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Auf dieser Seite werden IRAP-Compliancesteuerelemente in Azure Databricks beschrieben.
Wichtig
Dieses Feature befindet sich in der Public Preview.
IRAP Übersicht
IRAP ist eine australische Regierungsinitiative, die Clouddienstanbieter für die Verarbeitung von Regierungsdaten zertifiziert. Es umfasst eine unabhängige Bewertung der Kontrollen des Australian Government Information Security Manual (ISM).
Wichtige Punkte
- Weit verbreitet in den öffentlichen Bereichen der australischen und neuseelandländischen Regierung.
- Umfasst die Bewertung durch einen akkreditierten IRAP-Prüfer.
- Konzentriert sich auf die Einhaltung von ISM-Sicherheitskontrollen.
IRAP-Konformitätskontrollen aktivieren
Um Ihren Arbeitsbereich so zu konfigurieren, dass die Verarbeitung von Daten unterstützt wird, die durch den IRAP-Standard geregelt sind, empfiehlt Databricks dringend, dass der Arbeitsbereich das Compliancesicherheitsprofil ermöglicht. Das Compliance-Sicherheitsprofil wird bei IRAP-Workloads erforderlich, sobald die Unterstützung allgemein verfügbar ist.
Wichtig
Um Serverless Computing mit IRAP-Workloads zu verwenden, müssen Sie eine Basisumgebung nutzen, die die Umgebungsversion 5 oder höher enthält. Wenn Sie keine kompatible Basisumgebung auswählen, wird die serverlose Berechnung nicht gestartet, wenn das IRAP-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.
Hinweis
Graviton-VM-Typen erzwingen keine FIPS 140-Verschlüsselung. Sie müssen sicherstellen, dass FIPS-genehmigte Kryptografie verwendet wird.
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 IRAP-Compliancesteuerelementen 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 | australiacentral |
australiacentral2 |
australiaeast |
australiasoutheast |
|---|---|---|---|---|
| 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) |