Sécurité et autorisations pour Dataflow

Vous pouvez exécuter des pipelines Dataflow en local ou sur des ressources Google Cloud gérées à l'aide de l'exécuteur Dataflow. Que les pipelines soient exécutés localement ou dans le cloud, ils utilisent un système d'autorisations pour assurer la sécurité d'accès aux fichiers et aux ressources du pipeline. Les autorisations Dataflow sont attribuées en fonction du rôle utilisé pour accéder aux ressources du pipeline. Ce document présente les concepts suivants :

  • Mettre à niveau des VM Dataflow
  • Rôles et autorisations requis pour exécuter des pipelines locaux et Google Cloud
  • Rôles et autorisations requis pour accéder aux ressources de pipeline
  • Types de données utilisés dans un service Dataflow et dans la sécurité des données.

Avant de commencer

Pour en savoir plus sur les identifiants de projet Google Cloud, consultez la présentation de Google Cloud. Ces identifiants incluent le nom, l'ID et le numéro du projet.

Mettre à niveau et appliquer des correctifs sur des VM Dataflow

Dataflow utilise Container-Optimized OS. Les processus de sécurité de Container-Optimized OS s'appliquent également à Dataflow.

Les pipelines par lot sont limités dans le temps et ne nécessitent pas de maintenance. Lorsqu'un nouveau pipeline par lot démarre, la dernière image Dataflow est utilisée.

Pour les pipelines de streaming, si un correctif de sécurité est immédiatement requis, Google Cloud vous avertit à l'aide de bulletins de sécurité. Pour les pipelines de streaming, nous vous recommandons d'utiliser l'option --update pour redémarrer votre tâche avec la dernière image Dataflow.

Les images de conteneurs Dataflow sont disponibles dans Google Cloud Console.

Sécurité et autorisations pour les pipelines locaux

En local, le pipeline Apache Beam est exécuté avec le compte Google Cloud que vous avez configuré à l'aide de l'exécutable de Google Cloud CLI. Les opérations du SDK Apache Beam exécutées localement et votre compte Google Cloud ont accès aux mêmes fichiers et ressources.

Pour répertorier le compte Google Cloud que vous avez sélectionné par défaut, exécutez la commande gcloud config list.

Les pipelines locaux peuvent générer des données vers des destinations locales, par exemple des fichiers locaux, ou vers des destinations dans le cloud, comme Cloud Storage ou BigQuery. Si le pipeline exécuté localement écrit des fichiers sur des ressources cloud telles que Cloud Storage, il utilise vos identifiants de compte Google Cloud et le projet Google Cloud que vous avez configuré comme valeur par défaut dans Google Cloud CLI. Pour obtenir des instructions concernant l'authentification avec les identifiants de compte Google Cloud, consultez le guide de démarrage rapide correspondant au langage que vous utilisez : Guide de démarrage rapide pour Java, Guide de démarrage rapide pour Python ou Guide de démarrage rapide pour Go.

Sécurité et autorisations pour les pipelines sur Google Cloud

Lorsque vous exécutez un pipeline, Cloud Dataflow utilise deux comptes de service pour gérer la sécurité et les autorisations :

  • Le compte de service Dataflow. Le service Dataflow utilise son compte de service dans le cadre d'une requête de création de job (par exemple, pour vérifier le quota des projets et créer des instances de nœuds de calcul en votre nom). Dataflow utilise également le compte de service Dataflow lors de l'exécution du job pour gérer celui-ci. Ce compte est également appelé agent de service Dataflow.

  • Le compte de service des nœuds de calcul. Les instances de nœud de calcul utilisent le compte de service du nœud de calcul pour accéder aux ressources d'entrée et de sortie une fois que vous avez envoyé la tâche. Par défaut, les nœuds de calcul utilisent le compte de service par défaut Compute Engine associé à votre projet en tant que compte de service de nœud de calcul. Nous vous recommandons de spécifier un compte de service géré par l'utilisateur au lieu d'utiliser le compte de service de nœud de calcul par défaut.

