BigID stellt eine sichere Verbindung zu Cloudera-Umgebungen her, um inhaltsbasierte Datenanalyse in Hive, HDFS, HBase und Streaming-Pipelines durchzuführen. Es scannt tatsächliche Datenwerte in strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Datensätzen, um sensible und regulierte Informationen präzise zu identifizieren.
BigID unterstützt die verteilte Verarbeitung, um mit groß angelegten Cloudera-Bereitstellungen kompatibel zu sein und eine skalierbare Erkennung in Data-Lake-Umgebungen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Betriebsleistung zu ermöglichen.
Die Ergebnisse der Datenanalyse werden in die Klassifizierungsrichtlinien, Governance-Workflows und Berichtssysteme des Unternehmens integriert, um eine handlungsrelevante Transparenz im gesamten Datenökosystem zu gewährleisten.
Diese Architektur gewährleistet eine präzise Cloudera-Datenermittlung im Unternehmensmaßstab, ohne die Produktionsabläufe zu beeinträchtigen.
BigID durchsucht folgende Bereiche:
BigID untersucht nicht nur Metadatenkataloge, sondern auch den tatsächlichen Dateninhalt, um sensible Informationen in verteilten Data-Lake-Umgebungen zu identifizieren.
Cloudera-Umgebungen erfordern leistungsorientiertes Scannen.
BigID unterstützt verteiltes Scannen und optional die Ausrichtung an nativen Rechenframeworks, einschließlich MapReduce, um die Datenlokalität zu nutzen und unnötige Datenbewegungen zu reduzieren.
Organisationen können:
Das Ergebnis ist eine skalierbare Erkennung in Umgebungen im Petabyte-Bereich.
Data Lakes verändern sich ständig.
BigID unterstützt das Scannen von Streaming-Pipelines, einschließlich Kafka- und Confluent-Integrationen, um Daten zu überwachen, die in Hadoop- und Cloudera-Umgebungen ein- oder ausfließen.
Organisationen können:
Dadurch wird sichergestellt, dass die Datenermittlung auch in dynamischen Umgebungen aktuell bleibt.
BigID wendet fortschrittliche Klassifizierungs- und Korrelationstechniken an, um Folgendes zu identifizieren:
Die Klassifizierung erstreckt sich über verteilte Dateisysteme und große Datensätze, um eine konsistente Abdeckung im gesamten Unternehmen zu gewährleisten.
Durchsucht aktuelle Datenwerte in Hive, HDFS, HBase und verteilten Speichern.
Unterstützt MapReduce-Ausrichtung und skalierbares Scannen in großen Umgebungen.
Überwacht Kafka- und Confluent-Pipelines zur inkrementellen Erkennung.
Liefert Bestandsberichte, Richtlinienabstimmung und revisionssichere Dokumentation.
Cloudera-Umgebungen konzentrieren riesige Mengen wertvoller Daten. BigID stellt sicher, dass sensible Daten in verteilten Systemen nicht unsichtbar werden.
