Jobs e acionadores de jobs

Um job é uma ação executada pela Proteção de Dados Sensíveis para verificar o conteúdo de dados confidenciais ou calcular o risco de reidentificação. A Proteção de Dados Sensíveis cria e executa um recurso de job sempre que você pede para ele inspecionar os dados.

Atualmente, há dois tipos de jobs da Proteção de Dados Sensíveis:

  • Jobs de inspeção inspecionam o conteúdo de dados confidenciais de acordo com os critérios e geram relatórios resumidos de onde e de que tipo para dados confidenciais atuais.
  • Jobs de análise de risco analisam dados desidentificados e retornam métricas sobre a probabilidade de reidentificação dos dados.

Programe quando a Proteção de Dados Sensíveis executa jobs criando gatilhos de jobs. Um gatilho de jobs é um evento que automatiza a criação de jobs da Proteção de Dados Sensíveis para verificar Google Cloud repositórios de armazenamento, incluindo buckets do Cloud Storage, tabelas do BigQuery e tipos de Datastore.

Os gatilhos de jobs permitem programar jobs de verificação definindo intervalos em que cada gatilho é desativado. Eles podem ser configurados para procurar novas descobertas desde a última verificação para ajudar a monitorar alterações ou adições ao conteúdo ou para gerar relatórios de descobertas atualizados. Os gatilhos programados são executados em um intervalo definido por você, de 1 a 60 dias.

Próximas etapas

Mais informações sobre como criar, editar e executar jobs e gatilhos de jobs nos seguintes tópicos:

Além disso, o seguinte guia de início rápido está disponível:

O objeto JobTrigger

Um gatilho de job é representado na API DLP pelo objeto JobTrigger.

Campos de configuração do gatilho de job

Cada JobTrigger contém vários campos de configuração, incluindo:

  • o nome do gatilho, o nome de exibição e uma descrição;
  • uma coleção de objetos Trigger, cada um contendo um objeto Schedule, que define a recorrência da verificação em segundos.
  • Um objeto InspectJobConfig, que contém as informações de configuração do job acionado.
  • Uma enumeração de Status, que indica se o gatilho está ativo no momento;
  • campos de carimbo de data/hora que representam as datas de criação, atualização e última execução;
  • uma coleção de objetos Error, se alguma tiver sido encontrada quando o gatilho foi ativado.

Métodos de gatilhos de jobs

Cada objeto JobTrigger também inclui vários métodos integrados. É possível fazer o seguinte com esses métodos:

Latência do job

Não há objetivos de nível de serviço (SLOs) garantidos para jobs e gatilhos de jobs. A latência é afetada por vários fatores, incluindo a quantidade de dados a serem verificados, o repositório de armazenamento que está sendo verificado, o tipo e o número de infoTypes que você está verificando, a região em que o job é processado e os recursos de computação disponíveis nessa região. Portanto, a latência dos jobs de inspeção não pode ser determinada com antecedência.

Para ajudar a reduzir a latência do job, tente o seguinte:

  • Se a amostragem estiver disponível para seu job ou gatilho de job, ative-a.

  • Evite ativar infoTypes desnecessários. Embora sejam úteis em determinados cenários, esses infoTypes podem fazer com que as solicitações sejam executadas muito mais lentamente do que as solicitações que não os incluem:

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

  • Sempre especifique explicitamente os infoTypes. Não use uma lista de infoTypes vazias.

  • Se possível, use uma região de processamento diferente.

Se você ainda tiver problemas de latência com jobs depois de tentar essas técnicas, considere usar content.inspect ou content.deidentify solicitações em vez de jobs. Esses métodos são cobertos pelo contrato de nível de serviço. Para mais informações, consulte Contrato de nível de serviço da Proteção de Dados Sensíveis Agreement.

Limitar as verificações apenas a conteúdo novo

É possível configurar o gatilho de job para definir automaticamente a data do período dos arquivos armazenados no Cloud Storage ou BigQuery. Quando você define o TimespanConfig objeto para preenchimento automático, a Proteção de Dados Sensíveis só verifica os dados adicionados ou modificados desde a última execução do gatilho:

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

Na inspeção do BigQuery, são incluídas apenas as linhas com mais de três horas. Consulte o problema conhecido relacionado a essa operação.

Acionar jobs ao carregar arquivos

Além do suporte a gatilhos de jobs, que é integrado à Proteção de Dados Sensíveis—Google Cloud também há vários outros componentes que podem ser usados para integrar ou acionar jobs da Proteção de Dados Sensíveis. Por exemplo, é possível usar funções do Cloud Run para acionar uma verificação da Proteção de Dados Sensíveis sempre que um arquivo for carregado no Cloud Storage.

Para informações sobre como configurar essa operação, consulte Como automatizar a classificação de dados enviados para o Cloud Storage.