Pour emprunter l'identité du compte de service, le compte qui lance le pipeline doit avoir le rôle suivant : iam.serviceAccounts.actAs.

En fonction des autres autorisations du projet, votre compte utilisateur peut également avoir besoin du rôle roles/dataflow.developer. Si vous êtes propriétaire ou éditeur d'un projet, vous disposez déjà des autorisations contenues dans le rôle roles/dataflow.developer.

Bonnes pratiques

  • Si possible, pour le compte de service de nœud de calcul, spécifiez un compte de service géré par l'utilisateur au lieu d'utiliser le compte de service de nœud de calcul par défaut.
  • Lorsque vous accordez des autorisations sur les ressources, attribuez le rôle contenant les autorisations minimales requises pour la tâche. Vous pouvez créer un rôle personnalisé qui n'inclut que les autorisations requises.
  • Lorsque vous attribuez des rôles pour accéder aux ressources, utilisez le niveau de ressource le plus bas possible. Par exemple, au lieu d'attribuer le rôle roles/bigquery.dataEditor sur un projet ou un dossier, accordez-le sur la table BigQuery.
  • Créez un bucket appartenant à votre projet, qui servira de bucket de préproduction pour Dataflow. Les autorisations de bucket par défaut permettent à Dataflow d'utiliser le bucket pour organiser les fichiers exécutables du pipeline.

Compte de service Dataflow

Tous les projets qui ont utilisé la ressource Dataflow Job disposent d'un compte de service Dataflow, également appelé agent de service Dataflow, qui utilise l'adresse e-mail suivante:

service-PROJECT_NUMBER@dataflow-service-producer-prod.iam.gserviceaccount.com

Ce compte de service est créé et géré par Google, et attribué automatiquement à votre projet lors de la première utilisation de la ressource Dataflow Job.

Lors de l'exécution des pipelines Dataflow, Dataflow manipule les ressources en votre nom. (par exemple, en créant des VM supplémentaires). Lorsque vous exécutez votre pipeline avec Dataflow, ce compte de service est utilisé.

Ce compte se voit attribuer le rôle Agent de service Dataflow sur le projet. Il dispose des autorisations nécessaires pour exécuter une tâche Dataflow dans le projet, comme démarrer des nœuds de calcul Compute Engine. Ce compte est utilisé exclusivement par Dataflow et est propre à votre projet.

Vous pouvez examiner les rôles attribués au compte de service Dataflow dans la console Google Cloud ou dans la Google Cloud CLI.

Console

  1. Accéder à la page Rôles

    Accéder à la page "Rôles"

  2. Le cas échéant, sélectionnez votre projet.

  3. Dans la liste, cliquez sur le titre Agent de service Cloud Dataflow. Une page contenant la liste des autorisations attribuées au compte de service Dataflow s'affiche.

gcloud CLI

Affichez les autorisations du compte de service Dataflow :

gcloud iam roles describe roles/dataflow.serviceAgent

Comme les services Google Cloud attendent un accès en lecture/écriture au projet et à ses ressources, nous vous recommandons de ne pas modifier les autorisations par défaut qui sont établies automatiquement pour votre projet. Si un compte de service Dataflow perd ses autorisations sur un projet, Dataflow ne peut pas lancer de VM ni effectuer d'autres tâches de gestion.

Si vous supprimez les autorisations pour le compte de service de la stratégie IAM (Identity and Access Management), le compte reste présent, car il appartient au service Dataflow.

Compte de service de nœud de calcul

Les instances Compute Engine exécutent les opérations du SDK Apache Beam dans le cloud. Ces nœuds de calcul utilisent le compte de service de nœud de calcul de votre projet pour accéder aux fichiers et aux autres ressources associés au pipeline. Le compte de service du nœud de calcul sert d'identité à toutes les VM de nœud de calcul, et toutes les requêtes provenant de la VM utilisent le compte de service du nœud de calcul. Ce compte de service est également utilisé pour interagir avec des ressources telles que des buckets Cloud Storage et des sujets Pub/Sub.

