カスタムの組織のポリシー制約を作成する

このページでは、組織のポリシー サービスのカスタム制約を使用して、次の Google Cloud リソースに対する特定のオペレーションを制限する方法について説明します。

• aiplatform.googleapis.com/CustomJob
• aiplatform.googleapis.com/HyperparameterTuningJob
• aiplatform.googleapis.com/NasJob

組織のポリシーの詳細については、カスタムの組織のポリシーをご覧ください。

組織のポリシーと制約について

Google Cloud 組織のポリシー サービスを使用すると、組織のリソースをプログラマティックに一元管理できます。組織のポリシー管理者は組織のポリシーを定義できます。組織のポリシーは、Google Cloud リソース階層内のGoogle Cloud リソースやそれらのリソースの子孫に適用される、制約と呼ばれる一連の制限です。組織のポリシーは、組織、フォルダ、プロジェクトのいずれかの単位で適用できます。

組織のポリシーを利用することで、あらかじめ用意されたマネージド制約をさまざまな Google Cloud サービスに適用できます。ただし、組織のポリシーで制限されている特定の項目をより細かくカスタマイズして制御したい場合は、カスタム制約を作成して、それを組織のポリシーで使うこともできます。

ポリシーの継承

デフォルトでは、組織のポリシーは、そのポリシーを適用したリソースの子孫に継承されます。たとえば、フォルダにポリシーを適用した場合、 Google Cloud はそのフォルダ内のすべてのプロジェクトにそのポリシーを適用します。この動作の詳細と変更方法については、階層評価ルールをご覧ください。

利点

カスタムの組織のポリシーを使用すると、Vertex AI トレーニング リソースについて特定の値を許可または拒否できます。たとえば、カスタム トレーニング ジョブの作成リクエストが、組織のポリシーによって設定されたカスタム制約検証を満たしていない場合、リクエストは失敗し、エラーが呼び出し元に返されます。

制限事項

他のすべての組織ポリシーの制約と同様に、ポリシーの変更が既存のリソースに遡及的に適用されることはありません。

• 新しいポリシーは、既存のリソース構成には影響しません。
• 構成内の値を準拠値から非準拠値に変更しない限り、既存のリソース構成は有効なままです。

始める前に

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Install the Google Cloud CLI.

外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まずフェデレーション ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します。

gcloud init

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外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まずフェデレーション ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します。

gcloud init

1. 組織 ID を確認します。

必要なロール

カスタムの組織のポリシーを管理するために必要な権限を取得するには、組織のリソースに対する組織のポリシー管理者（roles/orgpolicy.policyAdmin）の IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織へのアクセス権の管理をご覧ください。

必要な権限は、カスタムロールや他の事前定義ロールから取得することもできます。

カスタム制約を作成する

カスタム制約は、組織のポリシーを適用しているサービスでサポートされるリソース、メソッド、条件、アクションを使用して YAML ファイルで定義されます。カスタム制約の条件は、Common Expression Language（CEL）を使用して定義されます。CEL を使用してカスタム制約で条件を作成する方法については、カスタム制約の作成と管理の CEL セクションをご覧ください。

カスタム制約を作成するには、次の形式で YAML ファイルを作成します。

name: organizations/ORGANIZATION_ID/customConstraints/CONSTRAINT_NAME
resourceTypes:
- RESOURCE_NAME
methodTypes:
- CREATE
- UPDATE
condition: "CONDITION"
actionType: ACTION
displayName: DISPLAY_NAME
description: DESCRIPTION

次のように置き換えます。

• ORGANIZATION_ID: 組織 ID（123456789 など）。

• CONSTRAINT_NAME: 新しいカスタム制約に付ける名前。カスタム制約は custom. で始まる必要があり、大文字、小文字、数字のみを含めることができます。例: custom.restrictMachineType。このフィールドの最大長は 70 文字です。

• RESOURCE_NAME: 制限するオブジェクトとフィールドを含むGoogle Cloud リソースの完全修飾名。例: aiplatform.googleapis.com/CustomJob

• CONDITION: サポート対象のサービス リソースの表現に対して書き込まれる CEL 条件。このフィールドの最大長は 1,000 文字です。条件の書き込み先として使用できるリソースの詳細については、サポート対象のリソースをご覧ください。例: "resource.jobSpec.workerPoolSpecs.exists(spec, spec.machineSpec.machineType != \"n1-standard-4\")"

• ACTION: condition が満たされている場合に実行するアクション。有効な値は ALLOW と DENY です。

• DISPLAY_NAME: 制約の名前。わかりやすい名前を入力してください。このフィールドの最大長は 200 文字です。

• DESCRIPTION: ポリシー違反時にエラー メッセージとして表示される制約の説明。わかりやすい説明を入力してください。このフィールドの最大長は 2,000 文字です。

カスタム制約の作成方法については、カスタム制約の定義をご覧ください。

カスタム制約を設定する

新しいカスタム制約の YAML ファイルを作成したら、組織内の組織のポリシーで使用できるように設定する必要があります。カスタム制約を設定するには、gcloud org-policies set-custom-constraint コマンドを使用します。

gcloud org-policies set-custom-constraint CONSTRAINT_PATH

CONSTRAINT_PATH は、カスタム制約ファイルのフルパスに置き換えます。例: /home/user/customconstraint.yaml 完了すると、カスタム制約が組織のポリシーとして Google Cloud 組織のポリシーのリストに表示されます。カスタム制約が存在することを確認するには、gcloud org-policies list-custom-constraints コマンドを使用します。

gcloud org-policies list-custom-constraints --organization=ORGANIZATION_ID

ORGANIZATION_ID は、組織リソースの ID に置き換えます。詳細については、組織のポリシーの表示をご覧ください。

カスタムの組織のポリシーを適用する

制約を適用するには、それを参照する組織のポリシーを作成し、その組織のポリシーを Google Cloud リソースに適用します。

コンソール

1. Google Cloud コンソールで [組織のポリシー] ページに移動します。

   [組織のポリシー] に移動

2. プロジェクト選択ツールで、組織のポリシーを設定するプロジェクトを選択します。
3. [組織のポリシー] ページのリストで制約を選択して、その制約の [ポリシーの詳細] ページを表示します。
4. このリソースの組織のポリシーを構成するには、[ポリシーを管理] をクリックします。
5. [ポリシーの編集] ページで、[Override parent's policy] を選択します。
6. [ルールを追加] をクリックします。
7. [適用] セクションで、この組織のポリシーの適用を有効にするかどうかを選択します。
8. 省略可: タグで組織のポリシーに条件を設定するには、[条件を追加] をクリックします。組織のポリシーに条件付きルールを追加する場合は、少なくとも 1 つは無条件のルールを追加する必要があります。そうしないとポリシーを保存できないのでご注意ください。詳細については、タグ付きの組織のポリシーの設定をご覧ください。
9. [変更内容をテスト] をクリックして、組織のポリシーの効果をシミュレートします。以前のマネージド制約ではポリシー シミュレーションを使用できません。詳細については、Policy Simulator で組織のポリシーの変更をテストするをご覧ください。
10. 組織のポリシーを完成させて適用するには、[ポリシーを設定] をクリックします。ポリシーが有効になるまでに最大 15 分かかります。

gcloud

ブール型ルールを含む組織のポリシーを作成するには、制約を参照するポリシー YAML ファイルを作成します。

      name: projects/PROJECT_ID/policies/CONSTRAINT_NAME
      spec:
        rules:
        - enforce: true
    

次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: 制約を適用するプロジェクト。
• CONSTRAINT_NAME: カスタム制約に定義した名前。たとえば、custom.restrictMachineType のようにします。

