Collecter les journaux Zendesk CRM

Compatible avec :

Google SecOps SIEM

Ce document explique comment ingérer des journaux Zendesk Customer Relationship Management (CRM) dans Google Security Operations à l'aide de Google Cloud Storage. Le CRM Zendesk fournit des fonctionnalités de support client et de gestion des tickets. La plate-forme suit les interactions avec les clients, les demandes d'assistance et les activités administratives grâce aux journaux d'audit et aux données des demandes.

Avant de commencer

Assurez-vous de remplir les conditions préalables suivantes :

Une instance Google SecOps
Un projet GCP avec l'API Cloud Storage activée
Autorisations pour créer et gérer des buckets GCS
Autorisations permettant de gérer les stratégies IAM sur les buckets GCS
Autorisations permettant de créer des fonctions Cloud Run, des sujets Pub/Sub et des jobs Cloud Scheduler
Accès privilégié à Zendesk (rôle d'administrateur requis pour créer un jeton d'API)
Formule Zendesk Enterprise (requise pour accéder à l'API Audit Logs)

Obtenir les prérequis Zendesk

Confirmer le forfait et le rôle

Vous devez être administrateur Zendesk pour créer des jetons d'API ou des clients OAuth. L'API Audit Logs n'est disponible que dans le forfait Enterprise et renvoie un maximum de 100 enregistrements par page. Si votre compte n'est pas un compte Enterprise, vous pouvez toujours collecter des données incrémentielles sur les tickets.

Activer l'accès au jeton d'API (ponctuellement)

Dans le Centre d'administration, accédez à Applications et intégrations > API > API Zendesk.
Dans l'onglet Settings (Paramètres), activez Token Access (Accès par jeton).

Générer un jeton d'API (pour l'authentification de base)

Accédez à Applications et intégrations> API> API Zendesk.
Cliquez sur le bouton Ajouter un jeton d'API.
Vous pouvez également ajouter une description du jeton d'API.
Cliquez sur Créer.
Copiez et enregistrez le jeton d'API maintenant (vous ne pourrez plus le consulter).
Enregistrez l'adresse e-mail de l'administrateur qui s'authentifiera avec ce jeton.

Remarque : Format d'authentification de base utilisé par la fonction Cloud Run : email_address/token:api_token

(Facultatif) Créez un client OAuth (pour l'authentification par jeton du porteur au lieu d'un jeton d'API).

Accédez à Applications et intégrations> API> API Zendesk.
Cliquez sur l'onglet Clients OAuth.
Cliquez sur Ajouter un client OAuth.
Renseignez les champs Nom du client, Identifiant unique (automatique) et URL de redirection (peut être un espace réservé si vous n'émettez des jetons qu'avec l'API).
Cliquez sur Enregistrer.
Créez un jeton d'accès pour l'intégration et accordez les champs d'application minimaux requis par ce guide :
- tickets:read (pour les billets incrémentaux)
- auditlogs:read (pour les journaux d'audit ; Enterprise uniquement)
Copiez le jeton d'accès (collez-le dans la variable d'environnement ZENDESK_BEARER_TOKEN) et enregistrez l'ID/le code secret du client de manière sécurisée (pour les futurs flux d'actualisation des jetons).

Enregistrez votre URL de base Zendesk.

Utilisez https://<your_subdomain>.zendesk.com (collez-le dans la variable d'environnement ZENDESK_BASE_URL).

Que puis-je enregistrer pour plus tard ?

URL de base (par exemple, https://acme.zendesk.com)
Adresse e-mail de l'utilisateur administrateur (pour l'authentification par jeton API)
Jeton d'API (si vous utilisez AUTH_MODE=token) ou jeton d'accès OAuth (si vous utilisez AUTH_MODE=bearer)
(Facultatif) : ID/code secret du client OAuth pour la gestion du cycle de vie

Créer un bucket Google Cloud Storage

Accédez à la console Google Cloud.
Sélectionnez votre projet ou créez-en un.
Dans le menu de navigation, accédez à Cloud Storage> Buckets.
Cliquez sur Créer un bucket.

Fournissez les informations de configuration suivantes :

Paramètre	Valeur
Nommer votre bucket	Saisissez un nom unique (par exemple, `zendesk-crm-logs`).
Type d'emplacement	Choisissez en fonction de vos besoins (région, birégion ou multirégion).
Emplacement	Sélectionnez l'emplacement (par exemple, `us-central1`).
Classe de stockage	Standard (recommandé pour les journaux auxquels vous accédez fréquemment)
Access control (Contrôle des accès)	Uniforme (recommandé)
Outils de protection	Facultatif : Activer la gestion des versions des objets ou la règle de conservation

Cliquez sur Créer.

