メインコンテンツまでスキップ

PagerDutyからデータを取り込む

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。

このページでは、Lakeflow Connect を使用して管理対象の PagerDuty インジェスト パイプラインを作成する方法について説明します。

要件

  • 取り込みパイプラインを作成するには、まず次の要件を満たす必要があります。

    • ワークスペースでUnity Catalogが有効になっている必要があります。

    • ワークスペースでServerlessコンピュートが有効になっている必要があります。Serverlessコンピュートの要件を参照してください。

    • 新しい接続を作成するには、メタストアに対する CREATE CONNECTION 特権が必要です。Unity Catalog での特権の管理を参照してください。

      コネクタが UI ベースのパイプライン オーサリングをサポートしている場合、管理者はこのページのステップを完了することで、接続とパイプラインを同時に作成できます。 ただし、パイプラインを作成するユーザーが API ベースのパイプライン オーサリングを使用している場合、または管理者以外のユーザーである場合、管理者はまずカタログ エクスプローラーで接続を作成する必要があります。 「管理対象取り込みソースへの接続」を参照してください。

    • 既存の接続を使用するには、接続オブジェクトに対する USE CONNECTION 権限または ALL PRIVILEGES 権限が必要です。

    • ターゲットカタログに対する USE CATALOG 権限が必要です。

    • 既存のスキーマに対する USE SCHEMA 権限および CREATE TABLE 権限、またはターゲットカタログに対する CREATE SCHEMA 権限が必要です。

  • PagerDuty から取り込むには、まず Databricks から認証を構成し、接続を作成します。PagerDuty への認証の構成および PagerDuty 接続の作成を参照してください。

取り込みパイプラインを作成

サポートされているソーステーブルの一覧については、「サポートされているソーステーブル」を参照してください。

  1. Databricksワークスペースのサイドバーで、 データ取り込み をクリックします。
  2. データの追加 ページの Databricks コネクタ で、 PagerDuty をクリックします。
  3. 取り込みウィザードの 接続 ページで、PagerDuty認証情報を保存している接続を選択します。メタストアに対する CREATE CONNECTION 特権がある場合は、 プラスアイコン。 接続の作成 をクリックして、PagerDutyへの認証の設定の認証情報を使用して接続を作成します。
  4. 次へ をクリックします。
  5. インジェスト設定 ページで、パイプラインの名前を入力します。
  6. イベント Logs を書き込むカタログとスキーマを選択します。カタログに対する USE CATALOG 権限と CREATE SCHEMA 権限がある場合は、ドロップダウンメニューで プラスアイコン。 Create schema をクリックしてスキーマを作成します。
  7. パイプラインの作成および続行 をクリックします。
  8. ソース ページで、取り込むテーブルを選択します。
  9. 保存して続行 をクリックします。
  10. 宛先 ページで、データを読み込むカタログとスキーマを選択します。カタログに対する USE CATALOG 権限と CREATE SCHEMA 権限がある場合は、ドロップダウンメニューの プラスアイコン。 スキーマの作成 をクリックしてスキーマを作成します。
  11. 保存して続行 をクリックします。
  12. (オプション) スケジュールと通知 ページで、 プラスアイコン。 スケジュールの作成 をクリックします。宛先テーブルを更新する頻度を設定します。
  13. (オプション) プラスアイコン。 通知の追加 をクリックして、パイプライン操作の成功または失敗に関するEメール通知を設定し、 保存してパイプラインをラン をクリックします。

PagerDuty コネクタは、default ソーススキーマ内の 10 個のソーステーブルを利用可能にします。個別のテーブル、または必要なテーブルを取り込みます。

特定のテーブルを取り込む

このオプションを使用して、テーブルの特定のサブセットを取り込むか、テーブルごとに宛先の命名をカスタマイズします。

次のパイプライン定義ファイルは、個々の PagerDuty テーブルを取り込みます。

YAML
resources:
pipelines:
pagerduty_pipeline:
name: pagerduty_pipeline
catalog: 'main'
target: 'pagerduty_data'
ingestion_definition:
connection_name: pagerduty_connection
objects:
- table:
source_schema: 'default'
source_table: 'incidents'
destination_catalog: 'main'
destination_schema: 'pagerduty_data'
destination_table: 'incidents'
- table:
source_schema: 'default'
source_table: 'log_entries'
destination_catalog: 'main'
destination_schema: 'pagerduty_data'
destination_table: 'log_entries'
- table:
source_schema: 'default'
source_table: 'audit_records'
destination_catalog: 'main'
destination_schema: 'pagerduty_data'
destination_table: 'audit_records'

宣言型オートメーションバンドルのジョブ定義ファイル

以下は、宣言型オートメーションバンドルで使用するジョブ定義ファイルの例です。ジョブは毎日ランします。

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

一般的なパターン

高度なパイプライン構成については、「管理された取り込みパイプラインの一般的なパターン」を参照してください。

次のステップ

パイプラインの起動、スケジュール、アラートを設定します。一般的なパイプラインのメンテナンス タスクを参照してください。

その他のリソース