Recopila registros del CRM de Zendesk

Se admite en los siguientes sistemas operativos:

Google SecOps SIEM

Nota: Esta función está sujeta a las Condiciones de las Ofertas de Fase Previa a la DG de las Condiciones Específicas de Google Security Operations. Las características de la fase previa a la DG pueden tener asistencia limitada, y es posible que los cambios que se les realicen no sean compatibles con otras versiones de la fase previa a la DG. Para obtener más información, consulta los Lineamientos de los Servicios de Asistencia Técnica de Google SecOps y las Condiciones Específicas del Servicio de Google SecOps.

En este documento, se explica cómo transferir registros de administración de relaciones con clientes (CRM) de Zendesk a Google Security Operations con Google Cloud Storage. El CRM de Zendesk proporciona capacidades de asistencia al cliente y administración de tickets. La plataforma hace un seguimiento de las interacciones de los clientes, los tickets de asistencia y las actividades administrativas a través de los registros de auditoría y los datos de los tickets.

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 funciones de Cloud Run, temas de Pub/Sub y trabajos de Cloud Scheduler
• Acceso con privilegios a Zendesk (se requiere el rol de administrador para crear el token de API)
• Plan de Zendesk Enterprise (obligatorio para acceder a la API de Audit Logs)

Obtén los requisitos previos de Zendesk

Confirma el plan y el rol

Debes ser administrador de Zendesk para crear tokens de API o clientes de OAuth. La API de Audit Logs solo está disponible en el plan Enterprise y devuelve un máximo de 100 registros por página. Si tu cuenta no es empresarial, puedes recopilar datos de tickets incrementales.

Activa el acceso al token de la API (una sola vez)

1. En el Centro de administración, ve a Apps y complementos > APIs > API de Zendesk.
2. En la pestaña Configuración, habilita Acceso con token.

Genera un token de API (para la autenticación básica)

1. Ve a Apps and integrations > APIs > Zendesk API.
2. Haz clic en el botón Agregar token de API.
3. De manera opcional, agrega una descripción del token de API.
4. Haz clic en Crear.
5. Copia y guarda el token de API ahora (no podrás volver a verlo).

6. Guarda el correo electrónico del administrador que se autenticará con este token.

   Nota: Formato de autenticación básica que usa la función de Cloud Run: email_address/token:api_token

(Opcional) Crea un cliente de OAuth (para la autenticación de portador en lugar del token de API)

1. Ve a Apps and integrations > APIs > Zendesk API.
2. Haz clic en la pestaña Clientes de OAuth.
3. Haz clic en Agregar cliente de OAuth.
4. Completa los campos Nombre del cliente, Identificador único (automático) y URLs de redireccionamiento (pueden ser marcadores de posición si solo generas tokens con la API).
5. Haz clic en Guardar.
6. Crea un token de acceso para la integración y otorga los permisos mínimos que requiere esta guía:
   • tickets:read (para entradas incrementales)
   • auditlogs:read (para Registros de auditoría; solo para empresas)
7. Copia el token de acceso (pégalo en la variable de entorno ZENDESK_BEARER_TOKEN) y registra el ID y el secreto del cliente de forma segura (para futuros flujos de actualización de tokens).

Registra tu URL base de Zendesk

Usa https://<your_subdomain>.zendesk.com (pégalo en la variable de entorno ZENDESK_BASE_URL).

Qué guardar para más tarde

• URL base (por ejemplo, https://acme.zendesk.com)
• Dirección de correo electrónico del usuario administrador (para la autenticación con token de API)
• Token de API (si usas AUTH_MODE=token) o token de acceso de OAuth (si usas AUTH_MODE=bearer)
• (Opcional) ID y secreto del cliente de OAuth para la administración del ciclo de vida

Crea un bucket de Google Cloud Storage

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

5. Proporciona los siguientes detalles de configuración:

   Configuración	Valor
   Asigna un nombre a tu bucket	Ingresa un nombre global único (por ejemplo, zendesk-crm-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

6. 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

1. En GCP Console, ve a IAM y administración > Cuentas de servicio.
2. Haz clic en Crear cuenta de servicio.
3. Proporciona los siguientes detalles de configuración:
   • Nombre de la cuenta de servicio: Ingresa zendesk-crm-collector-sa.
   • Descripción de la cuenta de servicio: Ingresa Service account for Cloud Run function to collect Zendesk CRM logs.
4. Haz clic en Crear y continuar.
5. 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.
6. Haz clic en Continuar.
7. 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:

1. Ve a Cloud Storage > Buckets.
2. Haz clic en el nombre de tu bucket.
3. Ve a la pestaña Permisos.
4. Haz clic en Otorgar acceso.
5. Proporciona los siguientes detalles de configuración:
   • Agregar principales: Ingresa el correo electrónico de la cuenta de servicio (por ejemplo, zendesk-crm-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
   • Asignar roles: Selecciona Administrador de objetos de Storage.
6. 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.

