Tabelle ACL & Zeilen- und Spaltenebene Sicherheit mit Unity Katalog

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 Catalog verwendet werden kann, um Ihre Tabelle zu sichern und ACL auf Tabellen zu gewähren. Wir werden auch sehen, wie der Unity Catalog dynamisches Datenmaskieren auf Spalten ermöglichen kann, indem SQL-Funktionen genutzt werden, und Zeilen basierend auf dem aktuellen Benutzer filtern kann.

Dies ermöglicht es Ihnen, Daten basierend auf den Berechtigungen jedes Benutzers zu verbergen oder zu anonymisieren, von einer einfachen Bedingung basierend auf GRUPPE bis hin zu fortgeschrittenerer Kontrolle.

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

%pip installieren Sie dbdemos

importiere dbdemos
dbdemos.installiere('uc-01-acl')

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 ... Sehen Sie wie man dbdemos verwendet

Dbdemos wird als GitHub-Projekt bereitgestellt.

Für weitere Details, sehen Sie bitte das GitHub README.md-Datei an und folgen Sie der Dokumentation.
Dbdemos wird so bereitgestellt, wie es ist. 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.