Créer un compte de service pour la fonction Cloud Run

La fonction Cloud Run a besoin d'un compte de service disposant des autorisations nécessaires pour écrire dans le bucket GCS et être appelée par Pub/Sub.

Créer un compte de service

Dans la console GCP, accédez à IAM et administration > Comptes de service.
Cliquez sur Créer un compte de service.
Fournissez les informations de configuration suivantes :
- Nom du compte de service : saisissez zendesk-crm-collector-sa.
- Description du compte de service : saisissez Service account for Cloud Run function to collect Zendesk CRM logs.
Cliquez sur Créer et continuer.
Dans la section Autoriser ce compte de service à accéder au projet, ajoutez les rôles suivants :
1. Cliquez sur Sélectionner un rôle.
2. Recherchez et sélectionnez Administrateur des objets de l'espace de stockage.
3. Cliquez sur + Ajouter un autre rôle.
4. Recherchez et sélectionnez Demandeur Cloud Run.
5. Cliquez sur + Ajouter un autre rôle.
6. Recherchez et sélectionnez Demandeur Cloud Functions.
Cliquez sur Continuer.
Cliquez sur OK.

Ces rôles sont requis pour :

Administrateur des objets Storage : écrire des journaux dans le bucket GCS et gérer les fichiers d'état
Demandeur Cloud Run : autorise Pub/Sub à appeler la fonction
Demandeur Cloud Functions : autorise l'appel de fonctions

Accorder des autorisations IAM sur un bucket GCS

Accordez au compte de service des autorisations d'écriture sur le bucket GCS :

Accédez à Cloud Storage > Buckets.
Cliquez sur le nom de votre bucket.
Accédez à l'onglet Autorisations.
Cliquez sur Accorder l'accès.
Fournissez les informations de configuration suivantes :
- Ajouter des comptes principaux : saisissez l'adresse e-mail du compte de service (par exemple, zendesk-crm-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
- Attribuer des rôles : sélectionnez Administrateur des objets Storage.
Cliquez sur Enregistrer.

Créer un sujet Pub/Sub

Créez un sujet Pub/Sub auquel Cloud Scheduler publiera des messages et auquel la fonction Cloud Run s'abonnera.

Dans la console GCP, accédez à Pub/Sub > Sujets.
Cliquez sur Create topic (Créer un sujet).
Fournissez les informations de configuration suivantes :
- ID du sujet : saisissez zendesk-crm-trigger.
- Conservez les valeurs par défaut des autres paramètres.
Cliquez sur Créer.

Créer une fonction Cloud Run pour collecter les journaux

La fonction Cloud Run est déclenchée par les messages Pub/Sub de Cloud Scheduler pour extraire les journaux de l'API Zendesk et les écrire dans GCS.

Dans la console GCP, accédez à Cloud Run.
Cliquez sur Créer un service.
Sélectionnez Fonction (utilisez un éditeur intégré pour créer une fonction).

Dans la section Configurer, fournissez les informations de configuration suivantes :

Paramètre	Valeur
Nom du service	`zendesk-crm-collector`
Région	Sélectionnez la région correspondant à votre bucket GCS (par exemple, `us-central1`).
Runtime (durée d'exécution)	Sélectionnez Python 3.12 ou version ultérieure.

Dans la section Déclencheur (facultatif) :
1. Cliquez sur + Ajouter un déclencheur.
2. Sélectionnez Cloud Pub/Sub.
3. Dans Sélectionner un sujet Cloud Pub/Sub, choisissez le sujet zendesk-crm-trigger.
4. Cliquez sur Enregistrer.
Dans la section Authentification :
1. Sélectionnez Exiger l'authentification.
2. Consultez Identity and Access Management (IAM).
Remarque : Pub/Sub gère automatiquement l'authentification lors de l'appel de la fonction.
Faites défiler la page vers le bas, puis développez Conteneurs, mise en réseau, sécurité.
Accédez à l'onglet Sécurité :
- Compte de service : sélectionnez le compte de service zendesk-crm-collector-sa.

