Problemas conhecidos

Nesta página, listamos os problemas conhecidos do Cloud DLP, além de maneiras de evitar ou de se recuperar desses problemas.

Verificação do BigQuery

Tabelas com mais de 1 terabyte podem causar problemas de cota

A tabela de verificação de jobs DLP com mais de 1 terabyte de cota TableDataService.List do BigQuery pode prejudicar outros fluxos de trabalho, incluindo fluxos de trabalho do Dataflow, executados simultaneamente com o DlpJob.

As descobertas exportadas não têm valores para o campo row_number

Quando você configura o Cloud DLP para salvar descobertas no BigQuery, o campo location.content_locations.record_location.record_key.big_query_key.row_number na tabela do BigQuery gerada é inferido no momento em que a tabela de entrada é verificada. O valor é não determinístico, não pode ser consultado e pode ser nulo para jobs de inspeção.

Se você precisar identificar linhas específicas em que as descobertas estão presentes, especifique inspectJob.storageConfig.bigQueryOptions.identifyingFields no momento da criação do job.

Os campos de identificação podem ser encontrados na tabela do BigQuery gerada, no campo location.content_locations.record_location.record_key.id_values.

Análise inteligente de documentos

O objeto DocumentLocation não foi preenchido

O campo location.content_locations.document_location.file_offset não é preenchido para o modo de verificação de Análise inteligente de documentos.

Perfis de dados para dados do BigQuery

Esta seção lista alguns problemas e limitações conhecidos no criador de perfil de dados, que está em Pré-lançamento. Para saber mais sobre esse recurso, consulte Perfis de dados para dados do BigQuery.

Organizações ou projetos com mais de 500 milhões de tabelas

O Cloud DLP retornará um erro se você tentar criar o perfil de uma organização ou projeto com mais de 500 milhões de tabelas. Se você encontrar esse erro, envie seu feedback por e-mail para cloud-dlp-feedback@google.com.

Se a contagem de tabelas da sua organização tiver mais de 500 milhões de tabelas e você tiver um projeto com uma contagem de tabelas menor, tente fazer uma verificação no nível do projeto.

Para saber mais sobre os limites da tabela e da coluna, consulte Limites da criação de perfil de dados.

Modelos de inspeção

O modelo de inspeção precisa estar na mesma região dos dados que serão criados para o perfil. Se você tiver dados em várias regiões, use um modelo de inspeção armazenado na região global. Para saber mais, consulte Considerações sobre a residência de dados.

InfoTypes armazenados

O criador de perfil dos dados é compatível somente com infoTypes armazenados que estão na região global.

VPC Service Controls

O uso desse recurso com zonas do VPC Service Controls não é oficialmente compatível. Se você tentar verificar dados dentro de um VPC Service Controls, informe quais problemas são encontrados enviando um e-mail para cloud-dlp-feedback@google.com.