  • Pour que le compte de service du nœud de calcul puisse exécuter une tâche, il doit disposer du rôle roles/dataflow.worker.
  • Pour que le compte de service du nœud de calcul puisse créer ou examiner une tâche, il doit disposer du rôle roles/dataflow.admin.

En outre, lorsque vos pipelines Apache Beam accèdent aux ressources Google Cloud, vous devez attribuer les rôles requis au compte de service du nœud de calcul de votre projet Dataflow. Le compte de service du nœud de calcul doit pouvoir accéder aux ressources lors de l'exécution du job Dataflow. Par exemple, si la tâche écrit dans BigQuery, votre compte de service doit également être doté du rôle roles/bigquery.dataEditor sur la table BigQuery. Voici quelques exemples de ressources :

Compte de service de nœud de calcul par défaut

Par défaut, les nœuds de calcul utilisent le compte de service par défaut Compute Engine de votre projet en tant que compte de service de nœud de calcul. Ce compte de service utilise l'adresse e-mail suivante :

PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com

Ce compte de service est créé automatiquement lorsque vous activez l'API Compute Engine pour votre projet à partir de la bibliothèque d'API de la console Google Cloud.

Bien que vous puissiez utiliser le compte de service Compute Engine par défaut en tant que compte de service de nœud de calcul Dataflow, nous vous recommandons de créer un compte de service de nœud de calcul Dataflow dédié, qui ne dispose que des rôles et autorisations dont vous avez besoin.

Selon la configuration de vos règles d'administration, le compte de service par défaut peut se voir attribuer automatiquement le rôle Éditeur sur votre projet. Nous vous recommandons vivement de désactiver l'attribution automatique des rôles en appliquant la contrainte de règle d'administration iam.automaticIamGrantsForDefaultServiceAccounts. Si vous avez créé votre organisation après le 3 mai 2024, cette contrainte est appliquée par défaut.

Si vous désactivez l'attribution automatique de rôles, vous devez choisir les rôles à attribuer aux comptes de service par défaut, puis attribuer ces rôles vous-même.

Si le compte de service par défaut dispose déjà du rôle Éditeur, nous vous recommandons de le remplacer par des rôles moins permissifs.Pour modifier les rôles du compte de service en toute sécurité, utilisez Policy Simulator pour voir l'impact de la modification, puis attribuez et révoquez les rôles appropriés.

Spécifier un compte de service de nœud de calcul géré par l'utilisateur

Si vous souhaitez créer et utiliser des ressources avec un contrôle d'accès précis, vous pouvez créer un compte de service géré par l'utilisateur. Utilisez ce compte comme compte de service de nœud de calcul.

  1. Si vous ne possédez pas encore de compte de service géré par l'utilisateur, créez-en un.

  2. Définissez les rôles IAM requis pour votre compte de service.

    • Pour que le compte de service du nœud de calcul puisse exécuter une tâche, il doit disposer du rôle roles/dataflow.worker.
    • Pour que le compte de service du nœud de calcul puisse créer ou examiner une tâche, il doit disposer du rôle roles/dataflow.admin.
    • Vous pouvez également créer un rôle IAM personnalisé avec les autorisations requises. Pour obtenir la liste des autorisations requises, consultez la page Rôles.
    • Votre compte de service peut également avoir besoin de rôles supplémentaires pour utiliser les ressources Google Cloud requises par votre job, comme BigQuery, Pub/Sub ou Cloud Storage. Par exemple, si la tâche lit les données à partir de BigQuery, votre compte de service doit également être doté du rôle roles/bigquery.dataViewer sur la table BigQuery.
    • Assurez-vous que votre compte de service géré par l'utilisateur dispose d'un accès en lecture et en écriture aux emplacements de préproduction et aux emplacements temporaires spécifiés dans le job Dataflow.
    • Pour emprunter l'identité du compte de service, votre compte utilisateur doit disposer de l'autorisation iam.serviceAccounts.actAs.

