Zugriff auf Daten an externen Standorten

Demo Typ

Produktanleitung

Laufzeit

Selbstgesteuert

Social Media

Was Sie lernen werden

Unity Catalog ist eine einheitliche Governance-Lösung für alle Daten- und KI-Assets einschließlich Dateien, Tabellen und Machine-Learning-Modellen in Ihrem Lakehouse in jeder Cloud.

In dieser Demo zeigen wir, wie der Unity-Katalog zur Sicherung externer Standorte verwendet werden kann.

Externe Speicherorte sind Cloud-Blob-Speicher (S3, GCS, ADLS), auf die auf sichere Weise zugegriffen werden muss.

Der Unity-Katalog ermöglicht es Ihnen, Anmeldeinformationsobjekte zu erstellen, um solchen Zugriff zu sichern. Sie können dann definieren, wer Zugang zu dem externen Standort hat, indem Sie diese Anmeldeinformationen nutzen.

Sobald alles eingerichtet ist, kann Ihr Analyst alle in der Cloud gespeicherten Dateien verarbeiten und analysieren.

 

Um die Demo zu installieren, holen Sie sich eine kostenlose Databricks-Arbeitsumgebung und führen Sie die folgenden zwei Befehle in einem Python-Notebook aus

Dbdemos ist eine Python-Bibliothek, die vollständige Databricks-Demos in Ihren Arbeitsbereichen installiert. Dbdemos lädt und startet Notebooks, Delta Live Tables Pipelines, Cluster, Databricks SQL Dashboards, Warehouse-Modelle ... Siehe wie man dbdemos verwendet

 

Dbdemos wird als GitHub-Projekt verteilt.

Für weitere Details, bitte sehen Sie sich die GitHub README.md Datei an und folgen Sie der Dokumentation.
Dbdemos wird so wie es ist bereitgestellt. Siehe die 
Lizenz und Hinweis für weitere Informationen.
Databricks bietet keine offizielle Unterstützung für dbdemos und die zugehörigen Assets.
Bei Problemen öffnen Sie bitte ein Ticket und das Demo-Team wird sich nach bestem Bemühen darum kümmern. 

Empfohlen

<p>Tabellen-ACL &amp; Zeilen- und Spaltenebene Sicherheit mit Unity Katalog</p>

Tutorial

Tabellen-ACL & Zeilen- und Spaltenebene Sicherheit mit Unity Katalog

<p>Datenherkunft mit Unity Catalog</p>

Tutorial

Datenherkunft mit Unity Catalog

<p>Auditprotokoll mit Databricks</p>

Tutorial

Auditprotokoll mit Databricks