‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

יצירת אילוצים מותאמים אישית של מדיניות הארגון

בדף הזה מוסבר איך להשתמש באילוצים בהתאמה אישית של שירות מדיניות הארגון כדי להגביל פעולות ספציפיות במשאבי Google Cloud הבאים:

aiplatform.googleapis.com/CustomJob
aiplatform.googleapis.com/HyperparameterTuningJob
aiplatform.googleapis.com/NasJob

מידע נוסף על מדיניות הארגון בהתאמה אישית

מידע על כללי מדיניות ואילוצים של הארגון

Google Cloud שירות מדיניות הארגון נותן לכם שליטה מרוכזת ופרוגרמטית על המשאבים של הארגון. אדמינים של מדיניות הארגון יכולים להגדיר מדיניות לארגון, שהיא קבוצה של הגבלות שנקראות אילוצים. האילוצים חלים על משאביGoogle Cloud ועל הצאצאים של המשאבים האלה בהיררכיית המשאבים שלGoogle Cloud . אפשר לאכוף את מדיניות הארגון ברמת הארגון, התיקייה או הפרויקט.

שירות מדיניות הארגון מספק אילוצים מנוהלים מובְנים לשירותים שונים של Google Cloud . עם זאת, אם אתם רוצים שליטה מפורטת יותר וניתנת להתאמה אישית על השדות הספציפיים שמוגבלים במדיניות הארגון, אתם יכולים גם ליצור אילוצים בהתאמה אישית ולהשתמש בהם במדיניות הארגון.

ירושה של מדיניות

כברירת מחדל, מדיניות הארגון עוברת בירושה לצאצאים של המשאבים שעליהם אתם אוכפים את המדיניות. לדוגמה, אם אוכפים מדיניות בתיקייה, Google Cloud אוכף את המדיניות בכל הפרויקטים שבתיקייה. במאמר כללי הערכה של היררכיה מוסבר בהרחבה על ההתנהגות הזו ואיך לשנות אותה.

יתרונות

אתם יכולים להשתמש במדיניות ארגונית בהתאמה אישית כדי לאשר או לדחות ערכים ספציפיים למשאבי אימון של Agent Platform. לדוגמה, אם בקשה ליצירת משימת אימון ללא שרת (serverless) ב-Gemini Enterprise Agent Platform לא עומדת באימות של אילוץ מותאם אישית שהוגדר במדיניות הארגון, הבקשה נכשלת ומוחזרת שגיאה למבצע הקריאה החוזרת.

מגבלות

כמו כל האילוצים של מדיניות הארגון, שינויים במדיניות לא חלים רטרואקטיבית על משאבים קיימים.

מדיניות חדשה לא משפיעה על הגדרות קיימות של משאבים.
הגדרת משאב קיימת נשארת בתוקף, אלא אם משנים ערך בהגדרה שלה מערך תואם לערך לא תואם.

לפני שמתחילים

נכנסים לחשבון Google Cloud . אנחנו ממליצים למשתמשים חדשים ב- Google Cloud ליצור חשבון כדי שיוכלו להעריך את הביצועים של המוצרים שלנו בתרחישים מהעולם האמיתי. לקוחות חדשים מקבלים בחינם גם קרדיט בשווי 300$ להרצה, לבדיקה ולפריסה של עומסי העבודה.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Install the Google Cloud CLI.

If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Install the Google Cloud CLI.

If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

חשוב לוודא שאתם יודעים מהו מזהה הארגון שלכם.

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שדרושות לניהול של מדיניות ארגון בהתאמה אישית, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם את התפקיד אדמין של מדיניות הארגון (roles/orgpolicy.policyAdmin) ב-IAM במשאב הארגון. כדי לקרוא הסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

יכול להיות שאפשר לקבל את ההרשאות הנדרשות גם באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש.

מקורות מידע נתמכים בפלטפורמת הסוכנים של Gemini Enterprise

בטבלה הבאה מפורטים המשאבים של Gemini Enterprise Agent Platform שאפשר להפנות אליהם באילוצים מותאמים אישית.

