UKG 로그 수집

다음에서 지원:

Google SecOps SIEM

이 문서에서는 Google Cloud Storage V2를 사용하여 UKG 로그를 Google Security Operations로 수집하는 방법을 설명합니다.

UKG (Ultimate Kronos Group)는 인력 관리, 인증, 감사 추적 로그를 생성하는 인적 자원 관리 플랫폼입니다. UKG Pro는 감사 데이터에 프로그래매틱 방식으로 액세스할 수 있는 REST API를 제공합니다.

시작하기 전에

다음 기본 요건이 충족되었는지 확인합니다.

• Google SecOps 인스턴스
• Cloud Storage API가 사용 설정된 GCP 프로젝트
• GCS 버킷을 만들고 관리할 수 있는 권한
• GCS 버킷의 IAM 정책을 관리할 수 있는 권한
• Cloud Run 서비스, Pub/Sub 주제, Cloud Scheduler 작업을 만들 수 있는 권한
• 관리자 권한 및 API 액세스를 통한 UKG Pro에 대한 권한 액세스

Google Cloud Storage 버킷 만들기

1. Google Cloud 콘솔로 이동합니다.
2. 프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 만듭니다.
3. 탐색 메뉴에서 Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
4. 버킷 만들기를 클릭합니다.

5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

   설정	값
   버킷 이름 지정	전역적으로 고유한 이름 (예: ukg-logs)을 입력합니다.
   위치 유형	필요에 따라 선택 (리전, 이중 리전, 멀티 리전)
   위치	위치를 선택합니다 (예: us-central1).
   스토리지 클래스	Standard (자주 액세스하는 로그에 권장)
   액세스 제어	균일 (권장)
   보호 조치	선택사항: 객체 버전 관리 또는 보관 정책 사용 설정

6. 만들기를 클릭합니다.

UKG Pro API 사용자 인증 정보 수집

API 사용자 인증 정보 가져오기

1. UKG Pro 관리 포털에 로그인합니다.
2. 메뉴 > 관리 > 시스템 구성 > 웹 서비스로 이동합니다.
3. API 사용자 인증 정보를 만들거나 찾습니다.
   • API 키 (US-Customer-Api-Key): 인증을 위한 고객 API 키입니다.
   • 서비스 계정 사용자 이름: 서비스 계정 사용자 이름입니다.
   • 서비스 계정 비밀번호: 서비스 계정 비밀번호입니다.

4. 서비스 호스트 URL (예: https://SERVICE_HOST)을 기록해 둡니다.

   참고: 토큰 기반 액세스를 사용하는 경우 OAuth 2.0 인증 설정에 관한 UKG Pro API 문서를 참고하세요.

권한 확인

API 사용자 인증 정보에 필요한 액세스 권한이 있는지 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

1. UKG Pro 관리 포털에 로그인합니다.
2. 메뉴 > 관리 > 시스템 구성 > 보안 > 감사 추적으로 이동합니다.
3. 감사 레코드를 볼 수 있는지 확인합니다.
4. 감사 데이터에 액세스할 수 없는 경우 UKG Pro 관리자에게 문의하여 필요한 권한을 부여받으세요.

API 액세스 테스트

• 통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트합니다.

  # Replace with your actual credentials
  ACCESS_TOKEN="your-access-token"
  API_KEY="your-api-key"
  SERVICE_HOST="your-service-host"
  
  # Test API access - fetch audit logs
  curl -v -H "Authorization: Bearer ${ACCESS_TOKEN}" \
    -H "US-Customer-Api-Key: ${API_KEY}" \
    "https://${SERVICE_HOST}/personnel/v1/audit-logs?startDate=2024-01-01&endDate=2024-01-02"
  

Cloud Run 함수의 서비스 계정 만들기

Cloud Run 함수에는 GCS 버킷에 쓸 수 있고 Pub/Sub에 의해 호출될 수 있는 권한이 있는 서비스 계정이 필요합니다.

