翻訳: Masahiko Kitamura オリジナル記事: Building a Cybersecurity Lakehouse for CrowdStrike Falcon Events 今すぐDatabricksを導入して、 こちらのノートブック を実行してみてください。 エンドポイントデータは、セキュリティチームが脅威の検出、脅威の狩猟、インシデント調査、およびコンプライアンス要件を満たすために必要です。データ量は、1日あたりテラバイト、1年あたりペタバイトになることもあります。ほとんどの組織がエンドポイントログの収集、保存、分析に苦労しているのは、このような大容量のデータに関連するコストと複雑さのためです。しかし、こうである必要はありません。 この2部構成のブログシリーズでは、Databricksを使用してペタバイトのエンドポイントデータを運用し、高度な分析によってセキュリティ体制を向上させる方法を、コスト効率の良い方法でご紹介します。第1部（このブログ）では、データ収集のアーキテクチャとSIEM（Sp

Original: Handling "Right to be Forgotten" in GDPR and CCPA using Delta Live Tables (DLT) 翻訳: junichi.maruyama ここ数十年でデータ量は爆発的に増加し、各国政府は個人データに対する個人の保護と権利を強化するための規制を設けています。 General Data Protection Regulation （GDPR）と...

Original: Easy Ingestion to Lakehouse with File Upload and Add Data UI 翻訳: junichi.maruyama Lakehouseへのデータ取り込みは、多くの組織にとってボトルネックとなり得ますが、Databricksを使用すれば、様々なタイプのデータを迅速かつ容易に取り込むことができます。小さなローカルファイルでも、データベース、データウェアハウス、メインフレームなどの大規模なオンプレミスストレージプラットフォームでも、リアルタイムストリーミングデータでも、その他のバルクデータ資産でも、DatabricksはAuto Loader、COPY INTO、Apache Spark™ API、設定可能なコネクタなどの幅広い取り込みオプションであなたをサポートします。また、ノーコードまたはローコードアプローチをご希望の場合は、Databricksはインジェストを簡素化する使いやすいインターフェイスを提供します。 データインジェストブログシリーズの第

Original : Announcing the Public Preview of Azure Databricks support for Azure confidential computing 翻訳： junichi.maruyama 私たちは、 Azure Databricks が Azure confidential computing...