משאב	שדה
aiplatform.googleapis.com/CustomJob	`resource.displayName`
	`resource.encryptionSpec.kmsKeyName`
	`resource.jobSpec.baseOutputDirectory.outputUriPrefix`
	`resource.jobSpec.enableDashboardAccess`
	`resource.jobSpec.enableWebAccess`
	`resource.jobSpec.experiment`
	`resource.jobSpec.experimentRun`
	`resource.jobSpec.models`
	`resource.jobSpec.network`
	`resource.jobSpec.persistentResourceId`
	`resource.jobSpec.protectedArtifactLocationId`
	`resource.jobSpec.pscInterfaceConfig.dnsPeeringConfigs.domain`
	`resource.jobSpec.pscInterfaceConfig.dnsPeeringConfigs.targetNetwork`
	`resource.jobSpec.pscInterfaceConfig.dnsPeeringConfigs.targetProject`
	`resource.jobSpec.pscInterfaceConfig.networkAttachment`
	`resource.jobSpec.reservedIpRanges`
	`resource.jobSpec.scheduling.disableRetries`
	`resource.jobSpec.scheduling.maxWaitDuration`
	`resource.jobSpec.scheduling.restartJobOnWorkerRestart`
	`resource.jobSpec.scheduling.strategy`
	`resource.jobSpec.scheduling.timeout`
	`resource.jobSpec.serviceAccount`
	`resource.jobSpec.tensorboard`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.args`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.command`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.imageUri`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.diskSpec.bootDiskSizeGb`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.diskSpec.bootDiskType`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.lustreMounts.filesystem`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.lustreMounts.instanceIp`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.lustreMounts.volumeHandle`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.acceleratorCount`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.acceleratorType`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.gpuPartitionSize`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.machineType`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.key`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.reservationAffinityType`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.values`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.tpuTopology`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.mountPoint`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.path`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.server`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.args`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.executorImageUri`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.packageUris`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.pythonModule`
	`resource.jobSpec.workerPoolSpecs.replicaCount`
aiplatform.googleapis.com/HyperparameterTuningJob	`resource.displayName`
	`resource.encryptionSpec.kmsKeyName`
	`resource.maxFailedTrialCount`
	`resource.maxTrialCount`
	`resource.parallelTrialCount`
	`resource.studySpec.algorithm`
	`resource.studySpec.convexAutomatedStoppingSpec.learningRateParameterName`
	`resource.studySpec.convexAutomatedStoppingSpec.maxStepCount`
	`resource.studySpec.convexAutomatedStoppingSpec.minMeasurementCount`
	`resource.studySpec.convexAutomatedStoppingSpec.minStepCount`
	`resource.studySpec.convexAutomatedStoppingSpec.updateAllStoppedTrials`
	`resource.studySpec.convexAutomatedStoppingSpec.useElapsedDuration`
	`resource.studySpec.decayCurveStoppingSpec.useElapsedDuration`
	`resource.studySpec.measurementSelectionType`
	`resource.studySpec.medianAutomatedStoppingSpec.useElapsedDuration`
	`resource.studySpec.metrics.goal`
	`resource.studySpec.metrics.metricId`
	`resource.studySpec.metrics.safetyConfig.desiredMinSafeTrialsFraction`
	`resource.studySpec.metrics.safetyConfig.safetyThreshold`
	`resource.studySpec.observationNoise`
	`resource.studySpec.parameters.categoricalValueSpec.defaultValue`
	`resource.studySpec.parameters.categoricalValueSpec.values`
	`resource.studySpec.parameters.conditionalParameterSpecs.parentCategoricalValues.values`
	`resource.studySpec.parameters.conditionalParameterSpecs.parentDiscreteValues.values`
	`resource.studySpec.parameters.conditionalParameterSpecs.parentIntValues.values`
	`resource.studySpec.parameters.discreteValueSpec.defaultValue`
	`resource.studySpec.parameters.discreteValueSpec.values`
	`resource.studySpec.parameters.doubleValueSpec.defaultValue`
	`resource.studySpec.parameters.doubleValueSpec.maxValue`
	`resource.studySpec.parameters.doubleValueSpec.minValue`
	`resource.studySpec.parameters.integerValueSpec.defaultValue`
	`resource.studySpec.parameters.integerValueSpec.maxValue`
	`resource.studySpec.parameters.integerValueSpec.minValue`
	`resource.studySpec.parameters.parameterId`
	`resource.studySpec.parameters.scaleType`
	`resource.studySpec.studyStoppingConfig.maxDurationNoProgress`
	`resource.studySpec.studyStoppingConfig.maximumRuntimeConstraint.endTime`
	`resource.studySpec.studyStoppingConfig.maximumRuntimeConstraint.maxDuration`
	`resource.studySpec.studyStoppingConfig.maxNumTrials`
	`resource.studySpec.studyStoppingConfig.maxNumTrialsNoProgress`
	`resource.studySpec.studyStoppingConfig.minimumRuntimeConstraint.endTime`
	`resource.studySpec.studyStoppingConfig.minimumRuntimeConstraint.maxDuration`