制約を含む組織のポリシーを適用するには、次のコマンドを実行します。

    gcloud org-policies set-policy POLICY_PATH
    

POLICY_PATH は、組織のポリシーの YAML ファイルのパスに置き換えます。ポリシーが有効になるまでに最大 15 分かかります。

カスタム組織のポリシーをテストする

次の例では、マシンタイプを制限するカスタムの制約とポリシーを作成します。

始める前に、以下を把握しておく必要があります。

• 組織の ID
• プロジェクト ID

制約を作成する

1. 次のファイルに constraint-custom-job.yaml という名前を付けて保存します。

   name: organizations/ORGANIZATION_ID/customConstraints/custom.restrictMachineType
   resourceTypes:
   - aiplatform.googleapis.com/CustomJob
   methodTypes:
   - CREATE
   condition: "resource.jobSpec.workerPoolSpecs.exists(spec, spec.machineSpec.machineType != \"n1-standard-4\")"
   actionType: DENY
   displayName: Restrict machine type custom training jobs
   description: All new custom training jobs must use n1-standard-4 machines.
   

   これにより、すべての新しいカスタム トレーニング ジョブで n1-standard-4 マシンタイプを使用する必要があるという制約が定義されます。カスタム トレーニング ジョブでこのマシンタイプが使用されていない場合、作成は拒否されます。

2. 制約を適用します。

   gcloud org-policies set-custom-constraint ~/constraint-custom-job.yaml
   

3. 制約が存在することを確認します。

   gcloud org-policies list-custom-constraints --organization=ORGANIZATION_ID
   

   出力は次のようになります。

   CUSTOM_CONSTRAINT                            ACTION_TYPE  METHOD_TYPES   RESOURCE_TYPES                                     DISPLAY_NAME
   custom.restrictMachineType                   DENY         CREATE         aiplatform.googleapis.com/CustomJob                Restrict machine type custom training jobs
   ...
   

ポリシーを作成する

1. 次のファイルに policy-deny-custom-job.yaml という名前を付けて保存します。

   name: projects/PROJECT_ID/policies/custom.restrictMachineType
   spec:
     rules:
     - enforce: true
   

   PROJECT_ID は、実際のプロジェクト ID に置き換えます。

2. ポリシーを適用します。

   gcloud org-policies set-policy ~/policy-deny-custom-job.yaml
   

3. ポリシーが存在することを確認します。

   gcloud org-policies list --project=PROJECT_ID
   

   出力は次のようになります。

   CONSTRAINT                          LIST_POLICY  BOOLEAN_POLICY        ETAG
   custom.restrictMachineType          -            SET                   CLj9zMIGEIiS3K4D-
   

ポリシーを適用したら、 Google Cloud がポリシーの適用を開始するまで 2 分ほど待ちます。

ポリシーのテスト

制限付きマシンタイプで Vertex AI カスタム トレーニング ジョブを作成してみます。

gcloud ai custom-jobs create \
  --region=LOCATION \
  --display-name=JOB_NAME \
  --worker-pool-spec=machine-type=n1-standard-8,replica-count=REPLICA_COUNT,container-image-uri=CUSTOM_CONTAINER_IMAGE_URI

次のような出力が表示されます。

Operation denied by org policy on resource 'projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION': ["customConstraints/custom.restrictMachineType": "All new custom training jobs must use n1-standard-4 machines."]

一般的なユースケースのカスタム組織ポリシーの例

次の表に、一般的なカスタム制約の構文例を示します。

説明

制約の構文

Vertex AI カスタム トレーニング ジョブのマシンタイプを制限する

name: organizations/ORGANIZATION_ID/customConstraints/custom.restrictMachineType resourceTypes: - aiplatform.googleapis.com/CustomJob methodTypes: - CREATE condition: "resource.jobSpec.workerPoolSpecs.exists(spec, spec.machineSpec.machineType != "n1-standard-4")" actionType: DENY displayName: Restrict machine type custom training jobs description: All new custom training jobs must use n1-standard-4 machines.