Accédez à l'onglet Conteneurs :

Cliquez sur Variables et secrets.
Cliquez sur + Ajouter une variable pour chaque variable d'environnement :

Nom de la variable	Exemple de valeur	Description
`GCS_BUCKET`	`zendesk-crm-logs`	Nom du bucket GCS
`GCS_PREFIX`	`zendesk/crm/`	Préfixe des fichiers journaux
`STATE_KEY`	`zendesk/crm/state.json`	Chemin d'accès au fichier d'état
`ZENDESK_BASE_URL`	`https://your_subdomain.zendesk.com`	URL de base Zendesk
`AUTH_MODE`	`token`	Mode d'authentification (`token` ou `bearer`)
`ZENDESK_EMAIL`	`analyst@example.com`	Adresse e-mail de l'administrateur pour l'authentification par jeton d'API
`ZENDESK_API_TOKEN`	`<api_token>`	Jeton d'API pour l'authentification
`ZENDESK_BEARER_TOKEN`	`<leave empty unless using OAuth bearer>`	Jeton de support OAuth (facultatif)
`RESOURCES`	`audit_logs,incremental_tickets`	Ressources à collecter
`MAX_PAGES`	`20`	Nombre maximal de pages par exécution
`LOOKBACK_SECONDS`	`3600`	Période d'analyse initiale
`HTTP_TIMEOUT`	`60`	Expiration du délai de la requête HTTP
`HTTP_RETRIES`	`3`	Tentatives de réessai HTTP

Dans la section Variables et secrets, faites défiler la page jusqu'à Requêtes :
- Délai avant expiration de la requête : saisissez 600 secondes (10 minutes).
Accédez à l'onglet Paramètres :
- Dans la section Ressources :
  - Mémoire : sélectionnez 512 Mio ou plus.
  - CPU : sélectionnez 1.
Dans la section Scaling de révision :
- Nombre minimal d'instances : saisissez 0.
- Nombre maximal d'instances : saisissez 100 (ou ajustez en fonction de la charge attendue).
Cliquez sur Créer.
Attendez que le service soit créé (1 à 2 minutes).
Une fois le service créé, l'éditeur de code intégré s'ouvre automatiquement.

Ajouter un code de fonction

Saisissez main dans Point d'entrée de la fonction.

Dans l'éditeur de code intégré, créez deux fichiers :

Premier fichier : 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)}')

Deuxième fichier : requirements.txt:

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

Cliquez sur Déployer pour enregistrer et déployer la fonction.
Attendez la fin du déploiement (deux à trois minutes).

Remarque : La configuration du déclencheur Pub/Sub crée automatiquement les abonnements et les autorisations nécessaires.

Créer une tâche Cloud Scheduler

Cloud Scheduler publie des messages sur le sujet Pub/Sub à intervalles réguliers, ce qui déclenche la fonction Cloud Run.

Dans la console GCP, accédez à Cloud Scheduler.
Cliquez sur Créer une tâche.

Fournissez les informations de configuration suivantes :

Paramètre	Valeur
Nom	`zendesk-crm-collector-hourly`
Région	Sélectionnez la même région que la fonction Cloud Run.
Fréquence	`0 * * * *` (toutes les heures)
Fuseau horaire	Sélectionnez un fuseau horaire (UTC recommandé).
Type de cible	Pub/Sub
Topic	Sélectionnez le thème `zendesk-crm-trigger`.
Corps du message	`{}` (objet JSON vide)

Cliquez sur Créer.

Options de fréquence de planification

Choisissez la fréquence en fonction du volume de journaux et des exigences de latence :

Fréquence	Expression Cron	Cas d'utilisation
Toutes les 5 minutes	`/5 * * *`	Volume élevé, faible latence
Toutes les 15 minutes	`/15 * * *`	Volume moyen
Toutes les heures	`0 * * * *`	Standard (recommandé)
Toutes les 6 heures	`0 /6 * *`	Traitement par lot à faible volume
Tous les jours	`0 0 * * *`	Collecte de données historiques

Tester l'intégration

Dans la console Cloud Scheduler, recherchez votre job.
Cliquez sur Exécuter de force pour déclencher le job manuellement.
Patientez pendant quelques secondes.
Accédez à Cloud Run > Services.
Cliquez sur le nom de votre fonction zendesk-crm-collector.
Cliquez sur l'onglet Journaux.

Vérifiez que la fonction s'est exécutée correctement. Recherchez les éléments suivants :

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

Accédez à Cloud Storage > Buckets.
Cliquez sur le nom de votre bucket.
Accédez au dossier de préfixe zendesk/crm/.
Vérifiez que de nouveaux fichiers .json ont été créés avec le code temporel actuel.

