Job e trigger di job

Un job è un'azione che Sensitive Data Protection esegue per analizzare i contenuti alla ricerca di dati sensibili o per calcolare il rischio di reidentificazione. Sensitive Data Protection crea ed esegue una risorsa job ogni volta che gli chiedi di ispezionare i tuoi dati.

Al momento esistono due tipi di job di Sensitive Data Protection:

  • I job di ispezione analizzano i contenuti alla ricerca di dati sensibili in base ai tuoi criteri e generano report di riepilogo su dove e di che tipo di dati sensibili esistono.
  • I job di analisi del rischio analizzano i dati deidentificati e restituiscono metriche sulla probabilità che i dati possano essere reidentificati.

Puoi pianificare l'esecuzione dei job di Sensitive Data Protection creando trigger di job. Un trigger di job è un evento che automatizza la creazione di job di Sensitive Data Protection per analizzare Google Cloud i repository di archiviazione, inclusi bucket Cloud Storage, tabelle BigQuery e tipi Datastore.

I trigger di job ti consentono di pianificare i job di analisi impostando intervalli in cui ogni trigger viene attivato. Possono essere configurati per cercare nuove rilevazioni dall'ultima esecuzione dell'analisi per monitorare le modifiche o le aggiunte ai contenuti o per generare report di rilevazioni aggiornati. I trigger pianificati vengono eseguiti a un intervallo impostato, da 1 a 60 giorni.

Passaggi successivi

Ulteriori informazioni su come creare, modificare ed eseguire job e trigger di job nei seguenti argomenti:

Inoltre, è disponibile la seguente guida rapida:

L'oggetto JobTrigger

Un trigger di job è rappresentato nell'API DLP dall' JobTrigger oggetto.

Campi di configurazione del trigger di job

Ogni JobTrigger contiene diversi campi di configurazione, tra cui:

  • Il nome e il nome visualizzato del trigger e una descrizione.
  • Una raccolta di Trigger oggetti, ognuno dei quali contiene un Schedule oggetto, che definisce la ricorrenza dell'analisi in secondi.
  • Un InspectJobConfig oggetto, che contiene le informazioni di configurazione per il job attivato.
  • Un' Status enumerazione, che indica se il trigger è attualmente attivo.
  • Campi timestamp che rappresentano i tempi di creazione, aggiornamento e ultima esecuzione.
  • Una raccolta di Error oggetti, se ne sono stati rilevati durante l'attivazione del trigger.

Metodi di trigger di job

Ogni oggetto JobTrigger include anche diversi metodi integrati. Utilizzando questi metodi puoi:

Latenza dei job

Non sono garantiti obiettivi del livello di servizio (SLO) per job e trigger di job. La latenza è influenzata da diversi fattori, tra cui la quantità di dati da analizzare, il repository di archiviazione analizzato, il tipo e il numero di infoType che stai analizzando, la regione in cui viene elaborato il job e le risorse di computing disponibili in quella regione. Pertanto, la latenza dei job di ispezione non può essere determinata in anticipo.

Per ridurre la latenza dei job, puoi provare a:

  • Se il campionamento è disponibile per il job o il trigger di job, attivalo.

  • Evita di attivare gli infoType di cui non hai bisogno. Sebbene siano utili in determinati scenari, questi infoType possono rendere le richieste molto più lente rispetto alle richieste che non li includono:

    • PERSON_NAME
    • FEMALE_NAME
    • MALE_NAME
    • FIRST_NAME
    • LAST_NAME
    • DATE_OF_BIRTH
    • LOCATION
    • STREET_ADDRESS
    • ORGANIZATION_NAME

  • Specifica sempre gli infoType in modo esplicito. Non utilizzare un elenco di infoType vuoto.

  • Se possibile, utilizza una regione di elaborazione diversa.

Se dopo aver provato queste tecniche continui a riscontrare problemi di latenza con i job, valuta la possibilità di utilizzare le richieste content.inspect o content.deidentify anziché i job. Questi metodi sono coperti dall'accordo sul livello del servizio. Per ulteriori informazioni, consulta l'accordo sul livello del servizio di Sensitive Data Protection Service Level Agreement.

Limita le scansioni ai nuovi contenuti

Puoi configurare il trigger di job in modo che imposti automaticamente la data del periodo di tempo per i file archiviati in Cloud Storage o BigQuery. Quando imposti l'oggetto TimespanConfig per il completamento automatico, Sensitive Data Protection analizza solo i dati aggiunti o modificati dall'ultima esecuzione del trigger:

...
  timespan_config {
        enable_auto_population_of_timespan_config: true
      }
...

Per l'ispezione di BigQuery, nell'analisi vengono incluse solo le righe risalenti ad almeno tre ore prima. Consulta il problema noto relativo a questa operazione.

Attiva i job al caricamento dei file

Oltre al supporto per i trigger di job, integrato in Sensitive Data Protection,Google Cloud sono disponibili anche una serie di altri componenti che puoi utilizzare per integrare o attivare i job di Sensitive Data Protection. Ad esempio, puoi utilizzare le funzioni Cloud Run per attivare un'analisi di Sensitive Data Protection ogni volta che un file viene caricato in Cloud Storage.

Per informazioni su come configurare questa operazione, consulta Automatizzare la classificazione dei dati caricati in Cloud Storage.