Azure Kusto管理库3.4.0版本发布:增强集群安全与扩展能力
Azure Kusto(也称为Azure Data Explorer)是微软提供的一个快速、完全托管的数据分析服务,用于实时分析海量数据流。azure-mgmt-kusto是Azure SDK for Python中专门用于管理Kusto服务的客户端库,它允许开发者通过Python代码来创建、配置和管理Kusto集群、数据库及其他相关资源。
主要更新内容
1. 新增Callout策略管理功能
3.4.0版本引入了Callout策略管理功能,这是对Kusto集群安全架构的重要增强。Callout策略允许管理员定义特定的出站访问规则,精确控制集群对外部服务的访问权限。
新增的CalloutPolicy
模型支持配置以下属性:
- 策略名称
- Callout类型(通过
CalloutType
枚举定义) - 目标服务URL
- 授权头信息
开发者现在可以通过以下方法管理Callout策略:
begin_add_callout_policies
:批量添加Callout策略begin_remove_callout_policy
:移除指定Callout策略list_callout_policies
:列出当前配置的所有Callout策略
2. 区域状态监控支持
新版本在Cluster
和ClusterUpdate
模型中新增了zone_status
属性,使用ZoneStatus
枚举来表示集群在各个可用区的运行状态。这一改进使得开发者能够:
- 实时监控集群在不同可用区的健康状态
- 及时发现和处理区域级别的故障
- 为多区域部署提供更细粒度的状态信息
3. 脚本执行权限控制增强
Script
模型新增了两个重要属性:
script_level
:通过ScriptLevel
枚举定义脚本的执行级别principal_permissions_action
:使用PrincipalPermissionsAction
枚举控制脚本对主体权限的操作
这些增强使得管理员能够更精细地控制:
- 脚本的执行上下文和安全沙箱
- 脚本对数据库主体权限的修改能力
- 不同安全级别的脚本隔离执行
4. 新增Python语言扩展支持
在LanguageExtensionImageName
枚举中新增了两个Python运行时环境:
PYTHON3_11_7
:标准Python 3.11.7环境PYTHON3_11_7_DL
:专为深度学习优化的Python 3.11.7环境
这使得Kusto查询能够利用Python 3.11的最新特性,特别是在机器学习和数据分析场景下,开发者现在可以使用更现代的Python生态系统。
5. 沙盒镜像管理改进
SandboxCustomImage
模型新增了base_image_name
属性,允许开发者明确指定自定义沙盒镜像所基于的基础镜像。这一改进使得:
- 镜像构建过程更加透明
- 更容易跟踪镜像的依赖关系
- 简化了镜像版本管理
6. 跟随者数据库管理增强
新增了FollowerDatabaseDefinitionGet
和FollowerDatabaseListResultGet
模型,提供了更丰富的跟随者数据库信息获取能力。配合新增的list_follower_databases_get
方法,开发者现在能够:
- 获取跟随者数据库的详细配置信息
- 批量查询集群的所有跟随者数据库
- 更有效地管理分布式数据库架构
技术影响与最佳实践
-
安全最佳实践:新引入的Callout策略功能应该成为生产环境部署的标准配置,特别是对于需要访问外部服务的场景。建议:
- 为每个外部服务创建专用的Callout策略
- 定期审计和更新策略配置
- 使用最小权限原则配置授权头信息
-
多区域部署监控:利用新的
zone_status
属性,开发者可以构建更健壮的多区域监控方案:- 实现自动化的区域故障检测
- 建立跨区域流量切换机制
- 设计区域级别的容量规划
-
脚本安全控制:对于需要执行自定义脚本的场景,建议:
- 根据脚本的信任级别设置适当的
script_level
- 严格控制具有权限修改能力的脚本
- 实现脚本执行的审批工作流
- 根据脚本的信任级别设置适当的
-
Python扩展使用:当升级到Python 3.11环境时,注意:
- 测试现有Python脚本的兼容性
- 评估是否需要迁移到新的深度学习专用环境
- 利用Python 3.11的性能改进优化查询
升级建议
对于现有项目,升级到3.4.0版本时需要注意:
-
新增的Callout策略功能会改变集群的网络访问行为,建议在测试环境充分验证后再部署到生产环境。
-
如果使用了自定义沙盒镜像,需要检查
base_image_name
属性的设置,确保与现有部署兼容。 -
使用脚本功能的应用程序需要评估新的权限控制属性,避免升级后出现权限问题。
-
对于多区域部署,建议更新监控系统以利用新的
zone_status
信息。
这个版本为Azure Kusto服务的管理提供了更强大的安全控制和更丰富的监控能力,特别是在企业级安全合规和复杂部署场景下,这些新功能将大大提升管理效率和安全性。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









