AzureTRE 开源项目教程

AzureTRE 开源项目教程

AzureTRE An accelerator to help organizations build Trusted Research Environments on Azure. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/az/AzureTRE

1. 项目介绍

AzureTRE（Azure Trusted Research Environment）是由微软开发的一个开源项目，旨在帮助组织在Azure上构建可信的研究环境。该项目提供了一个加速器，使组织能够为研究人员、分析师和开发人员提供安全的访问权限，以便他们能够高效地处理敏感数据集。

AzureTRE的核心功能包括：

• 自助服务的工作区管理
• 研究工具的自助服务配置
• 包和仓库镜像（如PyPi、R-CRAN、Apt等）
• 可扩展的架构
• Microsoft Entra ID集成
• Airlock功能（用于导入和导出数据）
• 成本报告

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保您已经安装了以下工具：

• Azure CLI
• Terraform
• Docker

2.2 克隆项目

首先，克隆AzureTRE的GitHub仓库：

git clone https://github.com/microsoft/AzureTRE.git
cd AzureTRE

2.3 配置环境

创建一个配置文件并进行必要的配置：

cp config.sample.yaml config.yaml

编辑config.yaml文件，配置您的Azure订阅ID、资源组名称等必要信息。

2.4 部署AzureTRE

使用Terraform部署AzureTRE：

terraform init
terraform apply

2.5 验证部署

部署完成后，您可以通过Azure门户或Azure CLI验证资源是否已成功创建。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 医疗数据分析

AzureTRE可以用于医疗数据分析，例如制药公司分析临床试验结果或公共卫生提供者分析电子健康记录。通过AzureTRE，研究人员可以安全地访问敏感数据，同时确保数据的安全性和合规性。

3.2 金融数据研究

金融机构可以使用AzureTRE来分析和处理敏感的金融数据。AzureTRE提供了一个安全的环境，使分析师能够在不依赖IT团队的情况下，自助配置研究工具和访问数据。

3.3 最佳实践

• 数据分类：在部署AzureTRE之前，确保对数据进行分类，以便为不同类型的数据配置适当的安全措施。
• 定期审计：定期审计AzureTRE的配置和使用情况，以确保符合组织的安全策略。
• 培训和文档：为研究人员提供必要的培训和文档，以确保他们能够正确使用AzureTRE。

4. 典型生态项目

4.1 Azure Machine Learning

Azure Machine Learning是一个与AzureTRE集成的典型生态项目。研究人员可以使用Azure Machine Learning来构建、训练和部署机器学习模型，同时利用AzureTRE的安全功能来保护数据。

4.2 Azure Databricks

Azure Databricks是另一个与AzureTRE集成的生态项目。Databricks提供了一个协作的Apache Spark环境，研究人员可以在AzureTRE中安全地使用Databricks进行数据处理和分析。

4.3 Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics是一个用于大规模数据集成、数据仓库和数据分析的生态项目。通过与AzureTRE集成，研究人员可以安全地访问和分析大规模数据集。

通过这些生态项目，AzureTRE为研究人员提供了一个全面的工具集，使他们能够在安全的环境中高效地进行研究和分析。

AzureTRE An accelerator to help organizations build Trusted Research Environments on Azure. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/az/AzureTRE