Introducción
Este documento describe cómo aumentar la memoria disponible para que el indizador de coincidencia de datos exactos de DLP funcione con grandes orígenes de datos en Cisco Umbrella.
Prerequisites
Requirements
No hay requisitos específicos para este documento.
Componentes Utilizados
La información de este documento se basa en Cisco Umbrella.
La información que contiene este documento se creó a partir de los dispositivos en un ambiente de laboratorio específico. Todos los dispositivos que se utilizan en este documento se pusieron en funcionamiento con una configuración verificada (predeterminada). Si tiene una red en vivo, asegúrese de entender el posible impacto de cualquier comando.
Overview
El indizador de coincidencia de datos exactos forma parte de la función Coincidencia de datos exactos de Umbrella DLP. La herramienta indexa un origen de datos de cliente (archivo CSV) y genera huellas digitales de registros críticos que se cargan en Umbrella para su uso en políticas de DLP. En este artículo se explica cómo aumentar la memoria disponible para que el indizador funcione con orígenes de datos de gran tamaño.
Problema
Cuando se indexa un origen de datos de gran tamaño (archivo CSV), se muestra este error:
ERROR: Out of heap space; please rerun with an increased size (-Xmx).
Solución
Ejecute la herramienta de indexación con -Xmx especificando la cantidad de memoria que se asignará a la herramienta de indexación. La asignación de memoria se puede especificar en mebibytes (m) o gibibytes (g). Por ejemplo:
-Xmx1000m = 1000 mebibytes (1024 megabytes)-Xmx1g = 1 gibibyte (1074 megabytes)
La memoria necesaria depende del tamaño del archivo de origen (archivo CSV). Umbrella recomienda asignar memoria al menos el doble del tamaño del archivo CSV de origen.
Por ejemplo, si los datos de origen son 512 MB, la memoria se puede asignar de la siguiente manera:
java -X1g -jar edm-indexer.jar -i source_file.csv -e template-id
Si la herramienta se está ejecutando de forma automatizada, la asignación de memoria debe aumentarse para tener en cuenta los cambios en el tamaño de los datos de origen.
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