Amazon Redshift wird UDFs ab dem 1. November 2025 die Erstellung von neuem Python nicht mehr unterstützen. Wenn Sie Python verwenden möchten UDFs, erstellen Sie das UDFs vor diesem Datum liegende. Bestehendes Python UDFs wird weiterhin wie gewohnt funktionieren. Weitere Informationen finden Sie im Blog-Posting
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Überwachen und Prüfen bei der Datenfreigabe in Amazon Redshift
Mit Amazon Redshift können Sie Datenfreigabeaktivitäten überwachen und prüfen, um die Compliance und Sicherheit sicherzustellen.
Durch Prüfung des Datashares können Produzenten die Evolution des Datashares verfolgen. Mithilfe von Auditing kann beispielsweise nachverfolgt werden, wann Datenfreigaben erstellt, Objekte hinzugefügt oder entfernt und Berechtigungen für Amazon Redshift Redshift-Cluster, AWS Konten oder Regionen erteilt oder entzogen wurden. AWS
Zusätzlich zur Prüfung zeichnen Produzenten und Verbraucher die Nutzung des Datashares in unterschiedlicher Aufschlüsselung auf, wie Konto-, Cluster- und Objektebenen. Weitere Informationen zum Nachverfolgen von Nutzungs- und Prüfungsansichten finden Sie unter SVL_DATASHARE_CHANGE_LOG und SVL_DATASHARE_USAGE_PRODUCER.
Sie können Datashares überwachen, indem Sie Systemansichten abfragen.
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Der Produzenten-Administrator, der Daten freigeben möchte, erstellt ein Amazon-Redshift-Datashare. Der Produzenten-Administrator fügt dann die benötigten Datenbankobjekte hinzu. Das können Schemas, Tabellen und Ansichten für das Datashare sein und eine Liste der Konsumenten angeben, mit denen die Objekte geteilt werden sollen.
Verwenden Sie die folgenden Systemansichten, um konsolidierte Ansichten zur Nachverfolgung von Änderungen und der Nutzung von Datenfreigaben in Producer-Consumer-Clustern aufzurufen: and/or
Verwenden Sie die folgenden Systemansichten, um Datashare-Objekte und Datenverbraucherinformationen für ausgehende Datashares anzuzeigen:
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Die Konsumenten-Administratoren betrachten die Datashares, für die sie Nutzungsrechte erhalten, und überprüfen den Inhalt jedes Datashares, indem sie eingehende Datashares mit SVV_DATASHARES überwachen.
Um freigegebene Daten zu nutzen, erstellt der Konsumenten-Administrator eine Amazon-Redshift-Datenbank aus dem Datashare. Der Administrator weist dann Benutzern und Rollen im Konsumenten-Cluster Berechtigungen zu. Benutzer und Rollen können die gemeinsam genutzten Objekte als Teil der standardmäßigen Metadatenabfragen auflisten, indem sie die folgenden Metadaten-Systemansichten anzeigen und sofort mit der Datenabfrage beginnen.
Um Objekte von lokalen und freigegebenen Schemas und externen Schemas von Amazon Redshift anzuzeigen, verwenden Sie die folgenden Metadaten-Systemansichten, um sie abzufragen.
Wenn Sie eine Verbindung zu einer Konsumenten-Datenbank herstellen, ist die datenbankübergreifende Erkennung deaktiviert. Die Metadaten-Systemansichten geben nur Metadaten für die freigegebenen Objekte im Datashare zurück, die der verbundenen Datenbank zugeordnet sind.
Integration der Amazon Redshift Redshift-Datenfreigabe mit AWS CloudTrail
Die gemeinsame Nutzung von Daten ist integriert in. AWS CloudTrail CloudTrail ist ein Service, der eine Aufzeichnung der Aktionen bereitstellt, die von einem Benutzer, einer Rolle oder einem AWS Service in Amazon Redshift ausgeführt wurden. CloudTrail erfasst alle API-Aufrufe für den Datenaustausch als Ereignisse. Zu den erfassten Aufrufen gehören Aufrufe von der AWS CloudTrail-Konsole und Codeaufrufe der Operationen zur Datenfreigabe. Weitere Informationen zur Amazon Redshift Redshift-Integration mit finden Sie AWS CloudTrail unter Logging with CloudTrail.
Weitere Informationen zu finden Sie CloudTrail unter So CloudTrail funktioniert es.
