigquery.dataViewer", "members": [ "user:[email protected]", "group:[email protected]", "domain:google.com", ] }, ], "etag": "BwWWja0YfJA=", "version": 1 }
Per aggiornare la policy di accesso, utilizza il comando
bq set-iam-policy
:bq set-iam-policy --routine PROJECT_ID:DATASET.ROUTINE PATH_TO_FILE
Per verificare le modifiche controllo dell'accesso, utilizza di nuovo il comando
get-iam-policy
senza scrivere le informazioni in un file:bq get-iam-policy --routine --format=prettyjson \ PROJECT_ID:DATASET.ROUTINE
API
- Per recuperare il criterio corrente, chiama il
metodo
routines.getIamPolicy
. Modifica la policy per aggiungere membri o associazioni oppure entrambi. Per il formato richiesto per le norme, consulta l'argomento di riferimento Norme.
Negare l'accesso a una risorsa
I criteri di negazione IAM ti consentono di impostare sistemi di protezione per l'accesso alle risorse BigQuery. Puoi definire regole di negazione che impediscono alle entità selezionate di utilizzare determinate autorizzazioni, indipendentemente dai ruoli loro concessi.
Per informazioni su come creare, aggiornare ed eliminare le norme di negazione, consulta la pagina Nega l'accesso alle risorse.
Casi speciali
Considera i seguenti scenari quando crei criteri di negazione IAM per alcune autorizzazioni BigQuery:
L'accesso alle risorse autorizzate (viste, routine, set di dati, o stored procedure) ti consente di creare, eliminare> o manipolare una tabella, nonché di leggere e modificare i dati della tabella, anche se non disponi dell'autorizzazione diretta per eseguire queste operazioni. Può anche recuperare dati o metadati del modello e richiamare altre stored procedure nella tabella sottostante. Questa funzionalità implica che le risorse autorizzate dispongono delle seguenti autorizzazioni:
bigquery.tables.get
bigquery.tables.list
bigquery.tables.getData
bigquery.tables.updateData
bigquery.tables.create
bigquery.tables.delete
bigquery.routines.get
bigquery.routines.list
bigquery.datasets.get
bigquery.models.getData
bigquery.models.getMetadata
Per negare l'accesso a queste risorse autorizzate, aggiungi uno dei seguenti valori al campo
deniedPrincipal
quando crei la policy di negazione:Valore Caso d'uso principalSet://goog/public:all
Blocca tutte le entità, incluse le risorse autorizzate. principalSet://bigquery.googleapis.com/projects/PROJECT_NUMBER/*
Blocca tutte le risorse BigQuery autorizzate nel progetto specificato. PROJECT_NUMBER
è un identificatore univoco generato automaticamente per il tuo progetto di tipoINT64
.Per esentare determinate entità dal criterio di negazione, specifica queste entità nel campo
exceptionPrincipals
del criterio di negazione. Ad esempio:exceptionPrincipals: "principalSet://bigquery.googleapis.com/projects/1234/*"
.BigQuery memorizza nella cache i risultati delle query di un proprietario del job per 24 ore, a cui il proprietario del job può accedere senza bisogno dell'autorizzazione
bigquery.tables.getData
sulla tabella contenente i dati. Pertanto, l'aggiunta di un criterio di negazione IAM all'autorizzazionebigquery.tables.getData
non blocca l'accesso ai risultati memorizzati nella cache per il proprietario del job fino alla scadenza della cache. Per bloccare l'accesso del proprietario del job ai risultati memorizzati nella cache, crea una policy di negazione separata per l'autorizzazionebigquery.jobs.create
.Per impedire l'accesso involontario ai dati quando utilizzi le norme di negazione per bloccare le operazioni di lettura dei dati, ti consigliamo di esaminare e revocare anche gli abbonamenti esistenti al set di dati.
Per creare un criterio di rifiuto IAM per la visualizzazione dei controlli dell'accesso al set di dati, nega le seguenti autorizzazioni:
bigquery.datasets.get
bigquery.datasets.getIamPolicy
Per creare un criterio di negazione IAM per aggiornare i controlli dell'accesso al set di dati, nega le seguenti autorizzazioni:
bigquery.datasets.update
bigquery.datasets.setIamPolicy
Limitazioni
- Gli elenchi di controllo dell'accesso dell'accesso (ACL) di routine non sono inclusi nelle routine replicate.
- Le routine all'interno di set di dati esterni o collegati non supportano i controlli dell'accesso.
- Le tabelle all'interno di set di dati esterni o collegati non supportano i controlli dell'accesso.
- I controlli dell'accesso alle routine non possono essere impostati con Terraform.
- I controlli dell'accesso di routine non possono essere impostati con Google Cloud SDK.
- I controlli di accesso di routine non possono essere impostati utilizzando il BigQuery Data Control Language (DCL).
- Data Catalog non supporta i controlli di accesso di routine. Se un utente ha concesso l'accesso a livello di routine in modo condizionale, non vedrà le sue routine nel riquadro laterale di BigQuery. Per risolvere il problema, concedi l'accesso a livello di set di dati.
- La
visualizzazione
OBJECT_PRIVILEGES
non mostra i controlli dell'accesso delle routine.
Passaggi successivi
Scopri come utilizzare il
metodo projects.testIamPermissions
per testare l'accesso degli utenti a una risorsa.