Si vous constatez des erreurs dans les journaux :

HTTP 401 : vérifiez les identifiants de l'API dans les variables d'environnement
HTTP 403 : vérifiez que le compte dispose des autorisations requises (rôle d'administrateur, forfait Enterprise pour les journaux d'audit).
HTTP 429 : limitation du débit. La fonction effectuera automatiquement une nouvelle tentative avec un intervalle exponentiel entre les tentatives.
Variables d'environnement manquantes : vérifiez que toutes les variables requises sont définies.

Récupérer le compte de service Google SecOps

Google SecOps utilise un compte de service unique pour lire les données de votre bucket GCS. Vous devez accorder à ce compte de service l'accès à votre bucket.

Obtenir l'adresse e-mail du compte de service

Accédez à Paramètres SIEM> Flux.
Cliquez sur Add New Feed (Ajouter un flux).
Cliquez sur Configurer un flux unique.
Dans le champ Nom du flux, saisissez un nom pour le flux (par exemple, Zendesk CRM logs).
Sélectionnez Google Cloud Storage V2 comme Type de source.
Sélectionnez Zendesk CRM comme Type de journal.
Cliquez sur Obtenir un compte de service. Une adresse e-mail unique pour le compte de service s'affiche, par exemple :
```
chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
```
Copiez cette adresse e-mail pour l'utiliser à l'étape suivante.

Remarque : Chaque instance Google SecOps possède un compte de service unique. N'utilisez pas de comptes de service provenant d'autres documentations ou exemples.

Accorder des autorisations IAM au compte de service Google SecOps

Le compte de service Google SecOps a besoin du rôle Lecteur des objets Storage sur votre bucket GCS.

Accédez à Cloud Storage > Buckets.
Cliquez sur le nom de votre bucket.
Accédez à l'onglet Autorisations.
Cliquez sur Accorder l'accès.
Fournissez les informations de configuration suivantes :
- Ajouter des comptes principaux : collez l'adresse e-mail du compte de service Google SecOps.
- Attribuez des rôles : sélectionnez Lecteur des objets de l'espace de stockage.
Cliquez sur Enregistrer.

Remarque : Si vous prévoyez d'utiliser l'option de suppression "Supprimer les fichiers transférés" ou "Supprimer les fichiers transférés et les répertoires vides", accordez le rôle Administrateur des objets Storage au lieu de Lecteur des objets Storage.

Configurer un flux dans Google SecOps pour ingérer les journaux Zendesk CRM

Accédez à Paramètres SIEM> Flux.
Cliquez sur Add New Feed (Ajouter un flux).
Cliquez sur Configurer un flux unique.
Dans le champ Nom du flux, saisissez un nom pour le flux (par exemple, Zendesk CRM logs).
Sélectionnez Google Cloud Storage V2 comme Type de source.
Sélectionnez Zendesk CRM comme Type de journal.
Cliquez sur Suivant.
Spécifiez les valeurs des paramètres d'entrée suivants :
- URL du bucket Storage : saisissez l'URI du bucket GCS avec le préfixe du chemin d'accès :
```
gs://zendesk-crm-logs/zendesk/crm/
```
  - Remplacez :
    - zendesk-crm-logs : nom de votre bucket GCS.
    - zendesk/crm/ : préfixe/chemin d'accès au dossier dans lequel les journaux sont stockés.
  Remarque : Incluez toujours la barre oblique (/) à la fin de l'URI.
- Option de suppression de la source : sélectionnez l'option de suppression de votre choix :
  - Jamais : ne supprime jamais aucun fichier après les transferts (recommandé pour les tests).
  - Supprimer les fichiers transférés : supprime les fichiers après un transfert réussi.
  - Supprimer les fichiers transférés et les répertoires vides : supprime les fichiers et les répertoires vides après un transfert réussi.
    
    Remarque : Si vous sélectionnez une option de suppression, le compte de service doit disposer du rôle Administrateur des objets Storage au lieu de celui de lecteur. Mettez à jour les autorisations IAM en conséquence.
- Âge maximal des fichiers : incluez les fichiers modifiés au cours des derniers jours. La valeur par défaut est de 180 jours.
- Espace de noms de l'élément : espace de noms de l'élément.
- Libellés d'ingestion : libellé à appliquer aux événements de ce flux.
Cliquez sur Suivant.
Vérifiez la configuration de votre nouveau flux sur l'écran Finaliser, puis cliquez sur Envoyer.

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