BigQuery: Atualização Crítica para Segurança de Dados

BigQuery: Atualização Crítica para Segurança de Dados

BigQuery: Nova Configuração de Segurança Exige Adaptação Imediata

Em 19 de janeiro de 2026, o Google Cloud implementou uma atualização significativa em seus serviços de orquestração de dados. Os fluxos de trabalho do Dataform, notebooks do BigQuery, pipelines e preparações de dados agora operam sob um novo modo de segurança rigoroso, conhecido como ‘strict act-as mode’, aplicado em nível de projeto.

O Que Muda e Como se Preparar

Essa mudança impacta diretamente a forma como as permissões são gerenciadas. Para evitar interrupções e garantir a continuidade dos processos de release automático, é fundamental que os usuários deixem de utilizar o agente de serviço padrão do Dataform. Em vez disso, a recomendação é a adoção de contas de serviço personalizadas para todas as operações em seus repositórios.

Adicionalmente, é necessário conceder a permissão ‘Service Account User’ (roles/iam.serviceAccountUser) tanto ao agente de serviço padrão do Dataform quanto aos principais (usuários ou contas de serviço) relevantes que executam essas tarefas. Essa configuração assegura que as contas de serviço personalizadas tenham as autorizações necessárias para agir em nome de outros recursos.

Garantindo Continuidade e Segurança

A implementação do ‘strict act-as mode’ visa reforçar a segurança e o controle de acesso dentro do ecossistema do BigQuery. Ao exigir contas de serviço específicas, as empresas podem ter uma visibilidade e um controle muito maiores sobre quem e o que está acessando seus dados e executando operações críticas.

Recomenda-se que os administradores e engenheiros de dados revisem imediatamente suas configurações de permissão. Para obter um guia detalhado e verificar se suas permissões de ‘act-as’ estão em conformidade, consulte a documentação oficial sobre ‘Use strict act-as mode’. A conformidade com essa nova política é essencial para a estabilidade e segurança dos seus fluxos de trabalho de dados.

A fonte original deste conteúdo é o histórico de revisões do BigQuery.

Fundamentos da Qualidade de Dados: Guia Prático Para Criar Pipelines de Dados Confiáveis
Recomendado pelo autor

Fundamentos da Qualidade de Dados: Guia Prático Para Criar Pipelines de Dados Confiáveis
* Link de afiliado — o preço pode variar. Ao comprar, você apoia este blog sem custo extra.

Fundamentos de Engenharia de Dados: Projete e Construa Sistemas de Dados Robustos
Recomendado pelo autor

Fundamentos de Engenharia de Dados: Projete e Construa Sistemas de Dados Robustos
* Link de afiliado — o preço pode variar. Ao comprar, você apoia este blog sem custo extra.

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *