Tabela ACL & Segurança em Nível de Linha e Coluna com Unity Catalog

O Unity Catalog é uma solução de governança unificada para todos os dados e ativos de IA em seu lakehouse, incluindo arquivos, tabelas, modelos de machine learning e dashboards, independentemente da nuvem usada.

Nesta demonstração, mostraremos como o Unity Catalog pode ser usado para proteger sua tabela e conceder ACL nas tabelas. Também veremos como o Unity Catalog pode fornecer mascaramento dinâmico de dados em colunas utilizando funções SQL, e filtrar linhas com base no usuário atual.

Isso permitirá que você oculte ou anonimize dados com base nas permissões de cada usuário, desde uma condição simples baseada em GRUPO até um controle mais avançado.

 

Para instalar a demonstração, obtenha uma área de trabalho Databricks gratuita e execute os dois comandos seguintes em um notebook Python.

Dbdemos é uma biblioteca Python que instala demonstrações completas do Databricks em seus espaços de trabalho. Dbdemos carregará e iniciará notebooks, pipelines Delta Live Tables, clusters, painéis Databricks SQL, modelos de armazém ... Veja como usar dbdemos

 

Dbdemos é distribuído como um projeto do GitHub.

Para mais detalhes, por favor, veja o GitHub arquivo README.md e siga a documentação.
Dbdemos é fornecido como está. Veja a Licença e Aviso para mais informações.
Databricks não oferece suporte oficial para dbdemos e os ativos associados.
Para qualquer problema, por favor, abra um ticket e a equipe de demonstração dará uma olhada com o melhor esforço possível.