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總覽

服務帳戶是種特殊的 Google 帳戶，會將權限授予虛擬機器，而非使用者。這類帳戶主要用於確保 API 與 Google Cloud 服務的連線安全無虞，且受到妥善管理。對信任的連線授予存取權並拒絕惡意連線，是所有 Google Cloud 專案必備的安全防護功能。在本實驗室中，您將實際操作，深入瞭解服務帳戶。

課程內容

本實驗室的內容包括：

• 建立及管理服務帳戶。
• 建立虛擬機器並連結至服務帳戶。
• 使用服務帳戶，透過用戶端程式庫存取 BigQuery。
• 透過 Compute Engine 執行個體，對 BigQuery 公開資料集執行查詢。

事前準備

建議您累積一些 Cloud IAM 的使用經驗，但就算您幾乎或完全沒有服務帳戶的相關知識，也可以進行本實驗室。如需這個主題更進階的實作練習，可以參考以下實驗室：

• 虛擬私有雲網路對接
• 設定私人 Kubernetes 叢集
• 建立高處理量 VPN

設定和需求

瞭解以下事項後，再點選「Start Lab」按鈕

請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時，且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時，顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。

您將在真正的雲端環境完成實作實驗室活動，而不是模擬或示範環境。為此，我們會提供新的暫時憑證，供您在實驗室活動期間登入及存取 Google Cloud。

為了順利完成這個實驗室，請先確認：

• 可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。

注意事項：請使用無痕模式 (建議選項) 或私密瀏覽視窗執行此實驗室，這可以防止個人帳戶和學員帳戶之間的衝突，避免個人帳戶產生額外費用。

• 是時候完成實驗室活動了！別忘了，活動一旦開始將無法暫停。

注意事項：務必使用實驗室專用的學員帳戶。如果使用其他 Google Cloud 帳戶，可能會產生額外費用。

如何開始研究室及登入 Google Cloud 控制台

1. 點選「Start Lab」按鈕。如果實驗室會產生費用，畫面上會出現選擇付款方式的對話方塊。左側的「Lab Details」窗格會顯示下列項目：

   • 「Open Google Cloud console」按鈕
   • 剩餘時間
   • 必須在這個研究室中使用的臨時憑證
   • 完成這個實驗室所需的其他資訊 (如有)

2. 點選「Open Google Cloud console」；如果使用 Chrome 瀏覽器，也能按一下滑鼠右鍵，選取「在無痕視窗中開啟連結」。

   接著，實驗室會啟動相關資源，並開啟另一個分頁，顯示「登入」頁面。

   提示：您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。

   注意：如果頁面中顯示「選擇帳戶」對話方塊，請點選「使用其他帳戶」。

3. 如有必要，請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。

4. 點選「下一步」。

5. 複製下方的 Password，並貼到「歡迎使用」對話方塊。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。

6. 點選「下一步」。

   重要事項：請務必使用實驗室提供的憑證，而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意：如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室，可能會產生額外費用。

7. 按過後續的所有頁面：

   • 接受條款及細則。
   • 由於這是臨時帳戶，請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
   • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意：如要使用 Google Cloud 產品和服務，請點選「導覽選單」，或在「搜尋」欄位輸入服務或產品名稱。

啟動 Cloud Shell

Cloud Shell 是搭載多項開發工具的虛擬機器，提供永久的 5 GB 主目錄，而且在 Google Cloud 中運作。Cloud Shell 提供指令列存取權，方便您使用 Google Cloud 資源。

1. 點按 Google Cloud 控制台頂端的「啟用 Cloud Shell」圖示 。

2. 系統顯示視窗時，請按照下列步驟操作：

   • 繼續操作 Cloud Shell 視窗。
   • 授權 Cloud Shell 使用您的憑證發出 Google Cloud API 呼叫。

連線建立完成即代表已通過驗證，而且專案已設為您的 Project_ID：。輸出內容中有一行文字，宣告本工作階段的 Project_ID：

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud 是 Google Cloud 的指令列工具，已預先安裝於 Cloud Shell，並支援 Tab 鍵自動完成功能。

3. (選用) 您可以執行下列指令來列出使用中的帳戶：

gcloud auth list

4. 點按「授權」。

輸出內容：

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (選用) 您可以使用下列指令來列出專案 ID：

gcloud config list project

輸出內容：

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 注意：如需 gcloud 的完整說明，請前往 Google Cloud 參閱 gcloud CLI 總覽指南。

設定專案區域

請執行以下指令來設定專案區域：

gcloud config set compute/region {{{project_0.default_region | Region}}}

什麼是服務帳戶？

服務帳戶是種特殊的 Google 帳戶，屬於您的應用程式或虛擬機器 (VM)，而不屬於個別使用者。應用程式會透過此類帳戶呼叫服務的 Google API，因此不會直接牽涉到使用者。

舉例來說，您可以將 Compute Engine VM 做為服務帳戶執行，並授予該帳戶必要資源的存取權。如此一來，服務帳戶即為服務的身分，而服務帳戶的權限控制了服務能存取的資源。

每個服務帳戶都有專屬的電子郵件地址，以利識別。

服務帳戶的類型

使用者管理的服務帳戶

使用 Google Cloud 控制台建立新的 Cloud 專案時，如果專案啟用了 Compute Engine API，系統預設會為您建立 Compute Engine 服務帳戶。該帳戶具備以下電子郵件地址：

PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com

如果專案包含 App Engine 應用程式，系統預設會在專案中建立 App Engine 服務帳戶。該帳戶具備以下電子郵件地址：

PROJECT_ID@appspot.gserviceaccount.com

Google 代管的服務帳戶

除了使用者管理的服務帳戶，專案 IAM 政策或控制台中可能會顯示其他服務帳戶。這些服務帳戶是由 Google 建立及擁有，代表不同的 Google 服務。系統會自動授予各個帳戶 IAM 角色，以存取您的 Google Cloud 專案。

Google API 服務帳戶

舉例來說，具備以下電子郵件地址的 Google API 服務帳戶，即為 Google 代管的服務帳戶：

PROJECT_NUMBER@cloudservices.gserviceaccount.com

這個服務帳戶專門用於代表您執行內部 Google 程序，且不會列在控制台的「服務帳戶」部分。根據預設，該帳戶會自動獲派專案的編輯者角色，並列在控制台的「IAM」部分。專案刪除時，系統才會刪除該服務帳戶。

注意：服務帳戶必須具備您專案的存取權，Google 服務才能運作，因此請勿移除或變更該帳戶在專案中的角色。

瞭解 IAM 角色

當某個身分呼叫 Google Cloud API 時，Google Cloud Identity and Access Management 會要求該身分需具備使用資源的適當權限。您可以指派角色給使用者、群組或服務帳戶，藉此授予權限。

角色類型

Cloud IAM 中有三種角色：

• 原始角色：在 Cloud IAM 推出前就存在的角色，包括擁有者、編輯者和檢視者。
• 預先定義的角色：提供精細存取權限給特定服務，且是由 Google Cloud 管理。
• 自訂角色：根據使用者指定的權限清單，提供精細的存取權限。

如要進一步瞭解角色，請參閱這份指南。

工作 1：建立及管理服務帳戶

當您建立新的 Cloud 專案時，Google Cloud 會自動在該專案中，建立一個 Compute Engine 服務帳戶和一個 App Engine 服務帳戶。您最多可為專案另外建立 98 個服務帳戶，以便控管資源存取權。

建立服務帳戶

建立服務帳戶的方法與新增專案成員類似，差別只是服務帳戶隸屬於應用程式，而非個別使用者。

• 在 Cloud Shell 中執行以下指令，建立服務帳戶：

gcloud iam service-accounts create my-sa-123 --display-name "my service account"

這項指令會輸出服務帳戶，如下所示：

Created service account [my-sa-123]

將角色授予服務帳戶

授予 IAM 角色時，您可將服務帳戶視為資源或身分。

應用程式會將服務帳戶視為身分，向 Google Cloud 服務進行驗證。舉例來說，如果 Compute Engine 虛擬機器 (VM) 做為服務帳戶執行，即可將專案 (資源) 的編輯者角色授予服務帳戶 (身分)。

另外，您也可以控制哪些使用者能夠啟動 VM，只要將服務帳戶 (資源) 的 serviceAccountUser 角色授予使用者 (身分) 即可。

將特定資源的角色授予服務帳戶

您可以將角色授予服務帳戶，讓服務帳戶有權對 Cloud Platform 專案中的資源完成特定動作。例如，您可以授予服務帳戶 storage.admin 角色，讓該帳戶有權控管 Cloud Storage 中的物件和 bucket。

• 在 Cloud Shell 中執行以下指令，為剛才建立的服務帳戶授予角色：

gcloud projects add-iam-policy-binding $DEVSHELL_PROJECT_ID \ --member serviceAccount:my-sa-123@$DEVSHELL_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com --role roles/editor

輸出內容會列出該服務帳戶目前具備的角色：

bindings: - members: - user:email1@gmail.com role: roles/owner - members: - serviceAccount:our-project-123@appspot.gserviceaccount.com - serviceAccount:123456789012-compute@developer.gserviceaccount.com - serviceAccount:my-sa-123@my-project-123.iam.gserviceaccount.com - user:email3@gmail.com role: roles/editor - members: - user:email2@gmail.com role: roles/viewer etag: BwUm38GGAQk= version: 1

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 建立及管理服務帳戶

工作 2：使用服務帳戶，透過用戶端程式庫存取 BigQuery

在本節中，您要使用具備必要角色的服務帳戶，透過執行個體查詢 BigQuery 公開資料集。

建立服務帳戶

首先在控制台中建立新的服務帳戶。

1. 依序前往「導覽選單」>「IAM 與管理」，選取「服務帳戶」，然後點選「+ 建立服務帳戶」。

2. 填寫必要詳細資訊：

• 服務帳戶名稱：bigquery-qwiklab

3. 點選「建立並繼續」，然後新增下列角色：

   • 「BigQuery」>「BigQuery 資料檢視者」

   • 「BigQuery」>「BigQuery 使用者」

這時控制台應顯示類似下方的畫面：

4. 依序點選「繼續」和「完成」。

建立 VM 執行個體

1. 依序前往「導覽選單」>「Compute Engine」>「VM 執行個體」，然後點選「建立執行個體」。

2. 前往「機器設定」部分：

   設定下列項目的值：

   設定	值
   名稱	bigquery-instance
   區域
   可用區
   系列	E2
   機型	e2-medium

3. 點選「OS 和儲存空間」。

   如果尚未設定開機磁碟，請點選「變更」並選取

   • 開機磁碟：Debian GNU/Linux 12 (bookworm)

