Limitações do conector PagerDuty

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Esta página contém informação sobre limitações conhecidas do conector gerenciado PagerDuty no Lakeflow Connect.

Limitações gerais de conectores de software como serviço (SaaS)

As limitações nesta seção se aplicam a todos os conectores SaaS no LakeFlow Connect.

• Quando você executa um pipeline agendado, os alertas não Trigger imediatamente. Em vez disso, eles fazem Trigger quando ocorre a execução da próxima atualização. [[ ## completed ##]]
• Quando uma tabela de origem é excluída, a tabela de destino não é excluída automaticamente. Você deve excluir a tabela de destino manualmente. Esse comportamento não é consistente com o comportamento do Spark Declarative Pipelines no Lakeflow.
• Durante períodos de manutenção da origem, o Databricks pode não conseguir acessar seus dados.
• Se um nome de tabela de origem entrar em conflito com um nome de tabela de destino existente, a atualização do pipeline falhará.
• O suporte a pipeline de múltiplos destinos é apenas via API.
• Opcionalmente, você pode renomear uma tabela que você ingere. Se você renomear uma tabela em seu pipeline, ele se tornará um pipeline somente de API, e você não poderá mais editar o pipeline na IU.
• Se você selecionar uma coluna após um pipeline começar, o conector não fará o preenchimento automático de dados para a nova coluna. Para ingerir data histórica, faça manualmente uma execução de um refresh completo na tabela.
• O Databricks não pode ingerir duas ou mais tabelas com o mesmo nome no mesmo pipeline, mesmo que venham de esquemas de origem diferentes.
• O sistema de origem assume que as colunas de cursor são crescentemente monótonas.
• O conector ingere dados brutos sem transformações. Utilize Spark Declarative Pipelines downstream em LakeFlow Pipelines para transformações.

Limitações específicas do conector

As limitações nesta seção aplicam-se ao conector do PagerDuty.

• A tabela incidents captura apenas inserções. O PagerDuty filtra esta tabela por created_at, portanto, o conector não reflete atualizações ou exclusões de incidentes entre sincronizações. Programe um refresh completo periódico para capturar o status mais recente do incidente.
• O conector ingere services, users, teams, priorities, escalation_policies, schedules e oncalls apenas com refresh completo. O conector recarrega essas tabelas completamente a cada sincronização.
• A tabela oncalls reflete as atribuições de plantão a cada sincronização. Não é um log de alteração incremental.