Referência do esquema da tabela de rastreamento unificada

A tabela de rastreamento unificada segue o modelo de dados de span do OpenTelemetry. Cada linha é um intervalo. A tabela é colocada em clusters por time.

Coluna	Descrição	Tipo
record_id	Identificador exclusivo para esta linha da tabela.	String
time	Timestamp de quando o span foi registrado.	Timestamp
date	Data UTC em que o intervalo foi registrado. Útil para a remoção de partição.	Data
service_name	Nome do serviço Unity AI Gateway (nome do endpoint).	String
service_id	Identificador para o serviço nomeado em service_name.	String
trace_id	Identificador compartilhado por todos os spans em uma única árvore de solicitação. Filtre por isso para reconstruir um rastreamento completo.	String
span_id	Identificador exclusivo para este span.	String
trace_state	Valor do cabeçalho tracestate do OpenTelemetry, se presente.	String
parent_span_id	span_id do span pai. NULL para spans raiz (um por solicitação).	String
flags	Máscara de bits de sinalizadores de rastreamento do OpenTelemetry.	INT
name	Nome legível por humanos do span, por exemplo, my-endpoint-mlflow/v1/chat/completions.	String
kind	Tipo de span: SPAN_KIND_SERVER (raiz, um por solicitação) ou SPAN_KIND_CLIENT (chamada downstream).	String
start_time_unix_nano	Hora de início do intervalo em nanossegundos desde a época Unix.	BigInt
end_time_unix_nano	Tempo de término do intervalo em nanossegundos desde a época Unix.	BigInt
attributes	Atributos de span como um objeto VARIANT. Nomes de chave contêm pontos; use a sintaxe de crase para acessá-los: attributes:\enduser.id``. Veja Key attributes abaixo.	Variante
dropped_attributes_count	Número de atributos descartados devido a limites.	INT
events	Matriz de eventos cronometrados dentro do span. O tipo de evento principal é policy_evaluated, que registra detalhes de avaliação por política. Consulte Eventos de avaliação de política.	ARRAY<STRUCT>
dropped_events_count	Número de eventos descartados devido a limites.	INT
links	Matriz de links para outros spans ou rastreamentos.	ARRAY<STRUCT>
dropped_links_count	Número de links descartados devido a limites.	INT
status	Status do span com code (STATUS_CODE_OK ou STATUS_CODE_ERROR) e message opcional.	struct
resource	Atributos de recurso que descrevem a entidade instrumentada, por exemplo, service.name e metadados do SDK.	struct
resource_schema_url	URL de esquema para as convenções semânticas de recurso.	String
instrumentation_scope	Nome e versão da biblioteca de instrumentação que produziu o span.	struct
span_schema_url	URL do esquema para as convenções semânticas de span.	String

Coluna	Descrição	Tipo
record_id	Identificador exclusivo para esta linha da tabela.	String
time	Timestamp de quando o span foi registrado.	Timestamp
date	Data UTC em que o intervalo foi registrado. Útil para a remoção de partição.	Data
service_name	Nome do serviço Unity AI Gateway (nome do endpoint).	String
service_id	Identificador para o serviço nomeado em service_name.	String
trace_id	Identificador compartilhado por todos os spans em uma única árvore de solicitação. Filtre por isso para reconstruir um rastreamento completo.	String
span_id	Identificador exclusivo para este span.	String
trace_state	Valor do cabeçalho tracestate do OpenTelemetry, se presente.	String
parent_span_id	span_id do span pai. NULL para spans raiz (um por solicitação).	String
flags	Máscara de bits de sinalizadores de rastreamento do OpenTelemetry.	INT
name	Nome legível por humanos do span, por exemplo, my-endpoint-mlflow/v1/chat/completions.	String
kind	Tipo de span: SPAN_KIND_SERVER (raiz, um por solicitação) ou SPAN_KIND_CLIENT (chamada downstream).	String
start_time_unix_nano	Hora de início do intervalo em nanossegundos desde a época Unix.	BigInt
end_time_unix_nano	Tempo de término do intervalo em nanossegundos desde a época Unix.	BigInt
attributes	Atributos de span como um objeto VARIANT. Nomes de chave contêm pontos; use a sintaxe de crase para acessá-los: attributes:\enduser.id``. Veja Key attributes abaixo.	Variante
dropped_attributes_count	Número de atributos descartados devido a limites.	INT
events	Matriz de eventos cronometrados dentro do span. O tipo de evento principal é policy_evaluated, que registra detalhes de avaliação por política. Consulte Eventos de avaliação de política.	ARRAY<STRUCT>
dropped_events_count	Número de eventos descartados devido a limites.	INT
links	Matriz de links para outros spans ou rastreamentos.	ARRAY<STRUCT>
dropped_links_count	Número de links descartados devido a limites.	INT
status	Status do span com code (STATUS_CODE_OK ou STATUS_CODE_ERROR) e message opcional.	struct
resource	Atributos de recurso que descrevem a entidade instrumentada, por exemplo, service.name e metadados do SDK.	struct
resource_schema_url	URL de esquema para as convenções semânticas de recurso.	String
instrumentation_scope	Nome e versão da biblioteca de instrumentação que produziu o span.	struct
span_schema_url	URL do esquema para as convenções semânticas de span.	String

A tabela também contém colunas necessárias para sua otimização física, notadamente clusters, que não são úteis para queries. Essas colunas são nomeadas com um prefixo _. Trate-os como detalhes de implementação que podem mudar em versões futuras.

Atributos key

A coluna attributes é do tipo VARIANT. Acesse campos usando a sintaxe de crase para chaves que contêm pontos: attributes:\gen_ai.request.model``. As chaves presentes dependem se o span é uma chamada de serviço de modelo (LLM) ou uma chamada de serviço MCP.

Spans de serviço de modelo (LLM):

Atributo	Descrição
databricks.api_type	Tipo de API de entrada, por exemplo openai/v1/responses.
enduser.id	Usuário ou Service Principal que fez a solicitação.
databricks.requester_type	Tipo de solicitante, por exemplo USER.
databricks.request_id	ID de solicitação gerado pelo Databricks.
databricks.url	URL completa da solicitação.
databricks.latency_ms	Latência de solicitação de ponta a ponta em milissegundos.
databricks.time_to_first_byte_ms	Tempo até o primeiro byte, em milissegundos.
databricks.action	Tipo de tentativa, por exemplo initial_attempt ou retry.
databricks.destination_id	Modelo de destino, por exemplo, databricks-claude-sonnet-4-6.
databricks.outcome	success ou failure.
gen_ai.operation.name	Operação, por exemplo chat.
gen_ai.request.model	Modelo solicitado.
gen_ai.provider.name	Provedor, por exemplo, databricks.
gen_ai.usage.input_tokens	Tokens de entrada consumidos.
gen_ai.usage.output_tokens	Tokens de saída gerados.
http.response.status_code	Código de status HTTP.
error.type	Tipo de erro em falhas, por exemplo invalid_request.
mlflow.chat.tokenUsage	Uso detalhado de tokens como uma string JSON.
mlflow.spanInputs	Payload de solicitação serializado.
mlflow.spanOutputs	Carga útil de resposta serializada (vazia em caso de falha).

Atributo	Descrição
databricks.api_type	Tipo de API de entrada, por exemplo openai/v1/responses.
enduser.id	Usuário ou Service Principal que fez a solicitação.
databricks.requester_type	Tipo de solicitante, por exemplo USER.
databricks.request_id	ID de solicitação gerado pelo Databricks.
databricks.url	URL completa da solicitação.
databricks.latency_ms	Latência de solicitação de ponta a ponta em milissegundos.
databricks.time_to_first_byte_ms	Tempo até o primeiro byte, em milissegundos.
databricks.action	Tipo de tentativa, por exemplo initial_attempt ou retry.
databricks.destination_id	Modelo de destino, por exemplo, databricks-claude-sonnet-4-6.
databricks.outcome	success ou failure.
gen_ai.operation.name	Operação, por exemplo chat.
gen_ai.request.model	Modelo solicitado.
gen_ai.provider.name	Provedor, por exemplo, databricks.
gen_ai.usage.input_tokens	Tokens de entrada consumidos.
gen_ai.usage.output_tokens	Tokens de saída gerados.
http.response.status_code	Código de status HTTP.
error.type	Tipo de erro em falhas, por exemplo invalid_request.
mlflow.chat.tokenUsage	Uso detalhado de tokens como uma string JSON.
mlflow.spanInputs	Payload de solicitação serializado.
mlflow.spanOutputs	Carga útil de resposta serializada (vazia em caso de falha).

Spans do serviço MCP:

Atributo	Descrição
mcp.method.name	Método MCP, por exemplo tools/list ou tools/call.
gen_ai.operation.name	Operação, por exemplo, execute_tool para tools/call.
gen_ai.tool.name	Nome da ferramenta sendo invocada, por exemplo, atlassianUserInfo.
gen_ai.tool.call.arguments	Argumentos da ferramenta extraídos, como uma string JSON.
gen_ai.tool.call.result	Resultado da ferramenta extraído, como uma string JSON.
databricks.requester_type	Tipo de solicitante, por exemplo USER.
databricks.request_id	ID de solicitação gerado pelo Databricks.
databricks.tool.connection_type	Tipo de conexão MCP, por exemplo EXTERNAL_MCP.
tool_source	Conexão de suporte ou nome do servidor MCP gerenciado, por exemplo main.default.gh-conn (externo) ou code_interpreter (gerenciado). O nome do serviço MCP está na coluna service_name.
tool_type	Tipo de ferramenta, por exemplo external_connection.
workspace_id	ID do workspace.
enduser.id	Usuário ou Service Principal que fez a solicitação.
http.response.status_code	Status HTTP da chamada MCP.
rpc.response.status_code	Código de status JSON-RPC, por exemplo -32003. O sinal principal de falha do MCP.
error.type	Classificação de falha, por exemplo policy_deny, upstream_error ou internal_error.
mlflow.spanType	Tipo de intervalo. TOOL para intervalos MCP. Útil para filtragem de WHERE.
mlflow.spanInputs	Solicitação JSON-RPC serializada.
mlflow.spanOutputs	Resposta MCP/JSON-RPC serializada.