1. En GCP Console, ve a Pub/Sub > Temas.
2. Haz clic en Crear un tema.
3. Proporciona los siguientes detalles de configuración:
   • ID del tema: Ingresa zendesk-crm-trigger.
   • Deja el resto de la configuración con sus valores predeterminados.
4. 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 los registros de la API de Zendesk y escribirlos en GCS.

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

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

   Configuración	Valor
   Nombre del servicio	zendesk-crm-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.

5. 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 zendesk-crm-trigger.
   4. Haz clic en Guardar.

6. 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.

7. Desplázate hacia abajo y expande Contenedores, redes y seguridad.

8. Ve a la pestaña Seguridad:

   • Cuenta de servicio: Selecciona la cuenta de servicio zendesk-crm-collector-sa.

9. Ve a la pestaña Contenedores:

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

   Nombre de la variable	Valor de ejemplo	Descripción
   GCS_BUCKET	zendesk-crm-logs	Nombre del bucket de GCS
   GCS_PREFIX	zendesk/crm/	Prefijo para los archivos de registro
   STATE_KEY	zendesk/crm/state.json	Ruta de acceso al archivo de estado
   ZENDESK_BASE_URL	https://your_subdomain.zendesk.com	URL base de Zendesk
   AUTH_MODE	token	Modo de autenticación (token o bearer)
   ZENDESK_EMAIL	[e-mail]	Correo electrónico del administrador para la autenticación con token de API
   ZENDESK_API_TOKEN	<api_token>	Token de API para la autenticación
   ZENDESK_BEARER_TOKEN	<leave empty unless using OAuth bearer>	Token del portador de OAuth (opcional)
   RESOURCES	audit_logs,incremental_tickets	Recursos para recopilar
   MAX_PAGES	20	Cantidad máxima de páginas por ejecución
   LOOKBACK_SECONDS	3600	Período de visualización inicial
   HTTP_TIMEOUT	60	Se agotó el tiempo de espera de la solicitud HTTP
   HTTP_RETRIES	3	Reintentos de HTTP

10. En la sección Variables y Secrets, desplázate hacia abajo hasta Solicitudes:

    • Tiempo de espera de la solicitud: Ingresa 600 segundos (10 minutos).

11. Ve a la pestaña Configuración:

    • En la sección Recursos, haz lo siguiente:
      • Memoria: Selecciona 512 MiB o más.
      • CPU: Selecciona 1.

12. 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).

13. Haz clic en Crear.

14. Espera a que se cree el servicio (de 1 a 2 minutos).

15. Después de crear el servicio, se abrirá automáticamente el editor de código intercalado.

Agregar el código de función

1. Ingresa main en Punto de entrada de la función.

2. 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, timezone
   import base64
   import time
   
   # 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()
   
   @functions_framework.cloud_event
   def main(cloud_event):
       """
       Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch logs from Zendesk API and write to GCS.
   
       Args:
           cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
       """
   
       # Get environment variables
       bucket_name = os.environ.get('GCS_BUCKET')
       prefix = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'zendesk/crm/')
       state_key = os.environ.get('STATE_KEY', 'zendesk/crm/state.json')
   
       base_url = os.environ.get('ZENDESK_BASE_URL', '').rstrip('/')
       auth_mode = os.environ.get('AUTH_MODE', 'token').lower()
       email = os.environ.get('ZENDESK_EMAIL', '')
       api_token = os.environ.get('ZENDESK_API_TOKEN', '')
       bearer = os.environ.get('ZENDESK_BEARER_TOKEN', '')
   
       resources = [r.strip() for r in os.environ.get('RESOURCES', 'audit_logs,incremental_tickets').split(',') if r.strip()]
       max_pages = int(os.environ.get('MAX_PAGES', '20'))
       lookback = int(os.environ.get('LOOKBACK_SECONDS', '3600'))
       http_timeout = int(os.environ.get('HTTP_TIMEOUT', '60'))
       http_retries = int(os.environ.get('HTTP_RETRIES', '3'))
   
       if not all([bucket_name, base_url]):
           print('Error: Missing required environment variables')
           return
   
       try:
           # Get GCS bucket
           bucket = storage_client.bucket(bucket_name)
   
