你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站，请访问 https://docs.azure.cn。

在 Azure 中保护云规模分析

为了尽可能限制安全风险，同时提供进行数据分析的访问权限，请使用数据治理。数据治理可在操作、维护和控制之间提供平衡。数据治理遵循数据湖解决方案体系结构设计的基本原则，该设计使用基础架构即代码和安全性作为代码。

安全原则

云规模分析的重点基于关键管理原则：

原则	说明
单一权威标识源	使用一致性和单一权威来源来提高清晰度，并降低人为错误以及配置和自动化复杂性产生的风险。
自动化的数据安全方法	使用自动化来启用审计、实施多个控制点并减少人为错误。自动化还使数据治理更容易并限制开销。
授予完成任务所需的最低权限	仅授予用户完成工作所需的访问权限，并限制特定范围内允许的操作。
简化但安全的权限	避免自定义。定制会导致复杂性，从而妨碍人类理解、安全性、自动化和治理。例如，使用内置角色为数据服务分配权限，避免专门引用单个资源或用户的权限。
规则和定义更加清晰明了并且更便于强制执行	清晰地分离数据以帮助保持环境井井有条，同时便于强制执行安全规则和定义。

提示

部署云规模分析时，请考虑使用这些自动化原则来启用安全性，而不是手动应用。理想情况下，用户应该仅在批准或拒绝访问请求时进行手动交互。有关详细信息，请参阅云规模分析部署的部署模板。