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查看并应用针对 BigQuery 数据集的角色建议

本页介绍了如何查看、了解和应用 BigQuery 数据集的 IAM 角色建议。角色建议帮助您可以确保主账号拥有只提供他们实际需要的权限

准备工作

Enable the IAM and Recommender APIs.
Enable the APIs
了解角色建议。

所需 IAM 角色

如需获取管理数据集级角色建议所需的权限，请让管理员授予您以下 IAM 角色：

项目的 Role Viewer (roles/iam.roleViewer)
IAM Recommender Admin (roles/recommender.iamAdmin) 针对你的项目
BigQuery 数据所有者 (roles/bigquery.dataOwner) 您的数据集

如需详细了解如何授予角色，请参阅管理对项目、文件夹和组织的访问权限。

这些预定义角色包含管理数据集级角色建议所需的权限。如需查看所需的确切权限，请展开所需权限部分：

所需权限

如需管理数据集级层角色建议，您需要拥有以下权限：

如需查看建议，请执行以下操作：
- iam.roles.get 针对你的项目
- 针对项目的 iam.roles.list 权限
- 针对项目的 recommender.iamPolicyRecommendations.get 权限
- 针对项目的 recommender.iamPolicyRecommendations.list 权限
- recommender.iamPolicyInsights.get 针对你的项目
- 针对项目的 recommender.iamPolicyInsights.list 权限
- bigquery.datasets.getIamPolicy 您的数据集
如需应用和拒绝建议，请执行以下操作：
- recommender.iamPolicyRecommendations.update 针对你的项目
- 对数据集的 bigquery.datasets.setIamPolicy 权限

您也可以使用自定义角色或其他预定义角色来获取这些权限。

查看和应用建议

您可以通过 Google Cloud CLI 和 Recommender API。

gcloud

查看您的建议：

如需列出数据集级建议，请运行以下命令： gcloud recommender recommendations list 命令，以便仅过滤出 BigQuery 数据集建议：

gcloud recommender recommendations list \
    --location=LOCATION \
    --recommender=google.iam.policy.Recommender \
    --project=PROJECT_ID \
    --format=json \
    --filter="recommenderSubtype:REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET OR recommenderSubtype:REPLACE_ROLE_BIGQUERY_DATASET"

替换以下值：

LOCATION：Cloud Storage 所在的区域数据集所在的位置，例如 us 或 us-central1。
PROJECT_ID：包含您的 BigQuery 数据集的 Google Cloud 项目的 ID。项目 ID 是字母数字字符串，例如 my-project。

响应类似于以下示例。在此示例中，在项目 my-project (projectEditor:my-project) 中拥有“Editor”角色的所有用户都拥有数据集 dataset-1 上的 BigQuery Data Editor 角色 (roles/bigquery.dataEditor)。不过，此角色在过去 90 天内未被使用过。因此，角色建议提议您撤消该角色：

[
  {
    "associatedInsights": [
      {
        "insight": "projects/1069248613794/locations/us/insightTypes/google.iam.policy.Insight/insights/984eccca-0241-472f-baab-2557dd0d7282"
      }
    ],
    "content": {
      "operationGroups": [
        {
          "operations": [
            {
              "action": "remove",
              "path": "/iamPolicy/bindings/*/members/*",
              "pathFilters": {
                "/iamPolicy/bindings/*/condition/expression": "",
                "/iamPolicy/bindings/*/members/*": "projectEditor:my-project",
                "/iamPolicy/bindings/*/role": "roles/bigquery.dataEditor"
              },
              "resource": "//bigquery.googleapis.com/projects/my-project/datasets/dataset-1",
              "resourceType": "bigquery.googleapis.com/Dataset"
            }
          ]
        }
      ],
      "overview": {
        "addedRoles": [],
        "member": "projectEditor:my-project",
        "minimumObservationPeriodInDays": "0",
        "removedRole": "roles/bigquery.dataEditor",
        "resource": "//bigquery.googleapis.com/projects/my-project/datasets/dataset-1"
      }
    },
    "description": "This role has not been used during the observation window.",
    "etag": "\"3b123bc08d028128\"",
    "lastRefreshTime": "2024-02-04T08:00:00Z",
    "name": "projects/1069248613794/locations/us/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/0e9831fe-6810-476b-b14d-2b64bda17288",
    "primaryImpact": {
      "category": "SECURITY",
      "securityProjection": {
        "details": {
          "revokedIamPermissionsCount": 37
        }
      }
    },
    "priority": "P4",
    "recommenderSubtype": "REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET",
    "stateInfo": {
      "state": "ACTIVE"
    },
    "targetResources": [
      "//bigquery.googleapis.com/projects/my-project/datasets/dataset-1"
    ]
  },
  {
    "associatedInsights": [
      {
        "insight": "projects/1069248613794/locations/us/insightTypes/google.iam.policy.Insight/insights/9d11057e-9c71-410f-ad55-fc82d87761d0"
      }
    ],
    "content": {
      "operationGroups": [
        {
          "operations": [
            {
              "action": "remove",
              "path": "/iamPolicy/bindings/*/members/*",
              "pathFilters": {
                "/iamPolicy/bindings/*/condition/expression": "",
                "/iamPolicy/bindings/*/members/*": "user:alicexz@google.com",
                "/iamPolicy/bindings/*/role": "roles/bigquery.dataOwner"
              },
              "resource": "//bigquery.googleapis.com/projects/my-project/datasets/dataset-1",
              "resourceType": "bigquery.googleapis.com/Dataset"
            }
          ]
        }
      ],
      "overview": {
        "addedRoles": [],
        "member": "user:alicexz@google.com",
        "minimumObservationPeriodInDays": "0",
        "removedRole": "roles/bigquery.dataOwner",
        "resource": "//bigquery.googleapis.com/projects/my-project/datasets/dataset-1"
      }
    },
    "description": "This role has not been used during the observation window.",
    "etag": "\"1da285f7aa6438f1\"",
    "lastRefreshTime": "2024-02-04T08:00:00Z",
    "name": "projects/1069248613794/locations/us/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/56013294-cf81-402a-8cde-25489545777c",
    "primaryImpact": {
      "category": "SECURITY",
      "securityProjection": {
        "details": {
          "revokedIamPermissionsCount": 64
        }
      }
    },
    "priority": "P4",
    "recommenderSubtype": "REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET",
    "stateInfo": {
      "state": "ACTIVE"
    },
    "targetResources": [
      "//bigquery.googleapis.com/projects/my-project/datasets/dataset-1"
    ]
  }
]

仔细查看每项建议，并思考它将如何改变主账号对 Google Cloud 资源的访问权限。如需了解如何使用 gcloud CLI 查看建议，请参阅本页面中的查看建议。

