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Immuta为SparkSQL数据添加了本机策略实施

导读 数据管理初创公司Immuta Inc 今天宣布将更新其平台,使数据科学家能够使用广泛采用的数据处理软件Apache Spark来构建遵守严格的治理和

数据管理初创公司Immuta Inc. 今天宣布将更新其平台,使数据科学家能够使用广泛采用的数据处理软件Apache Spark来构建遵守严格的治理和隐私政策的算法。

Immuta的数据管理平台专注于准备用于人工智能和机器学习项目的数据。同时,Apache Spark是一个大数据处理框架,通常用于大规模结构化查询语言,批处理和流处理。

去年9月,Immuta使用新的差异性隐私控件和个性化数据访问来更新其平台,以使数据匿名并控制谁可以访问它。该公司表示,现在,Immuta正在通过本机策略执行控制将这些功能扩展到来自Apache Spark的数据,使企业能够“大规模”处理,保护和审计Spark数据。

这个想法是,组织可以使用SparkSQL数据来增强机器学习算法的性能,同时又符合欧洲通用数据保护法案(General Data Protection Act)等法规的要求,该法案将于下个月生效。根据GDPR,对于在欧盟成员国内进行的交易,将要求企业保护欧盟公民的个人数据和隐私。那些不遵守规定的人将面临数百万美元的罚款。

Immuta首席技术官Steve Touw说,Spark中的本机策略执行为组织提供了一种“主动管理和应用策略控制”对其SparkSQL数据的方式。“我们使组织能够显着提高处理,保护和审核数据的速度和规模。这是满足GDPR,HIPAA和其他法律的合规性和法规要求的关键。”

Touw说,Immuta的新功能可以集成到Spark集群中,而无需配置驱动程序,这意味着企业可以在几分钟内访问其Spark数据而无需担心合规性。

Immuta还在其平台的2.1版中添加了新的“自动治理报告”功能。顾名思义,这使用户可以生成有关其工作流程中发生的数据活动的即时报告,从而提供洞察力,例如人员,何时以及如何访问公司数据。

Immuta的新功能受到Databricks Inc.首席信息安全官David Cook的热烈欢迎,该公司是Apache Spark的首席开发人员。他说,这些更新有助于扩大Spark作为AI工作负载的统一分析引擎的作用。

Cook说:“规范的数据访问和动态策略实施是Apache Spark用户构建合法和合乎道德的算法的关键推动力。” “通过使这些创新可用于Spark生态系统,更多企业可以自动访问其数据并管理基于云的数据科学计划的风险。”

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