Anúncio do controle detalhado de acesso por meio do AWS Lake Formation com o EMR Sem Servidor
Temos o prazer de anunciar a disponibilidade geral do controle detalhado de acesso a dados (FGAC) por meio do AWS Lake Formation para o Apache Spark com o Amazon EMR Sem Servidor. Com esse recurso, você pode aplicar políticas completas de FGAC (por banco de dados, tabela, coluna, linha e célula) definidas no Lake Formation para que entrem em vigor em tabelas de data lake usadas por trabalhos e sessões interativas do Spark no EMR Sem Servidor.
O Lake Formation simplifica a criação, a proteção e o gerenciamento de data lakes. Ele permite que você defina controles detalhados de acesso por meio de declarações de concessão e revogação, semelhantes às usadas em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais (RDBMS), e aplique automaticamente essas políticas usando mecanismos compatíveis, como Athena, Spark no EMR no EC2 e Redshift Spectrum. Com o lançamento de hoje, as mesmas regras do Lake Formation que você configura para uso em outros serviços, como o Athena, se aplicam aos trabalhos e sessões interativas do Spark no EMR Sem Servidor, simplificando ainda mais a segurança e a governança de data lakes.
O controle detalhado de acesso para trabalhos em lote e sessões interativas do Apache Spark via EMR Studio no EMR Sem Servidor está disponível com a versão EMR 7.2 em todas as regiões que oferecem o EMR Sem Servidor, exceto GovCloud e China. Para começar a usar, consulte Using AWS Lake Formation with Amazon EMR Serverless.