THE MEDIA FOR AI THAT ACTUALLY HELPS.French edition · Understand & take action
The interface is in English. Use cases, skills and articles remain in French.
Google

Bases de Workload Manager

workload-manager-basics

En bref

Workload Manager évalue des charges à l’aune de règles de bonnes pratiques, générales Google Cloud, SAP, SQL Server, ou de règles d’organisation personnalisées. Cette skill gère évaluations, règles, ressources scannées et résultats, via les bibliothèques clientes publiques et l’API REST — il n’existe pas de CLI publique dédiée ni de serveur MCP spécifique, d’où l’automatisation par client. On inspecte les règles, on crée et lance une évaluation, on relit les violations, on peut exporter vers BigQuery. Ce n’est pas de la gestion d’instances Compute Engine, d’un VPC, ou d’un audit IAM standard.

Ce que ça fait

  • Liste ou inspecte les règles applicables (générales, SAP, SQL Server, organisation), puis crée et exécute une évaluation.
  • Permet de relire les violations et d’exporter les résultats vers BigQuery, en s’appuyant sur l’API ou un client, pas sur une CLI dédiée inexistante.
  • Reste dans le périmètre Workload Manager, sans administrer des VM ou un réseau pour eux-mêmes.
  • N’est pas un substitut à un audit IAM (helpers IAM) ou à un scan Well-Architected narratif (piliers WAF).

Pour qui, et un exemple

Équipes plateforme ou SAP / SQL Server qui veulent lancer une évaluation Workload Manager et en lire les écarts, éventuellement dans BigQuery.

Exemple de demande : « Crée une évaluation Workload Manager sur nos règles SAP, lance-la, montre les violations et exporte vers BigQuery — via l’API, pas une CLI dédiée. »

Le SKILL.md pilote évaluations et règles Workload Manager par API et clients, faute de CLI dédiée, et écarte la gestion de VM, de VPC et l’audit IAM générique. Exemple rédigé par iadujour.fr à partir du SKILL.md, non testé.

Installer

npx skills add google/skills, puis sélectionner la skill, les agents cibles et la portée (README).

npx skills add google/skills

Niveau : Avancé

Suppose un projet Google Cloud avec facturation, la CLI gcloud et des droits IAM adaptés.

Extrait du SKILL.md

La description d’origine, celle que l’agent lit pour décider de charger la skill (en anglais) :

Use this skill to manage Google Cloud Workload Manager evaluations, rules, scanned resources, and validation results by using public client libraries and the REST API. […]

Citée depuis le SKILL.md au commit 793c036 . Le dossier contient aussi 9 fichiers annexes (references/).

Le SKILL.md compte 170 lignes et 8 sections principales :

  • Attribution
  • Use This Flow
  • Core API Constraints
  • Prerequisites
  • Quick Client Library Example
  • Reference Directory
  • Authoritative References
  • Additional Context

Licence : Apache 2.0

Vérifiée le 10 novembre 2026 sur : fichier LICENSE du dépôt .

La licence autorise la reprise : le texte intégral du SKILL.md est reproduit ci-dessous, sans modification, avec sa mention de licence.

Texte intégral du SKILL.md

Reproduit sans modification depuis google/skills (commit 793c036) , © Google, sous licence Apache 2.0 (fichier de licence d’origine ).

Afficher le SKILL.md original (170 lignes, en anglais)
---
name: workload-manager-basics
metadata:
  version: "1.0.1"
  category: CloudObservabilityAndMonitoring
description: >-
  Use this skill to manage Google Cloud Workload Manager evaluations, rules,
  scanned resources, and validation results by using public client libraries
  and the REST API. Use when you need to inspect workload best-practice rules,
  create and run evaluations for Google Cloud general best practices, SAP, SQL
  Server, or custom organizational rules, review violations, export results to
  BigQuery, or automate Workload Manager through client libraries because no
  service-specific public CLI or MCP server is available. Don't use for general
  Google Compute Engine instance management, VPC configuration, or standard IAM
  auditing.
---

# Workload Manager Basics

Workload Manager validates enterprise workloads against Google Cloud best
practices and recommendations. The public client libraries are centered on
evaluations: define a resource scope, choose built-in or custom rules, run an
evaluation, then inspect results and scanned resources.

