Recopila registros de auditoría de Harness IO

Se admite en los siguientes sistemas operativos:

Google SecOps SIEM

En este documento, se explica cómo transferir registros de auditoría de Harness IO a Google Security Operations con Google Cloud Storage. Harness es una plataforma de DevOps y entrega continua que proporciona herramientas para la entrega de software, marcas de funciones, administración de costos de la nube y pruebas de seguridad.

Antes de comenzar

Asegúrate de cumplir con los siguientes requisitos previos:

Una instancia de Google SecOps
Un proyecto de GCP con la API de Cloud Storage habilitada
Permisos para crear y administrar buckets de GCS
Permisos para administrar políticas de IAM en buckets de GCS
Permisos para crear servicios de Cloud Run, temas de Pub/Sub y trabajos de Cloud Scheduler
Acceso con privilegios a Harness con los siguientes permisos:
- Crea claves de API
- Accede a los registros de auditoría
- Ver la configuración de la cuenta

Recopila credenciales de la API de Harness

Crea una clave de API en Harness

Accede a la plataforma de Harness.
Haz clic en tu perfil de usuario.
Ve a Mis claves de API.
Haz clic en + API Key.
Proporciona los siguientes detalles de configuración:
- Nombre: Ingresa un nombre descriptivo (por ejemplo, Google SecOps Integration).
- Descripción: Descripción opcional.
Haz clic en Guardar.
Haz clic en + Token para crear un token nuevo.
Proporciona los siguientes detalles de configuración:
- Nombre: Ingresa Chronicle Feed Token.
- Set Expiration: Selecciona un tiempo de vencimiento adecuado o No Expiration (para uso en producción).
Haz clic en Generar token.
Copia y guarda el valor del token de forma segura. Este token se usará como el valor del encabezado x-api-key.

Nota: El token se muestra solo una vez. Si lo pierdes, deberás generar uno nuevo.
Nota: El token de API debe tener el permiso core_audit_view para acceder a los registros de auditoría. Por lo general, este permiso se otorga a través de las asignaciones de roles en Harness.

Obtén el ID de la cuenta de Harness

En la Plataforma de Harness, toma nota del ID de cuenta de la URL.

URL de ejemplo: https://app.harness.io/ng/account/YOUR_ACCOUNT_ID/.... La parte YOUR_ACCOUNT_ID es el identificador de tu cuenta.

También puedes ir a Configuración de la cuenta > Resumen para ver tu identificador de cuenta.

Copia y guarda el ID de la cuenta para usarlo en la función de Cloud Run.

Nota: El ID de la cuenta es obligatorio para todas las solicitudes a la API de Harness.

Crea un bucket de Google Cloud Storage

Ve a Google Cloud Console.
Selecciona tu proyecto o crea uno nuevo.
En el menú de navegación, ve a Cloud Storage > Buckets.
Haz clic en Crear bucket.

Proporciona los siguientes detalles de configuración:

Configuración	Valor
Asigna un nombre a tu bucket	Ingresa un nombre global único (por ejemplo, `harness-io-logs`).
Tipo de ubicación	Elige según tus necesidades (región, birregional, multirregional)
Ubicación	Selecciona la ubicación (por ejemplo, `us-central1`).
Clase de almacenamiento	Estándar (recomendado para los registros a los que se accede con frecuencia)
Control de acceso	Uniforme (recomendado)
Herramientas de protección	Opcional: Habilita el control de versiones de objetos o la política de retención

Haz clic en Crear.

Crea una cuenta de servicio para la Cloud Run Function

La Cloud Run Function necesita una cuenta de servicio con permisos para escribir en el bucket de GCS y ser invocada por Pub/Sub.