	`resource.studySpec.studyStoppingConfig.minNumTrials`
	`resource.studySpec.studyStoppingConfig.shouldStopAsap`
	`resource.trialJobSpec.baseOutputDirectory.outputUriPrefix`
	`resource.trialJobSpec.enableDashboardAccess`
	`resource.trialJobSpec.enableWebAccess`
	`resource.trialJobSpec.experiment`
	`resource.trialJobSpec.experimentRun`
	`resource.trialJobSpec.models`
	`resource.trialJobSpec.network`
	`resource.trialJobSpec.persistentResourceId`
	`resource.trialJobSpec.protectedArtifactLocationId`
	`resource.trialJobSpec.pscInterfaceConfig.dnsPeeringConfigs.domain`
	`resource.trialJobSpec.pscInterfaceConfig.dnsPeeringConfigs.targetNetwork`
	`resource.trialJobSpec.pscInterfaceConfig.dnsPeeringConfigs.targetProject`
	`resource.trialJobSpec.pscInterfaceConfig.networkAttachment`
	`resource.trialJobSpec.reservedIpRanges`
	`resource.trialJobSpec.scheduling.disableRetries`
	`resource.trialJobSpec.scheduling.maxWaitDuration`
	`resource.trialJobSpec.scheduling.restartJobOnWorkerRestart`
	`resource.trialJobSpec.scheduling.strategy`
	`resource.trialJobSpec.scheduling.timeout`
	`resource.trialJobSpec.serviceAccount`
`resource.trialJobSpec.tensorboard`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.args`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.command`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.imageUri`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.diskSpec.bootDiskSizeGb`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.diskSpec.bootDiskType`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.lustreMounts.filesystem`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.lustreMounts.instanceIp`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.lustreMounts.volumeHandle`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.acceleratorCount`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.acceleratorType`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.gpuPartitionSize`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.machineType`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.key`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.reservationAffinityType`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.values`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.tpuTopology`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.mountPoint`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.path`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.server`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.args`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.executorImageUri`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.packageUris`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.pythonModule`
`resource.trialJobSpec.workerPoolSpecs.replicaCount`
aiplatform.googleapis.com/NasJob	`resource.displayName`
	`resource.encryptionSpec.kmsKeyName`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.metric.goal`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.metric.metricId`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.multiTrialAlgorithm`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.maxFailedTrialCount`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.maxParallelTrialCount`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.maxTrialCount`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.baseOutputDirectory.outputUriPrefix`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.enableDashboardAccess`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.enableWebAccess`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.experiment`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.experimentRun`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.models`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.network`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.persistentResourceId`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.protectedArtifactLocationId`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.pscInterfaceConfig.dnsPeeringConfigs.domain`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.pscInterfaceConfig.dnsPeeringConfigs.targetNetwork`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.pscInterfaceConfig.dnsPeeringConfigs.targetProject`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.pscInterfaceConfig.networkAttachment`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.reservedIpRanges`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.scheduling.disableRetries`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.scheduling.maxWaitDuration`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.scheduling.restartJobOnWorkerRestart`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.scheduling.strategy`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.scheduling.timeout`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.serviceAccount`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.tensorboard`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.args`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.command`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