   按一下「選取」。

4. 點選「安全性」。

   設定下列項目的值：

   設定	值
   服務帳戶	bigquery-qwiklab
   存取權範圍	分別設定每個 API 的存取權
   BigQuery	已啟用

注意：如果下拉式選單未顯示「bigquery-qwiklab」服務帳戶，請在「篩選器」部分輸入該名稱。

5. 按一下「建立」。

將範例程式碼置於 Compute Engine 執行個體

1. 現在，「VM 執行個體」下方應會顯示 bigquery-instance。
2. 點選「SSH」按鈕，使用 SSH 連線至 bigquery-instance。

注意：透過 SSH 連線時，可以點選「不使用 Identity-Aware Proxy 連線」。

3. 執行下列指令，安裝 Python 並建立虛擬環境： sudo apt install python3 python3-pip python3.11-venv -y python3 -m venv myvenv source myvenv/bin/activate

在 SSH 視窗中，執行以下指令來安裝必要依附元件：

sudo apt-get update sudo apt-get install -y git python3-pip pip3 install --upgrade pip pip3 install google-cloud-bigquery pip3 install pyarrow pip3 install pandas pip3 install db-dtypes

接著建立範例 Python 檔案：

echo " from google.auth import compute_engine from google.cloud import bigquery credentials = compute_engine.Credentials( service_account_email='YOUR_SERVICE_ACCOUNT') query = ''' SELECT year, COUNT(1) as num_babies FROM publicdata.samples.natality WHERE year > 2000 GROUP BY year ''' client = bigquery.Client( project='{{{project_0.project_id | Your Project ID}}}', credentials=credentials) print(client.query(query).to_dataframe()) " > query.py

使用以下指令，在 query.py 中加入專案 ID：

sed -i -e "s/{{{project_0.project_id | Your Project ID}}}/$(gcloud config get-value project)/g" query.py

執行以下指令，確保 sed 指令已變更檔案中的專案 ID：

cat query.py

輸出內容範例 (可能與您的輸出內容不同)：

from google.auth import compute_engine from google.cloud import bigquery credentials = compute_engine.Credentials( service_account_email='YOUR_SERVICE_ACCOUNT') query = ''' SELECT year, COUNT(1) as num_babies FROM publicdata.samples.natality WHERE year > 2000 GROUP BY year ''' client = bigquery.Client( project={{{ project_0.project_id }}}, credentials=credentials) print(client.query(query).to_dataframe())

執行以下指令，將服務帳戶電子郵件地址新增至 query.py：

sed -i -e "s/YOUR_SERVICE_ACCOUNT/bigquery-qwiklab@$(gcloud config get-value project).iam.gserviceaccount.com/g" query.py

執行以下指令，確保 sed 指令已變更檔案中的服務帳戶電子郵件地址：

cat query.py

輸出內容範例 (可能與您的輸出內容不同)：

from google.auth import compute_engine from google.cloud import bigquery credentials = compute_engine.Credentials( service_account_email='bigquery-qwiklab@{{{ project_0.project_id }}}.iam.gserviceaccount.com') query = ''' SELECT year, COUNT(1) as num_babies FROM publicdata.samples.natality WHERE year > 2000 GROUP BY year ''' client = bigquery.Client( project={{{ project_0.project_id }}}, credentials=credentials) print(client.query(query).to_dataframe())

應用程式現在可使用該服務帳戶具備的權限了。 請使用以下 Python 指令執行查詢：

python3 query.py

查詢應會傳回以下輸出內容 (可能與您收到的數字不同)：

Row year num_babies 0 2008 4255156 1 2006 4273225 2 2003 4096092 3 2004 4118907 4 2002 4027376 5 2005 4145619 6 2001 4031531 7 2007 4324008 注意：您的資料列值可能不會與上方輸出內容中的年份相對應。不過，請確認每年的新生兒人數與上方輸出內容相同。

做得好！您已使用 bigquery-qwiklab 服務帳戶，向 BigQuery 公開資料集發送要求。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 使用服務帳戶存取 BigQuery

恭喜！

在本實驗室中，您已瞭解如何使用服務帳戶。

後續步驟/瞭解詳情

• 若要進一步瞭解如何建立及管理服務帳戶，請參閱這份指南。
• 參考下列實驗室：
  • 透過 CFT Scorecard 保護 Google Cloud
  • Web Security Scanner：Qwik Start

Google Cloud 教育訓練與認證

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使用手冊上次更新日期：2026 年 2 月 10 日

實驗室上次測試日期：2026 年 2 月 10 日

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