Практическое руководство. Защита данных в зеркальных базах данных Microsoft Fabric из Управляемый экземпляр SQL Azure (предварительная версия)
Это руководство поможет вам установить безопасность данных в зеркальной базе данных Управляемый экземпляр SQL Azure в Microsoft Fabric.
Требования к безопасности
Управляемое удостоверение, назначаемое системой (SAMI) Управляемый экземпляр SQL Azure необходимо включить и должно быть основным удостоверением. Чтобы настроить или убедиться, что SAMI включен, перейдите к Управляемый экземпляр SQL в портал Azure. В разделе "Безопасность " в меню ресурсов выберите "Удостоверение". В разделе Управляемое удостоверение, назначаемое системой, выберите "Состояние включено".
- После включения SAMI, если SAMI отключен или удален, зеркальное отображение Управляемый экземпляр SQL Azure в Fabric OneLake завершится ошибкой.
- После включения SAMI при добавлении назначаемого пользователем управляемого удостоверения (UAMI) он станет основным удостоверением, заменив SAMI в качестве основного. Это приведет к сбою репликации. Чтобы устранить проблему, удалите UAMI.
Структура должна подключиться к Управляемый экземпляр SQL Azure. Для этого создайте пользователя выделенной базы данных с ограниченными разрешениями, чтобы следовать принципу наименьших привилегий. Руководство по настройке зеркальных баз данных Microsoft Fabric из Управляемый экземпляр SQL Azure (предварительная версия) см. в руководстве.
Внимание
Любая детальная безопасность, установленная в исходной базе данных, должна быть перенастроена в зеркальной базе данных в Microsoft Fabric. Дополнительные сведения см. в разделе "Подробные разрешения SQL" в Microsoft Fabric.
Функции защиты данных в Microsoft Fabric
Фильтры столбцов и фильтры строк на основе предиката можно защитить для таблиц для ролей и пользователей в Microsoft Fabric:
- Безопасность на уровне строк в хранилище данных Fabric
- Безопасность на уровне столбцов в хранилище данных Fabric
Вы также можете маскировку конфиденциальных данных от неадминистраторов с помощью динамического маскирования данных: