Rollenempfehlungen für BigQuery-Datasets prüfen und anwenden

Auf dieser Seite wird erläutert, wie Sie die IAM-Rolle aufrufen, verstehen und anwenden Empfehlungen für BigQuery-Datasets. Hilfe zu Rollenempfehlungen Sie setzen das Prinzip der geringsten Berechtigung durch und sorgen dafür, dass Hauptkonten nur die Berechtigungen erstellen, die sie tatsächlich benötigen.

Hinweise

Erforderliche IAM-Rollen

Um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Verwalten von Rollenempfehlungen auf Dataset-Ebene benötigen, bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen folgenden IAM-Rollen:

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff verwalten.

Diese vordefinierten Rollen enthalten Berechtigungen, die zum Verwalten von Rollenempfehlungen auf Dataset-Ebene erforderlich sind. Erweitern Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die erforderlichen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um Rollenempfehlungen auf Dataset-Ebene zu verwalten:

  • So rufen Sie Empfehlungen auf: <ph type="x-smartling-placeholder">
      </ph>
    • iam.roles.get für Ihr Projekt
    • iam.roles.list für Ihr Projekt
    • recommender.iamPolicyRecommendations.get für Ihr Projekt
    • recommender.iamPolicyRecommendations.list für Ihr Projekt
    • recommender.iamPolicyInsights.get für Ihr Projekt
    • recommender.iamPolicyInsights.list für Ihr Projekt
    • bigquery.datasets.getIamPolicy für Ihr Dataset
  • So übernehmen Sie Empfehlungen oder lehnen sie ab: <ph type="x-smartling-placeholder">
      </ph>
    • recommender.iamPolicyRecommendations.update für Ihr Projekt
    • bigquery.datasets.setIamPolicy für Ihr Dataset

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Empfehlungen prüfen und anwenden

Mit den Rollenempfehlungen auf Dataset-Ebene können Sie Google Cloud CLI und Recommender API

gcloud

Empfehlungen prüfen

Führen Sie den Befehl gcloud recommender recommendations list und nur nach Empfehlungen für BigQuery-Datasets filtern:

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"

Ersetzen Sie die folgenden Werte:

  • LOCATION: Die Region, in der sich Ihr Cloud Storage- Datasets befinden, z. B. us oder us-central1.
  • PROJECT_ID: die ID des Google Cloud-Projekts die Ihre BigQuery-Datasets enthält. Projekt-IDs sind alphanumerische Strings, wie my-project.

Die Antwort ähnelt dem folgenden Beispiel. In diesem Beispiel haben alle Nutzer mit der Rolle „Bearbeiter“ für das Projekt my-project (projectEditor:my-project) haben die Rolle „BigQuery-Datenbearbeiter“ (roles/bigquery.dataEditor) für das Dataset dataset-1. Diese Rolle wurde jedoch in der Vergangenheit nicht verwendet. 90 Tage. Daher schlägt die Rollenempfehlung vor, Widerrufen Sie die Rolle:

[
  {
    "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"
    ]
  }
]

Prüfen Sie jede Empfehlung sorgfältig und überlegen Sie, wie sich durch die empfohlenen Änderungen der Zugriff des Hauptkontos auf Google Cloud-Ressourcen ändert. Informationen zum Prüfen von Empfehlungen mit der gcloud CLI finden Sie auf dieser Seite unter Empfehlungen prüfen.

So wenden Sie eine Empfehlung an:

  1. Verwenden Sie den Befehl gcloud recommender recommendations mark-claimed, um den Status der Empfehlung in CLAIMED, zu ändern. Dadurch wird verhindert, dass sich die Empfehlung ändert, während Sie sie anwenden:

    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

    Ersetzen Sie die folgenden Werte:

    • RECOMMENDATION_ID: die eindeutige ID für die Empfehlung. Dieser Wert wird am Ende des Feldes name in der Empfehlung angezeigt. Wenn das Feld name beispielsweise projects/example-project/locations/global/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f, Die Empfehlungs-ID lautet fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f.
    • LOCATION: Die Region, in der sich Ihr BigQuery- befindet, z. B. us oder us-central1.
    • PROJECT_ID: die ID des Google Cloud-Projekts die Ihre BigQuery-Datasets enthält. Projekt-IDs sind alphanumerische Strings wie my-project.
    • FORMAT: das Format der Antwort. Verwenden Sie json oder yaml.
    • ETAG: der Wert des Feldes etag in der Empfehlung, z. B. "dd0686e7136a4cbb". Beachten Sie, dass dieser Wert auch Anführungszeichen enthalten kann.
    • STATE_METADATA: Optional. Durch Kommas getrennte Schlüssel/Wert-Paare, die die von Ihnen ausgewählten Metadaten zur Empfehlung enthalten. Beispiel: --state-metadata=reviewedBy=alice,priority=high. Die Metadaten ersetzen in der Empfehlung das Feld stateInfo.stateMetadata.

    Wenn der Befehl erfolgreich ausgeführt wurde, wird die Empfehlung in der Antwort im CLAIMED-Status aufgeführt, wie im folgenden Beispiel gezeigt. Zur Verdeutlichung wurden im Beispiel die meisten Felder weggelassen:

    ...
"priority": "P1",
"recommenderSubtype": "REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET",
"stateInfo": {
  "state": "CLAIMED"
}
...

  2. Rufen Sie die Zulassungsrichtlinie für das Dataset ab und klicken Sie dann die Zulassungsrichtlinie so ändern und festlegen, dass sie den Empfehlung.

  3. Aktualisieren Sie den Empfehlungsstatus auf SUCCEEDED, falls Sie die Empfehlung anwenden konnten, oder auf FAILED, falls Sie die Empfehlung nicht anwenden konnten:

    gcloud recommender recommendations COMMAND \
    RECOMMENDATION_ID \
    --location=LOCATION \
    --recommender=google.iam.policy.Recommender \
    --project=PROJECT_ID \
    --format=FORMAT \
    --etag=ETAG \
    --state-metadata=STATE_METADATA

    Ersetzen Sie die folgenden Werte:

    • COMMAND: Verwenden Sie mark-succeeded, wenn Sie die Empfehlung anwenden konnten, oder mark-failed, wenn Sie die Empfehlung nicht anwenden konnten.

    • RECOMMENDATION_ID: die eindeutige ID für die Empfehlung. Dieser Wert wird am Ende des Feldes name in der Empfehlung angezeigt. Wenn das Feld name beispielsweise projects/example-project/locations/global/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f, Die Empfehlungs-ID lautet fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f.
    • LOCATION: Die Region, in der sich Ihr BigQuery- befindet, z. B. us oder us-central1.
    • PROJECT_ID: die ID des Google Cloud-Projekts die Ihre BigQuery-Datasets enthält. Projekt-IDs sind alphanumerische Strings wie my-project.
    • FORMAT: das Format der Antwort. Verwenden Sie json oder yaml.
    • ETAG: der Wert des Feldes etag in der Empfehlung, z. B. "dd0686e7136a4cbb". Beachten Sie, dass dieser Wert auch Anführungszeichen enthalten kann.
    • STATE_METADATA: Optional. Durch Kommas getrennte Schlüssel/Wert-Paare, die die von Ihnen ausgewählten Metadaten zur Empfehlung enthalten. Beispiel: --state-metadata=reviewedBy=alice,priority=high. Die Metadaten ersetzen in der Empfehlung das Feld stateInfo.stateMetadata.

    Wenn Sie beispielsweise die Empfehlung als erfolgreich angewendet markiert haben, wird die Empfehlung in der Antwort im SUCCEEDED-Status angezeigt. Zur Verdeutlichung wurden in diesem Beispiel die meisten Felder weggelassen:

    ...
"priority": "P1",
"recommenderSubtype": "REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET",
"stateInfo": {
  "state": "SUCCEEDED"
}
...

REST

Hinweis: Bei dieser Anleitung wird davon ausgegangen, dass Sie die Authentifizierung vorgenommen und die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS festgelegt haben.

Empfehlungen prüfen

Um alle verfügbaren Empfehlungen für Ihre BigQuery-Datasets aufzulisten, verwenden Sie die recommendations.list .

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Die ID des Google Cloud-Projekt, das Ihre BigQuery-Datasets enthält. Projekt-IDs sind alphanumerische Strings, wie my-project.
  • LOCATION: Die Region, in der Ihr Speicherort der BigQuery-Datasets, z. B. us oder us-central1
  • PAGE_SIZE: Optional. Die maximale Anzahl von Ergebnissen, die von dieser Anfrage zurückgegeben werden sollen. Wenn nicht angegeben, bestimmt der Server die Anzahl der zurückzugebenden Ergebnisse. Wenn die Anzahl der Empfehlungen die Seitengröße überschreitet, enthält die Antwort ein Seitenumbruchtoken, mit dem Sie die nächste Ergebnisseite abrufen können.
  • PAGE_TOKEN: Optional. Das Seitenumbruchtoken, das in einer früheren Antwort von dieser Methode zurückgegeben wurde. Wenn dieser Wert angegeben wird, beginnt die Liste der Empfehlungen dort, wo die vorherige Anfrage endet.
  • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-ID. Projekt-IDs sind alphanumerische Strings, wie my-project.