서비스 계정 만들기

1. GCP 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.
2. 서비스 계정 만들기를 클릭합니다.
3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 서비스 계정 이름: ukg-collector-sa을 입력합니다.
   • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect UKG logs을 입력합니다.
4. 만들고 계속하기를 클릭합니다.
5. 이 서비스 계정에 프로젝트에 대한 액세스 권한 부여 섹션에서 다음 역할을 추가합니다.
   1. 역할 선택을 클릭합니다.
   2. 스토리지 객체 관리자를 검색하여 선택합니다.
   3. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
   4. Cloud Run 호출자를 검색하여 선택합니다.
   5. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
   6. Cloud Functions 호출자를 검색하여 선택합니다.
6. 계속을 클릭합니다.
7. 완료를 클릭합니다.

이러한 역할은 다음 작업에 필요합니다.

• 스토리지 객체 관리자: GCS 버킷에 로그를 쓰고 상태 파일을 관리합니다.
• Cloud Run 호출자: Pub/Sub에서 함수를 호출하도록 허용
• Cloud Functions 호출자: 함수 호출 허용

GCS 버킷에 대한 IAM 권한 부여

GCS 버킷에 대한 쓰기 권한을 서비스 계정에 부여합니다.

1. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
2. 버킷 이름 (예: ukg-logs)을 클릭합니다.
3. 권한 탭으로 이동합니다.
4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: [e-mail])을 입력합니다.
   • 역할 할당: 스토리지 객체 관리자를 선택합니다.
6. 저장을 클릭합니다.

Pub/Sub 주제 만들기

Cloud Scheduler가 게시하고 Cloud Run 함수가 구독할 Pub/Sub 주제를 만듭니다.

1. GCP 콘솔에서 Pub/Sub> 주제로 이동합니다.
2. 주제 만들기를 클릭합니다.
3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 주제 ID: ukg-trigger를 입력합니다.
   • 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
4. 만들기를 클릭합니다.

로그를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기

Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 UKG Pro API에서 로그를 가져와 GCS에 작성합니다.

1. GCP 콘솔에서 Cloud Run으로 이동합니다.
2. 서비스 만들기를 클릭합니다.
3. 함수를 선택합니다 (인라인 편집기를 사용하여 함수 만들기).

4. 구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 입력합니다.

   설정	값
   서비스 이름	ukg-collector
   리전	GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: us-central1).
   런타임	Python 3.12 이상 선택

5. 트리거 (선택사항) 섹션에서 다음을 수행합니다.

   1. + 트리거 추가를 클릭합니다.
   2. Cloud Pub/Sub을 선택합니다.
   3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 ukg-trigger 주제를 선택합니다.
   4. 저장을 클릭합니다.

6. 인증 섹션에서 다음을 구성합니다.

   1. 인증 필요를 선택합니다.
   2. ID 및 액세스 관리 (IAM)를 확인합니다.
   참고: 함수를 호출할 때 Pub/Sub에서 인증을 자동으로 처리합니다.

7. 아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.

8. 보안 탭으로 이동합니다.

   • 서비스 계정: 서비스 계정 ukg-collector-sa를 선택합니다.

9. 컨테이너 탭으로 이동합니다.

   1. 변수 및 보안 비밀을 클릭합니다.
   2. 각 환경 변수에 대해 + 변수 추가를 클릭합니다.

   변수 이름	예시 값	설명
   GCS_BUCKET	ukg-logs	GCS 버킷 이름
   GCS_PREFIX	ukg	로그 파일의 접두사
   STATE_KEY	ukg/state.json	상태 파일 경로
   SERVICE_HOST	your-service-host	UKG Pro 서비스 호스트 URL
   UKG_USERNAME	your-service-username	서비스 계정 사용자 이름
   UKG_PASSWORD	your-service-password	서비스 계정 비밀번호
   UKG_API_KEY	your-api-key	고객 API 키
   MAX_RECORDS	10000	실행당 최대 레코드 수
   PAGE_SIZE	100	페이지당 레코드 수
   LOOKBACK_HOURS	24	초기 전환 확인 기간

10. 변수 및 보안 비밀 탭에서 요청까지 아래로 스크롤합니다.