.imageUri`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.diskSpec.bootDiskSizeGb`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.diskSpec.bootDiskType`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.lustreMounts.filesystem`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.lustreMounts.instanceIp`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.lustreMounts.volumeHandle`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.acceleratorCount`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.acceleratorType`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.gpuPartitionSize`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.machineType`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.key`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.reservationAffinityType`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.values`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.tpuTopology`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.mountPoint`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.path`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.server`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.args`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.executorImageUri`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.packageUris`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.pythonModule`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.searchTrialSpec.searchTrialJobSpec.workerPoolSpecs.replicaCount`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.frequency`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.maxParallelTrialCount`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.baseOutputDirectory.outputUriPrefix`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.enableDashboardAccess`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.enableWebAccess`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.experiment`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.experimentRun`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.models`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.network`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.persistentResourceId`
	`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.protectedArtifactLocationId`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.pscInterfaceConfig.dnsPeeringConfigs.domain`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.pscInterfaceConfig.dnsPeeringConfigs.targetNetwork`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.pscInterfaceConfig.dnsPeeringConfigs.targetProject`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.pscInterfaceConfig.networkAttachment`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.reservedIpRanges`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.scheduling.disableRetries`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.scheduling.maxWaitDuration`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.scheduling.restartJobOnWorkerRestart`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.scheduling.strategy`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.scheduling.timeout`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.serviceAccount`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.tensorboard`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.args`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.command`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.containerSpec.imageUri`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.diskSpec.bootDiskSizeGb`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.diskSpec.bootDiskType`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.lustreMounts.filesystem`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.lustreMounts.instanceIp`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.lustreMounts.volumeHandle`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.acceleratorCount`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.acceleratorType`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.gpuPartitionSize`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.machineType`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.key`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.reservationAffinityType`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.reservationAffinity.values`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.machineSpec.tpuTopology`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.mountPoint`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.path`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.nfsMounts.server`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.args`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.executorImageUri`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.packageUris`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.pythonPackageSpec.pythonModule`
`resource.nasJobSpec.multiTrialAlgorithmSpec.trainTrialSpec.trainTrialJobSpec.workerPoolSpecs.replicaCount`
`resource.nasJobSpec.resumeNasJobId`
`resource.nasJobSpec.searchSpaceSpec`

