Thông báo về tính năng kiểm soát quyền truy cập ở mức độ chi tiết thông qua AWS Lake Formation với EMR phi máy chủ
Chúng tôi rất vui mừng thông báo về việc cung cấp rộng rãi tính năng kiểm soát quyền truy cập dữ liệu ở mức độ chi tiết (FGAC) thông qua AWS Lake Formation cho Apache Spark với Amazon EMR phi máy chủ. Với tính năng này, bạn có thể thực thi các chính sách FGAC đầy đủ (cấp độ cơ sở dữ liệu, bảng, cột, hàng và ô) được xác định trong Lake Formation để áp dụng cho các bảng trong hồ dữ liệu ở các tác vụ Spark trên EMR phi máy chủ cũng như các phiên tương tác.
Lake Formation giúp việc dựng, bảo mật và quản lý hồ dữ liệu trở nên đơn giản. Dịch vụ này cho phép bạn xác định các chính sách kiểm soát quyền truy cập ở mức độ chi tiết thông qua các câu lệnh cấp quyền và thu hồi, tương tự như câu lệnh khi bạn dùng các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS), cũng như tự động thực thi các chính sách đó thông qua các công cụ tương thích như Athena, Spark trên EMR của EC2 và Redshift Spectrum. Với tính năng ra mắt hôm nay, chính các quy tắc Lake Formation mà bạn thiết lập để sử dụng với các dịch vụ khác như Athena hiện cũng áp dụng cho các tác vụ Spark và các phiên tương tác trên EMR phi máy chủ, giúp đơn giản hóa hơn nữa việc bảo mật và quản trị hồ dữ liệu của bạn.
Tính năng kiểm soát quyền truy cập ở mức độ chi tiết cho các tác vụ Apache Spark hàng loạt và các phiên tương tác thông qua EMR Studio trên EMR phi máy chủ có sẵn với bản phát hành EMR 7.2 ở tất cả các khu vực có EMR phi máy chủ, ngoại trừ các khu vực Trung Quốc và GovCloud. Để bắt đầu, hãy xem Using AWS Lake Formation with Amazon EMR Serverless.