如何选择策略对30000个BigQuery数据集进行每月扫描并使用DLP进行保护？

为了保护敏感数据并确保其安全性，BigQuery用户可以采用以下步骤：

Step 1: 创建DLP保护规则

首先，用户需要创建一个DLP保护规则，以识别敏感的数据类型。例如，我们可以使用如下代码创建一个含有保护规则的DLP客户端：

from google.cloud import dlp_v2

dlp = dlp_v2.DlpServiceClient()

# Create infoTypes dictionary
info_types = ['CREDIT_CARD_NUMBER', 'US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER']

inspect_config = {
    'info_types': [{'name': info_type} for info_type in info_types],
}

# Create the configuration object
detection_rule = {
    'inspect_config': inspect_config
}

Step 2: 配置批量扫描

用户可以使用以下代码来配置批量扫描：

from google.cloud import bigquery_datatransfer_v1

client = bigquery_datatransfer_v1.DataTransferServiceClient()

# Create transfer config object
data_transfer_config = bigquery_datatransfer_v1.types.TransferConfig()

data_transfer_config.destination_dataset_id = 'destination_dataset'
data_transfer_config.display_name = 'transfer_config_name'
data_transfer_config.data_source_id = 'google_cloud_storage'
data_transfer_config.params = {
    'dataType': 'CSV',
    'destination_table_name_template': 'destination_table_name',
    'gcs_file_spec': 'gs://bucket_name/file_name*.csv'
}

# Schedule a transfer
response = client.create_transfer_config(
    parent='projects/{project_id}'.format(project_id=project_id),
    transfer_config=data_transfer_config
)

print(response)

在上面的代码中，用户需要将以下字段替换为其自己的值：

• destination_dataset_id：目标数据集ID。
• display_name：转移配置名称。
• data_source_id：设置为“google_cloud_storage”。
• dataType：转移数据的类型。在本