Chiavi Cloud KMS gestite dal cliente

Nota: questa funzionalità potrebbe non essere disponibile quando si utilizzano prenotazioni create con determinate versioni di BigQuery. Per saperne di più su quali funzionalità sono abilitate in ogni versione, consulta la guida alle versioni di BigQuery.

Per impostazione predefinita, BigQuery cripta i contenuti archiviati at-rest. BigQuery gestisce questa crittografia predefinita per conto tuo senza che tu debba fare altro. Innanzitutto, i dati di una tabella BigQuery vengono criptati utilizzando una chiave di crittografia dei dati. Successivamente, le chiavi di crittografia dei dati vengono criptate con chiavi di crittografia della chiave, note come crittografia busta. Le chiavi di crittografia della chiave non criptano direttamente i tuoi dati, ma vengono utilizzate per criptare le chiavi di crittografia dei dati che Google utilizza per criptare i tuoi dati. Per ulteriori informazioni, consulta Cloud Key Management Service (KMS).

Se vuoi controllare autonomamente la crittografia, puoi utilizzare chiavi di crittografia gestite dal cliente (CMEK) per BigQuery. Anziché essere Google a gestire le chiavi di crittografia della chiave che proteggono i tuoi dati, puoi controllare e gestire le chiavi di crittografia delle chiavi in Cloud KMS. Questo documento fornisce dettagli su questa tecnica.

Scopri di più sulle opzioni di crittografia su Google Cloud. Per informazioni specifiche su CMEK, inclusi i vantaggi e le limitazioni, vedi Chiavi di crittografia gestite dal cliente.

Prima di iniziare

• Tutti gli asset di dati che risiedono nello spazio di archiviazione gestito di BigQuery supportano CMEK. Tuttavia, se esegui anche query sui dati archiviati in un'origine dati esterna, come Cloud Storage che dispone di dati criptati con CMEK, la crittografia dei dati è gestita da Cloud Storage. Ad esempio, le tabelle BigLake supportano i dati criptati con CMEK in Cloud Storage.

  Le tabelle BigQuery e BigLake non supportano le chiavi di crittografia fornite dal cliente (CSEK).

• Decidi se eseguire BigQuery e Cloud KMS nello stesso progetto Google Cloud o in progetti diversi. Per la documentazione di esempio, viene utilizzata la convenzione seguente:

  • PROJECT_ID: l'ID del progetto che esegue BigQuery
  • PROJECT_NUMBER: il numero del progetto che esegue BigQuery
  • KMS_PROJECT_ID: l'ID del progetto che esegue Cloud KMS (anche se si tratta dello stesso progetto che esegue BigQuery)
  Per informazioni sugli ID e sui numeri di progetto di Google Cloud, consulta Identificazione dei progetti.

• BigQuery viene abilitato automaticamente nei nuovi progetti. Se utilizzi un progetto preesistente per eseguire BigQuery, abilita l'API BigQuery.

• Per il progetto Google Cloud che esegue Cloud KMS:

  1. Abilita l'API Cloud Key Management Service.
  2. Crea un keyring e una chiave come descritto nella sezione Creazione di keyring e chiavi. Crea il keyring in una località corrispondente a quella del set di dati BigQuery:
     • Qualsiasi set di dati multiregionale deve utilizzare un keyring multiregionale da una località corrispondente. Ad esempio, un set di dati nella regione US deve essere protetto con un keyring della regione us e un set di dati nella regione EU deve essere protetto con un keyring della regione europe.
     • I set di dati regionali devono utilizzare chiavi regionali corrispondenti. Ad esempio, un set di dati nella regione asia-northeast1 deve essere protetto con un keyring della regione asia-northeast1.
     • Non puoi utilizzare la regione global durante la configurazione di CMEK per BigQuery nella console Google Cloud. Tuttavia, puoi utilizzare la regione global durante la configurazione di CMEK per BigQuery utilizzando lo strumento a riga di comando bq o GoogleSQL.
     Per saperne di più sulle località supportate per BigQuery e Cloud KMS, consulta Località cloud.

Una chiamata di decrittografia viene eseguita utilizzando Cloud KMS una volta per query a una tabella criptata con CMEK. Per ulteriori informazioni, consulta i prezzi di Cloud KMS.

Specifica della crittografia

Le chiavi Cloud KMS utilizzate per proteggere i tuoi dati in BigQuery sono chiavi AES-256. Queste chiavi vengono utilizzate come chiavi di crittografia della chiave in BigQuery in quanto criptano le chiavi di crittografia dei dati che criptano i tuoi dati.

Concedi l'autorizzazione di crittografia e decriptazione

Per proteggere i tuoi dati BigQuery con una chiave CMEK, concedi l'autorizzazione all'account di servizio BigQuery per criptare e decriptare utilizzando la chiave. Il ruolo Autore crittografia/decrittografia CryptoKey Cloud KMS concede questa autorizzazione.

Assicurati che l'account di servizio sia stato creato, quindi utilizza la console Google Cloud per determinare l'ID dell'account di servizio BigQuery. Quindi, fornisci all'account di servizio il ruolo appropriato per criptare e decriptare utilizzando Cloud KMS.

Attiva la creazione dell'account di servizio

Il tuo account di servizio BigQuery non viene creato inizialmente quando crei un progetto. Per attivare la creazione del tuo account di servizio, inserisci un comando che lo utilizzi, ad esempio il comando bq show --encryption_service_account, oppure chiama il metodo API projects.getServiceAccount. Ad esempio:

bq show --encryption_service_account --project_id=PROJECT_ID

Stabilire l'ID account di servizio

L'ID dell'account di servizio BigQuery è nel seguente formato:

[e-mail]

Le seguenti tecniche mostrano come determinare l'ID account di servizio BigQuery per il tuo progetto.

Console

1. Vai alla pagina Dashboard nella console Google Cloud.

   Vai alla pagina Dashboard

2. Fai clic sull'elenco a discesa Seleziona da nella parte superiore della pagina. Nella finestra Seleziona da visualizzata, seleziona il tuo progetto.

3. Sia l'ID che il numero del progetto vengono visualizzati nella scheda Informazioni sul progetto della dashboard del progetto:

   

4. Nella stringa seguente, sostituisci PROJECT_NUMBER con il numero del tuo progetto. La nuova stringa identifica il tuo ID account di servizio BigQuery.

   [e-mail]
   

bq

Usa il comando bq show con il flag --encryption_service_account per determinare l'ID account di servizio:

bq show --encryption_service_account

Il comando visualizza l'ID dell'account di servizio:

                  ServiceAccountID
-------------------------------------------------------------
[e-mail]

Assegna il ruolo Autore crittografia/decrittografia

Assegna il ruolo Autore crittografia/decrittografia CryptoKey Cloud KMS all'account di servizio di sistema BigQuery che hai copiato negli appunti. Questo account è nel formato:

[e-mail]

Console

1. Apri la pagina Chiavi di crittografia nella console Google Cloud.

   Apri la pagina Chiavi di crittografia

2. Fai clic sul nome del keyring che contiene la chiave.

3. Fai clic sulla casella di controllo della chiave di crittografia a cui vuoi aggiungere il ruolo. Si apre la scheda Autorizzazioni.

4. Fai clic su Aggiungi membro.

5. Inserisci l'indirizzo email dell'account di servizio, [e-mail].

   • Se l'account di servizio è già presente nell'elenco dei membri, significa che dispone di ruoli esistenti. Fai clic sull'elenco a discesa del ruolo attuale per l'account di servizio [e-mail].

