Bulut Varlık Envanterine Genel Bakış – Koleksiyonlarla Düzenli Kalın

Bulut varlıklarını etiketlemek için birincil bir koleksiyon oluşturun. Şunu kullanın: ai-powered model öğeleri sınıflandırmak için status yerleştirdiğiniz anda, tutarlı bir etiketleme politikası uygulayın.

Implement an algoritma that tanımak kopyaları giderir, varlıkları ilgili koleksiyonlara bağlar ve kayıtları tutar. last ayrılmış bir tarihte görüldü table. Geçişleri yapılandırın, böylece status Varlıklar aşamalar arasında hareket ettiğinde güncellemeler otomatik olarak yayılır.

For in-store varlıklar ve bulut envanterleri, create ürün grubu ve lokasyona göre paralel koleksiyonlar. Bu, retailers ve organizations boşlukları belirle last-mil varlıkları ve karşılaştır same-mağazalardaki kategori öğeleri.

Başlatılıyor yeni koleksiyonlar premium bir iş akışı gerektirir. Bir koleksiyon yayınladığınızda, ekipler için hazır panolar sağlayın ve her 7 days Durumu uyumlu tutmak için.

heres sonuçları günlerde almanın özlü bir rehberi: her koleksiyon için sahipler oluşturun, standart bir etiket seti uygulayın, çalıştırın ai-powered yeni girdiler üzerinde modeli eğitin ve tablolar genelinde doğruluğu doğrulamak için haftalık bir kontrol planlayın. Ortamlar arasında şablonları ve politikaları yeniden kullandığınızda yeni bir koleksiyon başlatmak kolaylaşır.

Bulut Varlık Envanteri ve Koleksiyonlarının ortamınızla nasıl eşlendiğini anlayın

Bulut Varlık Envanteri varlıklarını bulutlara, projelere ve iş yüklerine bağlı Koleksiyonlar halinde gruplandırarak ortamınızla ilişkilendiren bir eşleme şeması uygulayın. Bu, hangi varlıkların mevcut olduğunu, hangi bağlamaların uygulandığını ve her bir varlığın altyapınızın çalışan modeliyle nasıl ilişkili olduğunu anlamanıza yardımcı olur. Varlıklar genelindeki davranışları yakalamak ve politika gereksinimleriyle uyumlu kalmak için hafif bir araç kullanın.

Varlıkları tür ve kullanıma göre sınıflandırın: örnek, depolama, ağ ve politika gibi kategoriler tanımlayın; her bir varlığa bir tür ve ardından bir etiket atayın. Koleksiyonlar, tanıtılan varlık türlerinin ilişkili meta verilerle depolandığı bir raf görevi görür. Bulutlar yeni türler ve bağlamalar tanıttıkça bu tam eşleme güncel kalır.

Her bir varlık, IAM rolleri, hizmet hesapları ve politikalara bağlanan ilişkilendirmeler taşır. Bu eşleme, risk maruziyetini anlamaya yardımcı olur ve iyileştirme çalışmalarına rehberlik eder. Ayrıca hangi varlıkların hangi bulutlar ve projelerle ilişkili olduğunu gösterir, böylece kontrolleri en çok önem taşıdıkları yerlere hedefleyebilirsiniz.

Ayrıca, envanteri zenginleştirmek için üstün araçlardan yararlanın: anomali tespiti, değişiklik takibi ve etki analizi. Yeni varlık türleri eklerseniz, CAI bunları yansıtacak ve yapıyı gözden geçirmek için geri dönebilirsiniz.

Varlıklar güncellendiğinde hizalı kalın: ölçeğe bağlı olarak, güncellenmiş taramaları ve tür veya ciltlerdeki değişiklikler için uyarıları ayarlayın ve raf eşlemelerini senkronize tutun. Modüler bir model, her örneğin koleksiyonu altında izlenmesini ve kategorize edilmesini sağlar.

Hızlı erişim için Koleksiyonlar oluşturun, yeniden adlandırın ve düzenleyin

‘Aktif Kaynaklar’ adında bir Koleksiyon oluşturun ve hızlı erişim için sabitleyin. Yapay zeka tabanlı etiketlemeyi kullanarak öğeleri türe (resimler, model, kaynaklar) ve duruma göre gruplayın, ardından ekibinizle paylaşmak için verilerinin bir anlık görüntüsünü dışa aktarın.

Bir Koleksiyon oluşturmak için, Yeni Koleksiyon'a tıklayın, açık bir etiket atayın ve referansla (istek, örnek_adı veya URL) öğeler ekleyin. Görünüm, tür, çalışma zamanı ve güncelleme zamanı gibi veri alanlarını gösterir. Atadığınız etiket, açık terimler kullanır.

İhtiyaçlar değiştikçe yeniden adlandırın: Kapsamı yansıtan bir etiket seçin, örneğin ‘Görseller–Etkin’ veya ‘İlişkilendirmeye Göre GVNIC'ler’. Kaynaklar ve ilişkili verileri arasındaki ilişki görünümde görünür hale gelir.

İlişkiye ve veri akışına göre düzenleyin: öğeleri ilişkilerine göre etiketleyin, ilgili kaynakları yan yana gruplayın ve en son çalışmayı en üstte tutmak için güncelleme zamanına göre algoritma tabanlı sıralama kullanın.

Erişim denetimi: ekip arkadaşları için roller atayın, istek tabanlı erişim ayarlayın ve dışa aktarma izinlerini etkinleştirin. Öğeleri düzenli tutun ve ihtiyacınız olanı bulmanızı kolaylaştıran instance_name ve resimler gibi filtre uygulayabileceğiniz alanları kullanıma sunun.

Koleksiyonları güncel tutun: Çalışma zamanı değişikliği veya yeni bir resim eklendiğinde, görünümün doğru kalması için Koleksiyonu yenileyin. En çok kullanılan öğeleri yüzeye çıkarmak için yapay zeka tabanlı içgörüler kullanın.

İş akışı: Koleksiyonlarınızın bir manifestosunu harici araçlara aktarın; kaynakları gvnic'lerine veya diğer ilişkili ağlara eşleyin; son etkinliği yansıtmak için güncellenme zamanına göre sıralamayı koruyun.

Varlıkları türe, projeye, konuma ve kaynak adına göre arayın ve filtreleyin

Varlık arama çubuğunu etkinleştirin ve varlıkları hızla bulmak için tür, proje, konum ve kaynak adı olmak üzere dört filtre uygulayın.

Verileri düzenli tutmak için Koleksiyonları kullanın: her filtre kombinasyonu odaklı bir liste oluşturur ve ilgili kaynaklar, meta veriler, uyumluluk durumu ve çalışma zamanı ayrıntılarında hızlı karşılaştırma için aynı rafta görünür.

Perakende siteler ve alışveriş katalogları için, doğru raf seviyesi takibi için varlıkları sitelere ve liste girişlerine eşleyin. Bu, projeler genelinde ürün verileri ve mevcut meta verilerle uyumlu kalmanıza yardımcı olur.

1. Türe göre filtrele: örnek, depolama, veritabanı veya ağ gibi yaygın varlık türlerinden birini seçin. Aynı adı paylaşan birden çok örneğin bulunduğu dağıtımlarda, belirsizliği gidermek için metadata.instance_name'e başvurun; bu, örnek ve kaynakları arasındaki ilişki görünürlüğünü iyileştirir.
2. Projeye göre filtrele: aramayı kapsam altına almak için proje kimliğini seçin. Bu, kapsamı genişleterek o projeyle ilgili tüm kaynakları gösterir ve hizmetler genelinde uyumluluğu, veri sahipliğini ve erişim denetimlerini değerlendirmeyi kolaylaştırır.
3. Konuma göre filtrele: bir bölge veya site seçin. Çok siteli ortamlarda konum, varlıkların siteler, depolar veya mağazalarla nasıl hizalandığını görmenize yardımcı olur, ayrıca coğrafi tabanlı denetim ve değişiklik takibine yardımcı olur.
4. Kaynak adına göre filtrele: Listeyi daraltmak için tam veya kısmi kaynak adları girin. Kısmi eşleştirme, yalnızca bir ön ek veya son ek bildiğinizde keşfi hızlandırır ve sistem sonuçları anında günceller.
5. Sonuçları genişletmek için: İlgili kaynakları ve çalışma zamanı, güncellenmiş zaman damgaları ve örnek_adı gibi meta veri alanlarını görüntülemek için genişlet'i tıklayın. Bu görünüm, ilişkilerin ve potansiyel uyumluluk boşluklarının hızlı bir şekilde değerlendirilmesini destekler.
6. İncele ve harekete geç: Hangi varlıkların ilgiye ihtiyacı olduğunu belirlemek için veri sütunlarını inceleyin. Bir varlık yakın zamanda güncellenmediyse, inceleme için işaretleyin ve verileri güncel tutmak için bir yenileme planlayın.
7. Kaydet ve yeniden kullan: Filtrelerinizi, adlandırılmış bir liste olarak bir Koleksiyon'da saklayın. Bu artı iş akışı, takım arkadaşlarınızın tutarlı görünümlere erişmesini ve veri yönetiminin politikalarla uyumlu kalmasını sağlar.

Tek bir aramada türü, projeyi, konumu ve kaynak adını bir araya getirerek, günlük varlık yönetiminden uyumluluk incelemelerine kadar veriye dayalı kararları destekleyen net ve eyleme geçirilebilir bir liste elde edersiniz.

