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Questa pagina descrive i controlli di conformità ai requisiti di protezione livello B del Canada in Azure Databricks.
Panoramica di Canada Protected B
La conformità di CCCS Medium (Protected B) si riferisce al rispetto dei requisiti del Centro canadese per la sicurezza informatica per la gestione e la protezione delle informazioni riservate classificate come "Protected B". Questo standard descrive i controlli per proteggere i dati da accessi non autorizzati, garantendo riservatezza, integrità e disponibilità per informazioni di impatto medio.
Punti chiave
- Progettato per carichi di lavoro del governo canadese con sensibilità media.
- È incentrata sulla protezione dei dati da compromissione, perdita o divulgazione non autorizzata.
- Richiede controlli tecnici e organizzativi specifici.
Abilitare i controlli di conformità B protetti in Canada
Per configurare l'area di lavoro per supportare l'elaborazione dei dati regolamentati dallo standard B protetto dal Canada, Databricks richiede che l'area di lavoro consenta il profilo di sicurezza della conformità.
Importante
Per usare il calcolo serverless con carichi di lavoro B protetti dal Canada, è necessario usare un ambiente di base che include la versione 5 o successiva dell'ambiente. Se non si seleziona un ambiente di base compatibile, l'ambiente di calcolo serverless non verrà avviato quando il profilo di sicurezza di conformità B protetto dal Canada è abilitato. Per selezionare un ambiente di base, vedere Configurare l'ambiente serverless.
Per l'elaborazione dei dati regolamentati sono supportate solo funzionalità di anteprima specifiche. Per informazioni dettagliate sul profilo di sicurezza della conformità, sulle funzionalità di anteprima supportate e sulle aree supportate, vedere Profilo di sicurezza della conformità.
L'utente è esclusivamente responsabile della verifica che le informazioni riservate non vengano mai immesse nei campi di input definiti dal cliente, ad esempio nomi di area di lavoro, nomi di risorse di calcolo, tag, nomi di processi, nomi di esecuzione dei processi, nomi di rete, nomi di credenziali, nomi di account di archiviazione e ID repository Git o URL. Questi campi possono essere archiviati, elaborati o accessibili all'esterno del limite di conformità.
Per abilitare i controlli di conformità B protetti dal Canada, vedere Configurare le impostazioni di sicurezza e conformità avanzate.
Supporto a livello di area per le funzionalità
Questa tabella mostra la disponibilità delle funzionalità per lo standard di conformità selezionato in tutte le aree di Databricks supportate. Alcune funzionalità possono essere elencate come disponibili prima che vengano effettivamente rilasciate.
| Feature | canadacentral |
canadaeast |
|---|---|---|
| Funzioni di intelligenza artificiale - Classificazione | ||
| Funzioni di intelligenza artificiale - Analisi dei documenti | ||
| Funzioni di intelligenza artificiale - Estrazione di informazioni | ||
| Rilevamento anomalie | ||
| Calcolo classico | ✓ | ✓ |
| Camere bianche | ||
| Classificazione dei dati | ||
| Applicazioni Databricks | ✓ | ✓ |
| Databricks One | ✓ | ✓ |
| Archiviazione predefinita | ||
| Modalità agente Genie | ||
| Codice Genie | ✓ | ✓ |
| Modalità agente di Genie Code | ||
| Agente del Dashboard Codice Genie | ||
| Genie Spaces | ✓ | ✓ |
| Assistente di conoscenze | ||
| Scalabilità automatica di Lakebase | ||
| Lakeflow Connect - Confluence | ✓ | |
| Lakeflow Connect - Dynamics 365 | ✓ | ✓ |
| Lakeflow Connect - GA4 | ||
| Lakeflow Connect - Google Ads | ✓ | |
| Lakeflow Connect - HubSpot | ✓ | |
| Lakeflow Connect - Meta Ads | ✓ | |
| 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 - Report Workday (RaaS) | ||
| Lakeflow Connect - Supporto per Zendesk | ✓ | |
| Lakeflow Connect - Inserimento Zerobus | ||
| Lavori Lakeflow | ✓ | ✓ |
| Editor di pipeline di Lakeflow | ✓ | |
| Monitoraggio di Lakehouse | ✓ | |
| MLflow su Databricks | ✓ | ✓ |
| Server MCP gestiti | ✓ | ✓ |
| Servizio modelli - Gateway di intelligenza artificiale | ||
| Model Serving - Sicurezza AI | ||
| Gestione dei modelli - Ai Playground | ||
| Gestione dei modelli - Modelli personalizzati | ||
| Gestione dei modelli - Modelli esterni | ||
| Model Serving - Funzione AI di Modelli Fondamentali (ai_query) | ||
| Servizio Modello - Modelli Fondamentali Pagare Per Token | ||
| Ottimizzazione predittiva | ✓ | |
| Processi serverless/flussi di lavoro/notebook | ✓ | |
| Pipeline Lakeflow senza server | ✓ | |
| Warehouse SQL senza server | ✓ | |
| Area di lavoro serverless | ||
| Agente supervisore | ||
| Ricerca vettoriale (standard) | ||
| Ricerca vettoriale (ottimizzata per l'archiviazione) |