Vertex AI でサポートされているリソース

次の表に、カスタム制約で参照できる Vertex AI リソースを示します。

リソース	フィールド
aiplatform.googleapis.com/CustomJob	resource.displayName
	resource.encryptionSpec.kmsKeyName
	resource.jobSpec.baseOutputDirectory.outputUriPrefix
	resource.jobSpec.enableDashboardAccess
	resource.jobSpec.enableWebAccess
	resource.jobSpec.experiment
	resource.jobSpec.experimentRun
	resource.jobSpec.models
	resource.jobSpec.network
	resource.jobSpec.persistentResourceId
	resource.jobSpec.protectedArtifactLocationId
	resource.jobSpec.pscInterfaceConfig.networkAttachment
	resource.jobSpec.reservedIpRanges
	resource.jobSpec.scheduling.disableRetries
	resource.jobSpec.scheduling.maxWaitDuration
	resource.jobSpec.scheduling.restartJobOnWorkerRestart
	resource.jobSpec.scheduling.strategy
	resource.jobSpec.scheduling.timeout
	resource.jobSpec.serviceAccount
	resource.jobSpec.tensorboard
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.args
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.command
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.imageUri
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.diskSpec.bootDiskSizeGb
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.diskSpec.bootDiskType
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.acceleratorCount
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.acceleratorType
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.machineType
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.key
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.reservationAffinityType
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.values
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.tpuTopology
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.mountPoint
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.path
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.server
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.args
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.executorImageUri
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.packageUris
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.pythonModule
	resource.jobSpec.workerPoolSpecs.replicaCount
aiplatform.googleapis.com/HyperparameterTuningJob	resource.displayName
	resource.encryptionSpec.kmsKeyName
	resource.maxFailedTrialCount
	resource.maxTrialCount
	resource.parallelTrialCount
	resource.studySpec.algorithm
	resource.studySpec.convexAutomatedStoppingSpec.learningRateParameterName
	resource.studySpec.convexAutomatedStoppingSpec.maxStepCount
	resource.studySpec.convexAutomatedStoppingSpec.minMeasurementCount
	resource.studySpec.convexAutomatedStoppingSpec.minStepCount
	resource.studySpec.convexAutomatedStoppingSpec.updateAllStoppedTrials
	resource.studySpec.convexAutomatedStoppingSpec.useElapsedDuration
	resource.studySpec.decayCurveStoppingSpec.useElapsedDuration
	resource.studySpec.measurementSelectionType
	resource.studySpec.medianAutomatedStoppingSpec.useElapsedDuration
	resource.studySpec.metrics.goal
	resource.studySpec.metrics.metricId
	resource.studySpec.metrics.safetyConfig.desiredMinSafeTrialsFraction
	resource.studySpec.metrics.safetyConfig.safetyThreshold
	resource.studySpec.observationNoise
	resource.studySpec.parameters.categoricalValueSpec.defaultValue
	resource.studySpec.parameters.categoricalValueSpec.values
	resource.studySpec.parameters.conditionalParameterSpecs.parentCategoricalValues.values
	resource.studySpec.parameters.conditionalParameterSpecs.parentDiscreteValues.values
	resource.studySpec.parameters.conditionalParameterSpecs.parentIntValues.values
	resource.studySpec.parameters.discreteValueSpec.defaultValue
	resource.studySpec.parameters.discreteValueSpec.values
	resource.studySpec.parameters.doubleValueSpec.defaultValue
	resource.studySpec.parameters.doubleValueSpec.maxValue
	resource.studySpec.parameters.doubleValueSpec.minValue
	resource.studySpec.parameters.integerValueSpec.defaultValue
	resource.studySpec.parameters.integerValueSpec.maxValue
	resource.studySpec.parameters.integerValueSpec.minValue
	resource.studySpec.parameters.parameterId
	resource.studySpec.parameters.scaleType
	resource.studySpec.studyStoppingConfig.maxDurationNoProgress
	resource.studySpec.studyStoppingConfig.maximumRuntimeConstraint.endTime
	resource.studySpec.studyStoppingConfig.maximumRuntimeConstraint.maxDuration
	resource.studySpec.studyStoppingConfig.maxNumTrials
	resource.studySpec.studyStoppingConfig.maxNumTrialsNoProgress
	resource.studySpec.studyStoppingConfig.minimumRuntimeConstraint.endTime
	resource.studySpec.studyStoppingConfig.minimumRuntimeConstraint.maxDuration
	resource.studySpec.studyStoppingConfig.minNumTrials
	resource.studySpec.studyStoppingConfig.shouldStopAsap
	resource.trialJobSpec.baseOutputDirectory.outputUriPrefix
	resource.trialJobSpec.enableDashboardAccess
	resource.trialJobSpec.enableWebAccess
	resource.trialJobSpec.experiment
	resource.trialJobSpec.experimentRun
	resource.trialJobSpec.models
	resource.trialJobSpec.network
	resource.trialJobSpec.persistentResourceId
	resource.trialJobSpec.protectedArtifactLocationId
	resource.trialJobSpec.pscInterfaceConfig.networkAttachment
	resource.trialJobSpec.reservedIpRanges
	resource.trialJobSpec.scheduling.disableRetries
	resource.trialJobSpec.scheduling.maxWaitDuration
	resource.trialJobSpec.scheduling.restartJobOnWorkerRestart
	resource.trialJobSpec.scheduling.strategy
	resource.trialJobSpec.scheduling.timeout
	resource.trialJobSpec.serviceAccount
	resource.trialJobSpec.tensorboard
	resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.args
	resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.command
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.imageUri
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.diskSpec.bootDiskSizeGb
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.diskSpec.bootDiskType
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.acceleratorCount
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.acceleratorType
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.machineType
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.key
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.reservationAffinityType
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.values
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.tpuTopology
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.mountPoint
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.path
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.server
