Aprovecha las VM confidenciales basadas en AMD para tus clústeres de Azure Data Explorer

Índice de contenido:

1. Introducción a Azure Data Explorer
2. ¿Qué es Azure Data Explorer Confidential Computing Solution?
3. Cómo funciona Azure Data Explorer
   1. Análisis de datos a gran escala
   2. Soporte para datos estructurados y no estructurados
   3. Lenguaje de consulta Kusto Query Language (KQL)
4. Definición de la computación confidencial
   1. Tecnologías AMD EPYC SEV-SNP
   2. Protección de datos en la memoria de la VM
5. Casos de uso de la solución de computación confidencial de ADX
   1. Protección contra VM maliciosas
   2. Protección contra administradores maliciosos de hipervisores
   3. Protección contra ataques físicos
   4. Cumplimiento de requisitos normativos
6. SKU recomendado para Azure Data Explorer
   1. ECasv5 SKU
   2. Migración a un SKU de computación confidencial
7. Demostración de creación de un clúster confidencial ADX
   1. Creación del clúster
   2. Configuración de la encriptación con clave gestionada por el cliente (CMK)
   3. Asignación de una identidad gestionada por el usuario
8. Verticales de clientes objetivo para la solución de computación confidencial de ADX
   1. Sector financiero
   2. Agencias gubernamentales
   3. Empresas de atención médica
9. Conclusión
10. Recursos adicionales

🔒 Azure Data Explorer Confidential Computing Solution

Azure Data Explorer (ADX), también conocido como Azure Data Explorer, es un servicio gestionado en la nube de Azure que permite a los clientes ejecutar análisis en volúmenes muy grandes de datos. Está diseñado para ser utilizado con datos de series temporales, como datos de monitoreo, registros, métricas y datos de telemetría en tiempo real. Con ADX, los usuarios pueden analizar petabytes de información en cuestión de segundos al combinar datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados utilizando el lenguaje de consulta Kusto Query Language (KQL).

1. Introducción a Azure Data Explorer

Azure Data Explorer es un servicio de Azure que permite a los clientes ejecutar análisis en grandes volúmenes de datos. Con ADX, los usuarios pueden analizar petabytes de información en solo segundos, gracias a su optimización para consultas ad-hoc interactivas.

1.1 Análisis de datos a gran escala

Azure Data Explorer es un servicio totalmente gestionado que se especializa en el análisis de grandes volúmenes de datos. Está especialmente diseñado para datos de series temporales, como datos de monitoreo, registros, métricas y datos de telemetría.

1.2 Soporte para datos estructurados y no estructurados

ADX es capaz de manejar diferentes tipos de datos, incluyendo datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados. Esto significa que puede procesar datos en formatos como JSON, así como realizar búsquedas de texto completo en datos no estructurados.

1.3 Lenguaje de consulta Kusto Query Language (KQL)

Para facilitar el análisis y la consulta de datos, Azure Data Explorer utiliza un lenguaje de consulta intuitivo llamado Kusto Query Language (KQL). KQL permite a los ingenieros de datos, científicos de datos e incluso analistas de negocios realizar análisis de big data de forma independiente.

2. ¿Qué es Azure Data Explorer Confidential Computing Solution?

Azure Data Explorer Confidential Computing Solution es una solución adicional que agrega niveles avanzados de seguridad a los entornos virtualizados de ADX. Esta solución se basa en las tecnologías AMD EPYC SEV-SNP, que proporcionan un mayor nivel de cifrado y protección de los datos almacenados en la memoria de las máquinas virtuales.

2.1 Tecnologías AMD EPYC SEV-SNP

La solución de computación confidencial de ADX se basa en las tecnologías AMD EPYC SEV-SNP. Estas tecnologías incluyen Secure Encrypted Virtualization (SEV) y Secure Nested Paging (SNP), que proporcionan un cifrado avanzado de los datos en la memoria de las máquinas virtuales.

2.2 Protección de datos en la memoria de la VM

La tecnología SEF se encarga de cifrar todos los datos encontrados en la memoria de la máquina virtual cuando se guardan en disco o se transmiten a través de una red. Esto ayuda a proteger los datos de la VM al prevenir el acceso no autorizado.

3. Casos de uso de la solución de computación confidencial de ADX

La solución de computación confidencial de ADX brinda una protección adicional en varios casos de uso importantes. Estos casos de uso incluyen:

3.1 Protección contra VM maliciosas

Gracias al aislamiento de la memoria de cada VM en el host, las VM maliciosas no tienen acceso a la memoria de otras VM almacenadas en el mismo host. Esto evita que los actores malintencionados accedan a datos confidenciales de otras VM en el mismo host.

3.2 Protección contra administradores maliciosos de hipervisores

Con la computación confidencial, los administradores de hipervisores y los administradores de la nube no tienen acceso a la memoria de las máquinas virtuales. Esto impide que los atacantes accedan a datos confidenciales o ejecuten código malicioso dentro de la VM.

3.3 Protección contra ataques físicos

La memoria de las VM está cifrada, lo cual significa que una persona con acceso físico a la máquina no puede leer la memoria de una máquina virtual. Esto agrega una capa adicional de protección en caso de ataques físicos.

3.4 Cumplimiento de requisitos normativos

La solución de computación confidencial es necesaria para cumplir con diferentes requisitos normativos, como aquellos establecidos por el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA). Esto permite a las organizaciones manejar datos altamente confidenciales de manera segura y cumplir con los estándares requeridos.

4. SKU recomendado para Azure Data Explorer

La opción de SKU recomendada para Azure Data Explorer es la familia de SKU ECasv5. Estos SKU admiten la computación confidencial y brindan un nivel adicional de seguridad para los datos almacenados y procesados por ADX.

4.1 ECasv5 SKU

Los SKU de la familia ECasv5 se recomiendan para aquellos que deseen utilizar la computación confidencial en Azure Data Explorer. Estos SKU admiten encriptación con clave gestionada por el cliente (CMK) y ofrecen mayor protección para los datos almacenados en la VM y en los discos adjuntos.

4.2 Migración a un SKU de computación confidencial

Si ya tienes un clúster de ADX existente y deseas migrarlo a un SKU de computación confidencial, puedes hacerlo fácilmente seleccionando un SKU de computación confidencial como SKU de destino durante el proceso de migración. No se requieren cambios de código para soportar esta migración, lo que proporciona una experiencia de migración simple y rápida.

5. Demostración de creación de un clúster ADX confidencial

A continuación, se presenta una breve demostración de cómo crear un clúster confidencial ADX utilizando el portal de Azure. En esta demostración, crearemos un clúster ADX confidencial con encriptación CMK utilizando una identidad asignada por el usuario.

5.1 Creación del clúster

Primero, seleccionaremos un grupo de recursos y daremos un nombre al clúster. Luego, seleccionaremos una región que admita SKU confidenciales y elegiremos un SKU confidencial para el clúster.

5.2 Configuración de la encriptación con clave gestionada por el cliente (CMK)

Una vez que el clúster haya sido creado, abriremos la sección de configuración de encriptación y habilitaremos la opción de clave gestionada por el cliente. Luego, seleccionaremos la clave de un almacén de claves de Azure previamente creado y aplicaremos la configuración.

5.3 Asignación de una identidad gestionada por el usuario

Finalmente, asignaremos una identidad gestionada por el usuario al clúster, utilizando una identidad que tenga acceso al almacén de claves previamente configurado. Guardaremos la configuración y habremos completado la creación de un clúster confidencial ADX.

6. Verticales de clientes objetivo para la solución de computación confidencial de ADX

La solución de computación confidencial de ADX está dirigida a una variedad de sectores y tipos de clientes que manejan datos altamente confidenciales. Algunas de las verticales de clientes objetivo incluyen:

6.1 Sector financiero

El sector financiero es un líder en la adopción de la computación confidencial, ya que tiene regulaciones de cumplimiento específicas sobre cómo almacenar y proteger datos altamente confidenciales.