6. Fai clic sull'elenco a discesa per Seleziona un ruolo, fai clic su Cloud KMS e poi sul ruolo Autore crittografia/decrittografia CryptoKey Cloud KMS.

7. Fai clic su Salva per applicare il ruolo all'account di servizio [e-mail].

gcloud

Puoi utilizzare Google Cloud CLI per assegnare il ruolo:

gcloud kms keys add-iam-policy-binding \
--project=KMS_PROJECT_ID \
--member serviceAccount:[e-mail] \
--role roles/cloudkms.cryptoKeyEncrypterDecrypter \
--location=KMS_KEY_LOCATION \
--keyring=KMS_KEY_RING \
KMS_KEY

Sostituisci quanto segue:

• KMS_PROJECT_ID: l'ID del progetto Google Cloud che esegue Cloud KMS
• PROJECT_NUMBER: il numero del progetto (non l'ID) del progetto Google Cloud che esegue BigQuery
• KMS_KEY_LOCATION: nome della località della chiave Cloud KMS
• KMS_KEY_RING: nome del keyring della chiave Cloud KMS
• KMS_KEY: nome della chiave Cloud KMS

ID risorsa della chiave

L'ID risorsa per la chiave Cloud KMS è obbligatorio per l'utilizzo di CMEK, come mostrato negli esempi. Questa chiave è sensibile alle maiuscole e ha il seguente formato:

projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY

Nota: non puoi specificare un ID risorsa della chiave che includa il token /cryptoKeyVersions/. BigQuery utilizza sempre la versione della chiave contrassegnata come primary per proteggere una tabella quando viene creata.

Recupera l'ID risorsa della chiave

1. Apri la pagina Chiavi di crittografia nella console Google Cloud.

   Apri la pagina Chiavi di crittografia

2. Fai clic sul nome del keyring che contiene la chiave.

3. Per la chiave di cui stai recuperando l'ID risorsa, fai clic su Altro .

4. Fai clic su Copia nome risorsa. L'ID risorsa della chiave viene copiato negli appunti. L'ID risorsa è anche noto come nome della risorsa.

Crea una tabella protetta da Cloud KMS

Per creare una tabella protetta da Cloud KMS:

Console

1. Apri la pagina BigQuery nella console Google Cloud.

   Vai alla pagina di BigQuery

2. Nel riquadro Spazio di esplorazione, espandi il progetto e seleziona un set di dati.

3. Espandi l'opzione Azioni e fai clic su Apri.

4. Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Crea tabella .

5. Nella pagina Crea tabella, inserisci le informazioni necessarie per creare una tabella vuota con una definizione di schema. Prima di fare clic su Crea tabella, imposta il tipo di crittografia e specifica la chiave Cloud KMS da utilizzare con la tabella:

   1. Fai clic su Opzioni avanzate.
   2. Fai clic su Chiave gestita dal cliente.
   3. Seleziona la chiave. Se la chiave che vuoi utilizzare non è presente nell'elenco, inserisci l'ID risorsa per la chiave.

6. Fai clic su Crea tabella.

SQL

Utilizza l'istruzione CREATE TABLE con l'opzione kms_key_name:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'Editor query, inserisci la seguente istruzione:

   CREATE TABLE DATASET_ID.TABLE_ID (
     name STRING, value INT64
   ) OPTIONS (
       kms_key_name
         = 'projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY');
   

3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

Puoi utilizzare lo strumento a riga di comando bq con il flag --destination_kms_key per creare la tabella. Il flag --destination_kms_key specifica l'ID risorsa della chiave da utilizzare nella tabella.

Per creare una tabella vuota con uno schema:

bq mk --schema name:string,value:integer -t \
--destination_kms_key projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY \
DATASET_ID.TABLE_ID

Per creare una tabella da una query:

bq query --destination_table=DATASET_ID.TABLE_ID \
--destination_kms_key projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY \
"SELECT name,count FROM DATASET_ID.TABLE_ID WHERE gender = 'M' ORDER BY count DESC LIMIT 6"

Per saperne di più sullo strumento a riga di comando bq, consulta Utilizzo dello strumento a riga di comando bq.

Terraform

Utilizza la risorsa google_bigquery_table.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

L'esempio seguente crea una tabella denominata mytable e utilizza anche le risorse google_kms_crypto_key e google_kms_key_ring per specificare una chiave Cloud Key Management Service per la tabella.

Per eseguire questo esempio, devi abilitare l'API Cloud Resource Manager e l'API Cloud Key Management Service.

resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id          = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id            = "mytable"
  deletion_protection = false # set to "true" in production

  schema = <<EOF
[
  {
    "name": "ID",
    "type": "INT64",
    "mode": "NULLABLE",
    "description": "Item ID"
  },
  {
    "name": "Item",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  }
]
EOF

  encryption_configuration {
    kms_key_name = google_kms_crypto_key.crypto_key.id
  }

  depends_on = [google_project_iam_member.service_account_access]
}

resource "google_kms_crypto_key" "crypto_key" {
  name     = "example-key"
  key_ring = google_kms_key_ring.key_ring.id
}

resource "random_id" "default" {
  byte_length = 8
}

resource "google_kms_key_ring" "key_ring" {
  name     = "${random_id.default.hex}-example-keyring"
  location = "us"
}

# Enable the BigQuery service account to encrypt/decrypt Cloud KMS keys
data "google_project" "project" {
}

resource "google_project_iam_member" "service_account_access" {
  project = data.google_project.project.project_id
  role    = "roles/cloudkms.cryptoKeyEncrypterDecrypter"
  member  = "serviceAccount:bq-${data.google_project.project.number}@bigquery-encryption.iam.gserviceaccount.com"
}

Per applicare la configurazione Terraform in un progetto Google Cloud, completa i passaggi nelle sezioni seguenti.

prepara Cloud Shell

1. Avvia Cloud Shell.

2. Imposta il progetto Google Cloud predefinito a 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

   Se imposti valori espliciti nel file di configurazione Terraform, le variabili di ambiente vengono sostituite.

Prepara la directory

Ogni file di configurazione Terraform deve avere una propria directory (detta anche modulo principale).

1. In Cloud Shell, crea una directory e un nuovo file al suo interno. Il nome del file deve avere l'estensione .tf, ad esempio main.tf. In questo tutorial, il file è indicato come main.tf.

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. 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.

   Se vuoi, copia il codice da GitHub. Questa opzione è consigliata se lo snippet Terraform fa parte di una soluzione end-to-end.

3. Esamina e modifica i parametri di esempio da applicare al tuo ambiente.
4. Salva le modifiche.
5. Inizializza Terraform. Devi eseguire questa operazione una sola volta per directory.

   terraform init

   Facoltativamente, per utilizzare la versione più recente del provider Google, includi l'opzione -upgrade:

   terraform init -upgrade

Applica le modifiche

1. 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.

2. Applica la configurazione Terraform eseguendo il comando seguente e inserendo yes al prompt:

   terraform apply

   Attendi finché Terraform non visualizza il messaggio "Applicazione completata".

3. Apri il progetto Google Cloud per visualizzare i risultati. Nella console Google Cloud, vai alle risorse nell'interfaccia utente per assicurarti che Terraform le abbia create o aggiornate.

Nota: gli esempi di Terraform in genere presuppongono che le API richieste siano abilitate nel tuo progetto Google Cloud.