    • 요청 제한 시간: 600초 (10분)를 입력합니다.

11. 컨테이너의 설정 탭으로 이동합니다.

    • 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
      • 메모리: 512MiB 이상을 선택합니다.
      • CPU: 1을 선택합니다.

12. 버전 확장 섹션에서 다음을 수행합니다.

    • 최소 인스턴스 수: 0를 입력합니다.
    • 최대 인스턴스 수: 100을 입력합니다 (또는 예상 부하에 따라 조정).

13. 만들기를 클릭합니다.

14. 서비스가 생성될 때까지 기다립니다 (1~2분).

15. 서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.

함수 코드 추가

1. 함수 진입점에 main을 입력합니다.

2. 인라인 코드 편집기에서 다음 두 파일을 만듭니다.

   • 첫 번째 파일: main.py:

   import functions_framework
   from google.cloud import storage
   import json
   import os
   import urllib3
   from datetime import datetime, timezone, timedelta
   import time
   import base64
   
   # Initialize HTTP client with timeouts
   http = urllib3.PoolManager(
       timeout=urllib3.Timeout(connect=5.0, read=30.0),
       retries=False,
   )
   
   # Initialize Storage client
   storage_client = storage.Client()
   
   # Environment variables
   GCS_BUCKET = os.environ.get('GCS_BUCKET')
   GCS_PREFIX = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'ukg')
   STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'ukg/state.json')
   SERVICE_HOST = os.environ.get('SERVICE_HOST', '').rstrip('/')
   UKG_USERNAME = os.environ.get('UKG_USERNAME', '')
   UKG_PASSWORD = os.environ.get('UKG_PASSWORD', '')
   UKG_API_KEY = os.environ.get('UKG_API_KEY', '')
   MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '10000'))
   PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '100'))
   LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))
   
   def parse_datetime(value: str) -> datetime:
       """Parse ISO datetime string to datetime object."""
       if value.endswith("Z"):
           value = value[:-1] + "+00:00"
       return datetime.fromisoformat(value)
   
   def get_token():
       """Get OAuth 2.0 access token from UKG Pro."""
       token_url = f"https://{SERVICE_HOST}/authentication/token"
   
       auth_string = f"{UKG_USERNAME}:{UKG_PASSWORD}"
       auth_bytes = auth_string.encode('utf-8')
       auth_b64 = base64.b64encode(auth_bytes).decode('utf-8')
   
       headers = {
           'Authorization': f'Basic {auth_b64}',
           'US-Customer-Api-Key': UKG_API_KEY,
           'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
           'Accept': 'application/json'
       }
   
       body = 'grant_type=client_credentials'
   
       backoff = 1.0
       max_retries = 3
   
       for attempt in range(max_retries):
           response = http.request('POST', token_url, body=body.encode('utf-8'), headers=headers)
   
           if response.status == 429:
               retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
               print(f"Rate limited (429) on token request. Retrying after {retry_after}s...")
               time.sleep(retry_after)
               backoff = min(backoff * 2, 30.0)
               continue
   
           if response.status != 200:
               raise RuntimeError(f"Failed to get access token: {response.status} - {response.data.decode('utf-8')}")
   
           data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
           return data['access_token']
   
       raise RuntimeError(f"Failed to get token after {max_retries} retries due to rate limiting")
   
   @functions_framework.cloud_event
   def main(cloud_event):
       """
       Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch UKG logs and write to GCS.
   
       Args:
           cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
       """
   
       if not all([GCS_BUCKET, SERVICE_HOST, UKG_USERNAME, UKG_PASSWORD, UKG_API_KEY]):
           print('Error: Missing required environment variables')
           return
   
       try:
           bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)
   
           # Load state
           state = load_state(bucket, STATE_KEY)
   
           # Determine time window
           now = datetime.now(timezone.utc)
           last_time = None
   
           if isinstance(state, dict) and state.get("last_event_time"):
               try:
                   last_time = parse_datetime(state["last_event_time"])
                   last_time = last_time - timedelta(minutes=2)
               except Exception as e:
                   print(f"Warning: Could not parse last_event_time: {e}")
   
           if last_time is None:
               last_time = now - timedelta(hours=LOOKBACK_HOURS)
   
           print(f"Fetching logs from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")
   
           # Get access token
           token = get_token()
   
           # Fetch logs
           records, newest_event_time = fetch_logs(
               token=token,
               start_time=last_time,
               end_time=now,
               page_size=PAGE_SIZE,
               max_records=MAX_RECORDS,
           )
   
           if not records:
               print("No new log records found.")
               save_state(bucket, STATE_KEY, now.isoformat())
               return
   
           # Write to GCS as NDJSON
           timestamp = now.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
           object_key = f"{GCS_PREFIX}/logs_{timestamp}.ndjson"
           blob = bucket.blob(object_key)
   
           ndjson = '\n'.join([json.dumps(record, ensure_ascii=False) for record in records]) + '\n'
           blob.upload_from_string(ndjson, content_type='application/x-ndjson')
   
           print(f"Wrote {len(records)} records to gs://{GCS_BUCKET}/{object_key}")
   
           if newest_event_time:
               save_state(bucket, STATE_KEY, newest_event_time)
           else:
               save_state(bucket, STATE_KEY, now.isoformat())
   
           print(f"Successfully processed {len(records)} records")
   
       except Exception as e:
           print(f'Error processing logs: {str(e)}')
           raise
   
   def load_state(bucket, key):
       """Load state from GCS."""
       try:
           blob = bucket.blob(key)
           if blob.exists():
               state_data = blob.download_as_text()
               return json.loads(state_data)
       except Exception as e:
           print(f"Warning: Could not load state: {e}")
   
       return {}
   
   def save_state(bucket, key, last_event_time_iso: str):
       """Save the last event timestamp to GCS state file."""
       try:
           state = {'last_event_time': last_event_time_iso}
           blob = bucket.blob(key)
           blob.upload_from_string(
               json.dumps(state, indent=2),
               content_type='application/json'
           )
           print(f"Saved state: last_event_time={last_event_time_iso}")
       except Exception as e:
           print(f"Warning: Could not save state: {e}")
   
   def fetch_logs(token: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
       """
       Fetch audit logs from UKG Pro API with pagination and rate limiting.
   
       Args:
           token: OAuth 2.0 access token
           start_time: Start time for log query
           end_time: End time for log query
           page_size: Number of records per page
           max_records: Maximum total records to fetch
   
       Returns:
           Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
       """
       endpoint = f"https://{SERVICE_HOST}/personnel/v1/audit-logs"
   
       headers = {
           'Authorization': f'Bearer {token}',
           'US-Customer-Api-Key': UKG_API_KEY,
           'Accept': 'application/json',
           'User-Agent': 'GoogleSecOps-UKGCollector/1.0'
       }
   
       records = []
       newest_time = None
       page_num = 0
       backoff = 1.0
       page = 1
   
       start_date = start_time.strftime('%Y-%m-%d')
       end_date = end_time.strftime('%Y-%m-%d')
   
       while True:
           page_num += 1
   
           if len(records) >= max_records:
               print(f"Reached max_records limit ({max_records})")
               break
   
           url = f"{endpoint}?startDate={start_date}&endDate={end_date}&page={page}&per_page={page_size}"
   
           try:
               response = http.request('GET', url, headers=headers)
   
               if response.status == 429:
                   retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
                   print(f"Rate limited (429). Retrying after {retry_after}s...")
                   time.sleep(retry_after)
                   backoff = min(backoff * 2, 30.0)
                   continue
   
               backoff = 1.0
   
               if response.status != 200:
                   print(f"HTTP Error: {response.status}")
                   response_text = response.data.decode('utf-8')
                   print(f"Response body: {response_text}")
                   return [], None
   
               data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
   
               # UKG may return results in different formats
               if isinstance(data, list):
                   page_results = data
               else:
                   page_results = data.get('data', data.get('results', data.get('auditLogs', [])))
   
               if not page_results:
                   print(f"No more results (empty page)")
                   break
   
               print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} events")
               records.extend(page_results)
   
               # Track newest event time
               for event in page_results:
                   try:
                       event_time = event.get('auditDate') or event.get('dateTime') or event.get('timestamp')
                       if event_time:
                           if newest_time is None or parse_datetime(event_time) > parse_datetime(newest_time):
                               newest_time = event_time
                   except Exception as e:
                       print(f"Warning: Could not parse event time: {e}")
   
               if len(page_results) < page_size:
                   print(f"Reached last page (size={len(page_results)} < limit={page_size})")
                   break
   
               page += 1
   
           except Exception as e:
               print(f"Error fetching logs: {e}")
               return [], None
   
       print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num} pages")
       return records, newest_time
   

   • 두 번째 파일: requirements.txt:

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

3. 배포를 클릭하여 함수를 저장하고 배포합니다.

4. 배포가 완료될 때까지 기다립니다 (2~3분).

   참고: Pub/Sub 트리거 구성은 필요한 구독과 권한을 자동으로 만듭니다.

Cloud Scheduler 작업 만들기

Cloud Scheduler는 일정 간격으로 Pub/Sub 주제에 메시지를 게시하여 Cloud Run 함수를 트리거합니다.

1. GCP Console에서 Cloud Scheduler로 이동합니다.
2. 작업 만들기를 클릭합니다.

3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

   설정	값
   이름	ukg-collector-hourly
   리전	Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
   주파수	0 * * * * (매시간 정각)
   시간대	시간대 선택 (UTC 권장)
   타겟 유형	Pub/Sub
   주제	ukg-trigger 주제를 선택합니다.
   메일 본문	{} (빈 JSON 객체)

4. 만들기를 클릭합니다.

일정 빈도 옵션

로그 볼륨 및 지연 시간 요구사항에 따라 빈도를 선택합니다.

빈도	크론 표현식	사용 사례
5분마다	*/5 * * * *	대용량, 저지연
15분마다	*/15 * * * *	검색량 보통
1시간마다	0 * * * *	표준 (권장)
6시간마다	0 */6 * * *	적은 볼륨, 일괄 처리
매일	0 0 * * *	이전 데이터 수집

통합 테스트

1. Cloud Scheduler 콘솔에서 작업을 찾습니다 (ukg-collector-hourly).
2. 강제 실행을 클릭하여 수동으로 트리거합니다.
3. 몇 초간 기다린 후 Cloud Run > 서비스 > ukg-collector > 로그로 이동합니다.

4. 함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음 항목을 찾습니다.

   Fetching logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
   Page 1: Retrieved X events
   Wrote X records to gs://ukg-logs/ukg/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
   Successfully processed X records
   

5. GCS 버킷 (ukg-logs)을 확인하여 로그가 작성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되는 경우:

• HTTP 401: 환경 변수에서 API 사용자 인증 정보 확인
• HTTP 403: 서비스 계정에 UKG Pro의 필수 권한이 있는지 확인
• HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프로 자동 재시도됨
• 액세스 토큰을 가져오지 못함: SERVICE_HOST, UKG_USERNAME, UKG_PASSWORD, UKG_API_KEY이 올바른지 확인

UKG 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

1. SIEM 설정 > 피드로 이동합니다.
2. 새 피드 추가를 클릭합니다.
3. 단일 피드 구성을 클릭합니다.
4. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: UKG Logs).
5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
6. 로그 유형으로 UKG를 선택합니다.

7. 서비스 계정 가져오기를 클릭합니다. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

   [e-mail]
   

8. 이 이메일 주소를 복사합니다. 다음 단계에서 사용합니다.

   참고: 각 Google SecOps 인스턴스에는 고유한 서비스 계정이 있습니다. 다른 문서나 예시의 서비스 계정을 사용하지 마세요.

9. 다음을 클릭합니다.

10. 다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.

    • 스토리지 버킷 URL: 다음 접두사 경로를 사용하여 GCS 버킷 URI를 입력합니다.

      gs://ukg-logs/ukg/
      

      • 다음과 같이 바꿉니다.
        • ukg-logs: GCS 버킷 이름입니다.
        • ukg: 로그가 저장되는 선택적 접두사/폴더 경로입니다 (루트의 경우 비워 둠).
    참고: URI 끝에 항상 후행 슬래시 (/)를 포함하세요.

    • 소스 삭제 옵션: 환경설정에 따라 삭제 옵션을 선택합니다.

      • 삭제 안함: 전송 후 파일을 삭제하지 않습니다 (테스트에 권장).
      • 전송된 파일 삭제: 전송이 완료되면 파일을 삭제합니다.

      • 전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제: 전송이 완료되면 파일과 빈 디렉터리를 삭제합니다.

        참고: 삭제 옵션을 선택하는 경우 서비스 계정에 스토리지 객체 뷰어 대신 스토리지 객체 관리자 역할이 있어야 합니다. IAM 권한을 적절하게 업데이트합니다.

    • 최대 파일 기간: 지난 일수 동안 수정된 파일을 포함합니다 (기본값은 180일).

    • 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스입니다.

    • 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.

11. 다음을 클릭합니다.

12. 확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

Google SecOps 서비스 계정에 IAM 권한 부여

Google SecOps 서비스 계정에는 GCS 버킷에 대한 스토리지 객체 뷰어 역할이 필요합니다.

1. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
2. 버킷 이름 (ukg-logs)을 클릭합니다.
3. 권한 탭으로 이동합니다.
4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 주 구성원 추가: Google SecOps 서비스 계정 이메일을 붙여넣습니다.
   • 역할 할당: 스토리지 객체 뷰어를 선택합니다.

6. 저장을 클릭합니다.

   참고: '전송된 파일 삭제' 또는 '전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제' 삭제 옵션을 사용하려면 스토리지 객체 뷰어 대신 스토리지 객체 관리자 역할을 부여하세요.

UDM 매핑 테이블

로그 필드	UDM 매핑	로직
integrationUserKey, userStatus	entity.user.attribute.labels	필드 이름이 키로 설정되고 필드의 값이 값으로 설정된 키-값 라벨로 병합됨
userName	entity.user.email_addresses	이메일 정규식과 일치하는 경우 배열로 병합됨
employeeId	entity.user.employee_id	비어 있지 않은 경우 값이 직접 복사됨
userLastLogonDate	entity.user.last_login_time	yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SS 또는 ISO8601 형식의 날짜 일치를 사용하여 타임스탬프로 변환됨
userLastPasswordChangeDate	entity.user.last_password_change_time	yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSS 또는 ISO8601 형식의 날짜 일치를 사용하여 타임스탬프로 변환됨
userId	entity.user.product_object_id	문자열로 변환됨
fullName	entity.user.user_display_name	값이 직접 복사됨
userId	entity.user.userid	문자열로 변환됨
has_user	metadata.entity_type	has_user == 'true'인 경우 'USER', 그렇지 않은 경우 'UNKNOWN_ENTITYTYPE'으로 설정됩니다.

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