הגדרת אילוץ בהתאמה אישית

אילוץ בהתאמה אישית מוגדר בקובץ YAML לפי המשאבים, השיטות, התנאים והפעולות שנתמכים בשירות שבו אתם אוכפים את מדיניות הארגון. התנאים של האילוצים המותאמים אישית מוגדרים באמצעות Common Expression Language (CEL). בקטע CEL במאמר יצירה וניהול של אילוצים בהתאמה אישית מוסבר איך ליצור תנאים באילוצים בהתאמה אישית באמצעות CEL.

המסוף

כדי ליצור אילוץ בהתאמה אישית:

במסוף Google Cloud , נכנסים לדף מדיניות הארגון.
כניסה לדף Organization policies
בכלי לבחירת פרויקטים, בוחרים את הפרויקט שרוצים להגדיר לו את מדיניות הארגון.
לוחצים על Custom constraint.
בתיבה Display name, מזינים שם לאילוץ שיהיה קריא לאנשים. השם הזה מופיע בהודעות שגיאה ואפשר להשתמש בו לזיהוי ולניפוי באגים. אל תשתמשו בפרטים אישיים מזהים (PII) או במידע רגיש בשמות לתצוגה, כי השם הזה עלול להיחשף בהודעות שגיאה. השדה הזה יכול להכיל עד 200 תווים.
בתיבה Constraint ID, מזינים את המזהה שרוצים לתת לאילוץ החדש בהתאמה אישית. אילוץ בהתאמה אישית יכול להכיל רק אותיות (כולל אותיות רישיות וקטנות) או מספרים, לדוגמה custom.restrictMachineType. השדה הזה יכול להכיל עד 70 תווים, לא כולל הקידומת (custom.), לדוגמה, organizations/123456789/customConstraints/custom. אל תכללו פרטים אישיים מזהים או מידע רגיש במזהה האילוץ, כי הם עלולים להיחשף בהודעות שגיאה.
בתיבה Description, מזינים תיאור של האילוץ שקריא לאנשים. התיאור הזה משמש כהודעת שגיאה כשהמדיניות מופרת. ציינו פרטים על הסיבה להפרת המדיניות ואיך לפתור את הבעיה. אל תכללו פרטים אישיים מזהים או מידע רגיש בתיאור, כי הם עלולים להיחשף בהודעות שגיאה. השדה הזה יכול להכיל עד 2,000 תווים.
בתיבה Resource type, בוחרים את השם של משאב ה- Google Cloud REST שמכיל את האובייקט והשדה שרוצים להגביל, לדוגמה container.googleapis.com/Cluster. רוב סוגי המשאבים תומכים בעד 20 אילוצים בהתאמה אישית. אם תנסו ליצור יותר אילוצים בהתאמה אישית, הפעולה תיכשל.
בקטע Enforcement method, בוחרים אם לאכוף את האילוץ על שיטת REST CREATE או על השיטות CREATE ו-UPDATE. אם אוכפים את האילוץ באמצעות השיטה UPDATE במשאב שמפר את האילוץ, השינויים במשאב הזה נחסמים על ידי מדיניות הארגון, אלא אם השינוי פותר את ההפרה.

כדי לראות את השיטות הנתמכות בכל שירות, חפשו את השירות במאמר שירותים שתומכים באילוצים בהתאמה אישית.

כדי להגדיר תנאי, לוחצים על עריכת התנאי.

בחלונית Add condition, יוצרים תנאי CEL שמתייחס למשאב שירות נתמך, לדוגמה resource.management.autoUpgrade == false. השדה הזה יכול להכיל עד 1,000 תווים. לפרטים על השימוש ב-CEL, ראו Common Expression Language. מידע נוסף על משאבי השירות שבהם אפשר להשתמש באילוצים המותאמים אישית מופיע במאמר שירותים שנתמכים באילוצים מותאמים אישית.
לוחצים על Save.

בקטע Action, בוחרים אם לאשר או לדחות את השיטה שנבדקה אם התנאי מתקיים.

פעולת הדחייה פירושה שהפעולה ליצירה או לעדכון של המשאב נחסמת אם התנאי מקבל את הערך true.

פעולת ההרשאה מאפשרת ליצור או לעדכן את המשאב רק אם התנאי מתקיים. כל מקרה אחר, מלבד אלה שרשומים במפורש בתנאי, נחסם.

לוחצים על Create constraint.

אחרי שמזינים ערך בכל שדה, הגדרת ה-YAML המקבילה לאילוץ המותאם אישית הזה מופיעה בצד שמאל.

gcloud

כדי ליצור אילוץ בהתאמה אישית, יוצרים קובץ YAML בפורמט הבא:

name: organizations/ORGANIZATION_ID/customConstraints/CONSTRAINT_NAME
resourceTypes: RESOURCE_NAME
methodTypes:
  - CREATE
  - UPDATE 
condition: "CONDITION"
actionType: ACTION
displayName: DISPLAY_NAME
description: DESCRIPTION

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫ORGANIZATION_ID: מזהה הארגון, למשל 123456789.
‫CONSTRAINT_NAME: השם שרוצים לתת לאילוץ החדש בהתאמה אישית. אילוץ בהתאמה אישית יכול להכיל רק אותיות (כולל אותיות רישיות וקטנות) או מספרים, לדוגמה, custom.restrictMachineType. השדה הזה יכול להכיל עד 70 תווים, לא כולל הקידומת (custom.) – לדוגמה, organizations/123456789/customConstraints/custom. אל תכללו פרטים אישיים מזהים או מידע רגיש במזהה האילוץ, כי הם עלולים להיחשף בהודעות שגיאה.
‫RESOURCE_NAME: השם המלא של המשאב ב- Google Cloudשמכיל את האובייקט והשדה שרוצים להגביל. לדוגמה, aiplatform.googleapis.com/CustomJob. רוב סוגי המשאבים תומכים בעד 20 אילוצים בהתאמה אישית. אם תנסו ליצור יותר אילוצים בהתאמה אישית, הפעולה תיכשל.
‫methodTypes: השיטות של REST שעליהן נאכף האילוץ. יכול להיות CREATE או גם CREATE וגם UPDATE. אם אוכפים את האילוץ באמצעות השיטה UPDATE במשאב שמפר את האילוץ, השינויים במשאב הזה נחסמים על ידי מדיניות הארגון, אלא אם השינוי פותר את ההפרה.

