IAM granulare per Managed Service per Apache Spark

IAM granulare di Managed Service for Apache Spark è una funzionalità che ti consente di concedere autorizzazioni a livello di cluster, job, operazioni, modello di workflow o policy di scalabilità automatica.

Esempio: puoi concedere a un utente il ruolo Visualizzatore cluster, che gli consente di visualizzare un cluster all'interno di un progetto, e a un altro utente il ruolo Editor job, che gli consente di aggiornare, annullare e visualizzare il job. Per comprendere i comandi Google Cloud CLI specifici abilitati da ogni ruolo IAM granulare di Managed Service for Apache Spark, consulta Comandi SDK abilitati da IAM granulare.

Aggiornamenti IAM granulari di Managed Service for Apache Spark autorizzazioni per le risorse Managed Service for Apache Spark esistenti. Ad esempio, non puoi utilizzarlo per impostare le autorizzazioni per un cluster in fase di creazione o un job in fase di invio.

Ruoli e autorizzazioni IAM granulari di Managed Service for Apache Spark

IAM granulare di Managed Service for Apache Spark può impostare i seguenti ruoli con le seguenti autorizzazioni per le risorse Managed Service for Apache Spark.

Ruoli cluster

Ruolo	Autorizzazioni
Visualizzatore	dataproc.clusters.get
Editor	dataproc.clusters.get dataproc.clusters.list dataproc.clusters.delete dataproc.clusters.update dataproc.clusters.use dataproc.clusters.start dataproc.clusters.stop
Proprietario	dataproc.clusters.get dataproc.clusters.list dataproc.clusters.delete dataproc.clusters.update dataproc.clusters.use dataproc.clusters.start dataproc.clusters.stop dataproc.clusters.setIamPolicy dataproc.clusters.getIamPolicy

Ruoli professionali

Ruolo	Autorizzazioni
Visualizzatore	dataproc.jobs.get
Editor	dataproc.jobs.get dataproc.jobs.cancel dataproc.jobs.delete dataproc.jobs.update
Proprietario	dataproc.jobs.get dataproc.jobs.cancel dataproc.jobs.delete dataproc.jobs.update dataproc.jobs.setIamPolicy dataproc.jobs.getIamPolicy

Ruoli operativi

Ruolo	Autorizzazioni
Visualizzatore	dataproc.operations.get
Editor	dataproc.jobs.get dataproc.operations.cancel dataproc.operations.delete
Proprietario	dataproc.jobs.get dataproc.operations.cancel dataproc.operations.delete dataproc.operations.setIamPolicy dataproc.operations.getIamPolicy

Ruoli del modello di workflow

Ruolo	Autorizzazioni
Visualizzatore	dataproc.workflowTemplates.get
Editor	dataproc.workflowTemplates.get dataproc.workflowTemplates.delete dataproc.workflowTemplates.update
Proprietario	dataproc.workflowTemplates.get dataproc.workflowTemplates.delete dataproc.workflowTemplates.update dataproc.workflowTemplates.setIamPolicy dataproc.workflowTemplates.getIamPolicy

Ruoli delle policy di scalabilità automatica

Ruolo	Autorizzazioni
Visualizzatore	dataproc.autoscalingPolicies.get
Editor	dataproc.autoscalingPolicies.get dataproc.autoscalingPolicies.use dataproc.autoscalingPolicies.delete dataproc.autoscalingPolicies.update
Proprietario	dataproc.autoscalingPolicies.get dataproc.autoscalingPolicies.use dataproc.autoscalingPolicies.delete dataproc.autoscalingPolicies.update dataproc.autoscalingPolicies.setIamPolicy dataproc.autoscalingPolicies.getIamPolicy

Utilizzare IAM granulare di Managed Service for Apache Spark

Questa sezione spiega come utilizzare IAM granulare di Managed Service for Apache Spark per assegnare ruoli agli utenti su una risorsa Managed Service for Apache Spark esistente. Per saperne di più sull'aggiornamento e sulla rimozione dei ruoli Identity and Access Management (IAM), consulta Gestire l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Terminologia IAM. Di seguito sono riportati i termini IAM di base. Comprendere questi termini può aiutarti a capire la struttura e l'effetto degli esempi in questa sezione.

