Raccogliere i log di Zendesk CRM

Supportato in:

Google secops SIEM

Nota: questa funzionalità è coperta dai Termini delle offerte pre-GA dei Termini di servizio specifici del servizio Google Security Operations. Le funzionalità pre-GA potrebbero avere supporto limitato e le modifiche alle funzionalità pre-GA potrebbero non essere compatibili con altre versioni pre-GA. Per saperne di più, consulta le linee guida per i servizi di assistenza tecnica di Google SecOps e i Termini di servizio specifici di Google SecOps.

Questo documento spiega come importare i log di Zendesk Customer Relationship Management (CRM) in Google Security Operations utilizzando Google Cloud Storage. Zendesk CRM offre funzionalità di assistenza clienti e gestione dei ticket. La piattaforma monitora le interazioni con i clienti, i ticket di assistenza e le attività amministrative tramite gli audit log e i dati dei ticket.

Prima di iniziare

Assicurati di disporre dei seguenti prerequisiti:

• Un'istanza Google SecOps
• Un progetto GCP con l'API Cloud Storage abilitata
• Autorizzazioni per creare e gestire bucket GCS
• Autorizzazioni per gestire le policy IAM nei bucket GCS
• Autorizzazioni per creare funzioni Cloud Run, argomenti Pub/Sub e job Cloud Scheduler
• Accesso con privilegi a Zendesk (ruolo Amministratore richiesto per la creazione del token API)
• Piano Zendesk Enterprise (richiesto per l'accesso all'API Audit Logs)

Requisiti di Zendesk

Conferma il piano e il ruolo

Per creare token API o client OAuth, devi essere un amministratore Zendesk. L'API Audit Logs è disponibile solo nel piano Enterprise e restituisce un massimo di 100 record per pagina. Se il tuo account non è Enterprise, puoi comunque raccogliere i dati incrementali dei biglietti.

Attivare l'accesso al token API (una tantum)

1. Nel Centro amministrativo, vai ad App e integrazioni > API > API Zendesk.
2. Nella scheda Settings (Impostazioni), attiva Token Access (Accesso tramite token).

Genera un token API (per l'autenticazione di base)

1. Vai ad App e integrazioni > API > API Zendesk.
2. Fai clic sul pulsante Aggiungi token API.
3. (Facoltativo) Aggiungi una descrizione del token API.
4. Fai clic su Crea.
5. Copia e salva subito il token API (non potrai più visualizzarlo).

6. Salva l'email dell'amministratore che verrà autenticata con questo token.

   Nota :formato di autenticazione di base utilizzato dalla funzione Cloud Run: email_address/token:api_token

(Facoltativo) Crea un client OAuth (per l'autenticazione Bearer anziché il token API)

1. Vai ad App e integrazioni > API > API Zendesk.
2. Fai clic sulla scheda Client OAuth.
3. Fai clic su Aggiungi client OAuth.
4. Compila i campi Nome client, Identificatore univoco (automatico) e URL di reindirizzamento (può essere un segnaposto se generi token solo con l'API).
5. Fai clic su Salva.
6. Crea un token di accesso per l'integrazione e concedi gli ambiti minimi richiesti da questa guida:
   • tickets:read (per i biglietti incrementali)
   • auditlogs:read (per gli audit log; solo Enterprise)
7. Copia il token di accesso (incollalo nella variabile di ambiente ZENDESK_BEARER_TOKEN) e registra in modo sicuro l'ID client/il client secret (per i futuri flussi di aggiornamento del token).

Registrare l'URL di base di Zendesk

Utilizza https://<your_subdomain>.zendesk.com (incolla nella variabile di ambiente ZENDESK_BASE_URL).

Cosa salvare per un utilizzo futuro

• URL di base (ad esempio, https://acme.zendesk.com)
• Indirizzo email dell'utente amministratore (per l'autenticazione con token API)
• Token API (se utilizzi AUTH_MODE=token) o token di accesso OAuth (se utilizzi AUTH_MODE=bearer)
• (Facoltativo) ID client/secret OAuth per la gestione del ciclo di vita

Creazione di un bucket Google Cloud Storage

1. Vai alla console Google Cloud.
2. Seleziona il tuo progetto o creane uno nuovo.
3. Nel menu di navigazione, vai a Cloud Storage > Bucket.
4. Fai clic su Crea bucket.

5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

   Impostazione	Valore
   Assegna un nome al bucket	Inserisci un nome univoco globale (ad esempio zendesk-crm-logs).
   Tipo di località	Scegli in base alle tue esigenze (regione singola, doppia regione, più regioni)
   Località	Seleziona la posizione (ad esempio, us-central1).
   Classe di archiviazione	Standard (consigliato per i log a cui si accede di frequente)
   Controllo dell'accesso	Uniforme (consigliato)
   Strumenti di protezione	(Facoltativo) Attiva il controllo delle versioni degli oggetti o la policy di conservazione

6. Fai clic su Crea.

Crea un service account per la funzione Cloud Run

La funzione Cloud Run richiede un service account con autorizzazioni di scrittura nel bucket GCS e di invocazione da parte di Pub/Sub.

Crea service account

1. Nella console Google Cloud, vai a IAM e amministrazione > Service Accounts.
2. Fai clic su Crea service account.
3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
   • Nome del service account: inserisci zendesk-crm-collector-sa.
   • Descrizione service account: inserisci Service account for Cloud Run function to collect Zendesk CRM logs.
4. Fai clic su Crea e continua.
5. Nella sezione Concedi a questo service account l'accesso al progetto, aggiungi i seguenti ruoli:
   1. Fai clic su Seleziona un ruolo.
   2. Cerca e seleziona Amministratore oggetti di archiviazione.
   3. Fai clic su + Aggiungi un altro ruolo.
   4. Cerca e seleziona Cloud Run Invoker.
   5. Fai clic su + Aggiungi un altro ruolo.
   6. Cerca e seleziona Invoker di Cloud Functions.
6. Fai clic su Continua.
7. Fai clic su Fine.

Questi ruoli sono necessari per:

• Amministratore oggetti Storage: scrive i log nel bucket GCS e gestisce i file di stato
• Cloud Run Invoker: consente a Pub/Sub di richiamare la funzione
• Cloud Functions Invoker: consente la chiamata di funzioni

Concedi autorizzazioni IAM sul bucket GCS

Concedi al service account le autorizzazioni di scrittura sul bucket GCS:

1. Vai a Cloud Storage > Bucket.
2. Fai clic sul nome del bucket.
3. Vai alla scheda Autorizzazioni.
4. Fai clic su Concedi l'accesso.
5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
   • Aggiungi entità: inserisci l'email del service account (ad es. zendesk-crm-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
   • Assegna i ruoli: seleziona Storage Object Admin.
6. Fai clic su Salva.

Crea argomento Pub/Sub

Crea un argomento Pub/Sub a cui Cloud Scheduler pubblicherà e a cui la funzione Cloud Run si iscriverà.

1. Nella console GCP, vai a Pub/Sub > Argomenti.
2. Fai clic su Crea argomento.
3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
   • ID argomento: inserisci zendesk-crm-trigger.
   • Lascia le altre impostazioni sui valori predefiniti.
4. Fai clic su Crea.

Crea una funzione Cloud Run per raccogliere i log

La funzione Cloud Run viene attivata dai messaggi Pub/Sub di Cloud Scheduler per recuperare i log dall'API Zendesk e scriverli in GCS.

1. Nella console GCP, vai a Cloud Run.
2. Fai clic su Crea servizio.
3. Seleziona Funzione (usa un editor in linea per creare una funzione).

4. Nella sezione Configura, fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

   Impostazione	Valore
   Nome servizio	zendesk-crm-collector
   Regione	Seleziona la regione corrispondente al tuo bucket GCS (ad esempio us-central1)
   Runtime	Seleziona Python 3.12 o versioni successive

5. Nella sezione Trigger (facoltativo):

   1. Fai clic su + Aggiungi trigger.
   2. Seleziona Cloud Pub/Sub.
   3. In Seleziona un argomento Cloud Pub/Sub, scegli l'argomento zendesk-crm-trigger.
   4. Fai clic su Salva.

6. Nella sezione Autenticazione:

   1. Seleziona Richiedi autenticazione.
   2. Controlla Identity and Access Management (IAM).
   Nota: Pub/Sub gestisce automaticamente l'autenticazione quando richiama la funzione.

7. Scorri verso il basso ed espandi Container, networking, sicurezza.

8. Vai alla scheda Sicurezza:

   • Service account: seleziona il service account zendesk-crm-collector-sa.