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import (
	"context"
	"fmt"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// createTableWithCMEK demonstrates creating a table protected with a customer managed encryption key.
func createTableWithCMEK(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydatasetid"
	// tableID := "mytableid"
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	meta := &bigquery.TableMetadata{
		EncryptionConfig: &bigquery.EncryptionConfig{
			// TODO: Replace this key with a key you have created in Cloud KMS.
			KMSKeyName: "projects/cloud-samples-tests/locations/us/keyRings/test/cryptoKeys/test",
		},
	}
	if err := tableRef.Create(ctx, meta); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.EncryptionConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.StandardTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;

// Sample to create a cmek table
public class CreateTableCMEK {

  public static void runCreateTableCMEK() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String kmsKeyName = "MY_KEY_NAME";
    Schema schema =
        Schema.of(
            Field.of("stringField", StandardSQLTypeName.STRING),
            Field.of("booleanField", StandardSQLTypeName.BOOL));
    // i.e. projects/{project}/locations/{location}/keyRings/{key_ring}/cryptoKeys/{cryptoKey}
    EncryptionConfiguration encryption =
        EncryptionConfiguration.newBuilder().setKmsKeyName(kmsKeyName).build();
    createTableCMEK(datasetName, tableName, schema, encryption);
  }

  public static void createTableCMEK(
      String datasetName, String tableName, Schema schema, EncryptionConfiguration configuration) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
      TableDefinition tableDefinition = StandardTableDefinition.of(schema);
      TableInfo tableInfo =
          TableInfo.newBuilder(tableId, tableDefinition)
              .setEncryptionConfiguration(configuration)
              .build();

      bigquery.create(tableInfo);
      System.out.println("Table cmek created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table cmek was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

Proteggi una nuova tabella con una chiave di crittografia gestita dal cliente impostando la proprietà Table.encryption_configuration su un oggetto EncryptionConfiguration prima di creare la tabella.

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# TODO(dev): Change table_id to the full name of the table you want to create.
table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

# Set the encryption key to use for the table.
# TODO: Replace this key with a key you have created in Cloud KMS.
kms_key_name = "projects/your-project/locations/us/keyRings/test/cryptoKeys/test"

table = bigquery.Table(table_id)
table.encryption_configuration = bigquery.EncryptionConfiguration(
    kms_key_name=kms_key_name
)
table = client.create_table(table)  # API request

print(f"Created {table_id}.")
print(f"Key: {table.encryption_configuration.kms_key_name}.")

Esegui una query su una tabella protetta da una chiave Cloud KMS

Non sono necessari accordi speciali per eseguire query su una tabella protetta da Cloud KMS. BigQuery archivia il nome della chiave utilizzata per criptare i contenuti della tabella e la utilizza quando viene eseguita una query su una tabella protetta da Cloud KMS.

Tutti gli strumenti esistenti, la console BigQuery e lo strumento a riga di comando bq vengono eseguiti come per le tabelle crittografate predefinite, a condizione che BigQuery abbia accesso alla chiave Cloud KMS utilizzata per criptare i contenuti delle tabelle.

Proteggi i risultati delle query con una chiave Cloud KMS

Per impostazione predefinita, i risultati delle query vengono archiviati in una tabella temporanea criptata con una chiave gestita da Google. Per utilizzare una chiave Cloud KMS per criptare i risultati della query, seleziona una delle seguenti opzioni:

Console

1. Apri la pagina BigQuery nella console Google Cloud.

   Vai alla pagina di BigQuery

2. Fai clic su Crea nuova query.

3. Inserisci una query GoogleSQL valida nell'area di testo della query.

4. Fai clic su Altro, poi su Impostazioni delle query e infine su Opzioni avanzate.

5. Seleziona Crittografia gestita dal cliente.

6. Seleziona la chiave. Se la chiave che vuoi utilizzare non è presente nell'elenco, inserisci l'ID risorsa per la chiave.

7. Fai clic su Salva.

8. Fai clic su Esegui.

bq

Specifica il flag --destination_kms_key per proteggere la tabella di destinazione o i risultati della query (se utilizzi una tabella temporanea) con la chiave Cloud KMS. Il flag --destination_kms_key specifica l'ID risorsa della chiave da utilizzare con la destinazione o la tabella risultante.

Facoltativamente, utilizza il flag --destination_table per specificare la destinazione dei risultati della query. Se non viene utilizzato --destination_table, i risultati della query vengono scritti in una tabella temporanea.

Per eseguire query su una tabella:

bq query \
--destination_table=DATASET_ID.TABLE_ID \
--destination_kms_key projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY \
"SELECT name,count FROM DATASET_ID.TABLE_ID WHERE gender = 'M' ORDER BY count DESC LIMIT 6"

Per saperne di più sullo strumento a riga di comando bq, consulta Utilizzo dello strumento a riga di comando bq.

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

Proteggi una nuova tabella con una chiave di crittografia gestita dal cliente impostando la proprietà Table.encryption_configuration su un oggetto EncryptionConfiguration prima di creare la tabella.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// queryWithDestinationCMEK demonstrates saving query results to a destination table and protecting those results
// by specifying a customer managed encryption key.
func queryWithDestinationCMEK(w io.Writer, projectID, dstDatasetID, dstTableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	q := client.Query("SELECT 17 as my_col")
	q.Location = "US" // Location must match the dataset(s) referenced in query.
	q.QueryConfig.Dst = client.Dataset(dstDatasetID).Table(dstTableID)
	q.DestinationEncryptionConfig = &bigquery.EncryptionConfig{
		// TODO: Replace this key with a key you have created in Cloud KMS.
		KMSKeyName: "projects/cloud-samples-tests/locations/us-central1/keyRings/test/cryptoKeys/test",
	}
	// Run the query and print results when the query job is completed.
	job, err := q.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := status.Err(); err != nil {
		return err
	}
	it, err := job.Read(ctx)
	for {
		var row []bigquery.Value
		err := it.Next(&row)
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintln(w, row)
	}
	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

Proteggi una nuova tabella con una chiave di crittografia gestita dal cliente impostando la proprietà Table.encryption_configuration su un oggetto EncryptionConfiguration prima di creare la tabella.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.EncryptionConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableResult;

// Sample to query on destination table with encryption key
public class QueryDestinationTableCMEK {

  public static void runQueryDestinationTableCMEK() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String kmsKeyName = "MY_KMS_KEY_NAME";
    String query =
        String.format("SELECT stringField, booleanField FROM %s.%s", datasetName, tableName);
    EncryptionConfiguration encryption =
        EncryptionConfiguration.newBuilder().setKmsKeyName(kmsKeyName).build();
    queryDestinationTableCMEK(query, encryption);
  }

  public static void queryDestinationTableCMEK(String query, EncryptionConfiguration encryption) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      QueryJobConfiguration config =
          QueryJobConfiguration.newBuilder(query)
              // Set the encryption key to use for the destination.
              .setDestinationEncryptionConfiguration(encryption)
              .build();

      TableResult results = bigquery.query(config);

      results
          .iterateAll()
          .forEach(row -> row.forEach(val -> System.out.printf("%s,", val.toString())));
      System.out.println("Query performed successfully with encryption key.");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Query not performed \n" + e.toString());
    }
  }
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

Proteggi una tabella di destinazione della query con una chiave di crittografia gestita dal cliente impostando la proprietà QueryJobConfig.destination_encryption_configuration su una EncryptionConfiguration ed esegui la query.

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the destination table.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

# Set the encryption key to use for the destination.
# TODO(developer): Replace this key with a key you have created in KMS.
# kms_key_name = "projects/{}/locations/{}/keyRings/{}/cryptoKeys/{}".format(
#     your-project, location, your-ring, your-key
# )

job_config = bigquery.QueryJobConfig(
    destination=table_id,
    destination_encryption_configuration=bigquery.EncryptionConfiguration(
        kms_key_name=kms_key_name
    ),
)

# Start the query, passing in the extra configuration.
query_job = client.query(
    "SELECT 17 AS my_col;", job_config=job_config
)  # Make an API request.
query_job.result()  # Wait for the job to complete.

table = client.get_table(table_id)  # Make an API request.
if table.encryption_configuration.kms_key_name == kms_key_name:
    print("The destination table is written using the encryption configuration")

Carica una tabella protetta da Cloud KMS

Per caricare un file di dati in una tabella protetta da Cloud KMS:

Console

Proteggi una tabella di destinazione del job di caricamento con una chiave di crittografia gestita dal cliente specificando la chiave quando carichi la tabella.

1. Apri la pagina BigQuery nella console Google Cloud.

   Vai alla pagina di BigQuery

2. Nel riquadro Spazio di esplorazione, espandi il progetto e seleziona un set di dati.

3. Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Crea tabella.

4. Inserisci le opzioni da utilizzare per caricare la tabella, ma prima di fare clic su Crea tabella, fai clic su Opzioni avanzate.

5. In Crittografia, seleziona Chiave gestita dal cliente.

6. Fai clic sull'elenco a discesa Seleziona una chiave gestita dal cliente e seleziona la chiave da utilizzare. Se non vedi alcuna chiave disponibile, inserisci un ID risorsa della chiave.

   

7. Fai clic su Crea tabella.

bq

Proteggi una tabella di destinazione di un job di caricamento con una chiave di crittografia gestita dal cliente impostando il flag --destination_kms_key.

bq --location=LOCATION load \
--autodetect \
--source_format=FORMAT \
--destination_kms_key projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY \
DATASET.TABLE \
path_to_source

Ad esempio:

bq load \
--autodetect \
--source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
--destination_kms_key projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY \
test2.table4 \
gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import (
	"context"
	"fmt"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// importJSONWithCMEK demonstrates loading newline-delimited JSON from Cloud Storage,
// and protecting the data with a customer-managed encryption key.
func importJSONWithCMEK(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json")
	gcsRef.SourceFormat = bigquery.JSON
	gcsRef.AutoDetect = true
	loader := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).LoaderFrom(gcsRef)
	loader.WriteDisposition = bigquery.WriteEmpty
	loader.DestinationEncryptionConfig = &bigquery.EncryptionConfig{
		// TODO: Replace this key with a key you have created in KMS.
		KMSKeyName: "projects/cloud-samples-tests/locations/us-central1/keyRings/test/cryptoKeys/test",
	}

	job, err := loader.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	if status.Err() != nil {
		return fmt.Errorf("job completed with error: %v", status.Err())
	}

	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.EncryptionConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.FormatOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.LoadJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

// Sample to load JSON data with configuration key from Cloud Storage into a new BigQuery table
public class LoadJsonFromGCSCMEK {

  public static void runLoadJsonFromGCSCMEK() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String kmsKeyName = "MY_KMS_KEY_NAME";
    String sourceUri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json";
    // i.e. projects/{project}/locations/{location}/keyRings/{key_ring}/cryptoKeys/{cryptoKey}
    EncryptionConfiguration encryption =
        EncryptionConfiguration.newBuilder().setKmsKeyName(kmsKeyName).build();
    loadJsonFromGCSCMEK(datasetName, tableName, sourceUri, encryption);
  }

  public static void loadJsonFromGCSCMEK(
      String datasetName, String tableName, String sourceUri, EncryptionConfiguration encryption) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
      LoadJobConfiguration loadConfig =
          LoadJobConfiguration.newBuilder(tableId, sourceUri)
              // Set the encryption key to use for the destination.
              .setDestinationEncryptionConfiguration(encryption)
              .setFormatOptions(FormatOptions.json())
              .setAutodetect(true)
              .build();

      // Load data from a GCS JSON file into the table
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(loadConfig));
      // Blocks until this load table job completes its execution, either failing or succeeding.
      job = job.waitFor();
      if (job.isDone()) {
        System.out.println("Table loaded succesfully from GCS with configuration key");
      } else {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to load into the table due to an error:"
                + job.getStatus().getError());
      }
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Column not added during load append \n" + e.toString());
    }
  }
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

Proteggi una tabella di destinazione di un job di caricamento con una chiave di crittografia gestita dal cliente impostando la proprietà LoadJobConfig.destination_encryption_configuration su EncryptionConfiguration e carica la tabella.

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to create.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name

# Set the encryption key to use for the destination.
# TODO: Replace this key with a key you have created in KMS.
# kms_key_name = "projects/{}/locations/{}/keyRings/{}/cryptoKeys/{}".format(
#     "cloud-samples-tests", "us", "test", "test"
# )

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    autodetect=True,
    source_format=bigquery.SourceFormat.NEWLINE_DELIMITED_JSON,
    destination_encryption_configuration=bigquery.EncryptionConfiguration(
        kms_key_name=kms_key_name
    ),
)

uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json"

load_job = client.load_table_from_uri(
    uri,
    table_id,
    location="US",  # Must match the destination dataset location.
    job_config=job_config,
)  # Make an API request.

assert load_job.job_type == "load"

load_job.result()  # Waits for the job to complete.

assert load_job.state == "DONE"
table = client.get_table(table_id)

if table.encryption_configuration.kms_key_name == kms_key_name:
    print("A table loaded with encryption configuration key")

Trasmetti il flusso in una tabella protetta da Cloud KMS

Puoi inserire un flusso di dati nella tua tabella BigQuery protetta da CMEK senza specificare parametri aggiuntivi. Tieni presente che questi dati vengono criptati utilizzando la chiave Cloud KMS nel buffer e nella posizione finale. Prima di utilizzare i flussi di dati con una tabella CMEK, rivedi i requisiti su accessibilità e disponibilità delle chiavi.

Scopri di più sui flussi di dati in Streaming di dati in BigQuery.

Modifica una tabella dalla crittografia predefinita alla protezione di Cloud KMS

bq

Puoi utilizzare il comando bq cp con il flag --destination_kms_key per copiare una tabella protetta per impostazione predefinita in una nuova tabella o nella tabella originale, protetta da Cloud KMS. Il flag --destination_kms_key specifica l'ID risorsa della chiave da utilizzare con la tabella di destinazione.

Per copiare una tabella con crittografia predefinita in una nuova tabella protetta da Cloud KMS:

bq cp \
--destination_kms_key projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY \
SOURCE_DATASET_ID.SOURCE_TABLE_ID DESTINATION_DATASET_ID.DESTINATION_TABLE_ID

Se vuoi copiare nella stessa tabella una tabella con crittografia predefinita, con la protezione Cloud KMS:

bq cp -f \
--destination_kms_key projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY \
DATASET_ID.TABLE_ID DATASET_ID.TABLE_ID

Se vuoi modificare una tabella dalla protezione di Cloud KMS alla crittografia predefinita, copia il file al suo interno eseguendo bq cp senza utilizzare il flag --destination_kms_key.

Per saperne di più sullo strumento a riga di comando bq, consulta Utilizzo dello strumento a riga di comando bq.

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import (
	"context"
	"fmt"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// copyTableWithCMEK demonstrates creating a copy of a table and ensuring the copied data is
// protected with a customer managed encryption key.
func copyTableWithCMEK(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	srcTable := client.DatasetInProject("bigquery-public-data", "samples").Table("shakespeare")
	copier := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).CopierFrom(srcTable)
	copier.DestinationEncryptionConfig = &bigquery.EncryptionConfig{
		// TODO: Replace this key with a key you have created in Cloud KMS.
		KMSKeyName: "projects/cloud-samples-tests/locations/us-central1/keyRings/test/cryptoKeys/test",
	}
	job, err := copier.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := status.Err(); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.CopyJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.EncryptionConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

// Sample to copy a cmek table
public class CopyTableCMEK {

  public static void runCopyTableCMEK() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String destinationDatasetName = "MY_DESTINATION_DATASET_NAME";
    String destinationTableId = "MY_DESTINATION_TABLE_NAME";
    String sourceDatasetName = "MY_SOURCE_DATASET_NAME";
    String sourceTableId = "MY_SOURCE_TABLE_NAME";
    String kmsKeyName = "MY_KMS_KEY_NAME";
    EncryptionConfiguration encryption =
        EncryptionConfiguration.newBuilder().setKmsKeyName(kmsKeyName).build();
    copyTableCMEK(
        sourceDatasetName, sourceTableId, destinationDatasetName, destinationTableId, encryption);
  }

  public static void copyTableCMEK(
      String sourceDatasetName,
      String sourceTableId,
      String destinationDatasetName,
      String destinationTableId,
      EncryptionConfiguration encryption) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId sourceTable = TableId.of(sourceDatasetName, sourceTableId);
      TableId destinationTable = TableId.of(destinationDatasetName, destinationTableId);

      // For more information on CopyJobConfiguration see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-clients/latest/com/google/cloud/bigquery/JobConfiguration.html
      CopyJobConfiguration configuration =
          CopyJobConfiguration.newBuilder(destinationTable, sourceTable)
              .setDestinationEncryptionConfiguration(encryption)
              .build();

      // For more information on Job see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-clients/latest/index.html?com/google/cloud/bigquery/package-summary.html
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(configuration));

      // Blocks until this job completes its execution, either failing or succeeding.
      Job completedJob = job.waitFor();
      if (completedJob == null) {
        System.out.println("Job not executed since it no longer exists.");
        return;
      } else if (completedJob.getStatus().getError() != null) {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to copy table due to an error: \n" + job.getStatus().getError());
        return;
      }
      System.out.println("Table cmek copied successfully.");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Table cmek copying job was interrupted. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

Proteggi la destinazione di una copia della tabella con una chiave di crittografia gestita dal cliente impostando la proprietà QueryJobConfig.destination_encryption_configuration su EncryptionConfiguration e copia la tabella.

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set dest_table_id to the ID of the destination table.
# dest_table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

# TODO(developer): Set orig_table_id to the ID of the original table.
# orig_table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

# Set the encryption key to use for the destination.
# TODO(developer): Replace this key with a key you have created in KMS.
# kms_key_name = "projects/{}/locations/{}/keyRings/{}/cryptoKeys/{}".format(
#     your-project, location, your-ring, your-key
# )

job_config = bigquery.CopyJobConfig(
    destination_encryption_configuration=bigquery.EncryptionConfiguration(
        kms_key_name=kms_key_name
    )
)
job = client.copy_table(orig_table_id, dest_table_id, job_config=job_config)
job.result()  # Wait for the job to complete.

dest_table = client.get_table(dest_table_id)  # Make an API request.
if dest_table.encryption_configuration.kms_key_name == kms_key_name:
    print("A copy of the table created")

Determinare se una tabella è protetta da Cloud KMS

1. Nella console Google Cloud, fai clic sulla freccia blu a sinistra del set di dati per espanderlo oppure fai doppio clic sul nome del set di dati. Vengono visualizzate le tabelle e le visualizzazioni nel set di dati.

2. Fai clic sul nome della tabella.

3. Fai clic su Dettagli. La pagina Dettagli tabella mostra la descrizione e le informazioni della tabella.

4. Se la tabella è protetta da Cloud KMS, nel campo Chiave di crittografia gestita dal cliente viene visualizzato l'ID risorsa della chiave.

   

Modifica la chiave Cloud KMS per una tabella BigQuery

Per modificare la chiave Cloud KMS di una tabella protetta da CMEK esistente, puoi eseguire una query ALTER TABLE, utilizzare l'API o utilizzare lo strumento a riga di comando bq. Esistono due modi per modificare la chiave Cloud KMS utilizzando l'API e lo strumento a riga di comando bq: update o cp.

Se usi update, puoi modificare la chiave Cloud KMS utilizzata per una tabella protetta da CMEK.

Se usi cp, puoi cambiare la chiave Cloud KMS utilizzata per una tabella protetta da CMEK, cambiare una tabella dalla crittografia predefinita a protezione CMEK oppure cambiare una tabella dalla protezione CMEK alla crittografia predefinita.

Un vantaggio di update è che è più veloce di cp e consente di utilizzare decoratori di tabelle.

SQL

Utilizza l'istruzione ALTER TABLE SET OPTIONS per aggiornare il campo kms_key_name per una tabella:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'Editor query, inserisci la seguente istruzione:

   ALTER TABLE DATASET_ID.mytable
   SET OPTIONS (
     kms_key_name
       = 'projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY');
   

3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

Puoi usare il comando bq cp con il flag --destination_kms_key per cambiare la chiave di una tabella protetta da Cloud KMS. Il flag --destination_kms_key specifica l'ID risorsa della chiave da utilizzare nella tabella.

bq update \
--destination_kms_key projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY \
-t DATASET_ID.TABLE_ID

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import (
	"context"
	"fmt"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// updateTableChangeCMEK demonstrates how to change the customer managed encryption key that protects a table.
func updateTableChangeCMEK(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydatasetid"
	// tableID := "mytableid"
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	meta, err := tableRef.Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	update := bigquery.TableMetadataToUpdate{
		EncryptionConfig: &bigquery.EncryptionConfig{
			// TODO: Replace this key with a key you have created in Cloud KMS.
			KMSKeyName: "projects/cloud-samples-tests/locations/us-central1/keyRings/test/cryptoKeys/otherkey",
		},
	}
	if _, err := tableRef.Update(ctx, update, meta.ETag); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.EncryptionConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Table;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

// Sample to update a cmek table
public class UpdateTableCMEK {

  public static void runUpdateTableCMEK() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String kmsKeyName = "MY_KEY_NAME";
    // Set a new encryption key to use for the destination.
    // i.e. projects/{project}/locations/{location}/keyRings/{key_ring}/cryptoKeys/{cryptoKey}
    EncryptionConfiguration encryption =
        EncryptionConfiguration.newBuilder().setKmsKeyName(kmsKeyName).build();
    updateTableCMEK(datasetName, tableName, encryption);
  }

  public static void updateTableCMEK(
      String datasetName, String tableName, EncryptionConfiguration encryption) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      Table table = bigquery.getTable(TableId.of(datasetName, tableName));
      bigquery.update(table.toBuilder().setEncryptionConfiguration(encryption).build());
      System.out.println("Table cmek updated successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table cmek was not updated. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Python

Cambia la chiave di crittografia gestita dal cliente per una tabella cambiando la proprietà Table.encryption_configuration in un nuovo oggetto EncryptionConfiguration e aggiorna la tabella.

