게시된 날짜: Nov 27, 2023
Amazon Redshift 데이터 레이크 분석은 Parquet, ORC, JSON 및 Ion 파일 형식의 중첩된 데이터를 쿼리할 수 있도록 지원합니다. 이제 중첩된 데이터에 AWS Lake Formation FGAC를 적용하고, Amazon Redshift 데이터 레이크 분석을 사용하여 쿼리할 수 있습니다. Amazon Redshift의 DDM을 사용하여 데이터 웨어하우스의 민감한 데이터를 보호하고 SUPER 데이터 유형 열의 Scalar 속성에 DDM 정책을 적용할 수 있습니다. 마스킹 정책에 정의된 마스킹 함수를 기반으로 SUPER 데이터가 마스킹되며, SUPER 객체의 전체 경로를 입력 경로로, SUPER 객체의 전체 경로를 출력 경로로 사용할 수 있습니다.
Amazon Redshift 데이터 레이크 분석은 Parquet, ORC, JSON 및 Ion 파일 형식의 중첩된 데이터를 쿼리할 수 있도록 지원합니다. 이제 Lake Formation의 세분화된 액세스 제어를 중첩된 객체에 적용하고 Amazon Redshift 데이터 레이크 분석을 통해 쿼리할 수 있습니다. Amazon Redshift의 동적 데이터 마스킹(DDM)을 통해 데이터 웨어하우스의 민감한 데이터를 보호하고 SUPER 데이터 유형 열의 Scalar 속성에 동적 데이터 마스킹 정책을 적용할 수 있습니다. 마스킹 정책에 정의된 마스킹 함수를 기반으로 SUPER 데이터가 마스킹되며, SUPER 객체의 전체 경로를 입력 경로로, SUPER 객체의 전체 경로를 출력 경로로 사용할 수 있습니다. Amazon Redshift 데이터베이스 개발자 안내서 및 블로그를 참조하여 자세히 알아볼 수 있습니다.