HTTP-Methode und URL:

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

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

Die Antwort ähnelt dem folgenden Beispiel. In diesem Beispiel haben alle Nutzer mit der Rolle „Editor“ für das Projekt „my-project“ (projectEditor:my-project) haben die Rolle „BigQuery-Datenbearbeiter“ (roles/bigquery.dataEditor) für das Dataset dataset-1. Diese Rolle wurde jedoch in der Vergangenheit nicht verwendet. 90 Tage. Daher schlägt die Rollenempfehlung vor, Widerrufen Sie die Rolle: 

{
  "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"
      ]
    }
  ]
}

Prüfen Sie jede Empfehlung sorgfältig und überlegen Sie, wie sich durch die empfohlenen Änderungen der Zugriff des Hauptkontos auf Google Cloud-Ressourcen ändert. Informationen zum Prüfen von Empfehlungen über die API finden Sie auf dieser Seite unter Empfehlungen prüfen.

So wenden Sie eine Empfehlung an:

  1. Markieren Sie die Empfehlung als CLAIMED:

    Um eine Empfehlung als CLAIMED zu markieren, damit sich die Empfehlung nicht ändert, wenn Sie sie anwenden, verwenden Sie die recommendations.markClaimed .

    Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

    • PROJECT_ID: Die ID des Google Cloud-Projekt, das Ihre BigQuery-Datasets enthält. Projekt-IDs sind alphanumerische Strings, wie my-project.
    • LOCATION: Die Region, in der Ihr befindet sich das BigQuery-Dataset, z. B. us oder us-central1
    • RECOMMENDATION_ID: Die eindeutige ID für die Empfehlung. Dieser Wert wird am Ende des Feldes name in der Empfehlung angezeigt. Wenn das Feld name beispielsweise projects/example-project/locations/global/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f lautet, dann ist die Empfehlungs-ID fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f.
    • ETAG: Der Wert des Feldes etag in der Empfehlung, z. B. "dd0686e7136a4cbb". Mit umgekehrten Schrägstrichen können Sie Anführungszeichen maskieren, z. B. "\"df7308cca9719dcc\"".
    • STATE_METADATA: Optional. Ein Objekt, das Schlüssel/Wert-Paare mit den von Ihnen ausgewählten Metadaten zur Empfehlung enthält. Beispiel: {"reviewedBy": "alice", "priority": "high"}. Die Metadaten ersetzen in der Empfehlung das Feld stateInfo.stateMetadata.

    HTTP-Methode und URL:

    POST https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/RECOMMENDATION_ID:markClaimed

    JSON-Text anfordern:

    {
  "etag": "ETAG",
  "stateMetadata": {
    "STATE_METADATA"
  }
}

    Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

    Die Antwort zeigt die Empfehlung im CLAIMED-Status, wie im folgenden Beispiel gezeigt. Zur Verdeutlichung wurden in diesem Beispiel die meisten Felder weggelassen: 

    ...
"stateInfo": {
  "state": "CLAIMED"
},
"etag": "\"7caf4103d7669e12\"",
"recommenderSubtype": "REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET",
...

  2. Rufen Sie die Zulassungsrichtlinie für das Projekt ab und klicken Sie dann die Zulassungsrichtlinie so ändern, dass sie den Empfehlung.

  3. Aktualisieren Sie den Empfehlungsstatus auf SUCCEEDED, falls Sie die Empfehlung anwenden konnten, oder auf FAILED, falls Sie die Empfehlung nicht anwenden konnten:

    SUCCEEDED

    Um eine Empfehlung als SUCCEEDED zu markieren, was darauf hinweist, dass Sie sie anwenden konnten, verwenden Sie die recommendations.markSucceeded .

    Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

    • PROJECT_ID: Die ID des Google Cloud-Projekt, das Ihre BigQuery-Datasets enthält. Projekt-IDs sind alphanumerische Strings, wie my-project.
    • LOCATION: Die Region, in der Ihr befindet sich das BigQuery-Dataset, z. B. us oder us-central1
    • RECOMMENDATION_ID: Die eindeutige ID für die Empfehlung. Dieser Wert wird am Ende des Feldes name in der Empfehlung angezeigt. Wenn das Feld name beispielsweise projects/example-project/locations/global/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f lautet, dann ist die Empfehlungs-ID fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f.
    • ETAG: Der Wert des Feldes etag in der Empfehlung, z. B. "dd0686e7136a4cbb". Mit umgekehrten Schrägstrichen können Sie Anführungszeichen maskieren, z. B. "\"df7308cca9719dcc\"".
    • STATE_METADATA: Optional. Ein Objekt, das Schlüssel/Wert-Paare mit den von Ihnen ausgewählten Metadaten zur Empfehlung enthält. Beispiel: {"reviewedBy": "alice", "priority": "high"}. Die Metadaten ersetzen in der Empfehlung das Feld stateInfo.stateMetadata.

    HTTP-Methode und URL:

    POST https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/RECOMMENDATION_ID:markSucceeded

    JSON-Text anfordern:

    {
  "etag": "ETAG",
  "stateMetadata": {
    "STATE_METADATA"
  }
}

    Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

    Die Antwort zeigt die Empfehlung im SUCCEEDED-Status, wie im folgenden Beispiel gezeigt. Zur Verdeutlichung wurden in diesem Beispiel die meisten Felder weggelassen: 

    ...
"stateInfo": {
  "state": "SUCCEEDED"
},
"etag": "\"7caf4103d7669e12\"",
"recommenderSubtype": "REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET",
...

    FAILED

    Um eine Empfehlung als FAILED zu markieren, was darauf hinweist, dass Sie sie nicht anwenden konnten, verwenden Sie die recommendations.markFailed .

    Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

    • PROJECT_ID: Die ID des Google Cloud-Projekt, das Ihre BigQuery-Datasets enthält. Projekt-IDs sind alphanumerische Strings, wie my-project.
    • LOCATION: Die Region, in der Ihr befindet sich das BigQuery-Dataset, z. B. us oder us-central1
    • RECOMMENDATION_ID: Die eindeutige ID für die Empfehlung. Dieser Wert wird am Ende des Feldes name in der Empfehlung angezeigt. Wenn das Feld name beispielsweise projects/example-project/locations/global/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f lautet, dann ist die Empfehlungs-ID fb927dc1-9695-4436-0000-f0f285007c0f.
    • ETAG: Der Wert des Feldes etag in der Empfehlung, z. B. "dd0686e7136a4cbb". Mit umgekehrten Schrägstrichen können Sie Anführungszeichen maskieren, z. B. "\"df7308cca9719dcc\"".
    • STATE_METADATA: Optional. Ein Objekt, das Schlüssel/Wert-Paare mit den von Ihnen ausgewählten Metadaten zur Empfehlung enthält. Beispiel: {"reviewedBy": "alice", "priority": "high"}. Die Metadaten ersetzen in der Empfehlung das Feld stateInfo.stateMetadata.

    HTTP-Methode und URL:

    POST https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.iam.policy.Recommender/recommendations/RECOMMENDATION_ID:markFailed

    JSON-Text anfordern:

    {
  "etag": "ETAG",
  "stateMetadata": {
    "STATE_METADATA"
  }
}

    Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

    Die Antwort zeigt die Empfehlung im FAILED-Status, wie im folgenden Beispiel gezeigt. Zur Verdeutlichung wurden in diesem Beispiel die meisten Felder weggelassen: 

    ...
"stateInfo": {
  "state": "FAILED"
},
"etag": "\"7caf4103d7669e12\"",
"recommenderSubtype": "REMOVE_ROLE_BIGQUERY_DATASET",
...

Empfehlungen verstehen

Jede Empfehlung enthält Informationen, anhand derer Sie nachvollziehen können, warum die Empfehlung abgegeben wurde.

Weitere Informationen zu den Feldern einer Empfehlung finden Sie in der Referenz zu Recommendation.

Sehen Sie sich die Richtlinienstatistiken für die Empfehlung an, um zu erfahren, auf welcher Berechtigungsnutzung diese Empfehlung basiert. Diese Nachrichten werden im Feld associatedInsights aufgelistet. So rufen Sie eine mit der Empfehlung verknüpfte Richtlinie auf:

  1. Kopieren Sie die ID der verknüpften Statistik. Die ID ist alles nach insights/ im Feld insight. Wenn das Feld insight beispielsweise projects/123456789012/locations/us/insightTypes/google.iam.policy.Insight/insights/7849add9-73c0-419e-b169-42b3671173fb, lautet die Statistik-ID 7849add9-73c0-419e-b169-42b3671173fb.
  2. Folgen Sie der Anleitung zum Abrufen einer Richtlinienstatistik mithilfe der kopierten Statistik-ID.

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