Databricks アセット バンドル内のリソースに対するアクセス許可を設定する
この記事では、 Databricks アセット バンドル で Databricks ジョブ、DLT パイプライン、MLOps スタックのアクセス許可を設定する方法について説明します。「Databricks アセットバンドルとは」を参照してください。
Databricks バンドル構成ファイルでは、バンドルで定義されているすべてのリソースに適用するアクセス許可を定義することも、特定のリソースに適用する 1 つ以上のアクセス許可を定義することもできます。
権限は重複できません。 つまり、ユーザー、グループ、またはサービスプリンシパルの権限は、最上位の permissions
マッピングと resources
マッピングの両方で定義することはできません。
すべてのリソースに適用する権限を定義する
最上位のpermissions
マッピングを使用して、resources
で定義されているすべてのエクスペリメント、ジョブ、モデル、およびパイプラインに適用する権限を定義できます。「パーミッション」を参照してください。
Databricks では、Databricks Asset Bundles リソースのアクセス許可を管理するために、このアプローチをお勧めします。
特定のリソースに対する権限を定義する
エクスペリメント、ジョブ、モデル、またはresources
のパイプライン定義でpermissions
マッピングを使用して、そのリソースに対する 1 つ以上の権限を定義できます。
permissions
マッピングの各権限には、次の 2 つのマッピングが含まれている必要があります。
user_name
、group_name
、またはservice_principal_name
を、それぞれユーザー、グループ、またはサービスプリンシパルの名前に置き換えます。level
は、権限レベルの名前に置き換えます。 各リソースに許可されるアクセス許可レベルは次のとおりです。- エクスペリメント:
CAN_EDIT
、CAN_MANAGE
、CAN_READ
。 - ジョブ:
CAN_MANAGE
、CAN_MANAGE_RUN
、CAN_VIEW
、IS_OWNER
。 - モデル:
CAN_EDIT
、CAN_MANAGE
、CAN_MANAGE_STAGING_VERSIONS
、CAN_MANAGE_PRODUCTION_VERSIONS
、CAN_READ
。 - パイプライン:
CAN_MANAGE
、CAN_RUN
、CAN_VIEW
、およびIS_OWNER
。
- エクスペリメント:
特定のアクセス許可レベルに関する情報については、以下を参照してください。
- エクスペリメント: MLflow エクスペリメント ACLs
- ジョブ: ジョブ ACL
- モデル: MLflow モデル ACL
- パイプライン: DLT パイプライン ACLs
リソースに対して許可されたアクセス許可レベルは、必ずしも最上位の permissions
マッピングを使用してリソースに適用できるとは限りません。 permissions
マッピングの有効な権限レベルについては、権限を参照してください。
次の構文は、最上位の resources
マッピングまたはターゲット内の resources
マッピングで、リソースタイプごとに複数の権限を宣言する方法を示しています(省略記号は簡潔にするために省略されたコンテンツを示します)。
# ...
resources:
experiments:
<some-programmatic-identifier-for-this-experiment>:
# ...
permissions:
- user_name: <user-name> # Or:
group_name: <group-name> # Or:
service_principal_name: <service-principal-name>
level: <permission-level>
# ...
jobs:
<some-programmatic-identifier-for-this-job>:
# ...
permissions:
- user_name: <user-name> # Or:
group_name: <group-name> # Or:
service_principal_name: <service-principal-name>
level: <permission-level>
# ...
models:
<some-programmatic-identifier-for-this-model>:
# ...
permissions:
- user_name: <user-name> # Or:
group_name: <group-name> # Or:
service_principal_name: <service-principal-name>
level: <permission-level>
# ...
pipelines:
<some-programmatic-identifier-for-this-pipeline>:
# ...
permissions:
- user_name: <user-name> # Or:
group_name: <group-name-1> # Or:
service_principal_name: <service-principal-name>
level: <permission-level>
# ...
targets:
<some-programmatic-identifier-for-this-target>:
resources:
experiments:
<some-programmatic-identifier-for-this-experiment>:
# ...
permissions:
- user_name: <user-name> # Or:
group_name: <group-name> # Or:
service_principal_name: <service-principal-name>
level: <permission-level>
# ...
jobs:
<some-programmatic-identifier-for-this-job>:
# ...
permissions:
- user_name: <user-name> # Or:
group_name: <group-name> # Or:
service_principal_name: <service-principal-name>
level: <permission-level>
# ...
models:
<some-programmatic-identifier-for-this-model>:
# ...
permissions:
- user_name: <user-name> # Or:
group_name: <group-name> # Or:
service_principal_name: <service-principal-name>
level: <permission-level>
# ...
pipelines:
<some-programmatic-identifier-for-this-pipeline>:
# ...
permissions:
- user_name: <user-name> # Or:
group_name: <group-name> # Or:
service_principal_name: <service-principal-name>
level: <permission-level>
# ...
# ...
最上位の resources
マッピングのリソースに対して宣言されている権限は、個々のターゲットの同じ resources
マッピングに対して宣言されている権限と組み合わされます。 たとえば、最上位レベルとターゲットの両方で同じリソースに対して次の resources
マッピングがあるとします(省略記号は簡潔にするために省略されたコンテンツを示します)。
bundle:
name: my-bundle
resources:
jobs:
my-job:
# ...
permissions:
- user_name: someone@example.com
level: CAN_VIEW
# ...
targets:
dev:
# ...
resources:
jobs:
my-job:
# ...
permissions:
- user_name: someone@example.com
level: CAN_RUN
# ...
この例で databricks bundle validate
を実行すると、結果のグラフは次のようになります (省略記号は簡潔にするために省略されたコンテンツを示します)。
{
"...": "...",
"resources": {
"jobs": {
"my-job": {
"permissions": [
{
"level": "CAN_VIEW",
"user_name": "someone@example.com"
},
{
"level": "CAN_RUN",
"user_name": "someone@example.com"
}
],
"...": "..."
}
}
}
}