Connecteur Azure DevOps

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Bêta

Cette fonctionnalité est en version Bêta. Pour l’utiliser, un administrateur du workspace doit activer Lakeflow Connect for Azure DevOps depuis la page Previews . Consultez Gérer les aperçus Databricks.

Le connecteur Azure DevOps géré dans Lakeflow Connect ingère des données de projet, de repository, d’élément de travail, de build, de release et d’identité provenant d’Azure DevOps dans Databricks.

Disponibilité de la fonctionnalité

Fonctionnalité	Disponibilité
Création de pipeline par l’interface utilisateur	Pris en charge
Authoring de pipeline basé sur API	Pris en charge
Declarative Automation Bundles	Pris en charge
Ingestion incrémentielle	Pris en charge
Gouvernance avec Unity Catalog	Pris en charge
Orchestration avec Databricks Workflows	Pris en charge
Sélection et désélection de colonnes basée sur l’API	Pris en charge
Filtrage de ligne basé sur une API	Non pris en charge
SCD de type 2	Pris en charge Les tables avec des colonnes VARIANT (area_paths, teams, iterations, git_repositories, commits, build_definitions, groups, group_members, users, service_principals, work_items, builds, pull_requests, releases, test_runs, service_hooks_subscriptions) ne prennent pas en charge le SCD de type 2.
Évolution des schémas automatisée : nouvelles colonnes et colonnes supprimées	Pris en charge
Évolution des schémas automatisée : modifications des types de données	Non pris en charge
Évolution des schémas automatisée : renommages de colonnes	Non pris en charge Nécessite une refresh complète.

Fonctionnalité	Disponibilité
Création de pipeline par l’interface utilisateur	Pris en charge
Authoring de pipeline basé sur API	Pris en charge
Declarative Automation Bundles	Pris en charge
Ingestion incrémentielle	Pris en charge
Gouvernance avec Unity Catalog	Pris en charge
Orchestration avec Databricks Workflows	Pris en charge
Sélection et désélection de colonnes basée sur l’API	Pris en charge
Filtrage de ligne basé sur une API	Non pris en charge
SCD de type 2	Pris en charge Les tables avec des colonnes VARIANT (area_paths, teams, iterations, git_repositories, commits, build_definitions, groups, group_members, users, service_principals, work_items, builds, pull_requests, releases, test_runs, service_hooks_subscriptions) ne prennent pas en charge le SCD de type 2.
Évolution des schémas automatisée : nouvelles colonnes et colonnes supprimées	Pris en charge
Évolution des schémas automatisée : modifications des types de données	Non pris en charge
Évolution des schémas automatisée : renommages de colonnes	Non pris en charge Nécessite une refresh complète.

Méthodes d’authentification

Méthode d’authentification	Disponibilité
OAuth U2M	Non pris en charge
OAuth M2M	Pris en charge
Authentification de base (nom d’utilisateur/mot de passe)	Non pris en charge

Méthode d’authentification	Disponibilité
OAuth U2M	Non pris en charge
OAuth M2M	Pris en charge
Authentification de base (nom d’utilisateur/mot de passe)	Non pris en charge

Ingérer à partir d'Azure DevOps en 3 étapes

remarque

Avant de commencer, consultez les personae des utilisateurs Databricks, les interfaces prises en charge, la fréquence d’ingestion et les modèles courants.

1. Configurer Azure DevOps pour l'ingestion (Administrateurs) : Configurez Azure DevOps pour l'authentification avec Databricks.
2. Créez une connexion Unity Catalog (Administrateurs) : créez une connexion dans Catalog Explorer pour stocker les informations d'identification permettant à Databricks de s'authentifier auprès d'Azure DevOps.
3. Créer un pipeline d’ingestion (administrateurs ou non) : sélectionnez n’importe quelle interface prise en charge et créez un pipeline à partir d’une connexion existante.