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.args
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.executorImageUri
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.packageUris
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.pythonModule
resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.replicaCount
aiplatform.googleapis.com/NasJob	resource.displayName
	resource.encryptionSpec.kmsKeyName
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.metric.goal
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.metric.metricId
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.multiTrialAlgorithm
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.maxFailedTrialCount
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.maxParallelTrialCount
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.maxTrialCount
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.baseOutputDirectory.outputUriPrefix
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.enableDashboardAccess
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.enableWebAccess
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.experiment
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.experimentRun
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.models
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.network
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.persistentResourceId
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.protectedArtifactLocationId
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.pscInterfaceConfig.networkAttachment
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.reservedIpRanges
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.scheduling.disableRetries
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.scheduling.maxWaitDuration
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.scheduling.restartJobOnWorkerRestart
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.scheduling.strategy
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.scheduling.timeout
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.serviceAccount
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.tensorboard
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.args
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.command
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.imageUri
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.diskSpec.bootDiskSizeGb
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.diskSpec.bootDiskType
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.acceleratorCount
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.acceleratorType
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.machineType
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.key
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.reservationAffinityType
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.values
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.tpuTopology
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.mountPoint
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.path
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.server
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.args
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.executorImageUri
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.packageUris
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.pythonModule
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.replicaCount
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.frequency
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.maxParallelTrialCount
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.baseOutputDirectory.outputUriPrefix
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.enableDashboardAccess
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.enableWebAccess
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.experiment
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.experimentRun
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.models
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.network
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.persistentResourceId
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.protectedArtifactLocationId
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.pscInterfaceConfig.networkAttachment
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.reservedIpRanges
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.scheduling.disableRetries
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.scheduling.maxWaitDuration
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.scheduling.restartJobOnWorkerRestart
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.scheduling.strategy
	resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.scheduling.timeout
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.serviceAccount
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.tensorboard
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.args
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.command
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.imageUri
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.diskSpec.bootDiskSizeGb
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.diskSpec.bootDiskType
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.acceleratorCount
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.acceleratorType
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.machineType
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.key
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.reservationAffinityType
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.values
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.tpuTopology
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.mountPoint
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.path
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.server
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.args
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.executorImageUri
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.packageUris
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.pythonModule
resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.replicaCount
resource.nasJobSpec.resumeNasJobId
resource.nasJobSpec.searchSpaceSpec

次のステップ

• 組織のポリシー サービスについて詳細を学習する。
• 組織のポリシーの作成と管理の方法について学習する。
• マネージドの組織のポリシーの制約全一覧を参照する。