Crear cuenta de servicio

En GCP Console, ve a IAM y administración > Cuentas de servicio.
Haz clic en Crear cuenta de servicio.
Proporciona los siguientes detalles de configuración:
- Nombre de la cuenta de servicio: Ingresa harness-audit-collector-sa.
- Descripción de la cuenta de servicio: Ingresa Service account for Cloud Run function to collect Harness IO audit logs.
Haz clic en Crear y continuar.
En la sección Otorga a esta cuenta de servicio acceso al proyecto, agrega los siguientes roles:
1. Haz clic en Selecciona un rol.
2. Busca y selecciona Administrador de objetos de almacenamiento.
3. Haz clic en + Agregar otra función.
4. Busca y selecciona Invocador de Cloud Run.
5. Haz clic en + Agregar otra función.
6. Busca y selecciona Cloud Functions Invoker.
Haz clic en Continuar.
Haz clic en Listo.

Estos roles son necesarios para las siguientes acciones:

Administrador de objetos de almacenamiento: Escribe registros en el bucket de GCS y administra archivos de estado
Invocador de Cloud Run: Permite que Pub/Sub invoque la función
Cloud Functions Invoker: Permite la invocación de funciones

Otorga permisos de IAM en el bucket de GCS

Otorga permisos de escritura a la cuenta de servicio en el bucket de GCS:

Ve a Cloud Storage > Buckets.
Haz clic en el nombre de tu bucket.
Ve a la pestaña Permisos.
Haz clic en Otorgar acceso.
Proporciona los siguientes detalles de configuración:
- Agregar principales: Ingresa el correo electrónico de la cuenta de servicio (por ejemplo, harness-audit-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
- Asignar roles: Selecciona Administrador de objetos de Storage.
Haz clic en Guardar.

Crear tema de Pub/Sub

Crea un tema de Pub/Sub en el que Cloud Scheduler publicará y al que se suscribirá la función de Cloud Run.

En GCP Console, ve a Pub/Sub > Temas.
Haz clic en Crear un tema.
Proporciona los siguientes detalles de configuración:
- ID del tema: Ingresa harness-audit-trigger.
- Deja el resto de la configuración con sus valores predeterminados.
Haz clic en Crear.

Crea una función de Cloud Run para recopilar registros

La función de Cloud Run se activa con los mensajes de Pub/Sub de Cloud Scheduler para recuperar registros de la API de Harness y escribirlos en GCS.

En GCP Console, ve a Cloud Run.
Haz clic en Crear servicio.
Selecciona Función (usa un editor intercalado para crear una función).

En la sección Configurar, proporciona los siguientes detalles de configuración:

Configuración	Valor
Nombre del servicio	`harness-audit-collector`
Región	Selecciona la región que coincida con tu bucket de GCS (por ejemplo, `us-central1`).
Tiempo de ejecución	Selecciona Python 3.12 o una versión posterior.

En la sección Activador (opcional), haz lo siguiente:
1. Haz clic en + Agregar activador.
2. Selecciona Cloud Pub/Sub.
3. En Selecciona un tema de Cloud Pub/Sub, elige el tema de Pub/Sub (harness-audit-trigger).
4. Haz clic en Guardar.
En la sección Autenticación, haz lo siguiente:
1. Selecciona Solicitar autenticación.
2. Verifica Identity and Access Management (IAM).
Nota: Pub/Sub controla automáticamente la autenticación cuando invoca la función.
Desplázate hacia abajo y expande Contenedores, redes y seguridad.
Ve a la pestaña Seguridad:
- Cuenta de servicio: Selecciona la cuenta de servicio (harness-audit-collector-sa).