## Attribution

**MUST READ**: Before executing any `gcloud`, REST API, or MCP command, you
MUST read [Usage Attribution](references/attribution.md). For commands executed
directly in the terminal (never in generated scripts, Terraform, or user code),
prefix `gcloud` with
`CLOUDSDK_METRICS_REQUEST_ATTRIBUTION="agent-skills/1.0 (skill:workload-manager-basics)"`
and append `agent-skills/1.0 (skill:workload-manager-basics)` to `User-Agent` headers.

## Use This Flow

```mermaid
flowchart LR
    Rules["List rules"] --> Eval["Create or update evaluation"]
    Resources["Project, folder, or org scope"] --> Eval
    Eval --> Run["Run evaluation"]
    Run --> Results["Inspect evaluation results"]
    Results --> Remediate["Remediate findings"]
    Results --> Export["Optional BigQuery export"]
```

## Core API Constraints

To ensure compatibility, security, and successful integration:

*   **Public Surface Only:** You MUST strictly interact with Workload Manager
    using the official public `google-cloud-workloadmanager` client library or
    the public REST API (`workloadmanager.googleapis.com/v1`).
*   **No Internal or Undocumented APIs:** Do NOT attempt to use internal RPC
    protocols, private service backends, or undocumented discovery mechanisms.
    They are not supported for public integrations and will fail.
*   **No Service-Specific CLI:** There is no public `gcloud workload-manager`
    CLI command group. Use `gcloud` only for authentication, IAM role
    assignment, and fetching raw REST tokens.
*   **Sandbox Execution Robustness (Auth/Mock Fallbacks):** When gcloud
    authentication or Workload Manager API calls fail in sandboxed or restricted
    environments (e.g., due to Context Aware Access token blocks, missing API
    enablement, or
    mock resources returning 404/403), immediately fall back to presenting
    example code and static findings from your references instead of entering
    retry loops. Present the correct client library code structure or REST API
    payload example, clearly explain the auth or resource limitation, and list
    typical rules or mock findings statically to satisfy the request.

## Prerequisites

1.  Enable the Workload Manager API:

    ```bash
    gcloud services enable workloadmanager.googleapis.com --quiet
    ```

2.  Authenticate locally using Application Default Credentials (ADC) before
    using client libraries:

    ```bash
    gcloud auth application-default login
    ```

3.  Ensure the Workload Manager service agent has the required roles granted in
    your project (mandatory for API/client library usage, see
    [IAM & Security](references/iam-security.md)).

4.  Grant the least-privileged role needed for the task. Start with
    `roles/workloadmanager.viewer` for read-only access to evaluation resources
    and use `roles/workloadmanager.evaluationAdmin` or
    `roles/workloadmanager.admin` only when creating, updating, running, or
    deleting evaluations.

## Quick Client Library Example

Use the Python client library for the first working automation path:

```bash
python3 -m pip install --upgrade google-cloud-workloadmanager
```

```python
from google.cloud import workloadmanager_v1

project_id = "PROJECT_ID"
location = "LOCATION"
parent = f"projects/{project_id}/locations/{location}"

client = workloadmanager_v1.WorkloadManagerClient()

rules = client.list_rules(
    request=workloadmanager_v1.ListRulesRequest(
        parent=parent,
        evaluation_type=workloadmanager_v1.Evaluation.EvaluationType.OTHER,
    )
)

for rule in rules.rules:
    print(rule.name, rule.display_name, rule.severity)
```

## Reference Directory

-   [Core Concepts](references/core-concepts.md): Evaluations, rules, results,
    scanned resources, supported workload types, and API shape.

-   [General Best Practices](references/general-best-practices.md): Google Cloud
    general best-practice posture checks, `OTHER` evaluation guidance, custom
    Rego rules, and scale/automation patterns.

-   [Client Libraries](references/client-library-usage.md): Python and Go client
    library examples for listing rules, creating evaluations, running
    evaluations, and reading findings.

