为什么Immuta为Databricks?
自动化数据安全和隐私控制
通过在Databricks中的作业上动态执行现代、细粒度、基于属性的访问控制(ABAC)，管理敏感环境中的数据安全。
审计数据访问的合规性
使用详细的审计日志和报告轻松证明合规的数据访问，这些日志和报告显示用户的数据访问级别、预期目的和查询历史-所有这些都用简单的英语。
对数据科学和分析应用集中策略
在Databricks中使用应用于工作负载的本地和全局策略，用于R、Scala、Python和SQL的数据科学和分析。
它是如何工作的
创建访问控制策略
使用自然语言策略构建器创建访问控制策略
在Spark中执行策略
规则在Databricks中本机强制执行，对笔记本或分析工具透明
审计数据使用
使用数据级的详细审计日志，用简单的英语证明合规性
用例
现代化Hadoop迁移的访问
从Hadoop迁移时自动化安全和隐私控制，没有基于角色的访问控制的限制。
安全地将数据访问扩展到更多用户
使用细粒度访问控制为更多用户提供对Delta Lake的访问，以管理行级和列级安全性。
数据即服务的访问控制
通过在Spark中动态执行本地规则，而不复制数据，为数据产品的每个客户执行访问和隐私控制。
峰会会议
“我们选择了Databricks和Immuta，因为它们配合得很好。对我们来说，能够在几天内部署Immuta和Databricks来验证概念是一个相当大的卖点。”
- - - - - -Slava Frid， bob体育客户端下载WorldQuant Predictive平台架构师兼CTO
