PagerDutyからデータを取り込む
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
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
- Databricks UI
- Declarative Automation Bundles
- Databricks notebook
- 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。
- 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。
- 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、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。
- 次へ をクリックします。
- 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。
- 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Create schema をクリックしてスキーマを作成します。
- パイプラインの作成および続行 をクリックします。
- ソース ページで、取り込むテーブルを選択します。
- 保存して続行 をクリックします。
- 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スキーマの作成 をクリックしてスキーマを作成します。
- 保存して続行 をクリックします。
- (オプション) スケジュールと通知 ページで、
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。
- (オプション)
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。
宣言型オートメーションバンドルを使用して、PagerDuty パイプラインをコードとして管理します。バンドルには、ジョブとタスクの YAML 定義を含めることができ、Databricks CLI を使用して管理され、異なるターゲット ワークスペース(開発、ステージング、本番運用など)で共有およびランを実行できます。 [[ ## completed ##]]情報については、「宣言型オートメーションバンドルとは?」をご覧ください。
-
Databricks CLIを使用してバンドルを作成します:
Bashdatabricks bundle init -
2 つの新しいリソースファイルをバンドルに追加します:
- パイプライン定義ファイル (例:
resources/pagerduty_pipeline.yml)。パイプライン.ingestion_definition を参照してください。および 例。 - データ取り込みの頻度を制御するジョブ定義ファイル(例:
resources/pagerduty_job.yml)。
- パイプライン定義ファイル (例:
-
Databricks CLIを使用してパイプラインをデプロイします:
Bashdatabricks bundle deploy
- 次のノートブックを Databricks ワークスペースにインポートします:
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1番目と2番目のセルはそのままにしてください。変更しないでください。
-
セル 3 を変更し、パイプラインの構成詳細を入力します。「パイプライン.ingestion_definition」を参照してください。および 「例」。
-
必要に応じて、高度なパイプライン設定を構成します。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。
-
「 すべて実行 」をクリックします。
例
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。
- Declarative Automation Bundles
- Databricks notebook
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。
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'
次のパイプライン仕様は、個々のPagerDutyテーブルを取り込みます:
pipeline_name = "pagerduty_pipeline"
connection_name = "<pagerduty-connection>"
pipeline_spec = {
"name": pipeline_name,
"ingestion_definition": {
"connection_name": connection_name,
"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"
}
}
]
}
}
json_payload = json.dumps(pipeline_spec, indent=2)
create_pipeline(json_payload)
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。
- Declarative Automation Bundles
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。