Доступ к Google Secret Manager из учебного задания AI Platform с помощью пользовательского контейнера

Question

Я пытаюсь получить доступ к секрету, хранящемуся в Google Secret Manager из задания по обучению на платформе AI, которое выполняется в пользовательском контейнере. Я использую следующий код Python для получения секретов:

# Standard library imports
import os

# Import the Secret Manager client library.
from google.cloud import secretmanager


def access_secret_version(secret_id, version_id, project_id=os.environ.get("GCP_PROJECT")):
     # Create the Secret Manager client.
    client = secretmanager.SecretManagerServiceClient()

    # Build the resource name of the secret version.
    name = client.secret_version_path(project_id, secret_id, version_id)

    # Access the secret version.
    response = client.access_secret_version(name)

    # Return the secret payload.
    return response.payload.data.decode("UTF-8")

Я добавил роль Secret Manager Secret Accessor в учетную запись службы Cloud ML по умолчанию (service-XXX@cloud-ml.google.com.iam.gserviceaccount.com), но доступ по-прежнему запрещен:

google.api_core.exceptions.PermissionDenied: 403 Request had insufficient authentication scopes.

Предоставил ли я правильную роль правильной учетной записи службы или мне не хватает чего-то еще?

Answer 1

У нас есть функция альфа, чтобы включить ваш вариант использования. Можете ли вы отправить нам письмо на cloudml-feedback@google.com, пожалуйста?