Anuncio de un control de acceso preciso a través de AWS Lake Formation con EMR sin servidor
Nos complace anunciar la disponibilidad general del control de acceso preciso a los datos (FGAC) a través de AWS Lake Formation para Apache Spark con Amazon EMR sin servidor. Esto le permite aplicar políticas de FGAC completas (a nivel de base de datos, tabla, columna, fila y celda) definidas en Lake Formation para que surtan efecto en las tablas de sus lagos de datos desde sus sesiones interactivas y trabajos de Spark con EMR sin servidor.
Lake Formation simplifica la creación, la protección y la administración de lagos de datos. Le permite definir controles de acceso precisos mediante declaraciones de concesión y revocación, similares a las que se utilizan con los sistemas de administración de bases de datos relacionales (RDBMS), y aplicar automáticamente esas políticas mediante motores compatibles como Athena, Spark en EMR en EC2 y Redshift Spectrum. Con el lanzamiento de hoy, las mismas reglas de Lake Formation que configuró para su uso con otros servicios como Athena, ahora se aplican a sus trabajos de Spark y a las sesiones interactivas en EMR sin servidor. De esta manera, se simplifica aún más la seguridad y la gobernanza de sus lagos de datos.
El control de acceso preciso para los trabajos por lotes y las sesiones interactivas de Apache Spark a través de EMR Studio en EMR sin servidor está disponible con la versión 7.2 de EMR en todas las regiones en las que EMR sin servidor está disponible, excepto en las regiones de GovCloud y China. Para empezar, consulte Uso de AWS Lake Formation con Amazon EMR sin servidor.