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敏感数据识别通过用户创建或内置的数据识别规则和规则组自动发现敏感数据并进行数据分级分类标注。 隐私保护管理 隐私保护管理可以通过数据静态脱敏、动态脱敏、数据水印、文件水印和动态水印等方式来防止敏感数据遭到有意或无意的误用、泄漏或盗窃,从而帮助企业采取合理措施来保护其敏感数据的机密性和完整性、可用性。 数据安全运营
选择敏感数据所在的数据库。 *数据表 选择敏感数据所在的数据表。 单击“确定”,完成动态水印策略创建。 相关操作 水印提取:获得从数据开发下载的动态水印CSV数据文件后,参考水印提取进行水印溯源。 配置策略:在动态水印页面,单击对应任务操作栏中的“配置”,即可配置动态水印策略。 编辑策略状态:新增的水印
分区表桶数 = MAX(单分区数据量大小(G)/2G*2,再后向上取整,1)。 其中,要注意的是: 需要使用的是表的总数据大小,而不是压缩以后的文件大小。 桶的设置以偶数最佳,非分区表最小桶数请设置4个,分区表最小桶数请设置1个。 同时,可通过在Hudi的目的端配置中单击“Hudi表属
更新:当数据重复时 系统中的原有数据为草稿状态,则会覆盖生成新的草稿数据。 系统中的原有数据为发布状态,则会生成下展数据。 单击“添加文件”,选择编辑完成的导入模板。 单击“上传文件”,上传完成后,自动跳转到“上次导入”页签,查看已导入的数据。 单击“关闭”。 导出 可通过导出的方式将衍生指标导出到本地。
全,进一步提升企业数据安全能力,增强数据安全意识,挖掘数据价值,培育数据要素市场。 DSMM标准以组织的数据为中心,围绕数据的采集、传输、存储、处理、交换、销毁全生命周期,从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力4个能力维度,按照1-5级成熟度,评价组织的数据安全能力。 图1 数据安全能力成熟度模型
快速入门指引 数据治理中心DataArts Studio是具备数据全生命周期管理和智能数据管理能力的一站式数据治理平台,基于数据湖底座,提供数据集成、开发、治理等能力。针对不同的使用场景,我们提供了不同的使用方案示例: 表1 快速入门案例定位 使用案例示例 所选数据湖底座 所需最低版本
variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment String ak = System.getenv("CLOUD_SDK_AK"); String sk = System.get
数据目录操作列表 云审计服务(Cloud Trace Service,简称CTS)为用户提供了云账户下资源的操作记录,可以帮您记录相关的操作事件,便于日后的查询、审计和回溯。 表1 支持云审计的关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 添加数据掩码 datamask createDataMask
该作业(使用DLF作业开发和作业调度每天定时输出告警统计报表),实现定期迁移数据。 源端:存储告警统计报表的OBS目录,源连接“obs_link”需要提前在CDM中创建好。 目的端:即将存储告警统计报表的RDS MySQL空间,目的连接“mysql_link”需要提前在CDM中创建好。
限。 技术资产数量增量包: 不同版本的DataArts Studio实例,提供了不同的技术资产数量规格限制。该规格是以数据目录中表和OBS文件的数量计算的,您可以在新商业模式的DataArts Studio实例卡片上通过“更多 > 配额使用量”查看使用量。当您的技术资产数量接近或
管理 > 配置”。 单击“环境变量”,在“环境变量配置”页面,选择“导入”。 在导入环境变量对话框中,选择已上传至OBS或者本地的环境变量文件,以及重命名策略。 图1 导入环境变量 导出环境变量 参考访问DataArts Studio实例控制台,登录DataArts Studio管理控制台。
variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment String ak = System.getenv("CLOUD_SDK_AK"); String sk = System.get
单击“全量导出”,进入到“导出全量数据”页面,单击“确认”。导出完成后,请到下载中心查看导出的内容。 如果没有配置默认存储路径,单击“批量导出”后,配置存储路径,可以将该存储路径设为OBS默认地址。 当前导出数据量最大为30M,超过30M系统会自动截断。 导出的作业实例与作业节点存在对
OBS计费说明 OBS服务支持按需和包周期计费,套餐包暂不支持退订。本例中使用按需计费,完成后删除新建的存储桶即可;另外,DataArts Studio作业日志和DLI脏数据默认存储在以dlf-log-{Project id}命名的OBS桶中,在退订DataArts Studio后可以一并删除。
应用背景 数据安全为数据湖提供数据生命周期内统一的数据使用保护能力。通过敏感数据识别、分级分类、隐私保护、资源权限控制、数据加密传输、加密存储、数据风险识别以及合规审计等措施,帮助用户建立安全预警机制,增强整体安全防护能力,让数据可用不可得和安全合规。 功能模块 数据安全包括: 数据密级
如表1所示。 表1 参数说明 参数名称 参数解释 APP secret 签名密钥,认证用的ak和sk编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 string to sign 创建的待签字符串 假设APP secret为
分区表桶数 = MAX(单分区数据量大小(G)/2G*2,再后向上取整,1)。 其中,要注意的是: 需要使用的是表的总数据大小,而不是压缩以后的文件大小。 桶的设置以偶数最佳,非分区表最小桶数请设置4个,分区表最小桶数请设置1个。 同时,可通过在Hudi的目的端配置中单击“Hudi表属
uris配置项。例如:thrift://host-192-168-1-212:9083 IP与主机名映射 否 使用集群配置为否时,是必选项。 如果Hadoop配置文件使用主机名,需要配置IP与主机的映射。格式:IP与主机名之间使用空格分隔,多对映射使用分号或回车换行分隔。 KMS密钥 否 使用集群配置为是时,是必选项。
PI的鉴权过程中,您需要用到账号、用户和密码等信息。 项目 区域默认对应一个项目,这个项目由系统预置,用来隔离物理区域间的资源(计算资源、存储资源和网络资源),以默认项目为单位进行授权,用户可以访问您账号中该区域的所有资源。如果您希望进行更加精细的权限控制,可以在区域默认的项目中
发现敏感数据 完成了敏感数据识别规则组定义后,就可以根据定义的规则来创建敏感数据识别任务,发现敏感数据,并将敏感数据同步到数据地图组件。 敏感数据发现任务运行后,为使该识别规则在静态脱敏任务中生效,必须在“敏感数据分布>手工修正”页面对任务中的识别规则进行“确认”,使规则状态变更为“有效”。