• Risorsa: un progetto, un cluster, un job, un'operazione, un modello di workflow o una policy di scalabilità automatica
• Policy: una raccolta di associazioni su una risorsa (una policy per risorsa)
• Associazione: una mappatura di un elenco di entità (utenti, gruppi o service account) a un ruolo
• Ruolo: una raccolta di autorizzazioni

Comando gcloud

1. Recupera il criterio IAM della risorsa e scrivilo in un file JSON (resource-type può essere "clusters", "jobs", "operations", "workflow-templates" o "autoscaling-policies"):

   gcloud dataproc resource-type get-iam-policy  resource-id \
       --region=region \
       --format=json > iam.json
   

2. I contenuti del file JSON saranno simili ai seguenti:

   {
     "bindings": [
       {
         "role": "roles/editor",
         "members": [
           "user:[e-mail]",
           "group:[e-mail]",
           "domain:google.com",
           "serviceAccount:[e-mail]"
         ]
       }
     ],
     "etag": "string"
   }
   

3. Utilizzando un editor di testo, aggiungi un nuovo oggetto binding all'array di binding che definisce gli utenti e il ruolo di accesso alle risorse per questi utenti. Ad esempio, per concedere il ruolo Visualizzatore (roles/viewer) all'utente [e-mail], devi modificare l'esempio precedente per aggiungere un nuovo oggetto di associazione (mostrato in grassetto nell'esempio seguente). Nota: assicurati di restituire il valore etag ricevuto da gcloud dataproc resource-type get-iam-policy. Consulta la documentazione sugli ETag.

   {
     "bindings": [
       {
         "role": "roles/editor",
         "members": [
           "user:[e-mail]",
           "group:[e-mail]",
           "domain:google.com",
           "serviceAccount:[e-mail]"
         ]
       },
       {
         "role": "roles/viewer",
         "members": [
           "user:[e-mail]"
         ]
       }
     ],
     "etag": "value-from-get-iam-policy"
   }
   

4. Aggiorna il criterio del cluster con il nuovo array di binding eseguendo il seguente comando (resource-type può essere "clusters", "jobs", "operations", "workflow-templates" o "autoscaling-policies"):

   gcloud dataproc resource-type set-iam-policy resource-name \
       --region=region \
       --format=json iam.json
   

5. Il comando restituisce la policy aggiornata:

   {
     "bindings": [
       {
         "role": "roles/editor",
         "members": [
           "user:[e-mail]",
           "group:[e-mail]",
           "domain:google.com",
           "serviceAccount:[e-mail]"
         ]
       },
       {
         "role": "roles/viewer",
         "members": [
           "user:[e-mail]"
         ]
       }
     ],
     "etag": "string"
   }
   

API REST

1. Esegui una richiesta resource-type ("clusters" or "jobs" or "operations" or "workflowTemplates" or "autoscalingPolicies") getIamPolicy per ottenere il criterio IAM per la risorsa.

   Esempio di getIamPolicy del cluster:

   GET https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/projectName/regions/region/clusters/clusterName:getIamPolicy
   

2. I contenuti del file JSON saranno simili ai seguenti:

   {
     "bindings": [
       {
         "role": "roles/editor",
         "members": [
           "user:[e-mail]",
           "group:[e-mail]",
           "domain:google.com",
           "serviceAccount:[e-mail]"
         ]
       }
     ],
     "etag": "string"
   }
   

3. Utilizzando un editor di testo, crea il seguente oggetto policy JSON per racchiudere l'array di binding che hai appena ricevuto dal servizio Managed Service for Apache Spark. Assicurati di restituire il valore "etag" ricevuto nella risposta getIamPolicy (consulta la documentazione etag). Ora aggiungi un nuovo oggetto binding all'array di binding che definisce gli utenti e il ruolo di accesso al cluster per questi utenti. Ad esempio, per concedere il ruolo Visualizzatore (roles/viewer) all'utente [e-mail], devi modificare l'esempio precedente per aggiungere un nuovo oggetto di associazione (mostrato in grassetto di seguito).

