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Auf dieser Seite werden IRAP-Compliancesteuerelemente in Azure Databricks beschrieben.
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 er die Verarbeitung von Daten unterstützt, die vom IRAP-Standard reguliert werden, müssen Sie das Compliance-Sicherheitsprofil aktivieren.
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.
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-Klassifizierung | ✓ | |||
| KI-Extrakt | ✓ | |||
| AI ParseDocument | ✓ | |||
| KI-Vorbereitungssuche | ✓ | |||
| Anomalieerkennung | ✓ | ✓ | ||
| Chat in Genie One | ||||
| Klassische Berechnung | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Reinräume | ✓ | ✓ | ||
| Datenklassifizierung | ✓ | |||
| Databricks-Apps | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Databricks Genie für Microsoft Teams | ||||
| Databricks Genie für Slack | ||||
| Standardspeicher | ✓ | ✓ | ||
| Genie-Agentenmodus | ||||
| Genie-Code | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Genie Code Agentenmodus | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Genie Code für die Dashboarderstellung | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Genie One | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Genie-Räume | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Wissensassistent | ||||
| Lakebase | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Lakeflow Connect – Confluence | ✓ | ✓ | ||
| Lakeflow Connect - GA4 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Lakeflow Connect – Google Ads | ✓ | ✓ | ||
| Lakeflow Connect – HubSpot | ✓ | ✓ | ||
| Lakeflow Connect – Metaanzeigen | ✓ | ✓ | ||
| Lakeflow Connect - MySQL | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Lakeflow Connect – PostgreSQL | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Lakeflow Connect – SFTP | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Lakeflow Connect – Salesforce | ✓ | ✓ | ||
| Lakeflow Connect – ServiceNow | ✓ | ✓ | ||
| Lakeflow Connect – TikTok-Werbung | ✓ | ✓ | ||
| Lakeflow Connect – Workday HCM | ✓ | ✓ | ||
| Lakeflow Connect – Workday-Berichte (RaaS) | ✓ | ✓ | ||
| Lakeflow Connect – Zendesk-Unterstützung | ✓ | ✓ | ||
| Lakeflow Connect – Zerobus Ingest | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Lakeflow Connect für Dynamics 365 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Lakeflow Connect für Netsuite | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Lakeflow Connect für SharePoint | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Lakeflow-Aufträge | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Lakeflow-Pipeline-Editor | ✓ | ✓ | ||
| Lakehouse-Überwachung | ✓ | ✓ | ||
| Lakehouse RT | ||||
| MLflow auf Databricks | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Verwaltete MCP-Server | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Bereitstellung von Modellen – KI-Gateway (v1) | ||||
| 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 | ✓ | |||
| OpenSharing | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| OpenSharing SecureConnect | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Prädiktive Optimierung | ✓ | ✓ | ||
| Serverlose GPU-Rechenleistung | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Serverlose Aufträge/Workflows/Notizbücher | ✓ | ✓ | ||
| Serverlose Lakeflow-Pipelines | ✓ | ✓ | ||
| Serverlose SQL-Warehouses | ✓ | ✓ | ||
| Serverloser Arbeitsbereich | ✓ | ✓ | ||
| Supervisor-Agent | ||||
| Unity AI-Gateway | ✓ | |||
| Vektorsuche (Standard) | ✓ | |||
| Vektorsuche (Speicher optimiert) | ✓ |