           # Load state
           state = load_state(bucket, state_key)
   
           print(f'Processing resources: {resources}')
   
           summary = []
   
           if 'audit_logs' in resources:
               res = fetch_audit_logs(
                   bucket, prefix, state.get('audit_logs', {}),
                   base_url, auth_mode, email, api_token, bearer,
                   max_pages, http_timeout, http_retries
               )
               state['audit_logs'] = {'next_url': res.get('next_url')}
               summary.append(res)
   
           if 'incremental_tickets' in resources:
               res = fetch_incremental_tickets(
                   bucket, prefix, state.get('incremental_tickets', {}),
                   base_url, auth_mode, email, api_token, bearer,
                   max_pages, lookback, http_timeout, http_retries
               )
               state['incremental_tickets'] = {'cursor': res.get('cursor')}
               summary.append(res)
   
           # Save state
           save_state(bucket, state_key, state)
   
           print(f'Successfully processed logs: {summary}')
   
       except Exception as e:
           print(f'Error processing logs: {str(e)}')
           raise
   
   def get_headers(auth_mode, email, api_token, bearer):
       """Get authentication headers."""
       if auth_mode == 'bearer' and bearer:
           return {
               'Authorization': f'Bearer {bearer}',
               'Accept': 'application/json'
           }
       if auth_mode == 'token' and email and api_token:
           auth_string = f'{email}/token:{api_token}'
           auth_bytes = auth_string.encode('utf-8')
           token = base64.b64encode(auth_bytes).decode('utf-8')
           return {
               'Authorization': f'Basic {token}',
               'Accept': 'application/json'
           }
       raise RuntimeError('Invalid auth settings: provide token (EMAIL + API_TOKEN) or BEARER')
   
   def http_get_json(url, headers, timeout, retries):
       """Make HTTP GET request with retries and exponential backoff."""
       attempt = 0
       backoff = 1.0
       while True:
           try:
               response = http.request('GET', url, headers=headers, timeout=timeout)
               if response.status == 200:
                   return json.loads(response.data.decode('utf-8'))
               elif response.status in (429, 500, 502, 503, 504) and attempt < retries:
                   retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', int(backoff)))
                   print(f'HTTP {response.status}: Retrying after {retry_after}s (attempt {attempt + 1}/{retries})')
                   time.sleep(max(1, retry_after))
                   backoff = min(backoff * 2, 30.0)
                   attempt += 1
                   continue
               else:
                   raise Exception(f'HTTP {response.status}: {response.data.decode("utf-8")}')
           except Exception as e:
               if attempt < retries:
                   print(f'Request error: {e}. Retrying after {int(backoff)}s (attempt {attempt + 1}/{retries})')
                   time.sleep(backoff)
                   backoff = min(backoff * 2, 30.0)
                   attempt += 1
                   continue
               raise
   
   def put_page(bucket, prefix, payload, resource):
       """Write page to GCS."""
       ts = datetime.now(timezone.utc)
       key = f'{prefix}{ts.strftime("%Y/%m/%d/%H%M%S")}-zendesk-{resource}.json'
       blob = bucket.blob(key)
       blob.upload_from_string(
           json.dumps(payload),
           content_type='application/json'
       )
       return key
   
   def fetch_audit_logs(bucket, prefix, state, base_url, auth_mode, email, api_token, bearer, max_pages, timeout, retries):
       """Fetch audit logs with pagination."""
       headers = get_headers(auth_mode, email, api_token, bearer)
       next_url = state.get('next_url') or f'{base_url}/api/v2/audit_logs.json'
   
       pages = 0
       written = 0
       last_next = None
   
       while pages < max_pages and next_url:
           data = http_get_json(next_url, headers, timeout, retries)
           put_page(bucket, prefix, data, 'audit_logs')
           written += len(data.get('audit_logs', []))
   
           # Use next_page for pagination
           last_next = data.get('next_page')
           next_url = last_next
           pages += 1
   
           print(f'Audit logs page {pages}: Retrieved {len(data.get("audit_logs", []))} records')
   
       return {
           'resource': 'audit_logs',
           'pages': pages,
           'written': written,
           'next_url': last_next
       }
   
   def fetch_incremental_tickets(bucket, prefix, state, base_url, auth_mode, email, api_token, bearer, max_pages, lookback, timeout, retries):
       """Fetch incremental tickets with cursor-based pagination."""
       headers = get_headers(auth_mode, email, api_token, bearer)
       cursor = state.get('cursor')
   
       if not cursor:
           start = int(time.time()) - lookback
           next_url = f'{base_url}/api/v2/incremental/tickets/cursor.json?start_time={start}'
       else:
           next_url = f'{base_url}/api/v2/incremental/tickets/cursor.json?cursor={cursor}'
   
       pages = 0
       written = 0
       last_cursor = None
   
       while pages < max_pages and next_url:
           data = http_get_json(next_url, headers, timeout, retries)
           put_page(bucket, prefix, data, 'incremental_tickets')
           written += len(data.get('tickets', []))
   