  3. Dans le projet contenant le compte de service de nœud de calcul géré par l'utilisateur, le compte de service Dataflow (service-PROJECT_NUMBER@dataflow-service-producer-prod.iam.gserviceaccount.com) et le service Compute Engine Agent (service-PROJECT_NUMBER@compute-system.iam.gserviceaccount.com) doivent disposer des rôles suivants. PROJECT_NUMBER est l'ID du projet dans lequel votre tâche Dataflow s'exécute. Ces deux comptes sont des agents de service.

    Dans le projet dans lequel votre tâche Dataflow s'exécute, les comptes disposent de ces rôles par défaut. Si le compte de service de nœud de calcul géré par l'utilisateur et le job se trouvent dans des projets différents, attribuez ces rôles aux comptes de service gérés par Google utilisés par le compte de service du nœud de calcul géré par l'utilisateur. Pour attribuer ces rôles, suivez les étapes de la section Attribuer un rôle unique de la page "Gérer l'accès aux comptes de service".

  4. Lorsque le compte de service de nœud de calcul géré par l'utilisateur et le job se trouvent dans des projets différents, assurez-vous que la contrainte booléenne iam.disableCrossProjectServiceAccountUsage n'est pas appliquée au projet propriétaire du compte de service géré par l'utilisateur. Pour en savoir plus, consultez la section Activer l'association des comptes de service à plusieurs projets.

  5. Lorsque vous exécutez la tâche de pipeline, spécifiez votre compte de service.

    Java

    Utilisez l'option --serviceAccount et spécifiez votre compte de service lorsque vous exécutez le job de pipeline à partir de la ligne de commande : --serviceAccount=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

    Utilisez l'option --service-account-email et spécifiez votre compte de service lorsque vous exécutez le job de pipeline en tant que modèle Flex : --service-account-email=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

    Python

    Utilisez l'option --service_account_email et spécifiez votre compte de service lorsque vous exécutez la tâche de pipeline : --service_account_email=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

    Go

    Utilisez l'option --service_account_email et spécifiez votre compte de service lorsque vous exécutez la tâche de pipeline : --service_account_email=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Le compte de service géré par l'utilisateur peut se trouver dans le même projet que votre tâche ou dans un autre projet. Si le compte de service et la tâche se trouvent dans des projets différents, vous devez configurer le compte de service avant d'exécuter la tâche.

Ajouter des rôles

Pour ajouter des rôles à votre projet, procédez comme suit :

Console

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page IAM.

    Accéder à IAM

  2. Sélectionnez votre projet.

  3. Sur la ligne contenant votre compte utilisateur, cliquez sur Modifier le compte principal, puis sur Ajouter un autre rôle.

  4. Dans la liste déroulante, sélectionnez le rôle Utilisateur du compte de service.

  5. Sur la ligne contenant votre compte de service de nœud de calcul, cliquez sur Modifier le compte principal, puis sur Ajouter un autre rôle.

  6. Dans la liste déroulante, sélectionnez le rôle Nœud de calcul Dataflow.

  7. Si votre compte de service de nœud de calcul nécessite le rôle d'administrateur Dataflow, répétez cette opération pour l'administrateur Dataflow.

  8. Répétez l'opération pour tous les rôles requis par les ressources utilisées dans votre tâche, puis cliquez sur Enregistrer.

    Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez la page Attribuer un rôle IAM à l'aide de la console.

gcloud CLI

  1. Attribuez le rôle roles/iam.serviceAccountUser à votre compte de service : Exécutez la commande suivante :

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:EMAIL_ADDRESS --role=roles/iam.serviceAccountUser
    • Remplacez PROJECT_ID par l'ID de votre projet.
    • Remplacez EMAIL_ADDRESS par l'adresse e-mail du compte utilisateur.

  2. Attribuez des rôles à votre compte de service de nœud de calcul. Exécutez la commande suivante pour le rôle IAM roles/dataflow.worker et pour tous les rôles requis par les ressources utilisées dans votre tâche. Si votre compte de service de nœud de calcul nécessite le rôle Administrateur Dataflow, répétez cette opération pour le rôle IAM roles/dataflow.admin. Cet exemple utilise le compte de service Compute Engine par défaut, mais nous vous recommandons d'employer un compte de service géré par l'utilisateur.

