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Usar restricciones personalizadas

Google Cloud La política de organización te ofrece un control centralizado y programático sobre los recursos de tu organización. Como administrador de políticas de la organización, puedes definir una política de la organización, que es un conjunto de restricciones llamadas "restricciones" que se aplican a losGoogle Cloud recursos y a los elementos descendientes de esos recursos en la Google Cloud jerarquía de recursos. Puedes aplicar políticas de organización a nivel de organización, carpeta o proyecto.

La política de organización proporciona restricciones predefinidas para varios servicios deGoogle Cloud . Sin embargo, si quieres tener un control más detallado y personalizable sobre los campos específicos que están restringidos en las políticas de tu organización, también puedes crear restricciones personalizadas y usarlas en una política de la organización.

Ventajas

Puedes usar una política de organización personalizada para permitir o denegar operaciones específicas en lotes y sesiones de Serverless para Apache Spark. Por ejemplo, si una solicitud para crear una carga de trabajo por lotes no cumple la validación de restricciones personalizadas definida en la política de tu organización, la solicitud fallará y se devolverá un error a la persona que la haya llamado.

Herencia de políticas

De forma predeterminada, las políticas de organización se heredan de los descendientes de los recursos en los que se aplican. Por ejemplo, si aplicas una política a una carpeta, Google Cloud se aplicará a todos los proyectos de la carpeta. Para obtener más información sobre este comportamiento y cómo cambiarlo, consulta las reglas de evaluación de la jerarquía.

Precios

El servicio de políticas de la organización, incluidas las restricciones predefinidas y personalizadas, se ofrece sin coste adicional.

Antes de empezar

Configurar un proyecto

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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 (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.

Enable the Serverless for Apache Spark API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

Install the Google Cloud CLI.

Si utilizas un proveedor de identidades (IdP) externo, primero debes iniciar sesión en la CLI de gcloud con tu identidad federada.

Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:

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 (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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Enable the Serverless for Apache Spark API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

Install the Google Cloud CLI.

Si utilizas un proveedor de identidades (IdP) externo, primero debes iniciar sesión en la CLI de gcloud con tu identidad federada.

Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

Asegúrate de que conoces el ID de tu organización.

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para gestionar las políticas de la organización, pide a tu administrador que te conceda el rol de gestión de identidades y accesos administrador de políticas de la organización (roles/orgpolicy.policyAdmin) en el recurso de la organización. Para obtener más información sobre cómo conceder roles, consulta el artículo Gestionar el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Este rol predefinido contiene los permisos necesarios para gestionar las políticas de la organización. Para ver los permisos exactos que se necesitan, despliega la sección Permisos necesarios:

Permisos obligatorios

Para gestionar las políticas de la organización, se necesitan los siguientes permisos:

orgpolicy.constraints.list
orgpolicy.policies.create
orgpolicy.policies.delete
orgpolicy.policies.list
orgpolicy.policies.update
orgpolicy.policy.get
orgpolicy.policy.set

También puedes obtener estos permisos con roles personalizados u otros roles predefinidos.

Crear una restricción personalizada

Una restricción personalizada se define en un archivo YAML por los recursos, los métodos, las condiciones y las acciones a los que se aplica. La opción sin servidor para Apache Spark admite restricciones personalizadas que se aplican al método CREATE de los recursos de lote y de sesión.

Para obtener más información sobre cómo crear una restricción personalizada, consulta Definir restricciones personalizadas.

Crear una restricción personalizada para un recurso por lotes

Para crear un archivo YAML de una restricción personalizada de Serverless para Apache Spark para un recurso de lote, utiliza el siguiente formato:

name: organizations/ORGANIZATION_ID/customConstraints/CONSTRAINT_NAME
resourceTypes:
- dataproc.googleapis.com/Batch
methodTypes: 
- CREATE
condition: CONDITION
actionType: ACTION
displayName: DISPLAY_NAME
description: DESCRIPTION

Haz los cambios siguientes:

ORGANIZATION_ID: el ID de tu organización, como 123456789.
CONSTRAINT_NAME: el nombre que quieras asignar a la nueva restricción personalizada. Una restricción personalizada debe empezar por custom. y solo puede incluir letras mayúsculas, letras minúsculas o números. Por ejemplo, custom.batchMustHaveSpecifiedCategoryLabel. La longitud máxima de este campo es de 70 caracteres, sin contar el prefijo. Por ejemplo, organizations/123456789/customConstraints/custom.
CONDITION: una condición CEL que se escribe en una representación de un recurso de servicio compatible. Este campo tiene una longitud máxima de 1000 caracteres. Para obtener más información sobre los recursos con los que se pueden escribir condiciones, consulta Restricciones de Dataproc Serverless en recursos y operaciones. Condición de ejemplo: ("category" in resource.labels) && (resource.labels['category'] in ['retail', 'ads', 'service']).
ACTION: la acción que se debe llevar a cabo si se cumple la condición. Puede ser ALLOW o DENY.
DISPLAY_NAME: nombre descriptivo de la restricción. Nombre visible de ejemplo: "Enforce batch 'category' label requirement". Este campo tiene una longitud máxima de 200 caracteres.
DESCRIPTION: descripción de la restricción que se mostrará como mensaje de error cuando se infrinja la política. Este campo tiene una longitud máxima de 2000 caracteres. Descripción de ejemplo: "Solo permite la creación de lotes de Dataproc si tienen una etiqueta "category" con el valor "retail", "ads" o "service"."

Crear una restricción personalizada para un recurso de sesión

Para crear un archivo YAML de una restricción personalizada de Serverless para Apache Spark para un recurso de sesión, usa el siguiente formato:

name: organizations/ORGANIZATION_ID/customConstraints/CONSTRAINT_NAME
resourceTypes:
- dataproc.googleapis.com/Session
methodTypes: 
- CREATE
condition: CONDITION
actionType: ACTION
displayName: DISPLAY_NAME
description: DESCRIPTION

Haz los cambios siguientes:

ORGANIZATION_ID: el ID de tu organización, como 123456789.
CONSTRAINT_NAME: el nombre que quieras asignar a la nueva restricción personalizada. Una restricción personalizada debe empezar por custom. y solo puede incluir letras mayúsculas, letras minúsculas o números. Por ejemplo, custom.SessionNameMustStartWithTeamName. La longitud máxima de este campo es de 70 caracteres, sin contar el prefijo organizations/123456789/customConstraints/. Por ejemplo, organizations/123456789/customConstraints/custom.
CONDITION: una condición CEL que se escribe en una representación de un recurso de servicio compatible. Este campo tiene una longitud máxima de 1000 caracteres. Para obtener más información sobre los recursos disponibles para escribir condiciones, consulta Restricciones de Dataproc Serverless en recursos y operaciones. Condición de ejemplo: (resource.name.startsWith("dataproc").
ACTION: la acción que se debe llevar a cabo si se cumple la condición. Puede ser ALLOW o DENY.
DISPLAY_NAME: nombre descriptivo de la restricción. Nombre visible de ejemplo: "Enforce session must have a ttl < 2 hours". Este campo tiene una longitud máxima de 200 caracteres.
DESCRIPTION: descripción de la restricción que se mostrará como mensaje de error cuando se infrinja la política. Este campo tiene una longitud máxima de 2000 caracteres. Descripción de ejemplo: "Solo permitir la creación de sesiones si se establece un TTL permitido".

Configurar una restricción personalizada

gcloud org-policies set-custom-constraint

gcloud org-policies set-custom-constraint CONSTRAINT_PATH

CONSTRAINT_PATH

/home/user/customconstraint.yaml

gcloud org-policies list-custom-constraints

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

ORGANIZATION_ID

Ver políticas de la organización

Aplicar una restricción personalizada

Consola

En la Google Cloud consola, ve a la página Políticas de la organización.
Ir a Políticas de organización
En el selector de proyectos, elige el proyecto para el que quieras definir la política de organización.
En la lista de la página Políticas de organización, selecciona la restricción para ver la página Detalles de la política correspondiente.
Para configurar la política de la organización de este recurso, haz clic en Gestionar política.
En la página Editar política, selecciona Anular política del recurso superior.
Haz clic en Añadir regla.
En la sección Aplicación, selecciona si quieres activar o desactivar la aplicación de esta política de la organización.
Opcional: Para que la política de la organización dependa de una etiqueta, haz clic en Añadir condición. Ten en cuenta que, si añades una regla condicional a una política de organización, debes añadir al menos una regla incondicional o la política no se podrá guardar. Para obtener más información, consulta Configurar una política de organización con etiquetas.
Haz clic en Probar cambios para simular el efecto de la política de la organización. La simulación de políticas no está disponible para las restricciones gestionadas antiguas. Para obtener más información, consulta el artículo Probar los cambios en las políticas de la organización con el simulador de políticas.
Para finalizar y aplicar la política de organización, haz clic en Definir política. La política tarda hasta 15 minutos en aplicarse.