Ve a la pestaña Contenedores:

Haz clic en Variables y secretos.
Haz clic en + Agregar variable para cada variable de entorno:

Nombre de la variable	Valor de ejemplo	Descripción
`HARNESS_ACCOUNT_ID`	Tu ID de cuenta de Harness	Identificador de la cuenta de Harness
`HARNESS_API_KEY`	Tu token de clave de API	Token con permisos de audit:read
`GCS_BUCKET`	`harness-io-logs`	Nombre del bucket de GCS
`GCS_PREFIX`	`harness/audit`	Prefijo para objetos de GCS
`STATE_KEY`	`harness/audit/state.json`	Ruta de acceso del archivo de estado en GCS

Variables de entorno opcionales:

Nombre de la variable	Valor predeterminado	Descripción
`HARNESS_API_BASE`	`https://app.harness.io`	URL base de la API de Harness (anula las instancias autoalojadas)
`PAGE_SIZE`	`50`	Eventos por página (máx. 100)
`START_MINUTES_BACK`	`60`	Período inicial de visualización en minutos
`FILTER_MODULES`	Ninguno	Módulos separados por comas (p.ej., `CD,CI,CE`
`FILTER_ACTIONS`	Ninguno	Acciones separadas por comas (p.ej., `CREATE,UPDATE,DELETE`
`STATIC_FILTER`	Ninguno	Filtro predefinido: `EXCLUDE_LOGIN_EVENTS` o `EXCLUDE_SYSTEM_EVENTS`
`MAX_RETRIES`	`3`	Cantidad máxima de reintentos para el límite de frecuencia

En la pestaña Variables y Secrets, desplázate hacia abajo hasta Requests:
- Tiempo de espera de la solicitud: Ingresa 600 segundos (10 minutos).
Ve a la pestaña Configuración en Contenedores:
- En la sección Recursos, haz lo siguiente:
  - Memoria: Selecciona 512 MiB o más.
  - CPU: Selecciona 1.
- Haz clic en Listo.
Desplázate hasta Entorno de ejecución:
- Selecciona Predeterminado (recomendado).
En la sección Ajuste de escala de revisión, haz lo siguiente:
- Cantidad mínima de instancias: Ingresa 0.
- Cantidad máxima de instancias: Ingresa 100 (o ajusta según la carga esperada).
Haz clic en Crear.
Espera a que se cree el servicio (de 1 a 2 minutos).
Después de crear el servicio, se abrirá automáticamente el editor de código intercalado.

Agregar el código de función

Ingresa main en Punto de entrada de la función.

En el editor de código intercalado, crea dos archivos:

Primer archivo: main.py:

import functions_framework
from google.cloud import storage
import json
import os
import urllib3
from datetime import datetime, timedelta, timezone
import time

# Initialize HTTP client
http = urllib3.PoolManager()

# Initialize Storage client
storage_client = storage.Client()

# Configuration from Environment Variables
API_BASE = os.environ.get("HARNESS_API_BASE", "https://app.harness.io").rstrip("/")
ACCOUNT_ID = os.environ["HARNESS_ACCOUNT_ID"]
API_KEY = os.environ["HARNESS_API_KEY"]
BUCKET = os.environ["GCS_BUCKET"]
PREFIX = os.environ.get("GCS_PREFIX", "harness/audit").strip("/")
STATE_KEY = os.environ.get("STATE_KEY", "harness/audit/state.json")
PAGE_SIZE = min(int(os.environ.get("PAGE_SIZE", "50")), 100)
START_MINUTES_BACK = int(os.environ.get("START_MINUTES_BACK", "60"))

# Optional filters
FILTER_MODULES = os.environ.get("FILTER_MODULES", "").split(",") if os.environ.get("FILTER_MODULES") else None
FILTER_ACTIONS = os.environ.get("FILTER_ACTIONS", "").split(",") if os.environ.get("FILTER_ACTIONS") else None
STATIC_FILTER = os.environ.get("STATIC_FILTER")
MAX_RETRIES = int(os.environ.get("MAX_RETRIES", "3"))

