Table ACL & Sécurité au niveau des lignes et des colonnes avec Unity Catalog

Unity Catalog est une solution de gouvernance unifiée pour tous les assets de données et d'IA de votre lakehouse (fichiers, tables et modèles de machine learning), quel que soit le cloud utilisé.

Dans cette démo, nous montrerons comment Unity Catalog peut être utilisé pour sécuriser votre table et accorder l'ACL sur les tables. Nous verrons également comment Unity Catalog peut fournir un masquage dynamique des données sur les colonnes en exploitant les fonctions SQL, et filtrer les lignes en fonction de l'utilisateur actuel.

Cela vous permettra de masquer ou d'anonymiser les données en fonction des permissions de chaque utilisateur, d'une simple condition basée sur le GROUPE à un contrôle plus avancé.

Pour installer la démo, obtenez un espace de travail Databricks gratuit et exécutez les deux commandes suivantes dans un carnet Python

%pip installez dbdemos

import dbdemos
dbdemos.install('uc-01-acl')

Dbdemos est une bibliothèque Python qui installe des démonstrations Databricks complètes dans vos espaces de travail. Dbdemos chargera et démarrera des carnets de notes, des pipelines Delta Live Tables, des clusters, des tableaux de bord Databricks SQL, des modèles d'entrepôt... Voir comment utiliser dbdemos

Dbdemos est distribué en tant que projet GitHub.

Pour plus de détails, veuillez consulter le GitHub fichier README.md et suivre la documentation.
Dbdemos est fourni tel quel. Voir le Licence et Avis pour plus d'informations.
Databricks n'offre pas de support officiel pour dbdemos et les ressources associées.
Pour tout problème, veuillez ouvrir un ticket et l'équipe de démonstration examinera sur une base de meilleurs efforts.