サービスアカウントの使用

一部のデータソースでは、Google Cloud コンソール、API、または bq コマンドラインでのサービスアカウントを使用したデータ転送認証がサポートされています。サービスアカウントは、Google Cloud プロジェクトに関連付けられた Google アカウントです。サービスアカウントは、ユーザーの認証情報ではなくサービスアカウントの認証情報を使用して認証することで、スケジュールされたクエリやバッチ処理パイプラインなどのジョブを実行できます。

既存のデータ転送は、サービスアカウントの認証情報で更新できます。詳細については、データ転送の認証情報を更新するをご覧ください。

次のような状況では、認証情報を更新する必要があります。

ユーザーによるデータソースへのアクセスを認可できず、転送が失敗する。

Error code 401 : Request is missing required authentication credential. UNAUTHENTICATED
転送を実行しようとすると、INVALID_USER エラーが発生します。

Error code 5 : Authentication failure: User Id not found. Error code: INVALID_USERID

サービスアカウントによる認証のより詳しい内容ついては、認証の概要をご覧ください。

サービスアカウントをサポートするデータソース

BigQuery Data Transfer Service では、次の転送にサービスアカウントの認証情報を使用できます。

始める前に

BigQuery Data Transfer Service を有効にするために必要なすべての操作が完了していることを確認します。
このドキュメントの各タスクを実行するために必要な権限をユーザーに与える Identity and Access Management（IAM）のロールを付与します。

必要な権限

サービスアカウントを使用するようにデータ転送を更新するには、次の権限が必要です。

転送を変更するための bigquery.transfers.update 権限。

この権限は、roles/bigquery.admin IAM の事前定義ロールに含まれています。
サービスアカウントへのアクセス。ユーザーにサービスアカウントのロールを付与する方法については、サービスアカウントのユーザーロールをご覧ください。

転送の実行に使用するサービスアカウントに次の権限があることを確認します。

ターゲットデータセットに対する bigquery.datasets.get 権限と bigquery.datasets.update 権限テーブルで列レベルのアクセス制御を使用している場合、サービスアカウントには bigquery.tables.setCategory 権限も必要です。

これらすべての権限は、IAM の事前定義ロール bigquery.admin に含まれています。BigQuery Data Transfer Service での IAM ロールの詳細については、IAM の概要をご覧ください。
構成された転送データソースへアクセスする。さまざまなデータソースに必要な権限の詳細については、データソースとサービスアカウントのサポートをご覧ください。

データ転送の認証情報を更新する

コンソール

次の手順で、個々のユーザーアカウントではなく、サービスアカウントとして認証するようにデータ転送の構成を更新します。

Google Cloud コンソールで、[データ転送] ページに移動します。

[データ転送] に移動
データ転送リストで、転送をクリックします。
[編集] をクリックして転送構成を更新します。
[サービスアカウント] フィールドに、サービスアカウント名を入力します。
[保存] をクリックします。

bq

データ転送の認証情報を更新するには、bq コマンドラインツールを使用して転送構成を更新します。

--transfer_config フラグ、--update_credentials フラグ、--service_account_name フラグを指定して、bq update コマンドを使用します。

たとえば、次のコマンドは、個々のユーザーアカウントではなく、サービスアカウントとして認証するようにデータ転送の構成を更新します。

bq update \
--transfer_config \
--update_credentials \
--service_account_name=abcdef-test-sa@abcdef-test.iam.gserviceaccount.com projects/862514376110/locations/us/transferConfigs/5dd12f26-0000-262f-bc38-089e0820fe38 \

Java

このサンプルを試す前に、クライアントライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Java の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

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import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataTransferServiceClient;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.TransferConfig;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.UpdateTransferConfigRequest;
import com.google.protobuf.FieldMask;
import com.google.protobuf.util.FieldMaskUtil;
import java.io.IOException;

// Sample to update credentials in transfer config.
public class UpdateCredentials {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String configId = "MY_CONFIG_ID";
    String serviceAccount = "MY_SERVICE_ACCOUNT";
    TransferConfig transferConfig = TransferConfig.newBuilder().setName(configId).build();
    FieldMask updateMask = FieldMaskUtil.fromString("service_account_name");
    updateCredentials(transferConfig, serviceAccount, updateMask);
  }

  public static void updateCredentials(
      TransferConfig transferConfig, String serviceAccount, FieldMask updateMask)
      throws IOException {
    try (DataTransferServiceClient dataTransferServiceClient = DataTransferServiceClient.create()) {
      UpdateTransferConfigRequest request =
          UpdateTransferConfigRequest.newBuilder()
              .setTransferConfig(transferConfig)
              .setUpdateMask(updateMask)
              .setServiceAccountName(serviceAccount)
              .build();
      dataTransferServiceClient.updateTransferConfig(request);
      System.out.println("Credentials updated successfully");
    } catch (ApiException ex) {
      System.out.print("Credentials was not updated." + ex.toString());
    }
  }
}

Python

このサンプルを試す前に、クライアントライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Python の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンスドキュメントをご覧ください。