FAQ du connecteur Verkada
Bêta
Cette fonctionnalité est en version Bêta. Les administrateurs de Workspace peuvent contrôler l’accès à cette fonctionnalité depuis la page Aperçus . Consultez Gérer les aperçus Databricks.
Cette page répond aux questions fréquentes concernant le connecteur d’ingestion géré Verkada dans Lakeflow Connect. Pour les questions fréquentes s’appliquant à tous les connecteurs gérés, consultez Questions fréquentes sur les connecteurs gérés.
Quelles tables le connecteur prend-il en charge ?
Le connecteur prend en charge les tables audit_log et users. Pour le schéma de chaque table, consultez Tables sources prises en charge.
Le connecteur prend-il en charge l'ingestion incrémentielle ?
Oui, pour la table audit_log, en utilisant le champ de curseur processed_timestamp. Le connecteur actualise la table users avec un instantané complet à chaque mise à jour du pipeline.
Jusqu’où le connecteur peut-il ingérer des données ?
Pour la table incrémentielle audit_log, la première synchronisation ingère les événements des 365 derniers jours, et pas avant le 12 août 2025. Chaque synchronisation ultérieure ingère les événements enregistrés après la dernière exécution. La table users réingère tous les enregistrements à chaque exécution.
Quelles méthodes d’authentification le connecteur prend-il en charge ?
Le connecteur s’authentifie avec une clé d’API d’organisation Verkada et l’échange automatiquement contre un jeton d’API à courte durée de vie. OAuth U2M, OAuth M2M et l’authentification de base par nom d’utilisateur/mot de passe ne sont pas prises en charge.
Quelles autorisations Verkada le connecteur requiert-il ?
Un administrateur de l’organisation Verkada doit créer une clé API avec un accès en lecture seule à Core pour la table audit_log et un contrôle d’accès pour la table users. Consultez Configurer Verkada.