9. Vai alla scheda Container:

   1. Fai clic su Variabili e secret.
   2. Fai clic su + Aggiungi variabile per ogni variabile di ambiente:

   Nome variabile	Valore di esempio	Descrizione
   GCS_BUCKET	zendesk-crm-logs	Nome bucket GCS
   GCS_PREFIX	zendesk/crm/	Prefisso per i file di log
   STATE_KEY	zendesk/crm/state.json	Percorso file di stato
   ZENDESK_BASE_URL	https://your_subdomain.zendesk.com	URL di base Zendesk
   AUTH_MODE	token	Modalità di autenticazione (token o bearer)
   ZENDESK_EMAIL	[e-mail]	Email dell'amministratore per l'autenticazione del token API
   ZENDESK_API_TOKEN	<api_token>	Token API per l'autenticazione
   ZENDESK_BEARER_TOKEN	<leave empty unless using OAuth bearer>	Token di connessione OAuth (facoltativo)
   RESOURCES	audit_logs,incremental_tickets	Risorse da raccogliere
   MAX_PAGES	20	Numero massimo di pagine per esecuzione
   LOOKBACK_SECONDS	3600	Periodo di ricerca iniziale
   HTTP_TIMEOUT	60	Timeout richiesta HTTP
   HTTP_RETRIES	3	Tentativi di ripetizione HTTP

10. Nella sezione Variabili e secret, scorri verso il basso fino a Richieste:

    • Timeout richiesta: inserisci 600 secondi (10 minuti).

11. Vai alla scheda Impostazioni:

    • Nella sezione Risorse:
      • Memoria: seleziona 512 MiB o un valore superiore.
      • CPU: seleziona 1.

12. Nella sezione Scalabilità della revisione:

    • Numero minimo di istanze: inserisci 0.
    • Numero massimo di istanze: inserisci 100 (o modifica in base al carico previsto).

13. Fai clic su Crea.

14. Attendi la creazione del servizio (1-2 minuti).

15. Dopo aver creato il servizio, si apre automaticamente l'editor di codice incorporato.

Aggiungi codice per la funzione

1. Inserisci main in Entry point della funzione

2. Nell'editor di codice incorporato, crea due file:

   • Primo file: 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)}')
   

   • Secondo file: requirements.txt::

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

3. Fai clic su Esegui il deployment per salvare la funzione ed eseguirne il deployment.

4. Attendi il completamento del deployment (2-3 minuti).

   Nota :la configurazione del trigger Pub/Sub crea automaticamente le sottoscrizioni e le autorizzazioni necessarie.

Crea job Cloud Scheduler

Cloud Scheduler pubblica messaggi nell'argomento Pub/Sub a intervalli regolari, attivando la funzione Cloud Run.

1. Nella console di GCP, vai a Cloud Scheduler.
2. Fai clic su Crea job.

3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

   Impostazione	Valore
   Nome	zendesk-crm-collector-hourly
   Regione	Seleziona la stessa regione della funzione Cloud Run
   Frequenza	0 * * * * (ogni ora, all'ora)
   Fuso orario	Seleziona il fuso orario (UTC consigliato)
   Tipo di target	Pub/Sub
   Argomento	Seleziona l'argomento zendesk-crm-trigger
   Corpo del messaggio	{} (oggetto JSON vuoto)

4. Fai clic su Crea.

Opzioni di frequenza di pianificazione

• Scegli la frequenza in base al volume dei log e ai requisiti di latenza:

  Frequenza	Espressione cron	Caso d'uso
  Ogni 5 minuti	*/5 * * * *	Volume elevato, bassa latenza
  Ogni 15 minuti	*/15 * * * *	Volume medio
  Ogni ora	0 * * * *	Standard (consigliato)
  Ogni 6 ore	0 */6 * * *	Volume basso, elaborazione batch
  Ogni giorno	0 0 * * *	Raccolta dei dati storici

  Nota :il limite di frequenza dell'API Zendesk è di 700 richieste al minuto per l'API Enterprise Support e Help Center, con un componente aggiuntivo per volumi elevati che aumenta il limite a 2500 richieste al minuto. Modifica MAX_PAGES e la frequenza di pianificazione per rispettare i limiti di frequenza.

Testare l'integrazione

1. Nella console Cloud Scheduler, trova il job.
2. Fai clic su Forza esecuzione per attivare il job manualmente.
3. Aspetta alcuni secondi.
4. Vai a Cloud Run > Servizi.
5. Fai clic sul nome della funzione zendesk-crm-collector.
6. Fai clic sulla scheda Log.