# HTTP headers for Harness API
HDRS = {
    "x-api-key": API_KEY,
    "Content-Type": "application/json",
    "Accept": "application/json",
}

def read_state(bucket):
    """Read checkpoint state from GCS."""
    try:
        blob = bucket.blob(STATE_KEY)
        if blob.exists():
            state_data = blob.download_as_text()
            state = json.loads(state_data)
            since_ms = state.get("since")
            page_token = state.get("pageToken")
            print(f"State loaded: since={since_ms}, pageToken={page_token}")
            return since_ms, page_token
    except Exception as e:
        print(f"Warning: Could not load state: {e}")

    print("No state file found, starting fresh collection")
    start_time = datetime.now(timezone.utc) - timedelta(minutes=START_MINUTES_BACK)
    since_ms = int(start_time.timestamp() * 1000)
    print(f"Initial since timestamp: {since_ms} ({start_time.isoformat()})")
    return since_ms, None

def write_state(bucket, since_ms, page_token=None):
    """Write checkpoint state to GCS."""
    state = {
        "since": since_ms,
        "pageToken": page_token,
        "lastRun": int(time.time() * 1000),
        "lastRunISO": datetime.now(timezone.utc).isoformat()
    }
    try:
        blob = bucket.blob(STATE_KEY)
        blob.upload_from_string(
            json.dumps(state, indent=2),
            content_type="application/json"
        )
        print(f"State saved: since={since_ms}, pageToken={page_token}")
    except Exception as e:
        print(f"Error writing state: {e}")
        raise

def fetch_harness_audits(since_ms, page_token=None, retry_count=0):
    """
    Fetch audit logs from Harness API with retry logic.
    API Endpoint: POST /audit/api/audits/listV2
    """
    try:
        # Build URL with query parameters
        url = (
            f"{API_BASE}/audit/api/audits/listV2"
            f"?accountIdentifier={ACCOUNT_ID}"
            f"&pageSize={PAGE_SIZE}"
        )
        if page_token:
            url += f"&pageToken={page_token}"

        print(f"Fetching from: {url[:100]}...")

        # Build request body with time filter and optional filters
        body_data = {
            "startTime": since_ms,
            "endTime": int(time.time() * 1000),
            "filterType": "Audit"
        }

        if FILTER_MODULES:
            body_data["modules"] = [m.strip() for m in FILTER_MODULES if m.strip()]
            print(f"Applying module filter: {body_data['modules']}")

        if FILTER_ACTIONS:
            body_data["actions"] = [a.strip() for a in FILTER_ACTIONS if a.strip()]
            print(f"Applying action filter: {body_data['actions']}")

        if STATIC_FILTER:
            body_data["staticFilter"] = STATIC_FILTER
            print(f"Applying static filter: {STATIC_FILTER}")

        # Make POST request
        response = http.request(
            'POST',
            url,
            body=json.dumps(body_data).encode('utf-8'),
            headers=HDRS,
            timeout=30.0
        )

        resp_data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))

        if "status" not in resp_data:
            print(f"Response missing 'status' field: {response.data[:200]}")

        # Check response status
        if resp_data.get("status") != "SUCCESS":
            error_msg = resp_data.get("message", "Unknown error")
            raise Exception(f"API returned status: {resp_data.get('status')} - {error_msg}")

        # Extract data from response structure
        data_obj = resp_data.get("data", {})
        if not data_obj:
            print("Response 'data' object is empty or missing")

        events = data_obj.get("content", [])
        has_next = data_obj.get("hasNext", False)
        next_token = data_obj.get("pageToken")

        print(f"API response: {len(events)} events, hasNext={has_next}, pageToken={next_token}")

        if not events and data_obj:
            print(f"Empty events but data present. Data keys: {list(data_obj.keys())}")

        return {
            "events": events,
            "hasNext": has_next,
            "pageToken": next_token
        }

    except Exception as e:
        if hasattr(e, 'status') and e.status == 429:
            retry_after = 60
            print(f"Rate limit exceeded. Retry after {retry_after} seconds (attempt {retry_count + 1}/{MAX_RETRIES})")
            if retry_count < MAX_RETRIES:
                print(f"Waiting {retry_after} seconds before retry...")
                time.sleep(retry_after)
                print(f"Retrying request (attempt {retry_count + 2}/{MAX_RETRIES})")
                return fetch_harness_audits(since_ms, page_token, retry_count + 1)
            else:
                raise Exception(f"Max retries ({MAX_RETRIES}) exceeded for rate limiting")
        print(f"Error in fetch_harness_audits: {e}")
        raise

def upload_to_gcs(bucket, events):
    """Upload audit events to GCS in JSONL format."""
    if not events:
        print("No events to upload")
        return None

    try:
        # Create JSONL content (one JSON object per line)
        jsonl_lines = [json.dumps(event) for event in events]
        jsonl_content = "\n".join(jsonl_lines)

        # Generate GCS key with timestamp
        timestamp = datetime.now(timezone.utc)
        key = (
            f"{PREFIX}/"
            f"{timestamp:%Y/%m/%d}/"
            f"harness-audit-{timestamp:%Y%m%d-%H%M%S}.jsonl"
        )

        # Upload to GCS
        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(
            jsonl_content,
            content_type="application/x-ndjson"
        )
        blob.metadata = {
            "event-count": str(len(events)),
            "source": "harness-audit-function",
            "collection-time": timestamp.isoformat()
        }
        blob.patch()

        print(f"Uploaded {len(events)} events to gs://{BUCKET}/{key}")
        return key

    except Exception as e:
        print(f"Error uploading to GCS: {e}")
        raise

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Harness audit logs and write to GCS.

    Args:
        cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
    """
    print("=== Harness Audit Collection Started ===")
    print(f"Configuration: API_BASE={API_BASE}, ACCOUNT_ID={ACCOUNT_ID[:8]}..., PAGE_SIZE={PAGE_SIZE}")

    if FILTER_MODULES:
        print(f"Module filter enabled: {FILTER_MODULES}")
    if FILTER_ACTIONS:
        print(f"Action filter enabled: {FILTER_ACTIONS}")
    if STATIC_FILTER:
        print(f"Static filter enabled: {STATIC_FILTER}")

    try:
        # Get GCS bucket
        bucket = storage_client.bucket(BUCKET)

        # Step 1: Read checkpoint state
        since_ms, page_token = read_state(bucket)

        if page_token:
            print("Resuming pagination from saved pageToken")
        else:
            since_dt = datetime.fromtimestamp(since_ms / 1000, tz=timezone.utc)
            print(f"Starting new collection from: {since_dt.isoformat()}")

        # Step 2: Collect all events with pagination
        all_events = []
        current_page_token = page_token
        page_count = 0
        max_pages = 100
        has_next = True

        while has_next and page_count < max_pages:
            page_count += 1
            print(f"--- Fetching page {page_count} ---")

            # Fetch one page of results
            result = fetch_harness_audits(since_ms, current_page_token)

            # Extract events
            events = result.get("events", [])
            all_events.extend(events)
            print(f"Page {page_count}: {len(events)} events (total: {len(all_events)})")

            # Check pagination status
            has_next = result.get("hasNext", False)
            current_page_token = result.get("pageToken")

            if not has_next:
                print("Pagination complete (hasNext=False)")
                break

            if not current_page_token:
                print("hasNext=True but no pageToken, stopping pagination")
                break

            # Small delay between pages to avoid rate limiting
            time.sleep(0.5)

        if page_count >= max_pages:
            print(f"Reached max pages limit ({max_pages}), stopping")

        # Step 3: Upload collected events to GCS
        if all_events:
            gcs_key = upload_to_gcs(bucket, all_events)
            print(f"Successfully uploaded {len(all_events)} total events")
        else:
            print("No new events to upload")
            gcs_key = None

        # Step 4: Update checkpoint state
        if not has_next:
            # Pagination complete - update since to current time for next run
            new_since = int(time.time() * 1000)
            write_state(bucket, new_since, None)
            print(f"Pagination complete, state updated with new since={new_since}")
        else:
            # Pagination incomplete - save pageToken for continuation
            write_state(bucket, since_ms, current_page_token)
            print("Pagination incomplete, saved pageToken for next run")

