כל הנתונים במצב מנוחה מוצפנים ב-Cloud Monitoring באמצעותGoogle-owned and Google-managed encryption keys. כדי למנוע חשיפה של מידע רגיש ולעמוד בדרישות התאימות של אבטחת המידע, חשוב להבין איפה מאוחסנים המטא-נתונים של הלקוחות. ב-Monitoring אין תמיכה במפתחות הצפנה בניהול הלקוח (CMEK), ולכן במאמר הזה מוסבר איפה יכולים להיכנס נתונים רגישים למדדים ולהגדרות האישיות שלכם, ואיך להסתיר או לבדוק את הנתונים האלה.
הצפנת נתונים במנוחה
כל הנתונים במצב מנוחה ב-Cloud Monitoring מוצפנים באמצעותGoogle-owned and Google-managed encryption keys. מידע נוסף זמין במאמר ברירת המחדל של הצפנה במנוחה. ב-Cloud Monitoring אי אפשר להשתמש במפתחות הצפנה בניהול הלקוח (CMEK) כדי להגן על הנתונים במנוחה. כברירת מחדל, ב-Monitoring לא מאוחסנים נתונים רגישים והוא לא מיועד לשימוש בפרטים אישיים מזהים (PII) או בתוכן פרטי אחר של לקוחות. אתם יכולים להשתמש ב-Monitoring כדי לאחסן נתונים נצברים של פעילות משתמשים שלא ניתנים לזיהוי, או מידע נצבר מסדר שני שמבוסס על אירועים, כמו מספר הבקשות ומדדים דומים אחרים.
עם זאת, יש מקומות ב-Monitoring שבהם אתם עלולים להכניס בטעות נתוני לקוחות רגישים. ב-Cloud Monitoring מאוחסנים מטא-נתונים ותוויות של משאבים, ולכן נתוני לקוחות יכולים להגיע ל-Monitoring כשנותנים שמות להגדרות או מבצעים פעולות במטא-נתונים, כמו הוספת תוויות למשאב, הוספת הערות למכונה או אחסון משאבים בהתאמה אישית באמצעות הגדרות של משאבים בהתאמה אישית (CRD) ב-Google Kubernetes Engine.
בהמשך המסמך מתוארות הנקודות שבהן נתונים כאלה עשויים להתווסף, ואיך לחפש תיעוד של נתונים כאלה.
נקודות אפשריות להוספת מודעות
בטבלה הבאה מתוארים המקרים שבהם יכול להיות שמידע אישי רגיש יישלח ל-Cloud Monitoring.
| נתונים שנוצרו על ידי Google כמו מדדים שמוגדרים על ידי המערכת ומרכזי בקרה מובנים |
נתונים שנוצרו על ידי הלקוח, כמו מדדים מותאמים אישית או מדדים מבוססי-יומנים ומרכזי בקרה בהתאמה אישית |
|
|---|---|---|
| תוויות של משאבים | ערכים שנגזרים מנתוני לקוחות, כמו שם של מכונה וירטואלית, או ערכים שלא תלויים בנתוני לקוחות, כמו מספר פרויקט | ערכים שמכילים מידע רגיש, כמו שמות של חומרה שעדיין לא הושקה |
| תוויות של מדדים | ערכים שנגזרים מנתוני לקוחות, כמו שם של מכונה וירטואלית, או ערכים שלא תלויים בנתוני לקוחות, כמו מספר פרויקט |
|
| נקודות על הגרף בסדרת זמנים | אי אפשר לבצע פעולה; לא ניתן להסתיר | סדרות זמן במדדים שמוגדרים על ידי המשתמש (מדדים בהתאמה אישית ומדדים מבוססי-יומנים) יכולות להכיל נתוני לקוחות רגישים, אם האפליקציות שלכם אוספות אותם בכוונה. |
| תיאורי מדדים | אי אפשר לבצע פעולה; לא ניתן להסתיר |
|
| כללי מדיניות התראות | אי אפשר לבצע פעולה; לא ניתן להסתיר |
|
| מרכזי שליטה | אי אפשר לבצע פעולה; לא ניתן להסתיר |
|
| ערוצי התראות | אי אפשר לבצע פעולה; לא ניתן להסתיר |
|
| קבוצות משאבים | אי אפשר לבצע פעולה; לא ניתן להסתיר |
|
| בדיקות זמני פעילות | אי אפשר לבצע פעולה; לא ניתן להסתיר |
|
| היקפי המדדים בפרויקט | לא רלוונטי | מטא-נתונים בלבד |
הגנה על מטא-נתונים רגישים
אם אתם רוצים שכל הנתונים יהיו מוגנים באמצעות CMEK, אל תזינו מידע רגיש בהגדרות של המשאבים או במטא-נתונים ב- Google Cloud. אם אתם חייבים להשתמש במידע רגיש בהגדרות של משאבים, במטא-נתונים של משאבים או בערכים של תוויות, מומלץ להגן עליו באמצעות מזהים מוסתרים ב- Google Cloud וטבלת מיפוי חיצונית ל- Google Cloud.