כדי לראות את השיטות הנתמכות לכל שירות, חפשו את השירות במאמר שירותים שתומכים באילוצים בהתאמה אישית.

‫CONDITION: תנאי CEL שנכתב כנגד ייצוג של משאב שירות נתמך. השדה הזה יכול להכיל עד 1,000 תווים. לדוגמה, "resource.jobSpec.workerPoolSpecs.exists(spec, spec.machineSpec.machineType != \"n1-standard-4\")".

למידע נוסף על המשאבים הזמינים לכתיבת תנאים, ראו משאבים נתמכים.

‫ACTION: הפעולה שצריך לבצע אם התנאי condition מתקיים. הערכים האפשריים הם ALLOW ו-DENY.

הפעולה allow פירושה שאם התנאי מקבל את הערך true, מותר ליצור או לעדכן את המשאב. זה גם אומר שכל מקרה אחר, מלבד המקרה שמופיע במפורש בתנאי, חסום.

פעולת הדחייה פירושה שאם התנאי מקבל את הערך True, הפעולה ליצירה או לעדכון של המשאב נחסמת.

‫DISPLAY_NAME: שם קריא לאנשים של האילוץ. השם הזה מופיע בהודעות שגיאה ואפשר להשתמש בו לזיהוי ולניפוי באגים. אל תשתמשו בפרטים אישיים מזהים (PII) או במידע רגיש בשמות המוצגים, כי השם הזה עלול להיחשף בהודעות שגיאה. השדה הזה יכול להכיל עד 200 תווים.
‫DESCRIPTION: תיאור ידידותי למשתמש של האילוץ, שיוצג כהודעת שגיאה במקרה של הפרת המדיניות. השדה הזה יכול להכיל עד 2,000 תווים.

אחרי שיוצרים את קובץ ה-YAML לאילוץ חדש בהתאמה אישית, צריך להגדיר אותו כדי שיהיה זמין למדיניות הארגון. כדי להגדיר אילוץ בהתאמה אישית, משתמשים בפקודה gcloud org-policies set-custom-constraint:

gcloud org-policies set-custom-constraint CONSTRAINT_PATH

מחליפים את CONSTRAINT_PATH בנתיב המלא לקובץ האילוץ בהתאמה אישית. לדוגמה, /home/user/customconstraint.yaml.

בסיום הפעולה, האילוצים המותאמים אישית יהיו זמינים כמדיניות של הארגון ברשימת Google Cloud מדיניות הארגון.

כדי לוודא שהאילוץ המותאם אישית קיים, משתמשים בפקודה gcloud org-policies list-custom-constraints:

gcloud org-policies list-custom-constraints --organization=ORGANIZATION_ID

מחליפים את ORGANIZATION_ID במזהה של משאב הארגון.

למידע נוסף, קראו את המאמר הצגת מדיניות הארגון.

אכיפה של מדיניות ארגונית בהתאמה אישית

כדי לאכוף אילוץ, אתם יכולים ליצור מדיניות ארגון שמפנה אליו, ואז להחיל את מדיניות הארגון על משאב ב- Google Cloud .

