BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по Open-source BI - Apache Superset, Metabase, Redash » Управление доступом в Apache Superset

Управление доступом в Apache Superset

Введение в управление доступом в Apache Superset

Apache Superset — это современный инструмент для визуализации данных с открытым исходным кодом, который позволяет пользователям создавать динамические дашборды и отчеты. Однако, при работе с конфиденциальными данными необходимо управлять доступом к приложению, чтобы защитить его от несанкционированного доступа. Для этого Apache Superset имеет несколько механизмов управления доступом, таких как авторизация, RBAC и Row Level Security.

Авторизация — это процесс проверки подлинности пользователя и предоставления ему прав доступа к ресурсам приложения. Apache Superset поддерживает различные методы аутентификации, такие как базовая аутентификация, аутентификация OAuth2 и LDAP. Базовая аутентификация — это самый простой метод, при котором пользователь должен ввести свои учетные данные, такие как имя пользователя и пароль, для получения доступа к приложению. Аутентификация OAuth2 — это более сложный метод, который используется для аутентификации пользователей через сторонние приложения, такие как Google или Facebook. LDAP — это протокол, используемый для авторизации пользователей в директории сети.

RBAC (Role-Based Access Control) — это механизм управления доступом, который основан на ролях пользователя. В Apache Superset, RBAC предоставляет администраторам возможность создавать роли и назначать им права доступа к различным ресурсам приложения. Роли могут быть назначены для пользователей и групп пользователей. Например, администратор может создать роль «Аналитик» и назначить ей права доступа к определенным таблицам базы данных и дашбордам.

Row Level Security — это механизм управления доступом, который позволяет администраторам контролировать доступ пользователей к отдельным строкам данных. В Apache Superset, Row Level Security позволяет администраторам настраивать ограничения на уровне строк в таблицах базы данных. Например, администратор может настроить правило, которое запрещает пользователю просматривать строки данных, содержащие конфиденциальную информацию.

 

 

Какие настройки доступа существуют в RBAC (Role-Based Access Control)

В Apache Superset, RBAC (Role-Based Access Control) предоставляет администраторам возможность создавать роли и назначать им права доступа к различным ресурсам приложения. Настройки доступа в RBAC могут быть разделены на две категории: настройки доступа к ресурсам и настройки доступа к действиям.

Настройки доступа к ресурсам включают в себя:

  1. Доступ к базам данных: администраторы могут назначать роли, которые могут просматривать, редактировать или удалять таблицы в базе данных.
  2. Доступ к дашбордам: администраторы могут назначать роли, которые могут просматривать, редактировать или удалять дашборды.
  3. Доступ к запросам: администраторы могут назначать роли, которые могут просматривать, редактировать или удалять запросы.
  4. Доступ к атрибутам: администраторы могут назначать роли, которые могут просматривать, редактировать или удалять атрибуты.

 

Настройки доступа к действиям включают в себя:

  1. Доступ к созданию: администраторы могут назначать роли, которые могут создавать ресурсы, такие как дашборды, запросы или атрибуты.
  2. Доступ к редактированию: администраторы могут назначать роли, которые могут редактировать существующие ресурсы.
  3. Доступ к удалению: администраторы могут назначать роли, которые могут удалять существующие ресурсы.
  4. Доступ к выполнению: администраторы могут назначать роли, которые могут выполнять запросы и просматривать результаты.

 

В общем, настройки доступа в RBAC позволяют администраторам управлять доступом к различным ресурсам и действиям в Apache Superset, что обеспечивает более точный контроль над доступом к конфиденциальным данным.

 

Использование Jinja для настройки Row Level Security в Apache Superset

Jinja — это шаблонизатор для языка программирования Python, который широко используется в Apache Superset для создания настраиваемых отчетов и дашбордов. Он также может быть использован для настройки Row Level Security (RLS) в Apache Superset.

RLS — это механизм управления доступом к данным, который позволяет ограничивать доступ к строкам данных в таблицах базы данных в зависимости от определенных правил. В Apache Superset RLS может быть настроен с использованием Jinja.

Для использования Jinja для настройки RLS в Apache Superset, необходимо определить Jinja-шаблон, который определяет, какие строки данных должны быть доступны для определенных пользователей или групп пользователей. Шаблон Jinja должен содержать код, который определяет правила доступа на основе информации о пользователе и его роли.

Пример Jinja-шаблона для ограничения доступа к строкам данных на основе идентификатора пользователя выглядит следующим образом:

 

Плюсы и минусы по управлению доступами в Apache Superset

Управление доступом в Apache Superset предоставляет много возможностей для безопасности и контроля доступа к данным и ресурсам. Однако, как и любая система управления доступом, у Apache Superset есть свои плюсы и минусы.

Плюсы управления доступом в Apache Superset:

  1. Гибкий и расширяемый: Apache Superset предоставляет гибкие и расширяемые функциональности для управления доступом. Он поддерживает различные методы аутентификации, включая OAuth, LDAP и OpenID Connect, а также дает возможность создавать настраиваемые роли и разрешения.
  2. Встроенные механизмы безопасности: Apache Superset предоставляет множество встроенных механизмов безопасности, таких как Role-Based Access Control (RBAC) и Row Level Security (RLS). Эти механизмы обеспечивают управление доступом к данным и ресурсам на уровне пользователя и строки данных.
  3. Удобство использования: Apache Superset имеет простой и интуитивно понятный пользовательский интерфейс, который позволяет быстро и легко управлять доступом и настраивать правила доступа.

 

Минусы управления доступом в Apache Superset:

  1. Сложность настройки: Настройка управления доступом в Apache Superset может быть сложной задачей для новичков. Для настройки многих функций, таких как RLS и Jinja, может потребоваться знание специальных языков программирования.
  2. Сложность отладки: В случае ошибок при настройке управления доступом может быть сложно понять, где именно возникла проблема. Это может затруднить процесс отладки и исправления проблем.
  3. Необходимость в технической поддержке: Если у вас нет опыта в управлении доступом, то вам может потребоваться техническая поддержка для настройки и управления доступом в Apache Superset.

Источник:  Блог superset-bi

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Поддерживаемые базы данных в Apache Superset
Следующая статья →
Примеры использования Jinja шаблонов в Apache Superset
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ООО "Уральская транспортная компания" — это транспортно-логистическая компания, специализирующаяся на железнодорожных перевозках грузов, создана в 2009 году.

  • ГК «Акрон Холдинг», одно из крупнейших в России промышленно-металлургических предприятий, запустил проект по модернизации управления данными. В качестве целевого решения для анализа ключевых данных компания выбрала систему PIX BI. В компании уже более 100 пользователей PIX BI, и в этом году в планах увеличить их число в два раза.

  • ООО «Ай Пи Ти Групп» (IPT Group) — многопрофильный консалтинговый холдинг, специализирующийся на юридическом и финансовом сопровождении бизнеса. IPT Group занимает высокие позиции в профессиональных рейтингах, входит в ТОП-30 лучших юридических компаний России по версии «Право.ru-300», Global Law Experts и др.

  • KazanExpress — торговая площадка, на которой представлены товары с бесплатной доставкой за один день в более, чем 70 городах России. Аналитическое решение на базе платформы данных Yandex Cloud позволило компании обеспечить демократизацию данных. Результат — принятие обоснованных решений на всех уровнях, увеличение лояльности партнеров и повышение прозрачности бизнеса.

    Мониторинг ключевых метрик в реальном времени минимизировал недополученную прибыль и обеспечил рост прибыльных направлений, а возможности геоаналитики сервиса Yandex DataLens помогли за короткое время проанализировать локации для открытия более 90 ПВЗ в 25 городах России и заложить основу для роста компании.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.