אם אתם שולחים ל-Monitoring נתונים רגישים של סדרות זמנים, הדרך היחידה לוודא שהנתונים נמחקו היא למחוק אתGoogle Cloud הפרויקט. אחרת, נתוני הסדרות העיתיות נמחקים רק אחרי שהם מגיעים למגבלת שמירת הנתונים, שהיא 24 חודשים למדדים שמוגדרים על ידי המשתמש.
בדיקת נתונים כדי לוודא שהם עומדים בדרישות
אתם יכולים לבדוק ידנית את הנתונים ב-Cloud Monitoring כדי לוודא שהם עומדים בתקני האבטחה שלכם.
נתוני הגדרות אישיות
כדי לוודא שהתוויות והמסננים שמשמשים ברכיבי הגדרה כמו מדיניות התראות מוסתרים כמו שצריך, אתם יכולים לאחזר ולבדוק את נתוני ההגדרה. בודקים את הדברים הבאים:
כללי מדיניות התראות, כמו שמתואר במאמר הצגה וקבלת כללי מדיניות התראות. בכללי מדיניות התראה שמבוססים על יעדים למדידת רמת השירות יש מסננים שמתייחסים ל-SLO, לדוגמה:
filter: select_slo_burn_rate("projects/PROJECT_NUMBER/services/SERVICE_ID/serviceLevelObjectives/SLO_ID")כדי לאחזר את הגדרת ה-SLO, צריך לספק את השם המלא של ה-SLO מהמסנן ל-method
serviceLevelObjectives.get.ערוצי התראות, כמו שמתואר במאמר הצגת רשימה של ערוצי התראות בפרויקט.
הגדרות של בדיקות זמני פעילות, כפי שמתואר במאמר ניהול בדיקות של זמני פעילות.
מרכזי בקרה בהתאמה אישית, כמו שמתואר במאמר הצגת רשימה של מרכזי בקרה.
קבוצות משאבים, באמצעות השיטה
groups.list.
נתוני המדדים
כדי לבדוק את נתוני המדדים, צריך להביא בחשבון גם את תיאורי המדדים של המדדים המוגדרים על ידי המשתמש וגם את נתוני סדרות הזמנים שנכתבו כנגד התיאורים האלה.
תיאורי מדדים
כדי לוודא שהשמות המוצגים, התיאורים ומפתחות התוויות בכל תיאורי המדדים מוסתרים כמו שצריך, בודקים את התיאורים, כפי שמתואר במאמר הצגת רשימה של תיאורי מדדים.
כדי לחפש מדדים מותאמים אישית, משתמשים במסנן:
metric.type = starts_with("custom.googleapis.com")כדי לחפש מדדים מבוססי-יומנים, משתמשים במסנן:
metric.type = starts_with("logging.googleapis.com/user")
נתונים של פעולות על ציר הזמן
כדי לוודא שנתוני סדרת הזמנים עצמם מוסתרים כמו שצריך, מאחזרים את נתוני סדרת הזמנים ובודקים את הערכים של תוויות המדדים והמשאבים ונתונים מאוחסנים אחרים. חשוב לשים לב במיוחד לנתוני סדרות הזמן שנאספים על ידי מדדים מותאמים אישית או מדדים מבוססי-יומנים. למידע על אחזור נתונים של סדרות זמנים, ראו אחזור נתונים של סדרות זמנים.