Coletar registros do CRM do Zendesk

Compatível com:

Google SecOps SIEM

Observação: esse recurso é coberto pelos Termos de produtos pré-GA dos Termos específicos de serviço do Google Security Operations. Os recursos pré-GA podem ter suporte limitado, e as mudanças realizadas podem não ser compatíveis com outras versões pré-GA. Para mais informações, consulte as diretrizes do serviço de suporte técnico do Google SecOps e os Termos específicos de serviço do Google SecOps.

Este documento explica como ingerir registros do gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) do Zendesk no Google Security Operations usando o Google Cloud Storage. O CRM do Zendesk oferece recursos de suporte ao cliente e gerenciamento de tíquetes. A plataforma rastreia interações com clientes, tíquetes de suporte e atividades administrativas usando registros de auditoria e dados de tíquetes.

Antes de começar

Verifique se você atende os seguintes pré-requisitos:

• Uma instância do Google SecOps
• Um projeto do GCP com a API Cloud Storage ativada
• Permissões para criar e gerenciar buckets do GCS
• Permissões para gerenciar políticas do IAM em buckets do GCS
• Permissões para criar funções do Cloud Run, tópicos do Pub/Sub e jobs do Cloud Scheduler
• Acesso privilegiado ao Zendesk (é necessário ter a função de administrador para criar um token de API)
• Plano Enterprise do Zendesk (necessário para acesso à API de registros de auditoria)

Conferir os pré-requisitos do Zendesk

Confirmar plano e função

Você precisa ser um administrador do Zendesk para criar tokens de API ou clientes OAuth. A API Audit Logs está disponível apenas no plano Enterprise e retorna no máximo 100 registros por página. Se a sua conta não for Enterprise, você ainda poderá coletar dados incrementais de tíquetes.

Ativar o acesso ao token da API (uma única vez)

1. Na Central de administração, acesse Apps e integrações > APIs > API Zendesk.
2. Na guia Configurações, ative o Acesso por token.

Gerar um token de API (para autenticação básica)

1. Acesse Apps e integrações > APIs > API do Zendesk.
2. Clique no botão Adicionar token de API.
3. Se quiser, adicione uma descrição do token da API.
4. Clique em Criar.
5. Copie e salve o token da API agora. Não será possível vê-lo novamente.

6. Salve o e-mail do administrador que será autenticado com esse token.

   Observação: formato de autenticação básica usado pela função do Cloud Run: email_address/token:api_token

(Opcional) Crie um cliente OAuth (para autenticação de portador em vez de token de API)

1. Acesse Apps e integrações > APIs > API do Zendesk.
2. Clique na guia Clientes OAuth.
3. Clique em Adicionar cliente OAuth.
4. Preencha o Nome do cliente, o Identificador exclusivo (automático) e os URLs de redirecionamento (podem ser um marcador de posição se você só gerar tokens com a API).
5. Clique em Salvar.
6. Crie um token de acesso para a integração e conceda os escopos mínimos exigidos por este guia:
   • tickets:read (para ingressos incrementais)
   • auditlogs:read (para registros de auditoria; somente Enterprise)
7. Copie o token de acesso (cole na variável de ambiente ZENDESK_BEARER_TOKEN) e registre o ID/segredo do cliente com segurança (para fluxos futuros de atualização de token).

Registre seu URL de base do Zendesk

Use https://<your_subdomain>.zendesk.com (cole na variável de ambiente ZENDESK_BASE_URL).

O que salvar para mais tarde

• URL de base (por exemplo, https://acme.zendesk.com)
• Endereço de e-mail do usuário administrador (para autenticação de token da API)
• Token da API (se estiver usando AUTH_MODE=token) ou token de acesso OAuth (se estiver usando AUTH_MODE=bearer)
• (Opcional): ID/chave secreta do cliente OAuth para gerenciamento do ciclo de vida

Criar um bucket do Google Cloud Storage

1. Acesse o Console do Google Cloud.
2. Selecione seu projeto ou crie um novo.
3. No menu de navegação, acesse Cloud Storage > Buckets.
4. Clique em Criar bucket.

5. Informe os seguintes detalhes de configuração:

   Configuração	Valor
   Nomeie seu bucket	Insira um nome exclusivo globalmente, por exemplo, zendesk-crm-logs.
   Tipo de local	Escolha com base nas suas necessidades (região, birregional, multirregional)
   Local	Selecione o local (por exemplo, us-central1).
   Classe de armazenamento	Padrão (recomendado para registros acessados com frequência)
   Controle de acesso	Uniforme (recomendado)
   Ferramentas de proteção	Opcional: ativar o controle de versões de objetos ou a política de retenção

6. Clique em Criar.

Criar uma conta de serviço para a função do Cloud Run

A função do Cloud Run precisa de uma conta de serviço com permissões para gravar no bucket do GCS e ser invocada pelo Pub/Sub.

Criar conta de serviço

1. No Console do GCP, acesse IAM e administrador > Contas de serviço.
2. Clique em Criar conta de serviço.
3. Informe os seguintes detalhes de configuração:
   • Nome da conta de serviço: insira zendesk-crm-collector-sa.
   • Descrição da conta de serviço: insira Service account for Cloud Run function to collect Zendesk CRM logs.
4. Clique em Criar e continuar.
5. Na seção Conceder acesso a essa conta de serviço ao projeto, adicione os seguintes papéis:
   1. Clique em Selecionar papel.
   2. Pesquise e selecione Administrador de objetos do Storage.
   3. Clique em + Adicionar outro papel.
   4. Pesquise e selecione Invocador do Cloud Run.
   5. Clique em + Adicionar outro papel.
   6. Pesquise e selecione Invocador do Cloud Functions.
6. Clique em Continuar.
7. Clique em Concluído.

Esses papéis são necessários para:

• Administrador de objetos do Storage: grava registros em um bucket do GCS e gerencia arquivos de estado.
• Invocador do Cloud Run: permite que o Pub/Sub invoque a função
• Invocador do Cloud Functions: permite a invocação de funções

Conceder permissões do IAM no bucket do GCS

Conceda permissões de gravação à conta de serviço no bucket do GCS:

1. Acesse Cloud Storage > Buckets.
2. Clique no nome do bucket.
3. Acesse a guia Permissões.
4. Clique em Conceder acesso.
5. Informe os seguintes detalhes de configuração:
   • Adicionar principais: insira o e-mail da conta de serviço (por exemplo, zendesk-crm-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
   • Atribuir papéis: selecione Administrador de objetos do Storage.
6. Clique em Salvar.

Criar tópico Pub/Sub

Crie um tópico do Pub/Sub em que o Cloud Scheduler vai publicar e a função do Cloud Run vai se inscrever.

1. No Console do GCP, acesse Pub/Sub > Tópicos.
2. Selecione Criar tópico.
3. Informe os seguintes detalhes de configuração:
   • ID do tópico: insira zendesk-crm-trigger.
   • Não altere as outras configurações.
4. Clique em Criar.

Criar uma função do Cloud Run para coletar registros

A função do Cloud Run é acionada por mensagens do Pub/Sub do Cloud Scheduler para buscar registros da API Zendesk e gravá-los no GCS.

1. No console do GCP, acesse o Cloud Run.
2. Clique em Criar serviço.
3. Selecione Função (use um editor in-line para criar uma função).

4. Na seção Configurar, forneça os seguintes detalhes de configuração:

   Configuração	Valor
   Nome do serviço	zendesk-crm-collector
   Região	Selecione a região que corresponde ao seu bucket do GCS (por exemplo, us-central1).
   Ambiente de execução	Selecione Python 3.12 ou uma versão mais recente.

5. Na seção Acionador (opcional):

   1. Clique em + Adicionar gatilho.
   2. Selecione Cloud Pub/Sub.
   3. Em Selecionar um tópico do Cloud Pub/Sub, escolha o tópico zendesk-crm-trigger.
   4. Clique em Salvar.

6. Na seção Autenticação:

   1. Selecione Exigir autenticação.
   2. Confira o Identity and Access Management (IAM).
   Observação: o Pub/Sub processa automaticamente a autenticação ao invocar a função.

7. Role a tela para baixo e abra Contêineres, rede, segurança.

8. Acesse a guia Segurança:

   • Conta de serviço: selecione a conta de serviço zendesk-crm-collector-sa.

