Usa restricciones personalizadas

Google Cloud La Política de la organización te brinda 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 limitaciones llamadas restricciones que se aplican a losGoogle Cloud recursos y a sus descendientes en la Google Cloud jerarquía de recursos. Puedes aplicar políticas de la organización a nivel de la organización, carpeta o proyecto.

La política de la organización proporciona restricciones predefinidas para varios servicios deGoogle Cloud . Sin embargo, si deseas 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.

Beneficios

Puedes usar una política de organización personalizada para permitir o denegar operaciones específicas en lotes y sesiones de Serverless for Apache Spark. Por ejemplo, si una solicitud para crear una carga de trabajo por lotes no satisface la validación de restricciones personalizadas según lo establece la política de tu organización, la solicitud fallará y se devolverá un error al llamador.

Herencia de políticas

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

Precios

El Servicio de Políticas de la Organización, que incluye las restricciones predefinidas y personalizadas, se ofrece sin cargo.

Antes de comenzar

1. Configura tu 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.

   Go to project selector

   Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

   Enable the Serverless for Apache Spark API.

   Enable the API

   Install the Google Cloud CLI.

   If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

   To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

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   If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

   To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

   1. Asegúrate de conocer el ID de la organización.

   Roles obligatorios

   Para obtener los permisos que necesitas para administrar las políticas de la organización, pídele a tu administrador que te otorgue el rol de IAM de administrador de políticas de la organización (roles/orgpolicy.policyAdmin) en el recurso de organización. Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

   Este rol predefinido contiene los permisos necesarios para administrar las políticas de la organización. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

   Permisos necesarios

   Se requieren los siguientes permisos para administrar las políticas de la organización:

   • 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 o con otros roles predefinidos.

   Crea una restricción personalizada

   Una restricción personalizada se define en un archivo YAML a través de los recursos, los métodos, las condiciones y las acciones a los que se aplica. Serverless for Apache Spark admite restricciones personalizadas que se aplican al método CREATE de los recursos de lote y sesión.

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

   Crea una restricción personalizada para un recurso por lotes

   Para crear un archivo YAML para una restricción personalizada de Serverless para Apache Spark para un recurso de lote, usa 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
   

   Reemplaza lo siguiente:

   • ORGANIZATION_ID: el ID de la organización, como 123456789.

   • CONSTRAINT_NAME: el nombre que deseas para tu nueva restricción personalizada. Una restricción personalizada debe comenzar con custom. y solo puede incluir letras mayúsculas, 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 de CEL que se escribe en una representación de un recurso de servicio compatible. La longitud máxima de este campo es 1000 caracteres. Para obtener más información sobre los recursos disponibles para escribir condiciones, consulta Restricciones de Dataproc Serverless en recursos y operaciones. Condición de la muestra: ("category" in resource.labels) && (resource.labels['category'] in ['retail', 'ads', 'service']).

   • ACTION: La acción que se realiza si se cumple la condición. Puede ser ALLOW o DENY.

   • DISPLAY_NAME: un nombre descriptivo para la restricción. Ejemplo de nombre visible: "Exige la etiqueta 'categoría' por lotes". La longitud máxima de este campo es 200 caracteres.

   • DESCRIPTION: una descripción fácil de usar de la restricción que se mostrará como un mensaje de error cuando se infringe la política. La longitud máxima de este campo es 2000 caracteres. Descripción de ejemplo: "Solo permite la creación de lotes de Dataproc si tienen una etiqueta 'category' con un valor 'retail', 'ads' o 'service'".

   Crea una restricción personalizada para un recurso de sesión

   Para crear un archivo YAML para 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
   

   Reemplaza lo siguiente:

   • ORGANIZATION_ID: el ID de la organización, como 123456789.

   • CONSTRAINT_NAME: el nombre que deseas para tu nueva restricción personalizada. Una restricción personalizada debe comenzar con custom. y solo puede incluir letras mayúsculas, 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 de CEL que se escribe en una representación de un recurso de servicio compatible. La longitud máxima de este campo es 1000 caracteres. Para obtener más información sobre los recursos disponibles para escribir condiciones, consulta Restricciones de Dataproc Serverless en recursos y operaciones. Condición de la muestra: (resource.name.startsWith("dataproc").

   • ACTION: La acción que se realiza si se cumple la condición. Puede ser ALLOW o DENY.

   • DISPLAY_NAME: un nombre descriptivo para la restricción. Ejemplo de nombre visible: "Forzar que la sesión tenga un TTL inferior a 2 horas". La longitud máxima de este campo es 200 caracteres.

   • DESCRIPTION: una descripción fácil de usar de la restricción que se mostrará como un mensaje de error cuando se infringe la política. La longitud máxima de este campo es 2000 caracteres. Descripción de la muestra: "Solo permite la creación de sesiones si se establece un TTL permitido".

   Configura una restricción personalizada

   Después de crear el archivo YAML para una nueva restricción personalizada, debes configurarla para que esté disponible para las políticas de la organización de tu organización. Para configurar una restricción personalizada, usa el comando gcloud org-policies set-custom-constraint:

   gcloud org-policies set-custom-constraint CONSTRAINT_PATH

   Reemplaza CONSTRAINT_PATH por la ruta de acceso completa al archivo de restricción personalizado. Por ejemplo, /home/user/customconstraint.yaml. Una vez completadas, tus restricciones personalizadas estarán disponibles como políticas de la organización en tu lista de Google Cloud políticas de la organización. Para verificar que la restricción personalizada exista, usa el comando gcloud org-policies list-custom-constraints:

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

   Reemplaza ORGANIZATION_ID por el ID del recurso de tu organización. Para obtener más información, consulta Visualiza las políticas de la organización.

   Aplica una restricción personalizada

   Puedes aplicar una restricción si creas una política de la organización que haga referencia a ella y, luego, aplicas esa política a un recurso Google Cloud .

   Console

   1. En la consola de Google Cloud , ve a la página Políticas de la organización.

      Ir a Políticas de la organización

   2. En el selector de proyectos, selecciona el proyecto para el que deseas configurar la política de la organización.
   3. En la lista de la página Políticas de la organización, selecciona tu restricción para ver la página Detalles de la política de esa restricción.
   4. Si deseas configurar las políticas de la organización para este recurso, haz clic en Administrar política.
   5. En la página Editar política, selecciona Anular la política del elemento superior.
   6. Haz clic en Agregar una regla.
   7. En la sección Aplicación, selecciona si la aplicación de esta política de la organización está activada o desactivada.
   8. Opcional: haz clic en Agregar condición para que la política de la organización sea condicional en una etiqueta. Ten en cuenta que si agregas una regla condicional a una política de la organización, debes agregar al menos una regla sin condición o la política no se puede guardar. Para obtener más información, consulta Configura una política de la organización con etiquetas.
   9. 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 administradas heredadas. Para obtener más información, consulta Prueba los cambios en las políticas de la organización con Policy Simulator.
   10. Para finalizar y aplicar la política de la organización, haz clic en Establecer política. La política tarda hasta 15 minutos en aplicarse.

   gcloud

   Para crear una política de la 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
       

   Reemplaza lo siguiente:

   • PROJECT_ID: el proyecto en el que deseas aplicar tu restricción.
   • CONSTRAINT_NAME: el nombre que definiste 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
       

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

   Prueba la restricción personalizada

   En esta sección, se describe cómo probar las restricciones personalizadas para los recursos de lotes y sesiones.

   Prueba la restricción personalizada para un recurso por lotes

   En el siguiente ejemplo de creación por lotes, se supone que se creó y aplicó una restricción personalizada en la creación por lotes para exigir que el lote tenga una etiqueta "categoría" adjunta con un valor de "minorista", "anuncios" o "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
   

   Resultado de muestra:

   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""]
   

   Prueba la restricción personalizada para un recurso de sesión

   En el siguiente ejemplo de creación de sesión, se supone que se creó y aplicó una restricción personalizada en la creación de la sesión para exigir que la sesión tenga un name que comience con orgName.

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

   Resultado de muestra:

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

   Restricciones de Serverless para Apache Spark en recursos y operaciones

   En esta sección, se enumeran las restricciones personalizadas de Google Cloud Serverless para Apache Spark disponibles para los recursos de lotes y sesiones.

   Restricciones de lotes de Google Cloud Serverless para Apache Spark admitidas

   Las siguientes restricciones personalizadas de Serverless para Apache Spark están disponibles para usarse cuando creas (envías) 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 admitidas

   Los siguientes atributos de sesión de Google Cloud Serverless for Apache Spark están disponibles para usarse cuando creas restricciones personalizadas en sesiones sin servidores:

   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

   Restricciones personalizadas de ejemplo para casos de uso comunes

   En esta sección, se incluyen ejemplos de restricciones personalizadas para casos de uso comunes de recursos de lotes y sesiones.

   Ejemplo de restricciones personalizadas para un recurso de lote

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

   Descripción	Sintaxis de la restricción
   El lote debe adjuntar una etiqueta "category" con 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.
   El lote debe establecer una versión del entorno 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 establecer 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 establecer 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.
   El lote no puede establecer 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.
   El lote 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.
   El lote debe establecer la clave de KMS en 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 establecer el prefijo del bucket de etapa de pruebas en 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 parámetro de configuración de memoria del ejecutor de lotes 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 para un recurso de sesión

   En la siguiente tabla, se proporcionan ejemplos de restricciones personalizadas de la sesión de Serverless para Apache Spark:

   Descripción	Sintaxis de la restricción
   La sesión debe establecer sessionTemplate en 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 establecer una versión del entorno 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 establecer 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 establecer 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 establecer 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 establecer la clave de KMS en 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 establecer el prefijo del bucket de etapa de pruebas en 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 parámetro de configuración de memoria del ejecutor de sesión 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.

   ¿Qué sigue?

   • Para obtener más información sobre las políticas de la organización, consulta Introducción al Servicio de políticas de la organización.
   • Obtén más información para crear y administrar políticas de la organización.
   • Consulta la lista completa de Restricciones de políticas de la organización predefinidas.