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Diese Seite beschreibt die Compliance-Kontrollen der Kategorie "Canada Protected B" in Azure Databricks.
Kanada Geschützte B-Übersicht
CcCS Medium (Protected B) Compliance bezieht sich auf die Einhaltung der Anforderungen des Kanadischen Zentrums für Cyber Security für die Behandlung und den Schutz vertraulicher Regierungsinformationen, die als "Geschützt B" klassifiziert sind. Dieser Standard beschreibt Kontrollen zum Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff, gewährleistung der Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Informationen mit mittlerer Wirkung.
Wichtige Punkte
- Entwickelt für kanadische Regierungsarbeitslasten mit mittlerer Vertraulichkeit.
- Konzentriert sich auf den Schutz von Daten vor Kompromittierung, Verlust oder unbefugter Offenlegung.
- Erfordert bestimmte technische und organisatorische Kontrollen.
Aktivieren Sie die Konformitätskontrollen für Canada Protected B
Um Ihren Arbeitsbereich so zu konfigurieren, dass die Verarbeitung von Daten unterstützt wird, die durch den Canada Protected B-Standard geregelt werden, erfordert Databricks, dass der Arbeitsbereich das Compliancesicherheitsprofil ermöglicht.
Von Bedeutung
Um serverloses Berechnen mit Canada Protected B-Workloads zu verwenden, müssen Sie eine Basisumgebung verwenden, die Die Umgebungsversion 5 oder höher enthält. Wenn Sie keine kompatible Basisumgebung auswählen, wird die serverlose Berechnung nicht gestartet, wenn das Kanada Protected B-Compliancesicherheitsprofil aktiviert ist. Informationen zum Auswählen einer Basisumgebung finden Sie unter Konfigurieren der serverlosen Umgebung.
Für die Verarbeitung regulierter Daten werden nur bestimmte Vorschaufeatures unterstützt. Ausführliche Informationen zum Compliancesicherheitsprofil, unterstützten Vorschaufeatures und unterstützten Regionen finden Sie unter Compliancesicherheitsprofil.
Sie sind allein dafür verantwortlich, zu überprüfen, ob vertrauliche Informationen nie in benutzerdefinierte Eingabefelder eingegeben werden, z. B. Arbeitsbereichsnamen, Computeressourcennamen, Tags, Auftragsnamen, Auftragsausführungsnamen, Netzwerknamen, Anmeldeinformationsnamen, Speicherkontonamen und Git-Repository-IDs oder URLs. Diese Felder können außerhalb der Compliancegrenze gespeichert, verarbeitet oder darauf zugegriffen werden.
Informationen zum Aktivieren von Canada Protected B Compliance-Steuerelementen finden Sie unter Konfigurieren erweiterter Sicherheits- und Complianceeinstellungen.
Regionale Unterstützung für Funktionalitäten
Diese Tabelle zeigt die Featureverfügbarkeit für den ausgewählten Compliancestandard in allen unterstützten Databricks-Regionen. Einige Features werden möglicherweise als verfügbar aufgeführt, bevor sie tatsächlich veröffentlicht werden.
| Funktion | canadacentral |
canadaeast |
|---|---|---|
| KI-Funktionen – Klassifizierung | ||
| KI-Funktionen – Dokumentanalyse | ||
| KI-Funktionen - Informationsextraktion | ||
| Anomalieerkennung | ||
| Classic Compute | ✓ | ✓ |
| Reinräume | ||
| Datenklassifizierung | ||
| Databricks-Apps | ✓ | ✓ |
| Databricks One | ✓ | ✓ |
| Standardspeicher | ||
| Genie-Agentenmodus | ||
| Genie-Code | ✓ | ✓ |
| Genie Code Agentenmodus | ||
| Genie Code Dashboard Agent | ||
| Genie-Räume | ✓ | ✓ |
| Wissensassistent | ||
| Autoskalierung von Lakebase | ||
| Lakeflow Connect - Confluence | ✓ | |
| Lakeflow Connect - Dynamics 365 | ✓ | ✓ |
| Lakeflow Connect - GA4 | ||
| Lakeflow Connect - Google Ads | ✓ | |
| Lakeflow Connect - HubSpot | ✓ | |
| Lakeflow Connect – Metaanzeigen | ✓ | |
| Lakeflow Connect - MySQL | ✓ | ✓ |
| Lakeflow Connect - NetSuite | ||
| Lakeflow Connect - PostgreSQL | ✓ | ✓ |
| Lakeflow Connect - SFTP | ||
| Lakeflow Connect – Salesforce | ||
| Lakeflow Connect - ServiceNow | ||
| Lakeflow Connect - SharePoint | ✓ | ✓ |
| Lakeflow Connect - TikTok Ads | ✓ | |
| Lakeflow Connect - Workday HCM | ||
| Lakeflow Connect - Workday Reports (RaaS) | ||
| Lakeflow Connect - Zendesk Support | ✓ | |
| Lakeflow Connect - Zerobus Ingest | ||
| Lakeflow-Aufträge | ✓ | ✓ |
| Lakeflow-Pipeline-Editor | ✓ | |
| Lakehouse-Überwachung | ✓ | |
| MLflow auf Databricks | ✓ | ✓ |
| Verwaltete MCP-Server | ✓ | ✓ |
| Modellbereitstellung – KI-Gateway | ||
| Modellbereitstellung - KI-Schutzgeländer | ||
| Modellbereitstellung - KI-Spielplatz | ||
| Modellbereitstellung – Benutzerdefinierte Modelle | ||
| Modellbereitstellung – externe Modelle | ||
| Modelbereitstellung - Foundation Models AI Funktion (ai_query) | ||
| Modellbereitstellung - Foundation Models Bezahlung pro Token | ||
| Prädiktive Optimierung | ✓ | |
| Serverlose Aufträge/Workflows/Notizbücher | ✓ | |
| Serverless Lakeflow Pipelines | ✓ | |
| Serverlose SQL-Warehouses | ✓ | |
| Serverloser Arbeitsbereich | ||
| Supervisor-Agent | ||
| Vektorsuche (Standard) | ||
| Vektorsuche (Speicher optimiert) |