Limitations du connecteur Productboard

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Bêta

Cette fonctionnalité est en bêta. Pour l’utiliser, un administrateur de Workspace doit activer Lakeflow Connect for Productboard depuis la page Aperçus . Consultez Gérer les aperçus Databricks.

Le connecteur géré Productboard dans Lakeflow Connect synchronise uniquement la table notes de manière incrémentielle, ne capture les suppressions que pour les notes archivées et n’importe les données de relation complètes que pour les fonctionnalités et les composants.

Limitations générales des connecteurs SaaS (outil/solution/technologie/plateforme as a Service)

Les limitations décrites dans cette section s'appliquent à tous les connecteurs SaaS dans Lakeflow Connect.

• Lorsque vous exécutez un pipeline planifié, les alertes ne se déclenchent pas immédiatement. Au lieu de cela, ils trigger lors de la prochaine exécution de la mise à jour.
• Lorsqu'une table source est supprimée, la table de destination n'est pas automatiquement supprimée. Vous devez supprimer la table de destination manuellement. Ce comportement n'est pas cohérent avec le comportement de Spark Declarative Pipelines sur Lakeflow.
• Pendant les périodes de maintenance de la source, Databricks peut ne pas être en mesure d’accéder à vos données.
• Si le nom d’une table source entre en conflit avec celui d’une table de destination existante, la mise à jour du pipeline échoue.
• La prise en charge des pipelines à destinations multiples n’est disponible que par API.
• Vous pouvez éventuellement renommer une table que vous ingérez. Si vous renommez une table dans votre pipeline, celui-ci devient un pipeline accessible uniquement via l’API, et vous ne pouvez plus le modifier dans l’interface utilisateur.
• Si vous sélectionnez une colonne après le start d’un pipeline, le connecteur ne remplit pas automatiquement les données pour la nouvelle colonne. Pour ingérer des données historiques, exécutez manuellement un refresh complet de la table.
• Databricks ne peut pas ingérer deux tables ou plus ayant le même nom dans le même pipeline, même si elles proviennent de schémas source différents.
• Le système source suppose que les colonnes de curseur augmentent de façon monotone.
• Le connecteur ingère des données brutes sans transformations. Utilisez des Spark Declarative Pipelines en aval sur des LakeFlow Pipelines pour les Transformations.

Limitations spécifiques aux connecteurs

Les limitations de cette section s’appliquent au connecteur Productboard.

• Seule la table notes se synchronise de manière incrémentielle. Le connecteur réingère toutes les autres tables entièrement à chaque synchronisation.
• Le connecteur gère les suppressions uniquement pour la table notes, par le biais du champ archived. Il ne détecte pas les notes définitivement supprimées dans Productboard.
• La colonne relationships en ligne des tables d'entités ne contient que la première page des relations de chaque enregistrement. L'ensemble complet n'est disponible que pour les fonctionnalités et les composants, dans les tables feature_relationships et component_relationships.
• Le connecteur n’ingère pas les données de relation complètes pour les produits, les entreprises, les utilisateurs, les groupes de publication, les versions, les objectifs, les résultats clés, les initiatives ou les notes.
• Le connecteur n’ingère pas de données de configuration Jira ou d’intégration de plugin.
• Le connecteur ne possède pas de table de tags séparée. Les tags des features se trouvent dans la colonne fields de features, et les définitions des tags se trouvent dans field_definitions.