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="serviceAccount:PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com" --role=SERVICE_ACCOUNT_ROLE
    • Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet.
    • Remplacez PROJECT_NUMBER par votre numéro de projet. Pour trouver votre numéro de projet, consultez la section Identifier des projets ou utilisez la commande gcloud projects describe.
    • Remplacez SERVICE_ACCOUNT_ROLE par chaque rôle individuel.

Accéder aux ressources Google Cloud

Vos pipelines Apache Beam peuvent accéder aux ressources Google Cloud dans le même projet Google Cloud ou dans d'autres projets. Voici notamment ce que vous y trouverez :

Pour vous assurer que le pipeline Apache Beam peut accéder à ces ressources, vous devez utiliser les mécanismes de contrôle d'accès respectifs des ressources, afin d'accorder explicitement l'accès au compte de service de nœud de calcul du projet Dataflow.

Si vous utilisez des fonctionnalités Assured Workloads avec Dataflow (telles que les régions de l'UE et assistance pour les contrôles de souveraineté), tous les connecteurs Cloud Storage, BigQuery, Pub/Sub, E/S et autres ressources auxquels votre pipeline accède doivent être situés dans laprojet ou dossier Assured Workloads.

Si vous utilisez un compte de service de nœud de calcul géré par l'utilisateur ou si vous accédez à des ressources dans d'autres projets, une action supplémentaire peut être nécessaire. Dans les exemples suivants, nous partons du principe que le compte de service Compute Engine par défaut est utilisé, mais vous pouvez également utiliser un compte de service de nœud de calcul géré par l'utilisateur.

Accéder aux dépôts Artifact Registry

Lorsque vous utilisez des conteneurs personnalisés avec Dataflow, vous pouvez importer des artefacts dans un dépôt Artifact Registry.

Pour utiliser Artifact Registry avec Dataflow, vous devez accorder au moins l'accès Rédacteur Artifact Registry (role/artifactregistry.writer) au compte de service de nœud de calcul qui exécute le job Dataflow.

L'ensemble du contenu du dépôt est chiffré soit à l'aide de clés appartenant à Google et gérées par Google, soit à l'aide de clés de chiffrement gérées par le client. Artifact Registry utilise par défaut les clés appartenant à Google et gérées par Google, et aucune configuration n'est requise pour cette option.

Accéder aux buckets Cloud Storage

Pour permettre à votre projet Dataflow d'accéder à un bucket Cloud Storage, rendez-le accessible au compte de service de nœud de calcul de votre projet Dataflow. Votre compte de service doit au minimum disposer d'autorisations de lecture et d'écriture sur le bucket et ses contenus. Vous pouvez utiliser les autorisations IAM pour Cloud Storage afin d'accorder l'accès requis.

Pour accorder à votre compte de service de nœud de calcul les autorisations nécessaires pour lire et écrire dans un bucket, utilisez la commande gcloud storage buckets add-iam-policy-binding. Cette commande ajoute le compte de service de votre projet Dataflow à une stratégie au niveau du bucket.

gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://BUCKET_NAME --member="serviceAccount:PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com" --role=SERVICE_ACCOUNT_ROLE

Remplacez les éléments suivants :

  • BUCKET_NAME : nom de votre bucket Cloud Storage
  • PROJECT_NUMBER : numéro de votre projet Dataflow. Pour trouver votre numéro de projet, consultez la section Identifier des projets ou utilisez la commande gcloud projects describe.
  • SERVICE_ACCOUNT_ROLE: rôle IAM, par exemple storage.objectViewer

Pour récupérer la liste des buckets Cloud Storage d'un projet Google Cloud, utilisez la commande gcloud storage buckets list :

gcloud storage buckets list --project= PROJECT_ID

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet.

Sauf si vous êtes limité par des règles d'administration qui limitent le partage des ressources, vous pouvez accéder à un bucket qui se trouve dans un projet différent de celui de votre pipeline Dataflow. Pour en savoir plus sur les restrictions de domaine, consultez la page Restreindre les identités par domaine.

Si vous n'avez pas de bucket, créez-en un. Accordez ensuite à votre compte de service de nœud de calcul les autorisations nécessaires pour lire et écrire dans le bucket.

Vous pouvez également définir des autorisations de bucket à partir de la console Google Cloud. Pour en savoir plus, consultez la section Définir les autorisations de bucket.

Cloud Storage propose deux systèmes pour autoriser des utilisateurs à accéder à vos buckets et objets : IAM et les listes de contrôle d'accès (LCA). Dans la plupart des cas, IAM est la méthode recommandée pour contrôler l'accès à vos ressources.

  • IAM contrôle les autorisations dans Google Cloud et vous permet d'accorder des autorisations au niveau du bucket et du projet. Pour obtenir la liste des rôles IAM associés à Cloud Storage et des autorisations contenues dans chaque rôle, consultez la page Rôles IAM pour Cloud Storage. Si vous souhaitez contrôler davantage les autorisations, créez un rôle personnalisé.

  • Si vous utilisez des LCA pour contrôler l'accès, assurez-vous que les autorisations associées au compte de service de nœud de calcul sont cohérentes avec vos paramètres IAM. En raison de l'incohérence entre les stratégies IAM et LCA le bucket Cloud Storage peut devenir inaccessible pour vos tâches Dataflow lorsque le bucket Cloud Storage est migré d'un accès ultraprécis à un accès uniforme au niveau du bucket. Pour en savoir plus, consultez la section Conseils sur les erreurs fréquentes.

Accéder aux ensembles de données BigQuery

Vous pouvez utiliser l'API BigQueryIO pour accéder aux ensembles de données BigQuery situés dans le même projet que celui dans lequel vous utilisez Dataflow ou dans un autre projet. Pour que la source et le récepteur BigQuery fonctionnent correctement, les deux comptes suivants doivent avoir accès à tous les ensembles de données BigQuery sur lesquels votre tâche Dataflow effectue des opérations de lecture ou d'écriture :

Vous devrez peut-être configurer BigQuery pour accorder l'accès de manière explicite à ces comptes. Pour en savoir plus sur l'octroi de l'accès aux ensembles de données BigQuery à l'aide de la page BigQuery ou de l'API BigQuery, consultez la page Contrôle d'accès BigQuery.

Parmi les autorisations BigQuery requises, l'autorisation IAM bigquery.datasets.get est requise par le pipeline pour accéder à un ensemble de données BigQuery. En règle générale, la plupart des rôles IAM BigQuery incluent l'autorisation bigquery.datasets.get, mais le rôle roles/bigquery.jobUser constitue une exception.

Accéder aux sujets et abonnements Pub/Sub

Pour accéder à un sujet ou à un abonnement Pub/Sub, utilisez les fonctionnalités de gestion de l'authentification et des accès de Pub/Sub afin de configurer des autorisations pour le compte de service de nœud de calcul..

Les autorisations des rôles Pub/Sub suivants sont pertinents :

  • roles/pubsub.subscriber est obligatoire pour consommer des données.
  • roles/pubsub.editor est obligatoire pour créer un abonnement Pub/Sub.
  • roles/pubsub.viewer est recommandé, afin que Dataflow puisse interroger les configurations des sujets et des abonnements. Cette configuration présente deux avantages :
    • Dataflow peut vérifier les paramètres non compatibles sur les abonnements susceptibles de ne pas fonctionner comme prévu.
    • Si l'abonnement n'utilise pas le délai de confirmation par défaut de 10 secondes, les performances sont améliorées. Dataflow prolonge de manière répétée le délai de confirmation d'un message pendant son traitement par le pipeline. Sans autorisations pubsub.viewer, Dataflow ne peut pas interroger le délai de confirmation et doit donc supposer un délai par défaut. Cette configuration entraîne l'émission de plus de requêtes modifyAckDeadline que nécessaire par Dataflow.
    • Si VPC Service Controls est activé sur le projet propriétaire de l'abonnement ou du sujet, les règles d'entrée basées sur les adresses IP ne permettent pas à Dataflow d'interroger les configurations. Dans ce cas, une règle d'entrée basée sur le compte de service du nœud de calcul est requise.

Pour en savoir plus et obtenir des exemples de code illustrant l'utilisation des fonctionnalités de Identity and Access Management de Pub/Sub, consultez la section Exemple de cas d'utilisation: communication entre projets.

Accéder à Firestore

Pour accéder à une base de données Firestore (en mode natif ou Datastore), ajoutez votre compte de service de nœud de calcul Dataflow (par exemple, PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com) en tant qu'éditeur du projet propriétaire de la base de données, ou utilisez un rôle Datastore plus restrictif, tel que roles/datastore.viewer. Activez également l'API Firestore dans les deux projets à partir de la bibliothèque d'API de Google Cloud Console.

Accéder aux images pour les projets ayant un règlement relatif aux images de confiance

Si vous avez configuré un règlement relatif aux images de confiance pour votre projet et que votre image de démarrage se trouve dans un autre projet, assurez-vous que le règlement relatif aux images de confiance est configuré pour accéder à l'image. Par exemple, si vous exécutez une tâche Dataflow modélisée, assurez-vous que le fichier du règlement inclut l'accès au projet dataflow-service-producer-prod. Ce projet Google Cloud contient les images des tâches de modèle.

Accès aux données et sécurité

Le service Dataflow fonctionne avec deux types de données :

  • Données utilisateur final Ces données sont traitées par un pipeline Dataflow. Un pipeline classique lit les données d'une ou de plusieurs sources, met en œuvre les transformations de données et écrit les résultats dans un ou plusieurs récepteurs. Toutes les sources et tous les récepteurs sont des services de stockage qui ne sont pas directement gérés par Dataflow.

  • Données opérationnelles. Ces données incluent toutes les métadonnées requises pour la gestion d'un pipeline Dataflow. Ces données incluent à la fois des métadonnées fournies par l'utilisateur, telles que le nom d'une tâche ou des options de pipeline, ainsi que des métadonnées générées par le système, comme un ID de tâche.

Le service Dataflow met en œuvre plusieurs mécanismes de sécurité pour garantir la sécurité et la confidentialité des données. Ces mécanismes s'appliquent aux scénarios suivants :

  • Envoyer un pipeline au service
  • Évaluer un pipeline
  • Demander l'accès à la télémétrie et aux métriques pendant et après l'exécution d'un pipeline
  • Utiliser un service Dataflow tel que Shuffle ou Streaming Engine

Localisation des données

L'ensemble du traitement des données de base pour Dataflow s'effectue dans la région spécifiée dans le code du pipeline. Si aucune région n'est spécifiée, la région par défaut (us-central1) est utilisée. Si vous spécifiez cette option dans le code du pipeline, la tâche de pipeline peut éventuellement lire et écrire des données à partir de sources et de récepteurs d'autres régions. Toutefois, le traitement réel des données ne se produit que dans la région spécifiée pour exécuter les VM Dataflow.

La logique de pipeline est évaluée sur des instances de VM de nœuds de calcul individuelles. Vous pouvez spécifier la zone dans laquelle se trouvent ces instances et le réseau privé sur lequel elles communiquent. Les calculs auxiliaires effectués pour la plate-forme dépendent de métadonnées telles que les emplacements Cloud Storage ou la taille des fichiers.

Dataflow est un service régional. Pour en savoir plus sur la localisation et les régions des données, consultez la page Régions Dataflow.

Données dans une soumission de pipeline

Les autorisations IAM pour votre projet Google Cloud contrôlent l'accès au service Dataflow. Tous les comptes principaux disposant de droits d'éditeur ou de propriétaire sur votre projet peuvent envoyer des pipelines au service. Pour envoyer des pipelines, vous devez vous authentifier à l'aide de Google Cloud CLI. Une fois que vous vous êtes authentifié, vos pipelines sont envoyés à l'aide du protocole HTTPS. Pour obtenir des instructions concernant l'authentification avec les identifiants de compte Google Cloud, consultez le guide de démarrage rapide correspondant au langage que vous utilisez.