-   [REST Usage](references/rest-usage.md): Direct REST examples for the public
    Workload Manager API and operations polling.

-   [Public CLI Status](references/public-cli-status.md): No documented
    service-specific `gcloud workload-manager` command group; use `gcloud` only
    for auth, IAM, API enablement, and REST tokens.

-   [Public MCP Status](references/public-mcp-status.md): No documented public
    Workload Manager MCP server; use client libraries or REST API instead.

-   [Setup Prerequisites](references/setup-prerequisites.md): Terraform examples
    only for adjacent prerequisites such as API enablement, IAM, BigQuery export
    datasets, and KMS keys. This is not Workload Manager resource management.

-   [IAM & Security](references/iam-security.md): Workload Manager roles,
    least-privilege guidance, service agents, data handling, and CMEK notes.

If product behavior or API fields are not covered here, check the current
Workload Manager product documentation and client library reference before
implementing.

## Authoritative References

-   [Workload Manager overview](https://docs.cloud.google.com/workload-manager/docs/overview)
-   [Google Cloud best practices](https://docs.cloud.google.com/workload-manager/docs/reference/best-practices-general)
-   [Workload Manager REST API](https://docs.cloud.google.com/workload-manager/docs/reference/rest)
-   [About custom rules](https://docs.cloud.google.com/workload-manager/docs/evaluate/custom-rules/about-custom-rules)
-   [Write custom rules using Rego](https://docs.cloud.google.com/workload-manager/docs/evaluate/custom-rules/rego-custom-rules)
-   [Python package](https://pypi.org/project/google-cloud-workloadmanager/)
-   [Workload Manager IAM roles](https://docs.cloud.google.com/iam/docs/roles-permissions/workloadmanager)
-   For additional information, use the Developer Knowledge MCP server `search_documents` tool.

## Additional Context

-   [Mastering cloud posture management with Workload Manager](https://discuss.google.dev/t/mastering-cloud-posture-management-security-reliability-and-finops-with-workload-manager/318258)
Source. Fiche rédigée par iadujour.fr à partir de : Frontmatter, sections et corps du SKILL.md, README du dépôt. Consultée le 10 novembre 2026. Dépôt : google/skills .

Dans l’annuaire

Cas d’usage et guides qui partagent un thème, un métier ou un outil avec cette skill.

MÊME ÉDITEUR

Autres skills Google : Cloud et infrastructure

Toute la catégorie
GoogleCloud et infrastructure

Concevoir une architecture de solution Google Cloud

google-cloud-solution-architecture

Découverte interactive de besoins, puis conception d’architectures multi-produits, de plans d’ensemble et de recommandations de déploiement pour une charge complexe.

Outils : Non précisé par l’éditeurNiveau : Avancémàj 09/11/2026
GoogleCloud et infrastructure

Gérer les réservations Compute Engine

compute-on-demand-reservations

Cette skill inspecte et gère les réservations à la demande de Compute Engine : capacité réservée encore disponible, consommation, ciblage (automatique ou réservation spécifique), et partage entre projets.

Outils : Non précisé par l’éditeurNiveau : Avancémàj 03/11/2026
GoogleCloud et infrastructure

Planifier des réservations GPU/TPU futures

compute-future-reservations

Ici, on évalue la faisabilité d’une réservation future en mode calendrier (Dynamic Workload Scheduler, jusqu’à 90 jours sur des familles prises en charge telles que a3, a4, h4d et les TPU Cloud) pour des entraînements ou de l’inférence à venir.

Outils : Non précisé par l’éditeurNiveau : Avancémàj 03/11/2026
ÉCHANGES

Commentaires.

Un retour d’expérience, une question, une précision sur cette skill ? Les commentaires sont relus avant publication.

Commentaires publiés

Chargement des commentaires…

    Laisser un commentaire

    Charte de modération. Chaque commentaire est relu avant publication. Sont refusés : l’incitation à la haine, les propos injurieux ou discriminatoires, la publicité, le spam et les liens promotionnels, le hors-sujet et les données personnelles d’autrui.