           # Extract cursor from after_cursor field
           last_cursor = data.get('after_cursor')
           if last_cursor:
               next_url = f'{base_url}/api/v2/incremental/tickets/cursor.json?cursor={last_cursor}'
           else:
               next_url = None
   
           pages += 1
   
           print(f'Incremental tickets page {pages}: Retrieved {len(data.get("tickets", []))} records')
   
       return {
           'resource': 'incremental_tickets',
           'pages': pages,
           'written': written,
           'cursor': last_cursor
       }
   
   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: {str(e)}')
       return {'audit_logs': {}, 'incremental_tickets': {}}
   
   def save_state(bucket, key, state):
       """Save state to GCS."""
       try:
           blob = bucket.blob(key)
           blob.upload_from_string(
               json.dumps(state),
               content_type='application/json'
           )
       except Exception as e:
           print(f'Warning: Could not save state: {str(e)}')
   

   • Segundo archivo: requirements.txt:

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

3. Haz clic en Implementar para guardar y, luego, implementar la función.

4. 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.

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

3. Proporciona los siguientes detalles de configuración:

   Configuración	Valor
   Nombre	zendesk-crm-collector-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 zendesk-crm-trigger.
   Cuerpo del mensaje	{} (objeto JSON vacío)

4. 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

  Nota: El límite de frecuencia de la API de Zendesk es de 700 solicitudes por minuto para la API de Enterprise Support y Help Center, y el complemento de High Volume aumenta el límite a 2,500 solicitudes por minuto. Ajusta MAX_PAGES y la frecuencia de la programación para mantenerte dentro de los límites de frecuencia.

Prueba la integración

1. En la consola de Cloud Scheduler, busca tu trabajo.
2. Haz clic en Forzar ejecución para activar el trabajo de forma manual.
3. Espera unos segundos.
4. Ve a Cloud Run > Servicios.
5. Haz clic en el nombre de tu función zendesk-crm-collector.
6. Haz clic en la pestaña Registros.

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

   Processing resources: ['audit_logs', 'incremental_tickets']
   Audit logs page 1: Retrieved X records
   Incremental tickets page 1: Retrieved X records
   Successfully processed logs: [...]
   

8. Ve a Cloud Storage > Buckets.

9. Haz clic en el nombre de tu bucket.

10. Navega a la carpeta de prefijo zendesk/crm/.

11. Verifica que se hayan creado archivos .json nuevos 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 (rol de administrador, plan Enterprise para los registros de auditoría)
• 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.

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

1. Ve a Configuración de SIEM > Feeds.
2. Haz clic en Agregar feed nuevo.
3. Haz clic en Configura un feed único.
4. En el campo Nombre del feed, ingresa un nombre para el feed (por ejemplo, Zendesk CRM logs).
5. Selecciona Google Cloud Storage V2 como el Tipo de fuente.
6. Selecciona Zendesk CRM como el Tipo de registro.

7. Haz clic en Obtener cuenta de servicio. Se muestra un correo electrónico único de la cuenta de servicio, por ejemplo:

   [e-mail]
   

8. 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.

1. Ve a Cloud Storage > Buckets.
2. Haz clic en el nombre de tu bucket.
3. Ve a la pestaña Permisos.
4. Haz clic en Otorgar acceso.
5. 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.

6. 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 del CRM de Zendesk

1. Ve a Configuración de SIEM > Feeds.
2. Haz clic en Agregar feed nuevo.
3. Haz clic en Configura un feed único.
4. En el campo Nombre del feed, ingresa un nombre para el feed (por ejemplo, Zendesk CRM logs).
5. Selecciona Google Cloud Storage V2 como el Tipo de fuente.
6. Selecciona Zendesk CRM como el Tipo de registro.
7. Haz clic en Siguiente.

8. 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://zendesk-crm-logs/zendesk/crm/
     

     • Reemplaza lo siguiente:

       • zendesk-crm-logs: Es el nombre de tu bucket de GCS.
       • zendesk/crm/: Es el prefijo o la ruta de acceso a la carpeta en la que se almacenan los registros.
     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.

   • Etiquetas de transmisión: Es la etiqueta que se aplicará a los eventos de este feed.

9. Haz clic en Siguiente.

10. Revisa la nueva configuración del feed en la pantalla Finalizar y, luego, haz clic en Enviar.

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