如需应用建议，请执行以下操作：

使用 gcloud recommender recommendations mark-claimed 命令将建议的状态更改为 CLAIMED,，这样可以防止建议在您应用它时发生变化：
```
gcloud recommender recommendations mark-claimed \
    RECOMMENDATION_ID \
    --location=LOCATION \
    --recommender=google.iam.policy.Recommender \
    --project=PROJECT_ID \
    --format=FORMAT \
    --etag=ETAG \
    --state-metadata=STATE_METADATA
```
替换以下值：
- RECOMMENDATION_ID：建议的唯一标识符。此值显示在建议的 name 字段末尾。例如，如果 name 字段是 projects/example-project/locations/global/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f, 建议 ID 为 fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f。
- LOCATION：BigQuery 数据集所在的区域，例如 us 或 us-central1。
- PROJECT_ID：Google Cloud 项目的 ID 其中包含您的 BigQuery 数据集。项目 ID 是字母数字字符串，例如 my-project。
- FORMAT：响应的格式。请使用 json 或 yaml。
- ETAG：建议中 etag 字段的值，例如 "dd0686e7136a4cbb"。请注意，该值可以包含引号。
- STATE_METADATA：可选。以英文逗号分隔的键值对，其中包含您对建议所选择的元数据。例如 --state-metadata=reviewedBy=alice,priority=high。元数据会替换建议中的 stateInfo.stateMetadata 字段。
如果命令成功，响应会显示建议处于 CLAIMED 状态，如下例所示。为清楚起见，示例省略了大部分字段：
```
...
"priority": "P1",
"recommenderSubtype": "REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET",
"stateInfo": {
  "state": "CLAIMED"
}
...
```
获取数据集的允许政策，然后修改并设置允许政策，以便反映建议。
如果能够应用建议，请将建议的状态更新为 SUCCEEDED；否则，请更新为 FAILED：
```
gcloud recommender recommendations COMMAND \
    RECOMMENDATION_ID \
    --location=LOCATION \
    --recommender=google.iam.policy.Recommender \
    --project=PROJECT_ID \
    --format=FORMAT \
    --etag=ETAG \
    --state-metadata=STATE_METADATA
```
替换以下值：
- COMMAND：如果能够应用建议，请使用 mark-succeeded；否则，请使用 mark-failed。
- RECOMMENDATION_ID：建议的唯一标识符。此值显示在建议的 name 字段末尾。例如，如果 name 字段是 projects/example-project/locations/global/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f, 建议 ID 为 fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f。
- LOCATION：BigQuery 数据集所在的区域，例如 us 或 us-central1。
- PROJECT_ID：Google Cloud 项目的 ID 其中包含您的 BigQuery 数据集。项目 ID 是字母数字字符串，例如 my-project。
- FORMAT：响应的格式。请使用 json 或 yaml。
- ETAG：建议中 etag 字段的值，例如 "dd0686e7136a4cbb"。请注意，该值可以包含引号。
- STATE_METADATA：可选。以英文逗号分隔的键值对，其中包含您对建议所选择的元数据。例如 --state-metadata=reviewedBy=alice,priority=high。元数据会替换建议中的 stateInfo.stateMetadata 字段。
例如，如果您将建议标记为成功，响应会显示建议处于 SUCCEEDED 状态。为清楚起见，此示例省略了大部分字段：
```
...
"priority": "P1",
"recommenderSubtype": "REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET",
"stateInfo": {
  "state": "SUCCEEDED"
}
...
```

REST

以下说明假定您已通过身份验证并设置了 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 环境变量。

查看您的建议：

如需列出 BigQuery 数据集的所有可用建议，请使用 Recommender API 的 recommendations.list 方法。

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

PROJECT_ID：包含您的 BigQuery 数据集的 Google Cloud 项目的 ID。项目 ID 为字母数字字符串，如 my-project。
LOCATION：您的 BigQuery 数据集所在的位置，例如 us 或 us-central1。
PAGE_SIZE：可选。要从此请求返回的最大结果数。如果未指定，则服务器将决定要返回的结果数。如果建议的数量大于页面大小，则响应会包含用于检索下一页结果的分页令牌。
PAGE_TOKEN：可选。此方法之前的响应中返回的分页令牌。如果已指定，则建议列表将从上一个请求结束的位置开始。
PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目 ID。项目 ID 是字母数字字符串，例如 my-project。

HTTP 方法和网址：

GET https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations?filter=recommenderSubtype%20%3D%20REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET%20OR%20recommenderSubtype%20%3D%20REPLACE_ROLE_BIGQUERY_DATASET&pageSize=PAGE_SIZE&pageToken=PAGE_TOKEN

如需发送您的请求，请展开以下选项之一：

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     "https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations?filter=recommenderSubtype%20%3D%20REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET%20OR%20recommenderSubtype%20%3D%20REPLACE_ROLE_BIGQUERY_DATASET&pageSize=PAGE_SIZE&pageToken=PAGE_TOKEN"

PowerShell (Windows)

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations?filter=recommenderSubtype%20%3D%20REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET%20OR%20recommenderSubtype%20%3D%20REPLACE_ROLE_BIGQUERY_DATASET&pageSize=PAGE_SIZE&pageToken=PAGE_TOKEN" | Select-Object -Expand Content

响应类似于以下示例。在此示例中，在项目“my-project”(projectEditor:my-project) 中具有“Editor”角色的所有用户都具有数据集 dataset-1 上的 BigQuery Data Editor 角色 (roles/bigquery.dataEditor)。不过，此角色在过去 90 天内未被使用过。因此，角色建议提议您撤消该角色：

