33、BigQuery权限管理与操作指南

BigQuery权限管理与操作指南

1. 权限概述

在项目中,我们可以使用云控制台来创建具有服务账户创建者部分权限的子集。通常,创建这些权限子集是为了满足代表我们运行的应用程序所需的(有限)权限集。

被授予访问权限的成员可以包括谷歌账户的虚拟组,如谷歌群组、G Suite 域名或云身份域名。建议向谷歌群组提供访问权限,而非直接向个人提供,因为向谷歌群组添加或移除成员比更新多个云 IAM 策略来添加或移除用户更容易。即使访问控制是针对虚拟组设置的,也不会失去可审计性,日志记录和审计会解析到实际访问 BigQuery 的谷歌账户或服务账户。

此外,还可以向 allAuthenticatedUsers(任何使用谷歌账户或服务账户进行身份验证的人的特殊标识符)提供访问权限。常见的用途是发布公共数据集,如本文中多次使用的 london_bicycles 数据集就是以此方式发布的。需要注意的是,allAuthenticatedUsers 允许任何经过身份验证的用户(不仅仅是您所在域名内的用户)进行访问。

2. 角色类型

2.1 预定义角色

预定义角色是预先定义好的,由常用的权限组合而成。例如,BigQuery 的 dataViewer 角色提供了获取数据集元数据的 bigquery.datasets.get 权限和获取表数据的 bigquery.tables.getData 权限,但不包含删除数据集的 bigquery.datasets.delete 权限。

截至目前,有八个预定义角色,按功能递增的顺序大致如下:
| 角色名称 | 功能描述 |
| ---- | ---- |

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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