9. Acesse a guia Contêineres:

   1. Clique em Variáveis e secrets.
   2. Clique em + Adicionar variável para cada variável de ambiente:

   Nome da variável	Valor de exemplo	Descrição
   GCS_BUCKET	zendesk-crm-logs	Nome do bucket do GCS
   GCS_PREFIX	zendesk/crm/	Prefixo para arquivos de registro
   STATE_KEY	zendesk/crm/state.json	Caminho do arquivo de estado
   ZENDESK_BASE_URL	https://your_subdomain.zendesk.com	URL base do Zendesk
   AUTH_MODE	token	Modo de autenticação (token ou bearer)
   ZENDESK_EMAIL	[e-mail]	E-mail do administrador para autenticação de token da API
   ZENDESK_API_TOKEN	<api_token>	Token de API para autenticação
   ZENDESK_BEARER_TOKEN	<leave empty unless using OAuth bearer>	Token de portador do OAuth (opcional)
   RESOURCES	audit_logs,incremental_tickets	Recursos a serem coletados
   MAX_PAGES	20	Número máximo de páginas por execução
   LOOKBACK_SECONDS	3600	Período de lookback inicial
   HTTP_TIMEOUT	60	Tempo limite da solicitação HTTP
   HTTP_RETRIES	3	Tentativas de repetição HTTP

10. Na seção Variáveis e secrets, role a tela para baixo até Solicitações:

    • Tempo limite da solicitação: insira 600 segundos (10 minutos).

11. Acesse a guia Configurações:

    • Na seção Recursos:
      • Memória: selecione 512 MiB ou mais.
      • CPU: selecione 1.

12. Na seção Escalonamento de revisão:

    • Número mínimo de instâncias: insira 0.
    • Número máximo de instâncias: insira 100 ou ajuste com base na carga esperada.

13. Clique em Criar.

14. Aguarde a criação do serviço (1 a 2 minutos).

15. Depois que o serviço é criado, o editor de código inline é aberto automaticamente.

Adicionar código da função

1. Insira main em Ponto de entrada da função.

2. No editor de código em linha, crie dois arquivos:

   • Primeiro arquivo: 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 arquivo: requirements.txt:

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

3. Clique em Implantar para salvar e implantar a função.

4. Aguarde a conclusão da implantação (2 a 3 minutos).

   Observação: a configuração do acionador do Pub/Sub cria automaticamente as assinaturas e permissões necessárias.

Criar o job do Cloud Scheduler

O Cloud Scheduler publica mensagens no tópico do Pub/Sub em intervalos regulares, acionando a função do Cloud Run.

1. No Console do GCP, acesse o Cloud Scheduler.
2. Clique em Criar job.

3. Informe os seguintes detalhes de configuração:

   Configuração	Valor
   Nome	zendesk-crm-collector-hourly
   Região	Selecione a mesma região da função do Cloud Run
   Frequência	0 * * * * (a cada hora, na hora)
   Fuso horário	Selecione o fuso horário (UTC recomendado)
   Tipo de destino	Pub/Sub
   Tópico	Selecione o tópico zendesk-crm-trigger.
   Corpo da mensagem	{} (objeto JSON vazio)

4. Clique em Criar.

Opções de frequência de programação

• Escolha a frequência com base no volume de registros e nos requisitos de latência:

  Frequência	Expressão Cron	Caso de uso
  A cada 5 minutos	*/5 * * * *	Alto volume e baixa latência
  A cada 15 minutos	*/15 * * * *	Volume médio
  A cada hora	0 * * * *	Padrão (recomendado)
  A cada 6 horas	0 */6 * * *	Baixo volume, processamento em lote
  Diário	0 0 * * *	Coleta de dados históricos

  Observação: o limite de taxa da API do Zendesk é de 700 solicitações por minuto para o suporte empresarial e a API do Help Center. Um complemento de alto volume aumenta o limite para 2.500 solicitações por minuto. Ajuste MAX_PAGES e a frequência de programação para ficar dentro dos limites de taxa.

Testar a integração

1. No console do Cloud Scheduler, encontre seu job.
2. Clique em Executar à força para acionar o job manualmente.
3. Aguarde alguns segundos.
4. Acesse Cloud Run > Serviços.
5. Clique no nome da função zendesk-crm-collector.
6. Clique na guia Registros.

7. Verifique se a função foi executada com sucesso. Procure o seguinte:

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

8. Acesse Cloud Storage > Buckets.

9. Clique no nome do bucket.

10. Navegue até a pasta de prefixo zendesk/crm/.

11. Verifique se os novos arquivos .json foram criados com o carimbo de data/hora atual.

Se você encontrar erros nos registros:

• HTTP 401: verifique as credenciais da API nas variáveis de ambiente
• HTTP 403: verifique se a conta tem as permissões necessárias (função de administrador, plano Enterprise para registros de auditoria).
• HTTP 429: limitação de taxa. A função vai tentar de novo automaticamente com espera exponencial.
• Variáveis de ambiente ausentes: verifique se todas as variáveis necessárias estão definidas.

Recuperar a conta de serviço do Google SecOps

O Google SecOps usa uma conta de serviço exclusiva para ler dados do seu bucket do GCS. Você precisa conceder a essa conta de serviço acesso ao seu bucket.

Receber o e-mail da conta de serviço

1. Acesse Configurações do SIEM > Feeds.
2. Clique em Adicionar novo feed.
3. Clique em Configurar um único feed.
4. No campo Nome do feed, insira um nome para o feed (por exemplo, Zendesk CRM logs).
5. Selecione Google Cloud Storage V2 como o Tipo de origem.
6. Selecione Zendesk CRM como o Tipo de registro.

7. Clique em Receber conta de serviço. Um e-mail exclusivo da conta de serviço é exibido, por exemplo:

   [e-mail]
   

8. Copie esse endereço de e-mail para usar na próxima etapa.

   Observação: cada instância do Google SecOps tem uma conta de serviço exclusiva. Não use contas de serviço de outras documentações ou exemplos.

Conceder permissões do IAM à conta de serviço do Google SecOps

A conta de serviço do Google SecOps precisa do papel de Leitor de objetos do Storage no seu bucket do GCS.

1. Acesse Cloud Storage > Buckets.
2. Clique no nome do bucket.
3. Acesse a guia Permissões.
4. Clique em Conceder acesso.
5. Informe os seguintes detalhes de configuração:
   • Adicionar participantes: cole o e-mail da conta de serviço do Google SecOps.
   • Atribuir papéis: selecione Leitor de objetos do Storage.

6. Clique em Salvar.

   Observação: se você planeja usar a opção de exclusão "Excluir arquivos transferidos" ou "Excluir arquivos transferidos e diretórios vazios", conceda o papel Administrador de objetos do Storage em vez de Leitor de objetos do Storage.

Configurar um feed no Google SecOps para ingerir registros do CRM do Zendesk

1. Acesse Configurações do SIEM > Feeds.
2. Clique em Adicionar novo feed.
3. Clique em Configurar um único feed.
4. No campo Nome do feed, insira um nome para o feed (por exemplo, Zendesk CRM logs).
5. Selecione Google Cloud Storage V2 como o Tipo de origem.
6. Selecione Zendesk CRM como o Tipo de registro.
7. Clique em Próxima.

8. Especifique valores para os seguintes parâmetros de entrada:

   • URL do bucket de armazenamento: insira o URI do bucket do GCS com o caminho do prefixo:

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

     • Substitua:

       • zendesk-crm-logs: o nome do bucket do GCS.
       • zendesk/crm/: prefixo/caminho da pasta onde os registros são armazenados.
     Observação: sempre inclua a barra (/) no final do URI.

   • Opção de exclusão da fonte: selecione a opção de exclusão de acordo com sua preferência:

     • Nunca: nunca exclui arquivos após as transferências (recomendado para testes).
     • Excluir arquivos transferidos: exclui os arquivos após a transferência bem-sucedida.

     • Excluir arquivos transferidos e diretórios vazios: exclui arquivos e diretórios vazios após a transferência bem-sucedida.

       Observação: se você selecionar uma opção de exclusão, a conta de serviço precisará ter o papel Administrador de objetos do Storage em vez de Leitor de objetos do Storage. Atualize as permissões do IAM de acordo com a necessidade.

   • Idade máxima do arquivo: inclui arquivos modificados no último número de dias. O padrão é de 180 dias.

   • Namespace do recurso: o namespace do recurso.

   • Rótulos de ingestão: o rótulo a ser aplicado aos eventos deste feed.

9. Clique em Próxima.

10. Revise a nova configuração do feed na tela Finalizar e clique em Enviar.

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