        # Step 5: Log result
        result = {
            "status": "Success",
            "eventsCollected": len(all_events),
            "pagesProcessed": page_count,
            "paginationComplete": not has_next,
            "gcsKey": gcs_key,
            "filters": {
                "modules": FILTER_MODULES,
                "actions": FILTER_ACTIONS,
                "staticFilter": STATIC_FILTER
            }
        }
        print(f"Collection completed: {json.dumps(result)}")

    except Exception as e:
        print(f"Collection failed: {e}")
        raise
    finally:
        print("=== Harness Audit Collection Finished ===")

Segundo archivo: requirements.txt:

functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

Haz clic en Implementar para guardar y, luego, implementar la función.
Espera a que se complete la implementación (de 2 a 3 minutos).

Nota: La configuración del activador de Pub/Sub crea automáticamente las suscripciones y los permisos necesarios.

Crea un trabajo de Cloud Scheduler

Cloud Scheduler publica mensajes en el tema de Pub/Sub a intervalos regulares, lo que activa la función de Cloud Run.

En GCP Console, ve a Cloud Scheduler.
Haz clic en Crear trabajo.

Proporciona los siguientes detalles de configuración:

Configuración	Valor
Nombre	`harness-audit-hourly`
Región	Selecciona la misma región que la función de Cloud Run
Frecuencia	`0 * * * *` (cada hora, en punto)
Zona horaria	Selecciona la zona horaria (se recomienda UTC)
Tipo de orientación	Pub/Sub
Tema	Selecciona el tema de Pub/Sub (`harness-audit-trigger`).
Cuerpo del mensaje	`{}` (objeto JSON vacío)

Haz clic en Crear.

Opciones de frecuencia de programación

Elige la frecuencia según los requisitos de latencia y volumen de registros:

Frecuencia	Expresión cron	Caso de uso
Cada 5 minutos	`/5 * * *`	Alto volumen y baja latencia
Cada 15 minutos	`/15 * * *`	Volumen medio
Cada 1 hora	`0 * * * *`	Estándar (opción recomendada)
Cada 6 horas	`0 /6 * *`	Procesamiento por lotes y volumen bajo
Diario	`0 0 * * *`	Recopilación de datos históricos

Prueba la integración

En la consola de Cloud Scheduler, busca tu trabajo.
Haz clic en Forzar ejecución para activar el trabajo de forma manual.
Espera unos segundos.
Ve a Cloud Run > Servicios.
Haz clic en el nombre de tu función (harness-audit-collector).
Haz clic en la pestaña Registros.

Verifica que la función se haya ejecutado correctamente. Busca lo siguiente:

=== Harness Audit Collection Started ===
State loaded: since=... or No state file found, starting fresh collection
--- Fetching page 1 ---
API response: X events, hasNext=...
Uploaded X events to gs://harness-io-logs/harness/audit/...
Successfully processed X records
=== Harness Audit Collection Finished ===

Ve a Cloud Storage > Buckets.
Haz clic en el nombre de tu bucket.
Navega a la carpeta del prefijo (harness/audit/).
Verifica que se haya creado un archivo .jsonl nuevo con la marca de tiempo actual.

Si ves errores en los registros, haz lo siguiente:

HTTP 401: Verifica las credenciales de la API en las variables de entorno
HTTP 403: Verifica que la cuenta tenga los permisos necesarios
HTTP 429: Limitación de frecuencia. La función volverá a intentarlo automáticamente con una espera exponencial.
Faltan variables de entorno: Verifica que estén configuradas todas las variables requeridas.

Nota: La función de Cloud Run ahora se ejecutará automáticamente cada hora para recopilar registros de auditoría nuevos.

Recupera la cuenta de servicio de Google SecOps

Las Operaciones de seguridad de Google usan una cuenta de servicio única para leer datos de tu bucket de GCS. Debes otorgar acceso a tu bucket a esta cuenta de servicio.