gcloud

Para crear una política de organización con reglas booleanas, crea un archivo YAML de política que haga referencia a la restricción:

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

Haz los cambios siguientes:

PROJECT_ID: el proyecto en el que quieras aplicar la restricción.
CONSTRAINT_NAME: el nombre que has definido para tu restricción personalizada. Por ejemplo, custom.batchMustHaveSpecifiedCategoryLabel.

Para aplicar la política de la organización que contiene la restricción, ejecuta el siguiente comando:

    gcloud org-policies set-policy POLICY_PATH

Sustituye POLICY_PATH por la ruta completa al archivo YAML de la política de tu organización. La política tarda hasta 15 minutos en aplicarse.

Probar la restricción personalizada

En esta sección se describe cómo probar las restricciones personalizadas de los recursos de lote y de sesión.

Probar la restricción personalizada de un recurso por lotes

En el siguiente ejemplo de creación por lotes se da por supuesto que se ha creado y aplicado una restricción personalizada en la creación por lotes para exigir que el lote tenga una etiqueta "category" (categoría) con el valor "retail" (venta), "ads" (anuncios) o "service" (servicio): ("category" in resource.labels) && (resource.labels['category'] in ['retail', 'ads', 'service']).

gcloud dataproc batches submit spark \
  --region us-west1
  --jars file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi  \
  --network default \
  --labels category=foo \
  --100

Ejemplo de salida:

Operation denied by custom org policies: ["customConstraints/custom.batchMustHaveSpecifiedCategoryLabel": ""Only allow Dataproc batch creation if it has a 'category' label with
  a 'retail', 'ads', or 'service' value""]

Probar la restricción personalizada de un recurso de sesión

En el siguiente ejemplo de creación de una sesión, se da por supuesto que se ha creado una restricción personalizada y que se ha aplicado en la creación de la sesión para que esta tenga un name que empiece por orgName.

gcloud beta dataproc sessions create spark test-session
  --location us-central1

Ejemplo de salida:

Operation denied by custom org policy:
["customConstraints/custom.denySessionNameNotStartingWithOrgName": "Deny session
creation if its name does not start with 'orgName'"]

Restricciones de recursos y operaciones de Apache Spark sin servidor

En esta sección se enumeran las restricciones personalizadas de Google Cloud sin servidor para Apache Spark disponibles para los recursos de lote y de sesión.

Restricciones de los trabajos por lotes de Google Cloud Serverless para Apache Spark

Puedes usar las siguientes restricciones personalizadas de Serverless para Apache Spark al crear (enviar) una carga de trabajo por lotes:

General

resource.labels

PySparkBatch

resource.pysparkBatch.mainPythonFileUri
resource.pysparkBatch.args
resource.pysparkBatch.pythonFileUris
resource.pysparkBatch.jarFileUris
resource.pysparkBatch.fileUris
resource.pysparkBatch.archiveUris

SparkBatch

resource.sparkBatch.mainJarFileUri
resource.sparkBatch.mainClass
resource.sparkBatch.args
resource.sparkBatch.jarFileUris
resource.sparkBatch.fileUris
resource.sparkBatch.archiveUris

SparRBatch

resource.sparkRBatch.mainRFileUri
resource.sparkRBatch.args
resource.sparkRBatch.fileUris
resource.sparkRBatch.archiveUris

SparkSqlBatch

resource.sparkSqlBatch.queryFileUri
resource.sparkSqlBatch.queryVariables
resource.sparkSqlBatch.jarFileUris

RuntimeConfig

resource.runtimeConfig.version
resource.runtimeConfig.containerImage
resource.runtimeConfig.properties
resource.runtimeConfig.repositoryConfig.pypiRepositoryConfig.pypiRepository
resource.runtimeConfig.autotuningConfig.scenarios
resource.runtimeConfig.cohort