7. Verifica che la funzione sia stata eseguita correttamente. Cerca quanto segue:

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

8. Vai a Cloud Storage > Bucket.

9. Fai clic sul nome del bucket.

10. Vai alla cartella del prefisso zendesk/crm/.

11. Verifica che siano stati creati nuovi file .json con il timestamp corrente.

Se visualizzi errori nei log:

• HTTP 401: controlla le credenziali API nelle variabili di ambiente
• HTTP 403: verifica che l'account disponga delle autorizzazioni richieste (ruolo Amministratore, piano Enterprise per i log di controllo)
• HTTP 429: limitazione della frequenza: la funzione riproverà automaticamente con backoff esponenziale
• Variabili di ambiente mancanti: controlla che tutte le variabili richieste siano impostate

Recuperare il service account Google SecOps

Google SecOps utilizza un service account univoco per leggere i dati dal tuo bucket GCS. Devi concedere a questo service account l'accesso al tuo bucket.

Recuperare l'email del service account

1. Vai a Impostazioni SIEM > Feed.
2. Fai clic su Aggiungi nuovo feed.
3. Fai clic su Configura un singolo feed.
4. Nel campo Nome feed, inserisci un nome per il feed (ad esempio, Zendesk CRM logs).
5. Seleziona Google Cloud Storage V2 come Tipo di origine.
6. Seleziona Zendesk CRM come Tipo di log.

7. Fai clic su Ottieni service account. Viene visualizzata un'email del service account univoca, ad esempio:

   [e-mail]
   

8. Copia questo indirizzo email per utilizzarlo nel passaggio successivo.

   Nota: ogni istanza di Google SecOps ha un service account univoco. Non utilizzare service account di altre documentazioni o esempi.

Concedi le autorizzazioni IAM al service account Google SecOps

Il service account Google SecOps deve avere il ruolo Visualizzatore oggetti Storage nel bucket GCS.

1. Vai a Cloud Storage > Bucket.
2. Fai clic sul nome del bucket.
3. Vai alla scheda Autorizzazioni.
4. Fai clic su Concedi l'accesso.
5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
   • Aggiungi entità: incolla l'email del service account Google SecOps.
   • Assegna i ruoli: seleziona Visualizzatore oggetti Storage.

6. Fai clic su Salva.

   Nota: se prevedi di utilizzare l'opzione di eliminazione "Elimina i file trasferiti" o "Elimina i file trasferiti e le directory vuote", assegna il ruolo Storage Object Admin anziché Storage Object Viewer.

Configura un feed in Google SecOps per importare i log di Zendesk CRM

1. Vai a Impostazioni SIEM > Feed.
2. Fai clic su Aggiungi nuovo feed.
3. Fai clic su Configura un singolo feed.
4. Nel campo Nome feed, inserisci un nome per il feed (ad esempio, Zendesk CRM logs).
5. Seleziona Google Cloud Storage V2 come Tipo di origine.
6. Seleziona Zendesk CRM come Tipo di log.
7. Fai clic su Avanti.

8. Specifica i valori per i seguenti parametri di input:

   • URL del bucket di archiviazione: inserisci l'URI del bucket GCS con il percorso del prefisso:

     gs://zendesk-crm-logs/zendesk/crm/
     

     • Sostituisci:

       • zendesk-crm-logs: il nome del bucket GCS.
       • zendesk/crm/: il percorso del prefisso/della cartella in cui sono archiviati i log.
     Nota: includi sempre la barra finale (/) alla fine dell'URI.

   • Opzione di eliminazione dell'origine: seleziona l'opzione di eliminazione in base alle tue preferenze:

     • Mai: non elimina mai i file dopo i trasferimenti (opzione consigliata per i test).
     • Elimina file trasferiti: elimina i file dopo il trasferimento riuscito.

     • Elimina file trasferiti e directory vuote: elimina i file e le directory vuote dopo il trasferimento riuscito.

       Nota :se selezioni un'opzione di eliminazione, il service account deve disporre del ruolo Storage Object Admin anziché di Storage Object Viewer. Aggiorna le autorizzazioni IAM di conseguenza.

   • Età massima del file: includi i file modificati nell'ultimo numero di giorni. Il valore predefinito è 180 giorni.

   • Spazio dei nomi dell'asset: lo spazio dei nomi dell'asset.

   • Etichette di importazione: l'etichetta da applicare agli eventi di questo feed.

9. Fai clic su Avanti.

10. Controlla la nuova configurazione del feed nella schermata Finalizza e poi fai clic su Invia.

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