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Ingérer des données depuis les logs d'accès et d'intégration Slack

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Bêta

Cette fonctionnalité est en Bêta. Les administrateurs du Workspace peuvent contrôler l'accès à cette fonctionnalité à partir de la page Previews . Consultez Gérer les aperçus Databricks.

Cette page explique comment créer un pipeline d'ingestion de Logs d'accès et d'intégration Slack gérée à l'aide de Lakeflow Connect.

Exigences​

  • Pour créer un pipeline d'ingestion, vous devez d'abord satisfaire aux exigences suivantes :

    • Votre workspace doit être activé pour Unity Catalog.

    • Le compute Serverless doit être activé pour votre Workspace. Consultez les exigences du compute Serverless.

    • Pour créer une nouvelle connexion, vous devez disposer des privilèges CREATE CONNECTION sur le métastore. Voir Gérer les privilèges dans Unity Catalog.

      Si le connecteur prend en charge la création de pipelines basée sur l'interface utilisateur, un administrateur peut créer la connexion et le pipeline en même temps en suivant les étapes décrites sur cette page. Cependant, si les utilisateurs qui créent des pipelines utilisent la création de pipelines basée sur l'API ou ne sont pas des utilisateurs administrateurs, un administrateur doit d'abord créer la connexion dans l'Explorateur de catalogues. Voir Connexion aux sources d'ingestion gérées.

    • Pour utiliser une connexion existante, vous devez avoir les privilèges USE CONNECTION ou ALL PRIVILEGES sur l'objet de connexion.

    • Vous devez disposer de privilèges USE CATALOG sur le catalogue cible.

    • Vous devez disposer des privilèges USE SCHEMA et CREATE TABLE sur un schéma existant ou des privilèges CREATE SCHEMA sur le catalogue cible.

  • Pour ingérer depuis Slack, vous devez d'abord configurer l'authentification depuis Databricks et créer une connexion. Consultez Configurer l'authentification à Slack et Créer une connexion aux Logs d'accès et d'intégration Slack.

Créez un pipeline d'ingestion​

Pour la liste des tables source prises en charge, consultez Tables source prises en charge.

Utilisez les Declarative Automation Bundles pour gérer les pipelines Slack Access et Integration Logs sous forme de code. Les bundles peuvent contenir des définitions YAML de jobs et de tâches, sont gérés à l’aide de la Databricks CLI, et peuvent être partagés et exécutés dans différents Workspace cibles (comme le développement, la pré-production et la production). Pour plus d'informations, consultez What are Declarative Automation Bundles?.

  1. Créez un bundle à l'aide de la CLI Databricks :

    Bash
    databricks bundle init

  2. Ajoutez deux nouveaux fichiers de ressources au bundle :

    • Un fichier de définition de pipeline (par exemple, resources/slack_access_integration_logs_pipeline.yml). Voir pipeline.ingestion_definition et Exemples.
    • Un fichier de définition de Job qui contrôle la fréquence d'ingestion de données (par exemple, resources/slack_access_integration_logs_job.yml).

  3. Déployez le pipeline à l'aide de la CLI Databricks :

    Bash
    databricks bundle deploy

Exemples​

Le connecteur Logs d'accès et d'intégration Slack expose deux tables sources (access_logs et integration_logs) sous le schéma source default. Vous pouvez ingérer des tables individuelles ou l'ensemble du schéma.

Ingérer des tables spécifiques​

Utilisez cette option pour ingérer un sous-ensemble spécifique de tables, ou pour personnaliser le nommage de la destination par table.

Le fichier de définition de pipeline suivant ingère des tables de Logs d'accès et d'intégration Slack individuelles :

YAML
resources:
  pipelines:
    slack_access_integration_logs_pipeline:
      name: slack_access_integration_logs_pipeline
      catalog: 'main'
      target: 'slack_access_integration_logs_data'
      ingestion_definition:
        connection_name: slack_access_integration_logs_connection
        objects:
          - table:
              source_schema: 'default'
              source_table: 'access_logs'
              destination_catalog: 'main'
              destination_schema: 'slack_access_integration_logs_data'
              destination_table: 'access_logs'
          - table:
              source_schema: 'default'
              source_table: 'integration_logs'
              destination_catalog: 'main'
              destination_schema: 'slack_access_integration_logs_data'
              destination_table: 'integration_logs'

Ingérez l'intégralité du schéma​

Utilisez cette option pour ingérer toutes les tables source Logs d'accès et d'intégration Slack dans un seul schéma de destination avec une seule déclaration.

Le fichier de définition de pipeline suivant ingère toutes les tables Slack Access et Integration Logs prises en charge dans un schéma de destination :

YAML
resources:
  pipelines:
    slack_access_integration_logs_pipeline:
      name: slack_access_integration_logs_pipeline
      catalog: 'main'
      target: 'slack_access_integration_logs_data'
      ingestion_definition:
        connection_name: slack_access_integration_logs_connection
        objects:
          - schema:
              source_schema: 'default'
              destination_catalog: 'main'
              destination_schema: 'slack_access_integration_logs_data'

Fichier de définition de job Declarative Automation Bundles​

Voici un exemple de fichier de définition de Job à utiliser avec les Declarative Automation Bundles. Le Job s'exécute quotidiennement.

YAML
resources:
  jobs:
    slack_access_integration_logs_job:
      name: slack_access_integration_logs_job
      schedule:
        quartz_cron_expression: '0 0 0 * * ?'
        timezone_id: 'UTC'
      tasks:
        - task_key: slack_access_integration_logs_ingestion
          pipeline_task:
            pipeline_id: ${resources.pipelines.slack_access_integration_logs_pipeline.id}

Modèles courants​

Pour les configurations de pipeline avancées, consultez Modèles courants pour les pipelines d'ingestion gérés.

Étapes suivantes​

start, planifiez et configurez des alertes sur votre pipeline. Consultez les Tâches de maintenance courantes du pipeline.

Ressources supplémentaires​

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