ExecutionConfig

resource.environmentConfig.executionConfig.serviceAccount
resource.environmentConfig.executionConfig.networkUri
resource.environmentConfig.executionConfig.subnetworkUri
resource.environmentConfig.executionConfig.networkTags
resource.environmentConfig.executionConfig.kmsKey
resource.environmentConfig.executionConfig.idleTtl
resource.environmentConfig.executionConfig.ttl
resource.environmentConfig.executionConfig.stagingBucket
resource.environmentConfig.executionConfig.authenticationConfig.userWorkloadAuthenticationType

PeripheralsConfig

resource.environmentConfig.peripheralsConfig.metastoreService
resource.environmentConfig.peripheralsConfig.sparkHistoryServerConfig.dataprocCluster

Restricciones de sesión de Google Cloud Serverless para Apache Spark

Los siguientes atributos de sesión de Google Cloud sin servidor para Apache Spark se pueden usar al crear restricciones personalizadas en sesiones sin servidor:

General

resource.name
resource.sparkConnectSession
resource.user
resource.sessionTemplate

JupyterSession

resource.jupyterSession.kernel
resource.jupyterSession.displayName

RuntimeConfig

resource.runtimeConfig.version
resource.runtimeConfig.containerImage
resource.runtimeConfig.properties
resource.runtimeConfig.repositoryConfig.pypiRepositoryConfig.pypiRepository
resource.runtimeConfig.autotuningConfig.scenarios
resource.runtimeConfig.cohort

ExecutionConfig

resource.environmentConfig.executionConfig.serviceAccount
resource.environmentConfig.executionConfig.networkUri
resource.environmentConfig.executionConfig.subnetworkUri
resource.environmentConfig.executionConfig.networkTags
resource.environmentConfig.executionConfig.kmsKey
resource.environmentConfig.executionConfig.idleTtl
resource.environmentConfig.executionConfig.ttl
resource.environmentConfig.executionConfig.stagingBucket
resource.environmentConfig.executionConfig.authenticationConfig.userWorkloadAuthenticationType

PeripheralsConfig

resource.environmentConfig.peripheralsConfig.metastoreService
resource.environmentConfig.peripheralsConfig.sparkHistoryServerConfig.dataprocCluster

Ejemplos de restricciones personalizadas para casos prácticos habituales

En esta sección se incluyen ejemplos de restricciones personalizadas para casos prácticos habituales de recursos de lote y de sesión.

Ejemplo de restricciones personalizadas de un recurso por lotes

En la siguiente tabla se muestran ejemplos de restricciones personalizadas por lotes de Serverless para Apache Spark:

Descripción	Sintaxis de las restricciones
El lote debe incluir una etiqueta "category" con los valores permitidos.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.batchMustHaveSpecifiedCategoryLabel resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Batch methodTypes: - CREATE condition: ("category" in resource.labels) && (resource.labels['category'] in ['retail', 'ads', 'service']) actionType: ALLOW displayName: Enforce batch "category" label requirement. description: Only allow batch creation if it attaches a "category" label with an allowable value.
Batch debe definir una versión de tiempo de ejecución permitida.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.batchMustUseAllowedVersion resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Batch methodTypes: - CREATE condition: (has(resource.runtimeConfig.version)) && (resource.runtimeConfig.version in ["2.0.45", "2.0.48"]) actionType: ALLOW displayName: Enforce batch runtime version. description: Only allow batch creation if it sets an allowable runtime version.
Debe usar SparkSQL.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.batchMustUseSparkSQL resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Batch methodTypes: - CREATE condition: (has(resource.sparkSqlBatch)) actionType: ALLOW displayName: Enforce batch only use SparkSQL Batch. description: Only allow creation of SparkSQL Batch.
El lote debe definir un TTL inferior a 2 horas.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.batchMustSetLessThan2hTtl resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Batch methodTypes: - CREATE condition: (has(resource.environmentConfig.executionConfig.ttl)) && (resource.environmentConfig.executionConfig.ttl <= duration('2h')) actionType: ALLOW displayName: Enforce batch TTL. description: Only allow batch creation if it sets an allowable TTL.
Batch no puede definir más de 20 ejecutores iniciales de Spark.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.batchInitialExecutorMax20 resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Batch methodTypes: - CREATE condition: (has(resource.runtimeConfig.properties)) && ('spark.executor.instances' in resource.runtimeConfig.properties) && (int(resource.runtimeConfig.properties['spark.executor.instances'])>20) actionType: DENY displayName: Enforce maximum number of batch Spark executor instances. description: Deny batch creation if it specifies more than 20 Spark executor instances.
Batch no puede definir más de 20 ejecutores iniciales de asignación dinámica de Spark.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.batchDynamicAllocationInitialExecutorMax20 resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Batch methodTypes: - CREATE condition: (has(resource.runtimeConfig.properties)) && ('spark.dynamicAllocation.initialExecutors' in resource.runtimeConfig.properties) && (int(resource.runtimeConfig.properties['spark.dynamicAllocation.initialExecutors'])>20) actionType: DENY displayName: Enforce maximum number of batch dynamic allocation initial executors. description: Deny batch creation if it specifies more than 20 Spark dynamic allocation initial executors.
Batch no debe permitir más de 20 ejecutores de asignación dinámica.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.batchDynamicAllocationMaxExecutorMax20 resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Batch methodTypes: - CREATE condition: (resource.runtimeConfig.properties['spark.dynamicAllocation.enabled']=='false') \|\| (('spark.dynamicAllocation.maxExecutors' in resource.runtimeConfig.properties) && (int(resource.runtimeConfig.properties['spark.dynamicAllocation.maxExecutors'])<=20)) actionType: ALLOW displayName: Enforce batch maximum number of dynamic allocation executors. description: Only allow batch creation if dynamic allocation is disabled or the maximum number of dynamic allocation executors is set to less than or equal to 20.
Batch debe definir la clave de KMS con un patrón permitido.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/custom.batchKmsPattern resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Batch methodTypes: - CREATE condition: matches(resource.environmentConfig.executionConfig.kmsKey, '^keypattern[a-z]$') actionType: ALLOW displayName: Enforce batch KMS Key pattern. description: Only allow batch creation if it sets the KMS key to an allowable pattern.
El lote debe asignar al prefijo del segmento de almacenamiento provisional un valor permitido.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.batchStagingBucketPrefix resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Batch methodTypes: - CREATE condition: resource.environmentConfig.executionConfig.stagingBucket.startsWith(`ALLOWED_PREFIX`) actionType: ALLOW displayName: Enforce batch staging bucket prefix. description: Only allow batch creation if it sets the staging bucket prefix to `ALLOWED_PREFIX`.
El ajuste de memoria del ejecutor de lote debe terminar con el sufijo `m` y ser inferior a 20.000 m.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.batchExecutorMemoryMax resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Batch methodTypes: - CREATE condition: ('spark.executor.memory' in resource.runtimeConfig.properties) && (resource.runtimeConfig.properties['spark.executor.memory'].endsWith('m')) && (int(resource.runtimeConfig.properties['spark.executor.memory'].split('m')[0])<20000) actionType: ALLOW displayName: Enforce batch executor maximum memory. description: Only allow batch creation if the executor memory setting ends with a suffix 'm' and is less than 20000 m.

Ejemplo de restricciones personalizadas de un recurso de sesión

En la siguiente tabla se muestran ejemplos de restricciones personalizadas de sesiones de Serverless para Apache Spark:

Descripción	Sintaxis de las restricciones
La sesión debe definir `sessionTemplate` como una cadena vacía.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.sessionTemplateMustBeEmpty resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Session methodTypes: - CREATE condition: resource.sessionTemplate == "" actionType: ALLOW displayName: Enforce empty session templates. description: Only allow session creation if session template is empty string.
`sessionTemplate` debe ser igual a los IDs de plantilla aprobados.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.sessionTemplateIdMustBeApproved resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Session methodTypes: - CREATE condition: resource.sessionTemplate.startsWith("https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/") && resource.sessionTemplate.contains("/locations/") && resource.sessionTemplate.contains("/sessionTemplates/") && ( resource.sessionTemplate.endsWith("/1") \|\| resource.sessionTemplate.endsWith("/2") \|\| resource.sessionTemplate.endsWith("/13") ) actionType: ALLOW displayName: Enforce templateId must be 1, 2, or 13. description: Only allow session creation if session template ID is in the approved list, that is, 1, 2 and 13.
La sesión debe usar las credenciales del usuario final para autenticar la carga de trabajo.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.AllowEUCSessions resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Session methodTypes: - CREATE condition: resource.environmentConfig.executionConfig.authenticationConfig.userWorkloadAuthenticationType=="END_USER_CREDENTIALS" actionType: ALLOW displayName: Require end user credential authenticated sessions. description: Allow session creation only if the workload is authenticated using end-user credentials.
La sesión debe definir una versión de tiempo de ejecución permitida.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/custom.sessionMustUseAllowedVersion resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Session methodTypes: - CREATE condition: (has(resource.runtimeConfig.version)) && (resource.runtimeConfig.version in ["2.0.45", "2.0.48"]) actionType: ALLOW displayName: Enforce session runtime version. description: Only allow session creation if it sets an allowable runtime version.
La sesión debe definir un TTL inferior a 2 horas.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.sessionMustSetLessThan2hTtl resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Session methodTypes: - CREATE condition: (has(resource.environmentConfig.executionConfig.ttl)) && (resource.environmentConfig.executionConfig.ttl <= duration('2h')) actionType: ALLOW displayName: Enforce session TTL. description: Only allow session creation if it sets an allowable TTL.
La sesión no puede definir más de 20 ejecutores iniciales de Spark.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.sessionInitialExecutorMax20 resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Session methodTypes: - CREATE condition: (has(resource.runtimeConfig.properties)) && ('spark.executor.instances' in resource.runtimeConfig.properties) && (int(resource.runtimeConfig.properties['spark.executor.instances'])>20) actionType: DENY displayName: Enforce maximum number of session Spark executor instances. description: Deny session creation if it specifies more than 20 Spark executor instances.
La sesión no puede definir más de 20 ejecutores iniciales de asignación dinámica de Spark.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.sessionDynamicAllocationInitialExecutorMax20 resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Session methodTypes: - CREATE condition: (has(resource.runtimeConfig.properties)) && ('spark.dynamicAllocation.initialExecutors' in resource.runtimeConfig.properties) && (int(resource.runtimeConfig.properties['spark.dynamicAllocation.initialExecutors'])>20) actionType: DENY displayName: Enforce maximum number of session dynamic allocation initial executors. description: Deny session creation if it specifies more than 20 Spark dynamic allocation initial executors.
La sesión debe definir la clave de KMS con un patrón permitido.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.sessionKmsPattern resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Session methodTypes: - CREATE condition: matches(resource.environmentConfig.executionConfig.kmsKey, '^keypattern[a-z]$') actionType: ALLOW displayName: Enforce session KMS Key pattern. description: Only allow session creation if it sets the KMS key to an allowable pattern.
La sesión debe asignar al prefijo del bucket de almacenamiento provisional un valor permitido.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.sessionStagingBucketPrefix resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Session methodTypes: - CREATE condition: resource.environmentConfig.executionConfig.stagingBucket.startsWith(ALLOWED_PREFIX) actionType: ALLOW displayName: Enforce session staging bucket prefix. description: Only allow batch creation if it sets the staging bucket prefix to `ALLOWED_PREFIX`.
El ajuste de memoria del ejecutor de sesiones debe terminar con el sufijo `m` y ser inferior a 20.000 m.	name: organizations/`ORGANIZATION_ID`/customConstraints/custom.sessionExecutorMemoryMax resourceTypes: - dataproc.googleapis.com/Session methodTypes: - CREATE condition: ('spark.executor.memory' in resource.runtimeConfig.properties) && (resource.runtimeConfig.properties['spark.executor.memory'].endsWith('m')) && (int(resource.runtimeConfig.properties['spark.executor.memory'].split('m')[0])<20000) actionType: ALLOW displayName: Enforce session executor maximum memory. description: Only allow session creation if the executor memory setting ends with a suffix 'm' and is less than 20000 m.

Siguientes pasos

Para obtener más información sobre las políticas de organización, consulta la introducción al servicio de políticas de organización.
Más información sobre cómo crear y gestionar políticas de organización
Consulta la lista completa de restricciones de las políticas de organización predefinidas.