谷歌云代理商：如何设置谷歌云服务器的数据保留？

本文由【云老大】 TG@yunlaoda360 撰写

1. 使用 Google Cloud Storage 生命周期管理

Google Cloud Storage 提供了生命周期管理功能，允许你自动转换、删除或存储对象到不同的存储类别，基于预定义的条件。

• 创建生命周期配置：

  • 登录到 [Google Cloud Console]。
  • 导航到“存储” > “存储桶”。
  • 选择你要配置的存储桶，然后点击“编辑通知”。
  • 在“生命周期”选项卡中，点击“创建规则”。
  • 定义规则，例如，基于对象的年龄、前缀或其他条件来转换或删除对象。
  • 保存配置。

• 示例配置：

  JSON

  [  {    "action": {"type": "Delete"},    "condition": {      "age": 30,      "matchesStorageClass": ["STANDARD"]
      }
    },
    {
      "action": {"type": "SetStorageClass", "storageClass": "COLDLINE"},
      "condition": {
        "age": 15,
        "matchesStorageClass": ["STANDARD"]
      }
    }
  ]
  

2. 使用 BigQuery 数据保留设置

对于 BigQuery 数据，你可以在表或分区级别设置数据保留策略。

• 设置表数据保留：

  • 打开 BigQuery 控制台。
  • 选择你的数据集和表。
  • 点击“编辑表”。
  • 在“数据保留期”字段中，设置保留期限（以天为单位）。
  • 保存更改。

• 示例命令：

  sql

  ALTER TABLE `project.dataset.table`
  SET OPTIONS (
    expiration_timestamp = TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  );
  

3. 使用 Cloud Spanner 数据保留

Cloud Spanner 提供了自动删除过期数据的功能，通过设置垃圾回收策略。

• 设置垃圾回收策略：

  • 打开 Cloud Spanner 控制台。
  • 选择你的实例和数据库。
  • 在“数据库设置”中，配置垃圾回收策略，如设置保留时间。
  • 保存设置。

4. 使用 Cloud SQL 数据保留

对于 Cloud SQL 数据库，可以通过备份和自动删除策略来管理数据保留。

• 配置自动备份和保留：

  • 打开 Cloud SQL 控制台。
  • 选择你的实例。
  • 在“备份”选项卡中，启用自动备份并设置保留天数。
  • 保存配置。

5. 使用 Cloud Logging 和 Monitoring

通过 Cloud Logging，可以设置日志的保留策略。

• 设置日志保留策略：

  • 打开 Cloud Logging 控制台。
  • 导航到“设置” > “保留策略”。
  • 设置日志的保留期限（以天为单位）。
  • 保存更改。

6. 使用 Cloud Scheduler 自动化任务

可以使用 Cloud Scheduler 来定期执行数据清理任务。

• 创建 Cloud Scheduler 任务：

  • 打开 Cloud Scheduler 控制台。
  • 点击“创建任务”。
  • 配置任务，例如每天运行一次。
  • 设置任务目标为 Cloud Functions 或 Cloud Run，执行数据清理脚本。
  • 保存任务。

7. 使用 Cloud Functions 自定义数据清理

编写自定义脚本，使用 Cloud Functions 来定期清理数据。

• 示例脚本：

  Python

  from google.cloud import storage
  import datetime
  
  def delete_old_objects(event, context):
      client = storage.Client()
      bucket = client.get_bucket('your-bucket-name')
      now = datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc)
      cutoff = now - datetime.timedelta(days=30)
  
      for blob in bucket.list_blobs():
          if blob.time_created < cutoff:
              blob.delete()