6.2 Agencias gubernamentales

Las agencias gubernamentales también se benefician de la computación confidencial, ya que manejan información altamente confidencial y sensible que debe cumplir con los requisitos de seguridad más estrictos.

6.3 Empresas de atención médica

Las empresas de atención médica también pueden beneficiarse de la solución de computación confidencial, ya que manejan datos personales y médicos altamente sensibles que deben estar protegidos de forma segura.

7. Conclusión

La solución de computación confidencial de Azure Data Explorer agrega una capa adicional de seguridad y protección para los datos almacenados en los entornos virtualizados. Al utilizar tecnologías de cifrado avanzadas y características de protección de memoria, brinda a las organizaciones la confianza y la tranquilidad de que sus datos más confidenciales están protegidos de manera segura.

Recursos adicionales

• Azure Data Explorer Documentation
• Azure Confidential Computing
• AMD EPYC SEV-SNP
• GDPR
• HIPAA

Aspectos destacados:

• Azure Data Explorer (ADX) es un servicio gestionado de Azure que permite analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real.
• La solución de computación confidencial de ADX se basa en las tecnologías AMD EPYC SEV-SNP, que proporcionan un alto nivel de seguridad para los entornos virtualizados.
• Los casos de uso de la solución de computación confidencial de ADX incluyen la protección contra VM maliciosas, administradores maliciosos de hipervisores y ataques físicos.
• El SKU recomendado para ADX es la familia ECasv5, que admite la computación confidencial y cumple con los requisitos normativos.
• El sector financiero, las agencias gubernamentales y las empresas de atención médica son algunas de las verticales de clientes objetivo para la solución de computación confidencial de ADX.
• Para crear un clúster confidencial ADX, se deben seguir pasos simples a través del portal de Azure, incluyendo la configuración de encriptación con CMK y la asignación de una identidad gestionada por el usuario.

📚 Recursos adicionales

• Documentación de Azure Data Explorer
• Computación Confidencial en Azure
• Tecnologías AMD EPYC SEV-SNP
• GDPR
• HIPAA

Preguntas frecuentes (FAQ):

Q: ¿Cuáles son los principales beneficios de utilizar la solución de computación confidencial de ADX? A: La solución de computación confidencial de ADX proporciona una capa adicional de seguridad al cifrar los datos en la memoria de las máquinas virtuales. Esto protege contra ataques maliciosos, tanto internos como externos, y cumple con los requisitos normativos.

Q: ¿Qué es KQL (Kusto Query Language)? A: KQL es un lenguaje de consulta intuitivo utilizado en Azure Data Explorer que permite a los usuarios realizar análisis de big data de manera independiente. Es utilizado por ingenieros de datos, científicos de datos y analistas de negocios para extraer conocimientos clave de los datos.

Q: ¿Cuáles son los casos de uso comunes de Azure Data Explorer? A: Azure Data Explorer es utilizado principalmente para analizar datos de series temporales, como datos de monitoreo, registros, métricas y datos de telemetría en tiempo real. Sin embargo, también es capaz de procesar otros tipos de datos estructurados y no estructurados.

Q: ¿Cómo puedo migrar mi clúster ADX existente a un SKU de computación confidencial? A: La migración a un SKU de computación confidencial es un proceso simple que no requiere cambios de código. Simplemente seleccione un SKU de computación confidencial como el SKU de destino durante el proceso de migración.

Q: ¿Cuáles son las verticales de clientes objetivo para la solución de computación confidencial de ADX? A: El sector financiero, las agencias gubernamentales y las empresas de atención médica son algunas de las verticales de clientes objetivo para la solución de computación confidencial de ADX. Esto se debe a la naturaleza altamente confidencial de los datos manejados en estas industrias.