Zaman damgalı anlık görüntülerle değişiklikleri izleme ve denetim etkinliği

Öneri: Varlık düzeyinde, son 90 gün için günlük sıklıkta ve 12 aya kadar haftalık yedeklemelerle zaman bazlı anlık görüntülemeyi etkinleştirin ve her değişikliği kaydetmek için denetim etkinliğini etkinleştirin. Bu, uyumluluğu destekler ve projeleri, varlıklarını ve meta verilerini yöneten ekipler için tutarlı bir deneyim sunar. Yönetişimle uyumlu kalın ve dosya türü ve alan değerleri arasındaki sapmayı azaltın.

Zamana bağlı anlık görüntüler

Zamana bağlı anlık görüntüler, varlıkların kurtarılabilir bir geçmişini sunar. Son 90 gün için günlük bir ritim ve son bir yıl için haftalık bir ritim yapılandırın. Her anlık görüntü, sürümleri karşılaştırmanıza ve davranış değişikliklerini değerlendirmenize olanak tanıyan güncelleme zamanını, çalışma zamanını ve meta verileri kaydeder. Beklenmedik değişiklikleri algılamak için bir algoritma kullanın ve alan değerleri beklenen adlardan veya türlerden farklıysa uyarıları tetikleyin. Bir varlık son anlık görüntüden bu yana değişmediyse, delta yeni değer göstermez. Bu yaklaşım uyumluluğu artırır, projeler arası yönetim deneyimini ve sürücü ortamlarını iyileştirir.

Denetim faaliyeti ve yönetişim

Denetim izleri, değişiklikleri kimin yaptığını, ne zaman yaptığını ve hangi varlık adlarının etkilendiğini ortaya çıkarır. İşlem türünü, ilgili alanı, önceki ve yeni değerleri kaydetmek için yöntemler kullanın ve her varlık için ayrıntılı meta verilerle birlikte tam bir geçmiş tutun. Uyumluluk incelemeleri ve sorun araştırmaları hazırlamak için geçmiş zaman aralıklarına, varlık türüne ve meta verilere göre filtreleyin. Bu açıklık, projeler ve varlık envanterleri genelinde yönetimi güçlendirerek ekiplerin hesap verebilir ve bilgi sahibi olmalarına yardımcı olur.

Envanterleri dışa aktarın ve BI araçları veya işlem hatlarıyla entegre edin

Formatlar ve veri modeli

Envanterleri JSON veya CSV olarak merkezi bir depolama katmanına aktarın ve anında analiz için BI araçlarına veya veri işlem hatlarına bağlayın. Resimler, klasörler ve örnekler gibi varlıkları çekmek ve tutarlı raporlama için tek bir yerde hazırlamak üzere en son API'yi kullanın. Ad, varlık_türü, oluşturma_zamanı, güncelleme_zamanı ve konum içeren kararlı bir şemayla verileri düzenli tutun ve iç içe ayrıntıları listeleme yanıtları ve keşif sonuçları aracılığıyla eşleyin. Alan referansı için, BI eşlemelerinde örnek adlarını sabitlemek üzere computegoogleapiscomprojectsproject_idzoneszoneinstancesinstance_name adresini kullanın. Bu yapay zeka tabanlı dışa aktarma, hangi varlık türlerinin dahil edileceğini belirlemek için oluşturma, yanıt ve tercihler gibi öznitelikleri destekler.

Dışa aktarımı alan düzeyinde ve ölçeklenebilir olacak şekilde tasarlayın; hedef konuma bir dönüş yolu ve zaman içindeki değişikliklerin takibini de ekleyin. Gerekli durumlarda görüntüleri ve klasörleri varlık türleri olarak dahil edin ve BI araçlarının bölgeye, projeye ve kaynak türüne göre segmentasyon yapabilmesi için tam listeyi ve keşif sonuçlarını kullanıma sunun.

Otomasyon ve entegrasyon iş akışı

Planlanan zamanlarda veya yeni keşiflerde tetiklenen, varlıkları dönüştürmek için bir sistem kullanan ve bunları BI çalışma alanınıza yükleyen uçtan uca bir boru hattı oluşturun. Looker Studio, Tableau, Power BI veya kendi yapay zeka tabanlı analiz yığınınız tarafından tüketilebilen bir veri akışı kullanın. Cloud Composer (Airflow) veya Cloud Functions ile orkestre edin ve her çalıştırmadan sonra izleme sisteminize bir durum güncellemesi döndürün. Yenileme sıklığı ve varlık kapsamı tercihlerini koruyun ve geri alma ve denetimi desteklemek için sürüm kontrollü anlık görüntüler saklayın. Sonuç, envanterleri düzenli tutan ve BI araçlarında veya boru hatlarında analiz için hazır tutan etkili, tekrarlanabilir bir süreçtir.