Atributo	Descrição
mcp.method.name	Método MCP, por exemplo tools/list ou tools/call.
gen_ai.operation.name	Operação, por exemplo, execute_tool para tools/call.
gen_ai.tool.name	Nome da ferramenta sendo invocada, por exemplo, atlassianUserInfo.
gen_ai.tool.call.arguments	Argumentos da ferramenta extraídos, como uma string JSON.
gen_ai.tool.call.result	Resultado da ferramenta extraído, como uma string JSON.
databricks.requester_type	Tipo de solicitante, por exemplo USER.
databricks.request_id	ID de solicitação gerado pelo Databricks.
databricks.tool.connection_type	Tipo de conexão MCP, por exemplo EXTERNAL_MCP.
tool_source	Conexão de suporte ou nome do servidor MCP gerenciado, por exemplo main.default.gh-conn (externo) ou code_interpreter (gerenciado). O nome do serviço MCP está na coluna service_name.
tool_type	Tipo de ferramenta, por exemplo external_connection.
workspace_id	ID do workspace.
enduser.id	Usuário ou Service Principal que fez a solicitação.
http.response.status_code	Status HTTP da chamada MCP.
rpc.response.status_code	Código de status JSON-RPC, por exemplo -32003. O sinal principal de falha do MCP.
error.type	Classificação de falha, por exemplo policy_deny, upstream_error ou internal_error.
mlflow.spanType	Tipo de intervalo. TOOL para intervalos MCP. Útil para filtragem de WHERE.
mlflow.spanInputs	Solicitação JSON-RPC serializada.
mlflow.spanOutputs	Resposta MCP/JSON-RPC serializada.

Atributos de imposição de política (spans de serviço de modelo e serviço MCP):

Quando uma política bloqueia uma solicitação, o span do servidor (o span raiz) define os seguintes atributos escalares. Como eles são definidos apenas quando uma política interrompe a solicitação, eles também servem como um filtro rápido para "alguma política bloqueou esta solicitação?"

Atributo	Descrição
databricks.policy.name	A política que bloqueou a solicitação. O FQN da função do Unity Catalog para uma política personalizada, ou o rótulo de anexo para uma política integrada. <unknown> se a política não tiver nome.
databricks.policy.action	Ação aplicada, DENY ou ASK.

Atributo	Descrição
databricks.policy.name	A política que bloqueou a solicitação. O FQN da função do Unity Catalog para uma política personalizada, ou o rótulo de anexo para uma política integrada. <unknown> se a política não tiver nome.
databricks.policy.action	Ação aplicada, DENY ou ASK.

Eventos de avaliação de política

A coluna events contém uma matriz de eventos policy_evaluated, um por par avaliado (política, fase). É aqui que residem os detalhes por política, além dos atributos escalares databricks.policy.* no intervalo do servidor. Cada evento contém as seguintes chaves:

Chave	Descrição
policy.name	Nome da política avaliada.
policy.type	Tipo de política, CUSTOM ou BUILTIN.
policy.handler	Manipulador da política. Apenas políticas integradas.
policy.options	Opções do manipulador. Apenas políticas integradas.
policy.action	Ação avaliada, um de ALLOW, DENY ou ASK.
policy.phase	Fase de avaliação, on_call ou on_result. Apenas políticas personalizadas.

Chave	Descrição
policy.name	Nome da política avaliada.
policy.type	Tipo de política, CUSTOM ou BUILTIN.
policy.handler	Manipulador da política. Apenas políticas integradas.
policy.options	Opções do manipulador. Apenas políticas integradas.
policy.action	Ação avaliada, um de ALLOW, DENY ou ASK.
policy.phase	Fase de avaliação, on_call ou on_result. Apenas políticas personalizadas.

Quando uma política é executada no modo de execução de teste (monitoramento ou sombra) com dry_run=true, a ação aplicada é rebaixada para ALLOW para que a solicitação prossiga, e o veredito pretendido é registrado no mesmo evento:

Chave	Descrição
policy.dry_run_action	A ação que teria sido aplicada, por exemplo DENY. Sua presença sinaliza que a política foi executada no modo de execução de teste.
policy.dry_run_reason	Motivo da possível ação.
policy.dry_run_transformed_message	A carga útil que uma possível política de transformação ou máscara teria gravado.

Chave	Descrição
policy.dry_run_action	A ação que teria sido aplicada, por exemplo DENY. Sua presença sinaliza que a política foi executada no modo de execução de teste.
policy.dry_run_reason	Motivo da possível ação.
policy.dry_run_transformed_message	A carga útil que uma possível política de transformação ou máscara teria gravado.