Verkada コネクタの制限事項

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のマネージド Verkada コネクタの既知の制限事項に関する情報が含まれています。

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

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Runする場合、アラートはすぐにTriggerされません。その代わり、次の更新が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。
• オプションで、取り込むテーブルの名前を変更できます。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、テーブルで完全更新を手動でランします。
• Databricks では、たとえ異なるソーススキーマからのものであっても、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 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、Verkada コネクタに適用されます。

• このコネクタは、audit_log テーブルに対してのみ増分取り込みをサポートしています。コネクタは、パイプラインが更新されるたびに、完全なスナップショットを使用して users テーブルを更新します。
• audit_log テーブルは、2025年8月12日以降に記録されたイベントを取り込みます。それ以前の監査イベントは、Verkada API経由では利用できません。
• サポートされている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。