PagerDutyコネクタの制限

備考

ベータ版

この機能はベータ版です。ワークスペース管理者は、 プレビュー ページからこの機能へのアクセスを制御できます。Databricksのプレビューを管理するを参照してください。

このページには、Lakeflow Connectにおけるマネージド PagerDuty コネクタの既知の制限事項に関する情報が記載されています。

一般的な ソフトウェア as a サービス（SaaS）コネクタの制限事項 [[ ## completed ##]]

このセクションの制限事項は、Lakeflowコネクト のすべてのSaaS コネクタに適用されます。

• スケジュールされたパイプラインをランする場合、アラートはすぐにはTriggerされません。その代わり、次の更新がランするときにTriggerされます。
• ソーステーブルを削除しても、宛先テーブルは自動的に削除されません。宛先テーブルを手動で削除する必要があります。この動作は、Lakeflow 上の Spark宣言型パイプラインの動作と一致しません。
• ソースのメンテナンス期間中は、Databricksがデータにアクセスできない場合があります。
• ソーステーブル名が既存の宛先テーブル名と競合する場合、パイプラインの更新は失敗します。
• マルチ送信先パイプラインのサポートは API のみです。
• 取り込むテーブルの名前は、オプションで変更できます。パイプライン内のテーブルの名前を変更すると、そのテーブルは API 専用パイプラインになり、UI でパイプラインを編集できなくなります。
• パイプラインがすでに起動した後に列を選択した場合、コネクタはその新しい列のデータを自動的にバックフィルしません。ヒストリカルデータを取り込むには、テーブルで手動で完全更新をランします。
• Databricks では、異なるソーススキーマからのテーブルであっても、同じパイプライン内で同じ名前のテーブルを 2 つ以上取り込むことはできません。
• ソースシステムは、カーソル列が単調に増加することを前提としています。
• このコネクタは、変換を行わずに生データを取り込みます。変換には、LakeFlow Pipelines上のダウンストリームのSpark宣言型パイプラインを使用します。

コネクタ固有の制限事項

このセクションの制限事項は、PagerDuty コネクタに適用されます。

• incidents テーブルは挿入のみをキャプチャします。PagerDutyはこのテーブルを created_at でフィルタリングするため、コネクタは同期間のインシデントの更新や削除を反映しません。最新のインシデントステータスを取得するために、定期的な完全更新をスケジュールします。
• このコネクターは、services、users、teams、priorities、escalation_policies、schedules、およびoncallsを完全更新のみで取り込みます。コネクターは、同期のたびにこれらのテーブルを完全に再読み込みします。
• oncalls テーブルには、各同期時点でのオンコール割り当てが反映されます。これはインクリメンタルな変更Logsではありません。