Presentazione del controllo granulare degli accessi tramite AWS Lake Formation con EMR Serverless
Siamo lieti di annunciare che il controllo granulare degli accessi ai dati (FGAC) tramite AWS Lake Formation per Apache Spark con Amazon EMR Serverless è stato reso disponibile per tutti. In questo modo puoi applicare le policy FGAC complete (a livello di database, tabella, colonna, riga e cella) definite in Lake Formation in modo che abbiano effetto sulle tabelle del data lake dai processi e dalle sessioni interattive di EMR Serverless Spark.
Lake Formation semplifica la creazione, la protezione e la gestione dei data lake. Consente di definire controlli granulari di accesso tramite istruzioni di concessione e revoca, simili a quelle utilizzate con i sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS) e di applicare automaticamente tali policy tramite motori compatibili come Athena, Spark su EMR, EC2 e Redshift Spectrum. Grazie alle implementazioni presentate oggi le stesse regole di Lake Formation impostate per l'utilizzo con altri servizi come Athena si applicano ai processi e alle sessioni interattive Spark su EMR Serverless, semplificando ulteriormente la sicurezza e la governance dei tuoi data lake.
Il controllo granulare degli accessi per i processi in batch e le sessioni interattive di Apache Spark tramite EMR Studio su EMR Serverless è disponibile con la versione EMR 7.2 in tutte le regioni in cui è disponibile EMR Serverless, ad eccezione delle regioni GovCloud e Cina. Per iniziare, consulta la pagina Utilizzo di AWS Lake Formation con Amazon EMR Serverless.