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()

assert table.encryption_configuration.kms_key_name == original_kms_key_name

# Set a new encryption key to use for the destination.
# TODO: Replace this key with a key you have created in KMS.
updated_kms_key_name = (
    "projects/cloud-samples-tests/locations/us/keyRings/test/cryptoKeys/otherkey"
)
table.encryption_configuration = bigquery.EncryptionConfiguration(
    kms_key_name=updated_kms_key_name
)

table = client.update_table(table, ["encryption_configuration"])  # API request

assert table.encryption_configuration.kms_key_name == updated_kms_key_name
assert original_kms_key_name != updated_kms_key_name

Imposta una chiave predefinita del set di dati

Puoi impostare una chiave Cloud KMS predefinita a livello di set di dati che si applica a tutte le tabelle create di recente all'interno del set di dati, a meno che non venga specificata una chiave Cloud KMS diversa quando crei la tabella. La chiave predefinita non si applica alle tabelle esistenti. La modifica della chiave predefinita non modifica le tabelle esistenti e si applica solo alle nuove tabelle create dopo la modifica.

Puoi applicare, modificare o rimuovere una chiave predefinita del set di dati

• specificando la chiave predefinita nel campo EncryptionConfiguration.kmsKeyName quando chiami i metodi datasets.insert o datasets.patch

• specificando la chiave predefinita nel flag --default_kms_key quando esegui il comando bq mk --dataset.

  bq mk \
  --default_kms_key projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY \
  --dataset DATASET_ID
  

  bq update \
  --default_kms_key projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY \
  --dataset DATASET_ID
  

Nota: all'interno di un set di dati a cui è applicata una chiave Cloud KMS predefinita, non è possibile criptare nuove tabelle con una chiave diversa da una chiave di crittografia gestita dal cliente. Ciò significa che, se il set di dati ha una chiave Cloud KMS predefinita, non puoi utilizzare una chiave di crittografia non gestita dal cliente per criptare nuove tabelle nel set di dati.

Imposta una chiave predefinita del progetto

Puoi impostare una chiave Cloud KMS predefinita a livello di progetto da applicare a tutti i risultati delle query e alle tabelle appena create nel progetto, a meno che non specifichi una chiave Cloud KMS diversa. La chiave predefinita non si applica alle tabelle esistenti. La modifica della chiave predefinita non modifica le tabelle esistenti e si applica solo alle nuove tabelle create dopo la modifica.

SQL

Utilizza l'istruzione ALTER PROJECT SET OPTIONS per aggiornare il campo default_kms_key_name per un progetto. Puoi trovare il nome della risorsa per la chiave nella pagina di Cloud KMS.

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'Editor query, inserisci la seguente istruzione:

   ALTER PROJECT PROJECT_ID
   SET OPTIONS (
     region-us.default_kms_key_name
       = 'projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY');
   

3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

Puoi utilizzare il comando bq per eseguire un'istruzione ALTER PROJECT SET OPTIONS in modo da aggiornare il campo default_kms_key_name per un progetto:

bq query --nouse_legacy_sql \
  'ALTER PROJECT PROJECT_ID
  SET OPTIONS (
  `region-us.default_kms_key_name`
    ="projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY");'

Utilizzare CMEK per proteggere i modelli BigQuery ML

BigQuery ML supporta CMEK. Oltre alla crittografia predefinita fornita da BigQuery, puoi utilizzare le tue chiavi Cloud Key Management Service per criptare i modelli di machine learning, inclusi i modelli TensorFlow importati.

Crea un modello criptato con una chiave Cloud KMS

Per creare un modello criptato, utilizza l'istruzione CREATE MODEL e specifica KMS_KEY_NAME nelle opzioni di addestramento:

    CREATE MODEL my_dataset.my_model
    OPTIONS(
      model_type='linear_reg',
      input_label_cols=['your_label'],
      kms_key_name='projects/my_project/locations/my_location/keyRings/my_ring/cryptoKeys/my_key')
    AS SELECT * FROM my_dataset.my_data

La stessa sintassi si applica anche ai modelli TensorFlow importati:

    CREATE MODEL my_dataset.my_model
    OPTIONS(
      model_type='tensorflow',
      path='gs://bucket/path/to/saved_model/*',
      kms_key_name='projects/my_project/locations/my_location/keyRings/my_ring/cryptoKeys/my_key')
    AS SELECT * FROM my_dataset.my_data

Limitazioni

Le chiavi di crittografia gestite dal cliente presentano le seguenti limitazioni per la crittografia dei modelli di machine learning:

• Le chiavi CMEK per la regione Global non sono supportate per i seguenti tipi di modelli:

  • DNN
  • Grande e profondo
  • Codificatore automatico
  • Albero potenziato

• Le chiavi CMEK a livello di regione e le chiavi CMEK multiregionali di Global, ad esempio EU o US, non sono supportate durante la creazione dei modelli AutoML Tables.

Cambiare un modello dalla crittografia predefinita alla protezione di Cloud KMS

Puoi utilizzare il comando bq cp con il flag --destination_kms_key per copiare un modello protetto per impostazione predefinita in un nuovo modello protetto da Cloud KMS. In alternativa, puoi utilizzare il comando bq cp con il flag -f per sovrascrivere un modello protetto per impostazione predefinita e aggiornarlo in modo da utilizzare la protezione di Cloud KMS. Il flag --destination_kms_key specifica l'ID risorsa della chiave da utilizzare con il modello di destinazione.

Per copiare un modello con crittografia predefinita in un nuovo modello con protezione Cloud KMS:

bq cp \
--destination_kms_key projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY \
SOURCE_DATASET_ID.SOURCE_MODEL_ID DESTINATION_DATASET_ID.DESTINATION_MODEL_ID

Per sovrascrivere un modello con crittografia predefinita nello stesso modello con la protezione Cloud KMS:

bq cp -f \
--destination_kms_key projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY \
DATASET_ID.MODEL_ID DATASET_ID.MODEL_ID

Per modificare un modello dalla protezione di Cloud KMS alla crittografia predefinita:

bq cp -f \
DATASET_ID.MODEL_ID DATASET_ID.MODEL_ID

Per saperne di più sullo strumento a riga di comando bq, consulta Utilizzo dello strumento a riga di comando bq.

Determina se un modello è protetto da Cloud KMS

Utilizza il comando bq show per vedere se un modello è protetto dalla chiave Cloud KMS. La chiave di crittografia si trova nel campo kmsKeyName.

bq show -m my_dataset.my_model

Puoi anche utilizzare la console Google Cloud per trovare la chiave Cloud KMS per un modello criptato. Le informazioni su CMEK si trovano nel campo Chiave gestita dal cliente nella sezione Dettagli modello del riquadro Dettagli del modello.

Modifica la chiave Cloud KMS per un modello criptato

Utilizza il comando bq update con il flag --destination_kms_key per cambiare la chiave di un modello protetto da Cloud KMS:

bq update --destination_kms_key \
projects/my_project/locations/my_location/keyRings/my_ring/cryptoKeys/my_key \
-t my_dataset.my_model

Usa chiavi di progetto o set di dati predefinite

Se hai impostato una chiave Cloud KMS predefinita a livello di progetto o set di dati, BigQuery ML utilizza automaticamente questa chiave durante la creazione dei modelli. Utilizza l'istruzione CREATE MODEL per specificare una chiave diversa per criptare il modello se non vuoi utilizzare la chiave predefinita.

Utilizzare le funzioni di BigQuery ML con i modelli criptati

Puoi usare tutte le funzioni di BigQuery ML con un modello criptato, senza specificare una chiave di crittografia.