Obtén el correo electrónico de la cuenta de servicio

Ve a Configuración de SIEM > Feeds.
Haz clic en Agregar feed nuevo.
Haz clic en Configura un feed único.
En el campo Nombre del feed, ingresa un nombre para el feed (por ejemplo, Harness Audit Logs).
Selecciona Google Cloud Storage V2 como el Tipo de fuente.
Selecciona Harness IO como el Tipo de registro.
Haz clic en Obtener cuenta de servicio. Se muestra un correo electrónico único de la cuenta de servicio, por ejemplo:
```
chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
```
Copia esta dirección de correo electrónico para usarla en el siguiente paso.

Nota: Cada instancia de Google SecOps tiene una cuenta de servicio única. No uses cuentas de servicio de otros ejemplos o documentación.

Otorga permisos de IAM a la cuenta de servicio de Google SecOps

La cuenta de servicio de Google SecOps necesita el rol de visualizador de objetos de almacenamiento en tu bucket de GCS.

Ve a Cloud Storage > Buckets.
Haz clic en el nombre de tu bucket.
Ve a la pestaña Permisos.
Haz clic en Otorgar acceso.
Proporciona los siguientes detalles de configuración:
- Agregar principales: Pega el correo electrónico de la cuenta de servicio de Google SecOps.
- Asignar roles: Selecciona Visualizador de objetos de Storage.
Haz clic en Guardar.

Nota: Si planeas usar la opción de eliminación "Borrar archivos transferidos" o "Borrar archivos transferidos y directorios vacíos", otorga el rol de Administrador de objetos de Storage en lugar del rol de Visualizador de objetos de Storage.

Configura un feed en Google SecOps para transferir registros de Harness IO

Ve a Configuración de SIEM > Feeds.
Haz clic en Agregar feed nuevo.
Haz clic en Configura un feed único.
En el campo Nombre del feed, ingresa un nombre para el feed (por ejemplo, Harness Audit Logs).
Selecciona Google Cloud Storage V2 como el Tipo de fuente.
Selecciona Harness IO como el Tipo de registro.
Haz clic en Siguiente.
Especifica valores para los siguientes parámetros de entrada:
- URL del bucket de almacenamiento: Ingresa el URI del bucket de GCS con la ruta de acceso del prefijo:
```
gs://harness-io-logs/harness/audit/
```
  - Reemplaza lo siguiente:
    - harness-io-logs: Es el nombre de tu bucket de GCS.
    - harness/audit: Es el prefijo o la ruta de acceso a la carpeta en la que se almacenan los registros.
  - Ejemplos:
    - Bucket raíz: gs://company-logs/
    - Con prefijo: gs://company-logs/harness-logs/
    - Con subcarpeta: gs://company-logs/harness/audit/
Nota: Siempre incluye la barra diagonal final (/) al final del URI.
- Opción de borrado de la fuente: Selecciona la opción de borrado según tu preferencia:
  - Nunca: Nunca borra ningún archivo después de las transferencias (se recomienda para las pruebas).
  - Borrar archivos transferidos: Borra los archivos después de la transferencia exitosa.
  - Borrar los archivos transferidos y los directorios vacíos: Borra los archivos y los directorios vacíos después de la transferencia exitosa.
    
    Nota: Si seleccionas una opción de eliminación, la cuenta de servicio debe tener el rol de administrador de objetos de Storage en lugar del rol de visualizador de objetos de Storage. Actualiza los permisos de IAM según corresponda.
- Antigüedad máxima del archivo: Incluye los archivos modificados en la cantidad de días especificada. El valor predeterminado es de 180 días.
- Espacio de nombres del recurso: Es el espacio de nombres del recurso. Ingresa harness.audit.
- Etiquetas de transmisión: Es la etiqueta que se aplicará a los eventos de este feed.
Haz clic en Siguiente.
Revisa la nueva configuración del feed en la pantalla Finalizar y, luego, haz clic en Enviar.

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