Données dans une évaluation de pipeline

Lors de l'évaluation d'un pipeline, des données temporaires peuvent être générées et stockées localement dans les instances de VM de nœud de calcul ou dans Cloud Storage. Les données temporaires sont chiffrées au repos, et elles ne sont pas persistantes à la fin d'une évaluation. Ces données peuvent également être stockées dans le service Shuffle ou Streaming Engine (si vous avez choisi le service) dans la même région que celle spécifiée dans le pipeline Dataflow.

Java

Par défaut, les VM Compute Engine sont supprimées à la fin de la tâche Dataflow, qu'elle ait réussi ou non. Par conséquent, le disque persistant associé, ainsi que toutes les données intermédiaires qui pourraient y être stockées, sont supprimés. Les données intermédiaires stockées dans Cloud Storage sont disponibles dans des sous-emplacements du chemin Cloud Storage que vous indiquez en tant que --stagingLocation ou --tempLocation. Si vous écrivez une sortie dans un fichier Cloud Storage, des fichiers temporaires peuvent être créés dans l'emplacement de sortie avant que l'opération d'écriture ne soit finalisée.

Python

Par défaut, les VM Compute Engine sont supprimées à la fin de la tâche Dataflow, qu'elle ait réussi ou non. Par conséquent, le disque persistant associé, ainsi que toutes les données intermédiaires qui pourraient y être stockées, sont supprimés. Les données intermédiaires stockées dans Cloud Storage sont disponibles dans des sous-emplacements du chemin Cloud Storage que vous indiquez en tant que --staging_location ou --temp_location. Si vous écrivez une sortie dans un fichier Cloud Storage, des fichiers temporaires peuvent être créés dans l'emplacement de sortie avant que l'opération d'écriture ne soit finalisée.

Go

Par défaut, les VM Compute Engine sont supprimées à la fin de la tâche Dataflow, qu'elle ait réussi ou non. Par conséquent, le disque persistant associé, ainsi que toutes les données intermédiaires qui pourraient y être stockées, sont supprimés. Les données intermédiaires stockées dans Cloud Storage sont disponibles dans des sous-emplacements du chemin Cloud Storage que vous indiquez en tant que --staging_location ou --temp_location. Si vous écrivez une sortie dans un fichier Cloud Storage, des fichiers temporaires peuvent être créés dans l'emplacement de sortie avant que l'opération d'écriture ne soit finalisée.

Données dans les journaux de pipeline et la télémétrie

Les informations stockées dans Cloud Logging sont principalement générées par le code de votre programme Dataflow. Le service Dataflow peut également générer des données d'avertissement et d'erreur dans Cloud Logging, mais il s'agit des seules données intermédiaires que le service ajoute aux journaux. Cloud Logging est un service global.

Les données de télémétrie et les métriques associées sont chiffrées au repos, et l'accès à ces données est contrôlé par les autorisations de lecture de votre projet Google Cloud.

Données dans les services Dataflow

Si vous utilisez Dataflow Shuffle ou Dataflow Streaming pour votre pipeline, ne spécifiez pas les options du pipeline de zone. Au lieu de cela, spécifiez la région et définissez la valeur sur l'une des régions dans lesquelles Shuffle ou Streaming est disponible. Dataflow sélectionne automatiquement la zone dans la région spécifiée. Les données de l'utilisateur final en transit restent dans les VM de nœud de calcul et dans la même zone. Ces tâches Dataflow peuvent toujours lire et écrire dans des sources et des récepteurs situés en dehors de la zone de la VM. Les données en transit peuvent également être envoyées aux services Dataflow Shuffle ou Dataflow Streaming, mais les données restent toujours dans la région spécifiée dans le code du pipeline.

Nous vous recommandons d'utiliser les mécanismes de sécurité disponibles dans les ressources cloud sous-jacentes de votre pipeline. Ces mécanismes incluent les fonctionnalités de sécurité des données de sources et de récepteurs de données tels que BigQuery et Cloud Storage. Il est également préférable de ne pas mélanger différents niveaux de confiance dans un même projet.