Utilizzare CMEK per proteggere l'API BigQuery Connection

Per le connessioni Cloud SQL, puoi proteggere le credenziali dell'API BigQuery Connection utilizzando CMEK.

Per saperne di più su come creare una connessione protetta da CMEK, vedi Creare connessioni Cloud SQL.

Rimuovi l'accesso di BigQuery alla chiave Cloud KMS

Puoi rimuovere l'accesso di BigQuery alla chiave Cloud KMS in qualsiasi momento revocando l'autorizzazione IAM (Identity and Access Management) per la chiave in questione.

Nota: se rimuovi l'accesso di BigQuery a una chiave, questa modifica non avviene immediatamente, ma avviene entro un'ora mentre la modifica dell'autorizzazione IAM si propaga. Se esegui una query quando questa continua a essere completata, ma i risultati potrebbero non essere visibili.

Se BigQuery perde l'accesso alla chiave Cloud KMS, l'esperienza utente può risentirne in modo significativo e si può verificare la perdita di dati:

• Non è più possibile accedere ai dati in queste tabelle protette da CMEK: query, cp, extract e tabledata.list avranno esito negativo.

• Non è possibile aggiungere nuovi dati a queste tabelle protette da CMEK.

• Una volta concesso nuovamente l'accesso, le prestazioni delle query a queste tabelle possono essere ridotte per più giorni.

Controlla l'utilizzo di CMEK con il criterio dell'organizzazione

BigQuery si integra con i vincoli dei criteri dell'organizzazione CMEK per consentirti di specificare i requisiti di conformità della crittografia per le risorse BigQuery nella tua organizzazione.

Questa integrazione ti consente di:

• Richiedi CMEK per tutte le risorse BigQuery in un progetto.

• Limita le chiavi Cloud KMS che possono essere utilizzate per proteggere le risorse in un progetto.

Richiedi CMEK per tutte le risorse

Un criterio comune prevede l'utilizzo di CMEK per proteggere tutte le risorse in un insieme specifico di progetti. Puoi utilizzare il vincolo constraints/gcp.restrictNonCmekServices per applicare questo criterio in BigQuery.

Se viene configurato, questo criterio dell'organizzazione causa l'esito negativo di tutte le richieste di creazione di risorse senza una chiave Cloud KMS specificata.

Una volta impostato, questo criterio si applica solo alle nuove risorse nel progetto. Tutte le risorse esistenti senza chiavi Cloud KMS impostate continuano a esistere e sono accessibili senza problemi.

Nota: questo vincolo si applica solo alle risorse che contengono dati. Le risorse che utilizzano solo la chiave Cloud KMS specificata come predefinita per le nuove risorse (ad esempio, set di dati e configurazione del progetto) possono comunque essere create o aggiornate senza una chiave Cloud KMS.

Console

1. Apri la pagina Criteri dell'organizzazione.

   Vai a Criteri dell'organizzazione

2. Nel campo Filter (Filtro), inserisci constraints/gcp.restrictNonCmekServices e fai clic su Limita i servizi che possono creare risorse senza CMEK.

3. Fai clic su Modifica.

4. Seleziona Personalizza, seleziona Sostituisci e poi fai clic su Aggiungi regola.

5. Seleziona Personalizzato e poi fai clic su Rifiuta.

6. Nel campo Valore personalizzato, inserisci is:bigquery.googleapis.com.

7. Fai clic su Fine, poi su Salva.

gcloud

  gcloud resource-manager org-policies --project=PROJECT_ID \
    deny gcp.restrictNonCmekServices is:bigquery.googleapis.com

Per verificare che il criterio venga applicato correttamente, puoi provare a creare una tabella nel progetto. Se non specifichi una chiave Cloud KMS, il processo non va a buon fine.

Questo criterio si applica anche alle tabelle dei risultati delle query nel progetto. Puoi specificare una chiave predefinita del progetto in modo che gli utenti non debbano specificare manualmente una chiave ogni volta che eseguono una query nel progetto.

Limita le chiavi Cloud KMS per un progetto BigQuery

Puoi utilizzare il vincolo constraints/gcp.restrictCmekCryptoKeyProjects per limitare le chiavi Cloud KMS che puoi utilizzare per proteggere una risorsa in un progetto BigQuery.

Potresti specificare una regola, ad esempio: "Per tutte le risorse BigQuery in projects/my-company-data-project, le chiavi Cloud KMS utilizzate in questo progetto devono provenire da projects/my-company-central-keys OR projects/team-specific-keys".

Console

1. Apri la pagina Criteri dell'organizzazione.

   Vai a Criteri dell'organizzazione

2. Nel campo Filtro, inserisci constraints/gcp.restrictCmekCryptoKeyProjects, quindi fai clic su Limita i progetti che possono fornire CryptoKey KMS per CMEK.

3. Fai clic su Modifica.

4. Seleziona Personalizza, seleziona Sostituisci e poi fai clic su Aggiungi regola.

5. Seleziona Personalizzato e poi fai clic su Consenti.

6. Nel campo Valore personalizzato, inserisci under:projects/<var>KMS_PROJECT_ID</var>.

7. Fai clic su Fine, poi su Salva.

gcloud

  gcloud resource-manager org-policies --project=PROJECT_ID \
    allow gcp.restrictCmekCryptoKeyProjects under:projects/KMS_PROJECT_ID

Per verificare che il criterio venga applicato correttamente, puoi provare a creare una tabella utilizzando una chiave Cloud KMS di un progetto diverso. Il processo non andrà a buon fine.

Limitazioni dei criteri dell'organizzazione

Esistono limitazioni associate all'impostazione di un criterio dell'organizzazione.

Ritardo di propagazione

Dopo aver impostato o aggiornato un criterio dell'organizzazione, l'applicazione del nuovo criterio potrebbe richiedere fino a 15 minuti. BigQuery memorizza nella cache i criteri per non influire negativamente sulla latenza di creazione delle tabelle.

Autorizzazioni richieste per impostare un criterio dell'organizzazione

Potrebbe essere difficile acquisire l'autorizzazione per impostare o aggiornare il criterio dell'organizzazione a scopo di test. Devi disporre del ruolo Amministratore criteri organizzazione, che può essere concesso solo a livello di organizzazione (anziché a livello di progetto o cartella).

Anche se il ruolo deve essere concesso a livello di organizzazione, è comunque possibile specificare un criterio da applicare solo a un progetto o una cartella specifici.

Impatto della rotazione della chiave Cloud KMS

BigQuery non ruota automaticamente una chiave di crittografia della tabella quando la chiave Cloud KMS associata alla tabella viene ruotata. Tutti i dati nelle tabelle esistenti continuano a essere protetti dalla versione della chiave con cui sono state create.

Le tabelle appena create utilizzano la versione della chiave primaria al momento della creazione.

Per aggiornare una tabella in modo che utilizzi la versione più recente della chiave, imposta una chiave Cloud KMS diversa e torna all'originale.

Impatto sulla fatturazione di Cloud KMS

Quando crei o tronchi una tabella protetta da CMEK, BigQuery genera una chiave di crittografia delle chiavi intermedia che viene poi criptata con la chiave Cloud KMS specificata.

Ai fini della fatturazione, ciò significa che né le tue chiamate a Cloud KMS né i relativi costi associati scalano in base alle dimensioni della tabella. Per le tabelle protette da CMEK, puoi aspettarti una chiamata a Cloud KMS cryptoKeys.encrypt per ogni creazione o troncamento di una tabella e una chiamata a Cloud KMS cryptoKeys.decrypt per ogni tabella coinvolta in una query. Entrambi questi metodi appartengono alla categoria Operazioni chiave: crittografia elencata in Prezzi di Cloud KMS.