{
  "recommendations": [
    {
      "name": "projects/1069248613794/locations/us/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/0e9831fe-6810-476b-b14d-2b64bda17288",
      "description": "This role has not been used during the observation window.",
      "lastRefreshTime": "2024-02-02T08:00:00Z",
      "primaryImpact": {
        "category": "SECURITY",
        "securityProjection": {
          "details": {
            "revokedIamPermissionsCount": 37
          }
        }
      },
      "content": {
        "operationGroups": [
          {
            "operations": [
              {
                "action": "remove",
                "resourceType": "bigquery.googleapis.com/Dataset",
                "resource": "//bigquery.googleapis.com/projects/my-project/datasets/dataset-1",
                "path": "/iamPolicy/bindings/*/members/*",
                "pathFilters": {
                  "/iamPolicy/bindings/*/condition/expression": "",
                  "/iamPolicy/bindings/*/members/*": "projectEditor:my-project",
                  "/iamPolicy/bindings/*/role": "roles/bigquery.dataEditor"
                }
              }
            ]
          }
        ],
        "overview": {
          "resource": "//bigquery.googleapis.com/projects/my-project/datasets/dataset-1",
          "member": "projectEditor:my-project",
          "removedRole": "roles/bigquery.dataEditor",
          "addedRoles": [],
          "minimumObservationPeriodInDays": "0"
        }
      },
      "stateInfo": {
        "state": "ACTIVE"
      },
      "etag": "\"d008ad3780bad5e0\"",
      "recommenderSubtype": "REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET",
      "associatedInsights": [
        {
          "insight": "projects/1069248613794/locations/us/insightTypes/google.iam.policy.Insight/insights/984eccca-0241-472f-baab-2557dd0d7282"
        }
      ],
      "priority": "P4",
      "targetResources": [
        "//bigquery.googleapis.com/projects/my-project/datasets/dataset-1"
      ]
    }
  ]
}

仔细查看每项建议，并思考它将如何改变主账号对 Google Cloud 资源的访问权限。如需了解如何通过 REST API 查看建议，请参阅本页面上的查看建议。

如需应用建议，请执行以下操作：

将建议标记为 CLAIMED：

如需将建议标记为 CLAIMED（这样可以防止建议在您应用它时发生变化），请使用 Recommender API 的 recommendations.markClaimed 方法。

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：
- PROJECT_ID：包含您的 BigQuery 数据集的 Google Cloud 项目。项目 ID 为字母数字字符串，如 my-project。
- LOCATION：BigQuery 数据集所在的区域，例如 us 或 us-central1。
- RECOMMENDATION_ID：建议的唯一标识符。此值显示在建议的 name 字段末尾。例如，如果 name 字段为 projects/example-project/locations/global/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f，则建议 ID 为 fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f。
- ETAG：建议中 etag 字段的值，例如 "dd0686e7136a4cbb"。使用反斜杠可转义引号，例如 "\"df7308cca9719dcc\""。
- STATE_METADATA：可选。包含键值对的对象，其中包含您对建议所选择的元数据。例如 {"reviewedBy": "alice", "priority": "high"}。元数据会替换建议中的 stateInfo.stateMetadata 字段。
HTTP 方法和网址：
```
POST https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/RECOMMENDATION_ID:markClaimed
```
请求 JSON 正文：
```
{
  "etag": "ETAG",
  "stateMetadata": {
    "STATE_METADATA"
  }
}
```
如需发送您的请求，请展开以下选项之一：
curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
```
curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/RECOMMENDATION_ID:markClaimed"
```
PowerShell (Windows)

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
```
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/RECOMMENDATION_ID:markClaimed" | Select-Object -Expand Content
```
响应会显示 CLAIMED 状态的建议，如以下示例所示。为清楚起见，此示例省略了大部分字段：
```
...
"stateInfo": {
  "state": "CLAIMED"
},
"etag": "\"7caf4103d7669e12\"",
"recommenderSubtype": "REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET",
...
```
获取项目的允许政策，然后修改允许政策，使其反映建议。
如果能够应用建议，请将建议的状态更新为 SUCCEEDED；否则，请更新为 FAILED：
SUCCEEDED

如需将建议标记为 SUCCEEDED，表明您能够应用该建议，请使用 Recommender API 的 recommendations.markSucceeded 方法。