   {
     "policy": {
       "version": "",
       "bindings": [
         {
           "role": "roles/editor",
           "members": [
             "user:[e-mail]",
             "group:[e-mail]",
             "domain:google.com",
             "serviceAccount:[e-mail]"
           ]
         },
         {
           "role": "roles/viewer",
           "members": [
             "user:[e-mail]"
           ]
         }
       ],
       "etag": "value-from-getIamPolicy"
     }
   }
   

4. Imposta la policy aggiornata sulla risorsa inviando una richiesta setIamPolicy.

   Cluster setIamPolicy Esempio:

   POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/projectName/regions/region/clusters/clusterName:setIamPolicy
   
   Request body

   {
     "policy": {
       "version": "",
       "bindings": [
         {
           "role": "roles/editor",
           "members": [
             "user:[e-mail]",
             "group:[e-mail]",
             "domain:google.com",
             "serviceAccount:[e-mail]"
           ]
         },
         {
           "role": "roles/viewer",
           "members": [
             "user:[e-mail]"
           ]
         }
       ],
       "etag": "value-from-getIamPolicy"
     }
   }
   

5. I contenuti della risposta JSON saranno simili ai seguenti:

   Risposta

   {
     "bindings": [
       {
         "role": "roles/editor",
         "members": [
           "user:[e-mail]",
           "group:[e-mail]",
           "domain:google.com",
           "serviceAccount:[e-mail]"
         ]
       },
       {
         "role": "roles/viewer",
         "members": [
           "user:[e-mail]"
         ]
       }
     ],
     "etag": "string"
   }
   

Console

Vai alla pagina Cluster Managed Service for Apache Spark nella console Google Cloud , quindi fai clic sulla casella a sinistra del nome del cluster per aprire il riquadro Autorizzazioni/Etichette (se il riquadro non è visualizzato, fai clic su MOSTRA RIQUADRO INFORMAZIONI in alto a destra della pagina). Nella scheda Autorizzazioni, seleziona il ruolo Managed Service for Apache Spark, aggiungi uno o più indirizzi account nella casella Aggiungi entità, quindi fai clic su Aggiungi.

Comandi SDK abilitati da IAM granulare

Questa sezione descrive i comandi gcloud dataproc abilitati sulle risorse Managed Service for Apache Spark da ogni ruolo IAM granulare.

Cluster

Ruolo IAM	Comando
Visualizzatore	gcloud dataproc clusters describe cluster-name
Editor	gcloud dataproc clusters describe cluster-name gcloud dataproc clusters list gcloud dataproc clusters delete cluster-name gcloud dataproc clusters diagnose cluster-name gcloud dataproc clusters update cluster-name gcloud beta dataproc clusters start cluster-name gcloud beta dataproc clusters stop cluster-name
Proprietario	gcloud dataproc clusters describe cluster-name gcloud dataproc clusters list gcloud dataproc clusters delete cluster-name gcloud dataproc clusters diagnose cluster-name gcloud dataproc clusters update cluster-name gcloud beta dataproc clusters start cluster-name gcloud beta dataproc clusters stop cluster-name gcloud dataproc clusters get-iam-policy cluster-name gcloud dataproc clusters set-iam-policy cluster-name

Job

Ruolo IAM	Comando
Visualizzatore	gcloud dataproc jobs describe job-id
Editor	gcloud dataproc jobs delete job-id gcloud dataproc jobs describe job-id gcloud dataproc jobs kill job-id gcloud dataproc jobs update job-id gcloud dataproc jobs wait job-id
Proprietario	gcloud dataproc jobs delete job-id gcloud dataproc jobs describe job-id gcloud dataproc jobs kill job-id gcloud dataproc jobs update job-id gcloud dataproc jobs wait job-id gcloud dataproc jobs get-iam-policy job-id gcloud dataproc jobs set-iam-policy job-id

Operazioni

Ruolo IAM	Comando
Visualizzatore	gcloud dataproc operations describe operation-id
Editor	gcloud dataproc operations delete operation-id gcloud dataproc operations describe operation-id gcloud dataproc operations cancel operation-id
Proprietario	gcloud dataproc operations delete operation-id gcloud dataproc operations describe operation-id gcloud dataproc operations cancel operation-id gcloud dataproc operations get-iam-policy operation-id gcloud dataproc operations set-iam-policy operation-id

Modelli di workflow

Ruolo IAM	Comando
Visualizzatore	gcloud dataproc workflow-templates describe template-id
Editor	gcloud dataproc workflow-templates delete template-id gcloud dataproc workflow-templates describe template-id gcloud dataproc workflow-templates remove-job template-id gcloud dataproc workflow-templates run template-id
Proprietario	gcloud dataproc workflow-templates delete template-id gcloud dataproc workflow-templates describe template-id gcloud dataproc workflow-templates remove-job template-id gcloud dataproc workflow-templates run template-id gcloud dataproc workflow-templates get-iam-policy template-id gcloud dataproc workflow-templates set-iam-policy template-id

Policy di scalabilità automatica

Ruolo IAM	Comando
Visualizzatore	gcloud dataproc autoscaling-policies describe policy-id
Editor	gcloud dataproc autoscaling-policies delete policy-id gcloud dataproc autoscaling-policies describe policy-id gcloud dataproc autoscaling-policies update policy-id gcloud dataproc clusters create cluster-name --autoscaling-policy policy-id
Proprietario	gcloud dataproc autoscaling-policies delete policy-id gcloud dataproc autoscaling-policies describe policy-id gcloud dataproc autoscaling-policies update policy-id gcloud dataproc clusters create cluster-name --autoscaling-policy policy-id gcloud dataproc autoscaling-policies get-iam-policy policy-id gcloud dataproc autoscaling-policies set-iam-policy policy-id

Invio di job con IAM granulare

Per consentire a un'entità (utente, gruppo o account di servizio) di inviare job a un cluster specificato utilizzando Managed Service for Apache Spark Granular IAM, oltre a concedere a un utente un ruolo Editor su un cluster, devono essere impostate autorizzazioni aggiuntive a livello di progetto. Di seguito sono riportati i passaggi da seguire per consentire a un principal di inviare job su un cluster Managed Service for Apache Spark specificato:

1. Crea un bucket Cloud Storage che il cluster può utilizzare per connettersi a Cloud Storage.
2. Aggiungi l'entità alla policy a livello di bucket, selezionando il ruolo Visualizzatore oggetti Storage per l'entità (vedi roles/storage.objectViewer), che include le seguenti autorizzazioni:
   1. storage.objects.get
   2. storage.objects.list
3. Quando crei il cluster, passa il nome del bucket appena creato al cluster utilizzando il parametro --bucket (vedi gcloud dataproc clusters create --bucket).
4. Dopo aver creato il cluster, imposta una policy che assegni al principal un ruolo Editor o Proprietario (vedi Utilizzare IAM granulare di Managed Service for Apache Spark).
5. Crea un ruolo personalizzato IAM con le seguenti autorizzazioni:
   1. dataproc.jobs.create
   2. dataproc.jobs.get
6. Seleziona o aggiungi l'entità nella pagina IAM della console Google Cloud , quindi seleziona il ruolo personalizzato da applicare all'entità.