La lettura o la scrittura in una tabella protetta da CMEK esistente richiama Cloud KMS cryptoKeys.decrypt perché la chiave intermedia deve essere decriptata.

Limitazioni

Accesso BigQuery alla chiave Cloud KMS

Una chiave Cloud KMS è considerata disponibile e accessibile da BigQuery nelle seguenti condizioni:

• La chiave è attivata
• L'account di servizio BigQuery dispone di autorizzazioni di crittografia e decrittografia

Le seguenti sezioni descrivono l'impatto sull'inserimento di flussi di dati e sui dati inaccessibili a lungo termine quando una chiave è inaccessibile.

Impatto sull'inserimento di flussi di dati

La chiave Cloud KMS deve essere disponibile e accessibile per almeno 24 ore consecutive nel periodo di 48 ore dopo una richiesta di inserimento di flussi di dati. Se la chiave non è disponibile e accessibile, i flussi di dati potrebbero non essere completamente permanenti e andare persi. Per ulteriori informazioni sull'inserimento di flussi di dati, consulta Streaming di dati in BigQuery.

Impatto sui dati inaccessibili a lungo termine

Poiché BigQuery offre archiviazione gestita, i dati non accessibili a lungo termine non sono compatibili con l'architettura di BigQuery. Se la chiave Cloud KMS di una determinata tabella BigQuery non è disponibile e non è accessibile per 60 giorni consecutivi, BigQuery potrebbe scegliere di eliminare la tabella e i dati associati. Almeno sette giorni prima dell'eliminazione dei dati, BigQuery invia un'email all'indirizzo email associato all'account di fatturazione.

Utilizzo di origini dati esterne

Se esegui query sui dati archiviati in un'origine dati esterna, come Cloud Storage, che dispone di dati criptati con CMEK, la crittografia dei dati è gestita da Cloud Storage. Ad esempio, le tabelle BigLake supportano i dati criptati con CMEK in Cloud Storage.

Le tabelle BigQuery e BigLake non supportano le chiavi di crittografia fornite dal cliente (CSEK).

Passare dalla crittografia protetta da CMEK a quella predefinita e viceversa

Non puoi passare da una tabella alla crittografia predefinita e alla crittografia CMEK. Per cambiare la crittografia, copia la tabella con il set di informazioni sulla crittografia della destinazione o utilizza una query SELECT * per selezionare la tabella al suo interno con la disposizione WRITE_TRUNCATE.

Utilizzare i decoratori delle tabelle

Se proteggi una tabella con Cloud KMS e poi sostituisci i dati nella tabella utilizzando il valore WRITE_TRUNCATE per un'operazione load, cp o query, i decoratori dell'intervallo non funzioneranno nel limite di modifica della crittografia. Puoi comunque utilizzare i decoratori delle tabelle, inclusi i decoratori di intervalli, per eseguire query sui dati prima o dopo il confine o sullo snapshot in un momento specifico.

Query sulla tabella con caratteri jolly

Non è possibile eseguire query sulle tabelle protette da CMEK con un suffisso con caratteri jolly.

Supporto delle versioni

Il supporto CMEK per BigQuery è disponibile solo per BigQuery Enterprise Plus e BigQuery On-Demand. I clienti BigQuery delle prenotazioni a costo fisso legacy prima del 5 luglio 2023 mantengono tutto il supporto esistente per CMEK nel livello Enterprise.

Assistenza di BigQuery Studio

Gli asset di codice di BigQuery Studio, incluse le query salvate e i notebooks, non supportano CMEK.

Domande frequenti

Chi ha bisogno dell'autorizzazione per la chiave Cloud KMS?

Nel caso delle chiavi di crittografia gestite dal cliente, non è necessario specificare ripetutamente le autorizzazioni. Finché l'account di servizio BigQuery dispone dell'autorizzazione per utilizzare la chiave Cloud KMS per criptare e decriptare, chiunque disponga dell'autorizzazione alla tabella BigQuery può accedere ai dati, anche se non ha accesso diretto alla chiave Cloud KMS.

Quale account di servizio viene utilizzato?

L'account di servizio BigQuery associato al progetto Google Cloud della tabella viene utilizzato per decriptare i dati della tabella. Gli account di servizio BigQuery sono univoci per ogni progetto. Per un job che scrive dati in una tabella anonima protetta da Cloud KMS, viene utilizzato l'account di servizio del progetto del job.

Ad esempio, considera tre tabelle protette da CMEK: table1, table2 e table3. Per eseguire query sui dati da {project1.table1, project2.table2} con la tabella di destinazione {project3.table3}:

• Utilizza l'account di servizio project1 per project1.table1
• Utilizza l'account di servizio project2 per project2.table2
• Utilizza l'account di servizio project3 per project3.table3

In quali modi BigQuery può utilizzare la mia chiave Cloud KMS?

BigQuery utilizza la chiave Cloud KMS per decriptare i dati in risposta a una query utente, ad esempio tabledata.list o jobs.insert.

BigQuery può anche utilizzare la chiave per attività di manutenzione e ottimizzazione dell'archiviazione dei dati, come la conversione dei dati in un formato ottimizzato per la lettura.

Quali librerie di crittografia vengono utilizzate?

BigQuery si basa su Cloud KMS per la funzionalità CMEK. Cloud KMS utilizza Tink per la crittografia.

Come posso ricevere ulteriore assistenza?

In caso di domande a cui non trovi risposta qui, consulta l'assistenza di BigQuery.

Risolvere gli errori

Di seguito sono descritti gli errori comuni e le misure correttive consigliate.

Errore	Suggerimento
Concedi il ruolo Autore crittografia/decrittografia CryptoKey Cloud KMS	L'account di servizio BigQuery associato al progetto non dispone di autorizzazioni IAM sufficienti per operare sulla chiave Cloud KMS specificata. Segui le istruzioni nell'errore o in questa documentazione per concedere l'autorizzazione IAM adeguata.
Le impostazioni di crittografia della tabella esistenti non corrispondono a quelle di crittografia specificate nella richiesta	Questo può verificarsi in scenari in cui la tabella di destinazione ha impostazioni di crittografia che non corrispondono a quelle di crittografia della richiesta. Come mitigazione, utilizza la disposizione di scrittura TRUNCATE per sostituire la tabella o specifica una tabella di destinazione diversa.
Questa regione non è supportata	La regione della chiave Cloud KMS non corrisponde a quella del set di dati BigQuery della tabella di destinazione. Come mitigazione, seleziona una chiave in una regione che corrisponda al tuo set di dati oppure carica un set di dati che corrisponde alla regione della chiave.
L'amministratore richiede di specificare una chiave di crittografia per le query nel progetto PROJECT_ID.	Un criterio dell'organizzazione ha impedito la creazione di una risorsa o l'esecuzione di una query. Per saperne di più su questo criterio, consulta Richiedere CMEK per tutte le risorse in un progetto BigQuery.
L'amministratore impedisce di utilizzare le chiavi KMS del progetto KMS_PROJECT_ID per proteggere le risorse nel progetto PROJECT_ID.	Un criterio dell'organizzazione ha impedito la creazione di una risorsa o l'esecuzione di una query. Per scoprire di più su questo criterio, consulta Limitare le chiavi Cloud KMS per un progetto BigQuery.