Data mesh - Wikipedia
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データメッシュとは何ですか? - データメッシュアーキテクチャの説明 - AWS
データメッシュは、分散型かつ非中心の所有権を通じてデータセキュリティに関する高度な課題を解決するアーキテクチャフレームワークです。組織には、さまざまな事業部門が提供する複数のデータソースがあり、分析のために統合する必要があります。データメッシュアーキテクチャは、異なるデータソースを効果的に統合し、一元管理されたデータ共有とガバナンスガイドラインを通じてそれらをリンクします。ビジネス部門は、共有データへのアクセス方法、アクセスするユーザー、およびアクセスされる形式を管理できます。データメッシュはアーキテクチャを複雑にしますが、データアクセス、セキュリティ、およびスケーラビリティを改善することによって高い効率を実現するものでもあります。 組織は増え続けるデータボリュームにアクセスできますが、実用的なメリットを引き出すには、データをソート、フィルタリング、処理、および分析する必要があります。組織
Lake Formation の主要な機能を図と表でまとめる | DevelopersIO
はじめに おはようございます、もきゅりんです。 最近は、データレイク関係に携わる機会があったため、ついでに Lake Formation を学びました。 Lake Formation とは通常数ヶ月単位で構築されるようなデータレイク環境を数日で構築してしまおう、という凄まじいサービスです。 当稿はその Lake Formation の主要な機能を図で整理するのが目的です。 20191001 AWS Black Belt Online Seminar AWS Lake Formation で記載されているように、 LakeFormation の主要な機能は2つです。 すなわち、ブループリント と アクセスパーミッション です。 この2つに焦点を当てて整理していきます。 ブループリント ブループリントとは、データレイクにデータを簡単に取り込める「データ管理テンプレート」です。これを実行すると、
Lake Formation 許可の概要 - AWS Lake Formation
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 Lake Formation 許可の概要 メタデータアクセス – Data Catalog リソースに対する許可 (Data Catalog 許可)。 これらの許可は、プリンシパルが Data Catalog 内のメタデータデータベースとテーブルの作成、読み取り、更新、および削除を実行できるようにします。 基盤となるデータアクセス – Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 内のロケーションに対するアクセス許可 (データアクセス許可とデータロケーション許可）。 データレイクのアクセス許可により、プリンシパルが基盤となる Amazon S3 ロケーション (データカタログリソースがポイントするデータ) に対するデータの読み取
AWS Lake Formationでデータレイク体験！ #3 きめ細かな権限管理 - Taste of Tech Topics
機械学習アプリケーションエンジニアの@yktmです。 AWSで構築するデータレイクがテーマの本連載、今回は第3回目、最終回です。 前回は、AWS Lake Formationで構築したデータレイクとAmazon Athenaの連携を確認しました。今回は、Lake Formationの権限管理で、Athenaからのクエリにアクセスコントロールをかける部分を試していきます。 データレイクにはとにかくどんなデータも格納される、ということは誰がどのデータにアクセスできるか管理する必要がでてきます。 Lake Formationを使うと、データレイクにおけるアクセスコントロールを、要件に合わせ細かく設定することができます。 実際に権限管理を試してみると、確かに細かく権限管理できることが実感できました。他方、Lake Formationにおける権限管理の考え方が複雑なため、自分にとっては難しい部分もあ
Lake Formation でのデータフィルタリングとセルレベルのセキュリティ - AWS Lake Formation
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 Lake Formation でのデータフィルタリングとセルレベルのセキュリティ Data Catalog テーブルに対する Lake Formation 許可を付与するときは、クエリ結果、および Lake Formation と統合されたエンジン内の特定のデータへのアクセスを制限するためのデータフィルタリング仕様を含めることができます。Lake Formation は、列レベルのセキュリティ、行レベルのセキュリティ、およびセルレベルのセキュリティを実現するために、データフィルタリングを使用します。ソースデータにネストされた構造が含まれている場合は、ネストされた列にデータフィルターを定義して適用できます。
行レベルのアクセスコントロールによるデータレイクの保護 - AWS Lake Formation
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 行レベルのアクセスコントロールによるデータレイクの保護 AWS Lake Formation 行レベルのアクセス許可を使用すると、データコンプライアンスとガバナンスポリシーに基づいて、テーブル内の特定の行へのアクセスを提供できます。数十億のレコードを格納する大きなテーブルがある場合、さまざまなユーザーやチームがアクセスして表示できるデータを、許可した範囲に限定する方法が必要です。行レベルのアクセスコントロールは、データを保護するとともに、ジョブの実行に必要なデータへのアクセス許可をユーザーに付与するシンプルでパフォーマンスの高い方法です。Lake Formation は、一元的な監査とコンプライアンスレポートを通じて、どのプリンシパルが、どのデータに、いつ、どのサー
AWS Lake Formationの概要を図と用語で整理する - Qiita
AWS Lake Formationをざっくりと理解するために基本的な概念とコンポーネントを、図と用語で整理してみます。 AWS Lake Formationとは？ AWSでデータレイクを構築・運用するためのマネージドサービス 実体は、ほぼAWSの各種サービスをラップしたもの(Glue, IAM, S3, etc..) データレイク専用にアクセス制御を行うために、IAMとは別に独自の権限管理機構を持つ 実データも保持しセキュリティ向上と権限管理が簡単に行えるAWS Glueという印象 IAMやGlueを個別に駆使してデータレイクを構築・運用するよりデータレイクに特化していて扱いやすい ざっくりした概念図 図にするとかなりシンプル。 備考 公式ドキュメント (2020/02/04時点では英語のみ) 公式マンガがあるよ Lake Fromationの根っこにはAWS GlueがあるためAWS
AWS Lake Formationの導入効果
はじめに こんにちは、D2Cインフラエンジニアの小川です。 先日、社内分析基盤のリプレイスに伴い、AWS Lake Formation導入を行い多方面でのシステム改善を実現しました。本記事では、Lake Formationを導入をしてよかったことをご紹介したいと思います。 背景 Lake Formationの導入に至る背景として、大きく以下2点がありました。 データの二重管理 分析基盤環境のあるAWSアカウントと、分析対象のデータの格納先のAWSアカウントが、複数アカウントおよび異なるリージョンにまたがっていました。これにより、分析基盤環境のあるAWSアカウントで、データの格納先AWSアカウントからデータの定期移行をする必要があり、この運用方法では以下の課題がありました。 コスト増 データの二重保存料金の発生 AWS間のデータ転送料金の発生 管理者・ユーザー（分析者）の負担 データ転送に時
Lake Formation でのデータフィルター - AWS Lake Formation
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 Lake Formation でのデータフィルター データフィルターを作成することで、列レベル、行レベル、およびセルレベルのセキュリティを実装することができます。データフィルターは、テーブルに対する SELECT Lake Formation 許可を付与する時に選択します。テーブルにネストされた列構造が含まれている場合は、子列を含めるか除外するかしてデータフィルターを定義できます。また、ネストされた属性に対して行レベルのフィルター式を定義できます。 各データフィルターは、Data Catalog 内の特定のテーブルに属します。データフィルターには、以下の情報が含まれています。 フィルター名 フィルターに関連付けられたテーブルIDsのカタログ テーブル名 テーブルが含
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細粒度のアクセスコントロールのための方式 - AWS Lake Formation
Amazon.co.jp: AWSではじめるデータレイク: クラウドによる統合型データリポジトリ構築入門: 上原誠, 志村誠, 下佐粉昭, 関山宜孝: 本