Ressourcen verwalten und löschen
Auf dieser Seite wird erläutert, wie Config Connector eine vorhandene Ressource verwaltet und Ressourcen löscht.
Wenn Sie eine Ressource mit Config Connector definieren, geschieht eine der folgenden Aktionen:
- Wenn die Ressource nicht vorhanden ist, wird sie von Config Connector erstellt. Ein Beispiel für das Erstellen einer neuen Ressource finden Sie unter Erste Schritte.
- Wenn eine Ressource mit demselben Namen bereits vorhanden ist, ruft Config Connector diese Ressource ab und beginnt mit der Verwaltung. Config Connector sucht nach dem Namen in der Organisation, im Projekt oder im Ordner. Auf dieser Seite wird im Detail erläutert, wie Config Connector Ressourcen abruft, verwaltet und löscht.
Alternativ können Sie Ressourcen mit dem Feld resourceID
verwalten. Einige Ressourcen können nur über das Feld resourceID
abgerufen werden. Einige Ressourcen können nur als neue Ressourcen erstellt und nicht abgerufen werden. Weitere Informationen finden Sie unter Ressourcen mit dem Feld „resourceID
“ verwalten.
Eine vorhandene Ressource abrufen
In diesem Abschnitt wird gezeigt, wie Sie eine vorhandene Ressource mit Config Connector abrufen. Als Beispiel wird eine BigQuery-Ressource verwendet.
Hinweise
- "BigQuery API aktivieren".
- Prüfen Sie, ob Sie Zugriff auf das
bq
-Befehlszeilentool haben. Wenn Sie keinen Zugriff aufbq
haben, verwenden Sie Cloud Shell oder installieren Sie es mit der gcloud CLI.
BigQuery-Dataset erfassen
Config Connector erwirbt oder übernimmt die Kontrolle über Ressourcen, wenn die Werte im Manifest und der Ressourcenname übereinstimmen. Wenn eine Ressource keinen Namen hat (z. B. eine Projekt-ID), wird die ID der Ressource verwendet.
Durch Erstellen eines leeren BigQuery-Datasets und anschließendem Abruf dieses Datasets durch Config Connector erfahren Sie, wie Config Connector vorhandene Ressourcen verarbeitet.
Erstellen Sie mit
bq
ein BigQuery-Dataset mit dem Namenbigquerydatasetsample
:bq --location=US mk \
--dataset \ --default_table_expiration 3600 \ --description description \ PROJECT_ID:bigquerydatasetsampleKopieren Sie den folgenden Inhalt in eine Datei namens
bq-sample.yaml
:apiVersion: bigquery.cnrm.cloud.google.com/v1beta1 kind: BigQueryDataset metadata: name: bigquerydatasetsample spec: defaultTableExpirationMs: 3600000 description: "BigQuery Dataset Sample" friendlyName: bigquerydataset-sample location: US
Wenden Sie die YAML auf Ihren Cluster an.
kubectl apply --namespace CC_NAMESPACE -f bq-sample.yaml
Ersetzen Sie dabei
CC_NAMESPACE
durch den Namespace, von dem aus Config Connector Ressourcen verwaltet.Verwenden Sie
kubectl describe
, um Details zum Dataset anzuzeigen.kubectl describe --namespace CC_NAMESPACE bigquerydataset bigquerydatasetsample
Ersetzen Sie dabei
CC_NAMESPACE
durch den Namespace, von dem aus Config Connector Ressourcen verwaltet.Die Ausgabe von
kubectl describe
enthält Metadaten zum Status und dem Inhaber der Ressource.
Dataset löschen
Standardmäßig wird, wenn eine Ressource von Config Connector abgerufen und verwaltet wird, diese Ressource durch Löschen des Objekts aus dem Cluster ebenfalls gelöscht. Wenn Sie das Dataset beibehalten möchten, legen Sie die deletion-policy
der Ressource fest.
Beispielsweise wird durch Löschen des Manifests, das bigquerydataset-sample
abgerufen hat, auch das Dataset aus BigQuery gelöscht.
Sie können das Dataset
bigquerydataset-sample
mitkubectl delete
löschen:kubectl delete --namespace CC_NAMESPACE -f bq-sample.yaml
Ersetzen Sie
CC_NAMESPACE
durch den Namespace, von dem aus Config Connector Ressourcen verwaltet.Die Ausgabe von
kubectl
bestätigt das Löschen:bigquerydataset.bigquery.cnrm.cloud.google.com "bigquerydatasetsample" deleted
Prüfen Sie mit
bq
, ob das Dataset wirklich nicht mehr vorhanden ist:bq show PROJECT_ID:bigquerydatasetsample
Die Ausgabe dieses Befehls enthält die Angabe
Not Found
.
Ressourcen nach dem Löschen beibehalten
...
metadata:
annotations:
cnrm.cloud.google.com/deletion-policy: abandon
...
Das folgende beispielhafte YAML-Manifest für das oben beschriebene BigQuery-Dataset enthält die Löschrichtlinie abandon
:
apiVersion: bigquery.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: BigQueryDataset
metadata:
name: bigquerydatasetsample
annotations:
cnrm.cloud.google.com/deletion-policy: abandon
spec:
defaultTableExpirationMs: 3600000
description: "BigQuery Dataset Sample"
friendlyName: bigquerydataset-sample
location: US
Ressourcen mit Einschränkungen in Bezug auf die Akquisition
Einige Ressourcen können nicht gemäß der Anleitung im vorherigen Abschnitt abgerufen werden. In diesem Abschnitt werden die Einschränkungen für den Erwerb einiger Ressourcen beschrieben.
Ressourcen mit einer dienstgenerierten Ressourcen-ID
Sie können Google Cloud -Ressourcen, die eine dienstgenerierte Ressourcen-ID haben, nur über das resourceID
-Feld abrufen.
Die folgenden Config Connector-Ressourcen entsprechen Google Cloud-Ressourcen, die eine dienstgenerierte Ressourcen-ID haben:
AccessContextManagerAccessPolicy
ApigeeOrganization
BillingBudgetsBudget
CloudIdentityGroup
CloudIdentityMembership
ComputeFirewallPolicy
DLPDeidentifyTemplate
DLPInspectTemplate
DLPJobTrigger
DLPStoredInfoType
Folder
IAPBrand
IAPIdentityAwareProxyClient
IdentityPlatformTenant
MonitoringAlertPolicy
MonitoringGroup
MonitoringNotificationChannel
MonitoringUptimeCheckConfig
RecaptchaEnterpriseKey
ResourceManagerLien
SQLSSLCert
SecretManagerSecretVersion
StorageNotification
StorageTransferJob
VertexAIDataset
VertexAIIndex
Weitere Informationen zur Verwendung des Felds resourceID
finden Sie unter Ressourcen mit dem Feld „resourceID“ verwalten.
Ressourcen, die nicht übernommen werden können
Folgende Config Connector-Ressourcen unterstützen die Übernahme vorhandener Google Cloud -Ressourcen nicht:
DataflowFlexTemplateJob
FirestoreIndex
IAMServiceAccountKey
Nächste Schritte
- Erfahren Sie, wie Config Connector Google Cloud -Ressourcen mit Kubernetes-Konstrukten modelliert.
- Weitere Informationen finden Sie in den Google Cloud Ressourcen, die Config Connector verwalten kann.
- Weitere Beispiele zur Verwendung von Config Connector im GitHub-Repository.
- Erfahren Sie, wie Kubernetes mit der deklarativen Konfiguration von Objekten umgeht.