LISTEN NOW: Evolution of Data Controls in the Era of Generative AI
ViewAdopte con Confianza Entornos de Streaminmg en Multi-Cloud
Los datos están creciendo más rápido que nunca. Al agregar múltiples nubes a la mezcla, vemos una explosión en el volumen, el tamaño y la complejidad de los datos. Las empresas dependen cada vez más de los datos para impulsar el crecimiento empresarial, las oportunidades y los ingresos. Sin embargo, para hacerlo, necesitan información en tiempo real sobre los datos que fluyen a través de su entorno. En consecuencia, esto ha llevado a las empresas a aprovechar plataformas de streaming como Confluent Kafka, Amazon Kinesis o Google Pub/Sub. Sin embargo, administrar el flujo y la distribución seguros de los datos en entornos de streaming de alto volumen es un desafío.
Data Flow Intelligence & Governance de Securiti está diseñado para reducir los riesgos de datos sensibles y la expansión involuntaria de datos en entornos de streaming. Securiti para el streaming de datos aprovecha la inteligencia y la automatización de datos sensibles para permitir que los equipos establezcan controles adecuados de seguridad, gobernanza y cumplimiento de datos. Descargue nuestro folleto Inteligencia y gobernanza del flujo de datos para conocer cómo Securiti lo ayuda a obtener visibilidad y control sobre los datos sensibles que fluyen a través de entornos de streaming.
Aproveche AI/ML para descubrir y clasificar datos sensibles en sus plataformas de streaming.
Evite el acceso no autorizado al monitorear y configurar controles en torno al acceso a los datos.
Evite las fugas de datos no deseadas y la exposición de datos sensibles mediante el enmascaramiento dinámico de datos.
Streaming de datos significa datos en tránsito. Implica el flujo continuo de datos en tiempo real. El streaming de datos es beneficioso para las empresas que exigen análisis de datos en tiempo real en tránsito. Este tipo de datos usualmente es generado por los sistemas de punto de venta (PoS), sensores y otros dispositivos transmitidos a través de Internet e intranet
El streaming de datos implica el flujo de datos en tiempo real tan pronto como se generan. Para este tipo de procesamiento, se utilizan entornos de streaming dedicados, como Kafka, Confluence, etc. El procesamiento por lotes, por otro lado, se usa típicamente para procesar datos en reposo. Implica el procesamiento masivo de datos cuando se recopilan y almacenan en una base de datos o un almacén de datos.
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