המסוף

במסוף Google Cloud , נכנסים לדף מדיניות הארגון.
כניסה לדף Organization policies
בכלי לבחירת פרויקטים, בוחרים את הפרויקט שרוצים להגדיר לו את מדיניות הארגון.
ברשימה שבדף מדיניות הארגון, בוחרים את האילוץ כדי לפתוח את הדף Policy details של אותו אילוץ.
כדי להגדיר את מדיניות הארגון למשאב הזה, לוחצים על ניהול המדיניות.
בדף עריכת המדיניות, בוחרים באפשרות במקום המדיניות של המשאב הראשי.
לוחצים על Add a rule.
בקטע Enforcement, בוחרים אם לאכוף את מדיניות הארגון הזו או לא.
אופציונלי: כדי להוסיף תנאי למדיניות הארגון על סמך תג, לוחצים על Add condition. שימו לב: אם מוסיפים כלל מותנה למדיניות הארגון, צריך להוסיף לפחות כלל אחד לא מותנה, אחרת אי אפשר לשמור את המדיניות. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת ההיקף של מדיניות הארגון באמצעות תגים.
לוחצים על בדיקת השינויים כדי לדמות את ההשפעה של מדיניות הארגון. למידע נוסף, קראו את המאמר בדיקת שינויים במדיניות הארגון באמצעות סימולטור המדיניות.
כדי לאכוף את מדיניות הארגון במצב פרימטר לבדיקות, לוחצים על הגדרת המדיניות להרצת בדיקה. למידע נוסף, קראו את המאמר בדיקת כללי מדיניות של הארגון.
אחרי שמוודאים שמדיניות הארגון במצב פרימטר לבדיקות פועלת כמו שצריך, לוחצים על Set policy כדי להגדיר את המדיניות הפעילה.

gcloud

כדי ליצור מדיניות ארגונית עם כללים בוליאניים, יוצרים קובץ YAML של מדיניות שמפנה לאילוץ:

name: projects/PROJECT_ID/policies/CONSTRAINT_NAME
spec:
  rules:
  - enforce: true

dryRunSpec:
  rules:
  - enforce: true

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫PROJECT_ID: הפרויקט שבו רוצים לאכוף את האילוץ.
‫CONSTRAINT_NAME: השם שהגדרתם לאילוץ המותאם אישית. לדוגמה, custom.restrictMachineType.

כדי לאכוף את מדיניות הארגון במצב פרימטר לבדיקות, מריצים את הפקודה הבאה עם הדגל dryRunSpec:

gcloud org-policies set-policy POLICY_PATH --update-mask=dryRunSpec

מחליפים את POLICY_PATH בנתיב המלא לקובץ ה-YAML של מדיניות הארגון. המדיניות תיכנס לתוקף תוך 15 דקות לכל היותר.

אחרי שמוודאים שמדיניות הארגון במצב פרימטר לבדיקות פועלת כמצופה, מגדירים את המדיניות הפעילה באמצעות הפקודה org-policies set-policy והדגל spec:

gcloud org-policies set-policy POLICY_PATH --update-mask=spec

מחליפים את POLICY_PATH בנתיב המלא לקובץ ה-YAML של מדיניות הארגון. המדיניות תיכנס לתוקף תוך 15 דקות לכל היותר.

בדיקת מדיניות הארגון בהתאמה אישית

בדוגמה הבאה נוצר אילוץ מותאם אישית ומדיניות שמגבילה את סוג המכונה.

לפני שמתחילים, חשוב לדעת את הדברים הבאים:

מזהה הארגון שלכם
מזהה פרויקט

יצירת האילוץ

שומרים את הקובץ הבא בשם constraint-custom-job.yaml:

name: organizations/ORGANIZATION_ID/customConstraints/custom.restrictMachineType
resourceTypes:
- aiplatform.googleapis.com/CustomJob
methodTypes:
- CREATE
condition: "resource.jobSpec.workerPoolSpecs.exists(spec, spec.machineSpec.machineType != \"n1-standard-4\")"
actionType: DENY
displayName: Restrict machine type custom training jobs
description: All new custom training jobs must use n1-standard-4 machines.

כך מגדירים אילוץ שבו כל משימת אימון חדשה בלי שרת (serverless) חייבת להשתמש בסוג המכונה n1-standard-4. אם משימת אימון בלי שרת (serverless) לא משתמשת בסוג המכונה הזה, היא לא נוצרת.