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：
- PROJECT_ID：包含您的 BigQuery 数据集的 Google Cloud 项目。项目 ID 为字母数字字符串，如 my-project。
- LOCATION：BigQuery 数据集所在的区域，例如 us 或 us-central1。
- RECOMMENDATION_ID：建议的唯一标识符。此值显示在建议的 name 字段末尾。例如，如果 name 字段为 projects/example-project/locations/global/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f，则建议 ID 为 fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f。
- ETAG：建议中 etag 字段的值，例如 "dd0686e7136a4cbb"。使用反斜杠可转义引号，例如 "\"df7308cca9719dcc\""。
- STATE_METADATA：可选。包含键值对的对象，其中包含您对建议所选择的元数据。例如 {"reviewedBy": "alice", "priority": "high"}。元数据会替换建议中的 stateInfo.stateMetadata 字段。
HTTP 方法和网址：
POST https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/RECOMMENDATION_ID:markSucceeded
请求 JSON 正文：
{ "etag": "ETAG", "stateMetadata": { "STATE_METADATA" } }
如需发送您的请求，请展开以下选项之一：
curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/RECOMMENDATION_ID:markSucceeded"
PowerShell (Windows)

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/RECOMMENDATION_ID:markSucceeded" | Select-Object -Expand Content
响应会显示 SUCCEEDED 状态的建议，如以下示例所示。为清楚起见，此示例省略了大部分字段：
... "stateInfo": { "state": "SUCCEEDED" }, "etag": "\"7caf4103d7669e12\"", "recommenderSubtype": "REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET", ...
FAILED

如需将建议标记为 FAILED，表明您无法应用它，请使用 Recommender API 的 recommendations.markFailed 方法。

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：
- PROJECT_ID：包含您的 BigQuery 数据集的 Google Cloud 项目。项目 ID 为字母数字字符串，如 my-project。
- LOCATION：BigQuery 数据集所在的区域，例如 us 或 us-central1。
- RECOMMENDATION_ID：建议的唯一标识符。此值显示在建议的 name 字段末尾。例如，如果 name 字段为 projects/example-project/locations/global/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f，则建议 ID 为 fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f。
- ETAG：建议中 etag 字段的值，例如 "dd0686e7136a4cbb"。使用反斜杠可转义引号，例如 "\"df7308cca9719dcc\""。
- STATE_METADATA：可选。包含键值对的对象，其中包含您对建议所选择的元数据。例如 {"reviewedBy": "alice", "priority": "high"}。元数据会替换建议中的 stateInfo.stateMetadata 字段。
HTTP 方法和网址：
POST https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/RECOMMENDATION_ID:markFailed
请求 JSON 正文：
{ "etag": "ETAG", "stateMetadata": { "STATE_METADATA" } }
如需发送您的请求，请展开以下选项之一：
curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/RECOMMENDATION_ID:markFailed"
PowerShell (Windows)

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/RECOMMENDATION_ID:markFailed" | Select-Object -Expand Content
响应会显示 FAILED 状态的建议，如以下示例所示。为清楚起见，此示例省略了大部分字段：
... "stateInfo": { "state": "FAILED" }, "etag": "\"7caf4103d7669e12\"", "recommenderSubtype": "REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET", ...

了解建议

每条建议都包含可帮助您了解提出该建议原因的信息。

如需详细了解建议的各个字段，请参阅 Recommendation 参考文档。

如要查看此建议基于的权限使用情况，请查看与建议相关的政策数据分析。这些数据分析在 associatedInsights 字段中列出。如需查看与建议相关的政策数据分析，请执行以下操作：

复制关联的数据分析的 ID。该 ID 是 insight 字段中 insights/ 后面的所有内容。例如，如果 insight 字段显示 projects/123456789012/locations/us/insightTypes/google.iam.policy.Insight/insights/7849add9-73c0-419e-b169-42b3671173fb, 数据分析 ID 为 7849add9-73c0-419e-b169-42b3671173fb。
按照说明使用您复制的数据分析 ID 来获取政策数据分析。

后续步骤

详细了解 Recommender。
了解如何使用为 BigQuery 数据集启用政策数据分析。

查看并应用针对 BigQuery 数据集的角色建议

准备工作

所需 IAM 角色

所需权限

查看和应用建议

gcloud

REST

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

PowerShell (Windows)

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

PowerShell (Windows)

`SUCCEEDED`

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

PowerShell (Windows)

`FAILED`

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

PowerShell (Windows)

了解建议

后续步骤