Limitações do conector PagerDuty

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Esse recurso está em Beta. Para usá-lo, um administrador do workspace deve ativar o Lakeflow Connect for PagerDuty na página Pré-visualizações . Consulte Gerenciar prévias do Databricks.

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.
• 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.