מחילים את האילוץ:

gcloud org-policies set-custom-constraint ~/constraint-custom-job.yaml

מוודאים שהאילוץ קיים:

gcloud org-policies list-custom-constraints --organization=ORGANIZATION_ID

הפלט אמור להיראות כך:

CUSTOM_CONSTRAINT                            ACTION_TYPE  METHOD_TYPES   RESOURCE_TYPES                                     DISPLAY_NAME
custom.restrictMachineType                   DENY         CREATE         aiplatform.googleapis.com/CustomJob                Restrict machine type custom training jobs
...

יצירת המדיניות

שומרים את הקובץ הבא בשם policy-deny-custom-job.yaml:
```
name: projects/PROJECT_ID/policies/custom.restrictMachineType
spec:
  rules:
  - enforce: true
```
מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט.

מחילים את המדיניות:

gcloud org-policies set-policy ~/policy-deny-custom-job.yaml

מוודאים שהמדיניות קיימת:

gcloud org-policies list --project=PROJECT_ID

הפלט אמור להיראות כך:

CONSTRAINT                          LIST_POLICY  BOOLEAN_POLICY        ETAG
custom.restrictMachineType          -            SET                   CLj9zMIGEIiS3K4D-

אחרי שמחילים את המדיניות, ממתינים כשתי דקות עד ש- Google Cloud יתחיל לאכוף את המדיניות.

בדיקת המדיניות

מנסים ליצור משימת אימון ללא שרת עם סוג מכונה מוגבל:

gcloud ai custom-jobs create \
  --region=LOCATION \
  --display-name=JOB_NAME \
  --worker-pool-spec=machine-type=n1-standard-8,replica-count=REPLICA_COUNT,container-image-uri=CUSTOM_CONTAINER_IMAGE_URI

הפלט שיתקבל:

Operation denied by org policy on resource 'projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION': ["customConstraints/custom.restrictMachineType": "All new custom training jobs must use n1-standard-4 machines."]

דוגמאות למדיניות ארגונית בהתאמה אישית לתרחישים נפוצים

בטבלה הבאה מופיעות דוגמאות לתחביר של כמה אילוצים נפוצים בהתאמה אישית.

תיאור	תחביר של אילוצים
הגבלת סוג המכונה למשימות אימון בהתאמה אישית ב-Agent Platform	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.restrictMachineType resourceTypes: - aiplatform.googleapis.com/CustomJob methodTypes: - CREATE condition: "resource.jobSpec.workerPoolSpecs.exists(spec, spec.machineSpec.machineType != "n1-standard-4")" actionType: DENY displayName: Restrict machine type custom training jobs description: All new custom training jobs must use n1-standard-4 machines.

תיאור

תחביר של אילוצים

הגבלת סוג המכונה למשימות אימון בהתאמה אישית ב-Agent Platform

      name: organizations/ORGANIZATION_ID/customConstraints/custom.restrictMachineType
      resourceTypes:
      - aiplatform.googleapis.com/CustomJob
      methodTypes:
      - CREATE
      condition: "resource.jobSpec.workerPoolSpecs.exists(spec, spec.machineSpec.machineType != "n1-standard-4")"
      actionType: DENY
      displayName: Restrict machine type custom training jobs
      description: All new custom training jobs must use n1-standard-4 machines.

יצירת אילוצים מותאמים אישית של מדיניות הארגון קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

מידע על כללי מדיניות ואילוצים של הארגון

ירושה של מדיניות

יתרונות

מגבלות

לפני שמתחילים

התפקידים הנדרשים

מקורות מידע נתמכים בפלטפורמת הסוכנים של Gemini Enterprise

הגדרת אילוץ בהתאמה אישית

המסוף

gcloud

אכיפה של מדיניות ארגונית בהתאמה אישית

המסוף

gcloud

בדיקת מדיניות הארגון בהתאמה אישית

יצירת האילוץ

יצירת המדיניות

בדיקת המדיניות

דוגמאות למדיניות ארגונית בהתאמה אישית לתרחישים נפוצים

המאמרים הבאים

יצירת אילוצים מותאמים אישית של מדיניות הארגון