Amazon Redshift tidak akan lagi mendukung penggunaan Python UDF setelah 30 Juni 2026. Kami akan mulai menegakkannya secara bertahap. Untuk informasi lebih lanjut tentang detail opsi akhir masa pakai dan migrasi Python, lihat posting blog
Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Penyembunyian data dinamis
catatan
Amazon Redshift secara otomatis menutupi kolom tabel sistem tertentu saat mencatat informasi tentang kueri yang dibuat ke tampilan Katalog Data untuk mencegah paparan metadata sensitif. Untuk informasi selengkapnya, lihat Log in aman di Panduan Manajemen Amazon Redshift.
Menggunakan dynamic data masking (DDM) di Amazon Redshift, Anda dapat melindungi data sensitif di gudang data Anda. Anda dapat memanipulasi cara Amazon Redshift menampilkan data sensitif kepada pengguna pada saat kueri, tanpa mengubahnya dalam database. Anda mengontrol akses ke data melalui kebijakan masking yang menerapkan aturan pengaburan khusus ke pengguna atau peran tertentu. Dengan cara itu, Anda dapat menanggapi perubahan persyaratan privasi tanpa mengubah data yang mendasarinya atau mengedit kueri SQL.
Kebijakan penyembunyian data dinamis menyembunyikan, mengaburkan, atau membuat nama samaran data yang cocok dengan format tertentu. Saat dilampirkan ke tabel, ekspresi masking diterapkan ke satu atau lebih kolomnya. Anda dapat memodifikasi kebijakan masking lebih lanjut untuk hanya menerapkannya pada pengguna tertentu, atau ke peran yang ditentukan pengguna yang dapat Anda buat dengannyaRole-based kontrol akses (RBAC). Selain itu, Anda dapat menerapkan DDM pada tingkat sel dengan menggunakan kolom bersyarat saat membuat kebijakan masking. Untuk informasi selengkapnya tentang masking bersyarat, lihatPenyembunyian data dinamis bersyarat.
Anda dapat menerapkan beberapa kebijakan masking dengan berbagai tingkat pengaburan ke kolom yang sama dalam tabel dan menetapkannya ke peran yang berbeda. Untuk menghindari konflik saat Anda memiliki peran berbeda dengan kebijakan berbeda yang berlaku untuk satu kolom, Anda dapat menetapkan prioritas untuk setiap aplikasi. Dengan cara itu, Anda dapat mengontrol data apa yang dapat diakses oleh pengguna atau peran tertentu. Kebijakan DDM dapat menyunting data sebagian atau seluruhnya, atau menghasahnya dengan menggunakan fungsi yang ditentukan pengguna yang ditulis dalam SQL, Python, atau dengan. AWS Lambda Dengan menutupi data menggunakan hash, Anda dapat menerapkan gabungan pada data ini tanpa akses ke informasi yang berpotensi sensitif.
