BigID se connecte de manière sécurisée aux environnements Cloudera pour effectuer une exploration de données basée sur le contenu dans Hive, HDFS, HBase et les pipelines de streaming. Il analyse les valeurs des données dans les ensembles de données structurés, semi-structurés et non structurés afin d'identifier avec précision les informations sensibles et réglementées.
BigID prend en charge le traitement distribué pour s'aligner sur les déploiements Cloudera à grande échelle, permettant une découverte évolutive dans les environnements de lac de données tout en maintenant les performances opérationnelles.
Les résultats de la découverte s'intègrent aux politiques de classification de l'entreprise, aux flux de travail de gouvernance et aux cadres de reporting pour offrir une visibilité exploitable sur l'ensemble de l'écosystème de données.
Cette architecture garantit une découverte précise des données Cloudera à l'échelle de l'entreprise sans perturber les charges de travail de production.
BigID effectue des analyses sur :
BigID examine le contenu réel des données, et non seulement les catalogues de métadonnées, afin d'identifier les informations sensibles dans les environnements de lacs de données distribués.
Les environnements Cloudera nécessitent une analyse optimisée en termes de performances.
BigID prend en charge l'analyse distribuée et l'alignement optionnel avec les frameworks de calcul natifs, notamment MapReduce, afin de tirer parti de la localité des données et de réduire les déplacements de données inutiles.
Les organisations peuvent :
Il en résulte une découverte à grande échelle dans des environnements de l'ordre du pétaoctet.
Les lacs de données évoluent constamment.
BigID prend en charge l'analyse des pipelines de flux, y compris les intégrations Kafka et Confluent, pour surveiller les données entrant ou sortant des environnements Hadoop et Cloudera.
Les organisations peuvent :
Cela permet de garantir que la découverte des données reste à jour dans les environnements dynamiques.
BigID utilise des techniques avancées de classification et de corrélation pour identifier :
La classification s'étend aux systèmes de fichiers distribués et aux ensembles de données à grande échelle pour assurer une couverture d'entreprise cohérente.
Analyse les valeurs de données réelles sur Hive, HDFS, HBase et le stockage distribué.
Prend en charge l'alignement MapReduce et l'analyse évolutive dans de grands environnements.
Surveille les pipelines Kafka et Confluent pour une découverte incrémentale.
Fournit des rapports d'inventaire, une harmonisation des politiques et une documentation prête pour l'audit.
Les environnements Cloudera concentrent d'énormes volumes de données à forte valeur ajoutée. BigID garantit que les données sensibles restent visibles au sein des systèmes distribués.
