Aviso de fim do suporte: em 22 de outubro de 2024, o suporte para o Amazon Nimble Studio AWS será interrompido. Depois de 22 de outubro de 2024, você não poderá mais acessar o console do Nimble Studio ou os recursos do Nimble Studio.
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Proteção de dados em Amazon Nimble Studio
O modelo de responsabilidade AWS compartilhada modelo
Para fins de proteção de dados, recomendamos que você proteja Conta da AWS as credenciais e configure usuários individuais com Centro de Identidade do AWS IAM ou AWS Identity and Access Management (IAM). Dessa maneira, cada usuário receberá apenas as permissões necessárias para cumprir suas obrigações de trabalho. Recomendamos também que você proteja seus dados das seguintes formas:
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Use uma autenticação multifator (MFA) com cada conta.
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Use SSL/TLS para se comunicar com os recursos. AWS Exigimos TLS 1.2 e recomendamos TLS 1.3.
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Configure a API e o registro de atividades do usuário com AWS CloudTrail. Para obter informações sobre o uso de CloudTrail trilhas para capturar AWS atividades, consulte Como trabalhar com CloudTrail trilhas no Guia AWS CloudTrail do usuário.
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Use soluções de AWS criptografia, juntamente com todos os controles de segurança padrão Serviços da AWS.
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Use serviços gerenciados de segurança avançada, como o Amazon Macie, que ajuda a localizar e proteger dados sigilosos armazenados no Amazon S3.
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Se você precisar de módulos criptográficos validados pelo FIPS 140-3 ao acessar AWS por meio de uma interface de linha de comando ou de uma API, use um endpoint FIPS. Para obter mais informações sobre os endpoints FIPS disponíveis, consulte Federal Information Processing Standard (FIPS) 140-3
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É altamente recomendável que nunca sejam colocadas informações confidenciais ou sigilosas, como endereços de e-mail de clientes, em tags ou campos de formato livre, como um campo Nome. Isso inclui quando você trabalha com Nimble Studio ou outro Serviços da AWS usando o console, a API ou AWS SDKs. AWS CLI Quaisquer dados inseridos em tags ou em campos de texto de formato livre usados para nomes podem ser usados para logs de faturamento ou de diagnóstico. Se você fornecer um URL para um servidor externo, é fortemente recomendável que não sejam incluídas informações de credenciais no URL para validar a solicitação nesse servidor.
O modelo de responsabilidade AWS compartilhada
Para obter mais informações sobre a privacidade de dados, consulte as Perguntas frequentes sobre privacidade de dados
Medidas de segurança dos dados
Para fins de proteção de dados, recomendamos que você proteja Conta da AWS as credenciais e configure contas individuais com AWS Identity and Access Management (IAM). Dessa maneira, cada usuário receberá apenas as permissões necessárias para cumprir suas obrigações de trabalho. Recomendamos também que você proteja seus dados das seguintes formas:
-
Use uma autenticação multifator (MFA) com cada conta.
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Use SSL/TLS para se comunicar com os recursos. AWS Recomendamos usar o TLS 1.2 ou posterior.
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Configure a API e o registro de atividades do usuário com AWS CloudTrail.
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Use soluções de AWS criptografia, juntamente com todos os controles de segurança padrão Serviços da AWS.
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Se você precisar de módulos criptográficos validados pelo FIPS 140-2 ao acessar AWS por meio de uma interface de linha de comando ou uma API, use um endpoint FIPS. Para ter mais informações sobre endpoints do FIPS disponíveis, consulte Federal Information Processing Standard (FIPS) 140-2
.
É altamente recomendável que você nunca coloque informações de identificação confidenciais, como números de contas de clientes, em campos de formato livre, como o campo Nome. Isso inclui quando você trabalha com o Amazon Nimble Studio ou outro Serviços da AWS usando o console, a API ou AWS SDKs. AWS CLI Todos os dados inseridos no Amazon Nimble Studio ou em outros serviços podem ser coletados para inclusão em logs de diagnóstico. Ao fornecer um URL para um servidor externo, não inclua informações de credenciais no URL para validar a solicitação a esse servidor.
Dados e métricas de diagnóstico
Durante a implantação e exclusão do StudioBuilder, o Amazon Nimble Studio coleta determinadas métricas que usamos para diagnosticar problemas e melhorar os recursos e a experiência do usuário do Nimble Studio.
Tipos de métricas coletadas
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Informações de uso — Os comandos e subcomandos genéricos que são executados.
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Erros e informações de diagnóstico — O status e a duração dos comandos que são executados, incluindo códigos de saída, nomes de exceções internas e falhas.
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Informações do sistema e do ambiente — A versão do Python, sistema operacional (Windows, Linux ou macOS) e o ambiente em que StudioBuilder é executado.