Aller au contenu principal
Dernière mise à jour le

Ingérer des données depuis Akamai

info

Bêta

Cette fonctionnalité est en version bêta. Pour l'utiliser, l'administrateur d'un workspace doit activer Lakeflow Connect for Akamai WAF depuis la page Previews . Consultez Gérer les aperçus Databricks.

Créer un pipeline d'ingestion Akamai WAF géré dans Lakeflow Connect pour intégrer les événements de sécurité WAF dans Databricks.

Conditions requises​

  • To create an ingestion pipeline, first meet the following requirements:

    • Votre workspace doit être activé pour Unity Catalog.

    • Le compute serverless doit être activé pour votre workspace. Voir les exigences relatives au compute serverless.

    • Pour créer une nouvelle connexion, vous devez disposer des privilèges CREATE CONNECTION sur le métastore. Consultez la page Gérer les privilèges dans Unity Catalog.

      Si le connecteur prend en charge la création de pipeline basée sur l’interface utilisateur, un administrateur peut créer la connexion et le pipeline en même temps en suivant les étapes de cette page. Cependant, si les utilisateurs qui créent des pipelines utilisent la création de pipeline basée sur l’API ou ne sont pas des administrateurs, un administrateur doit d’abord créer la connexion dans l’Explorateur de catalogues. Consultez la page Se connecter à des sources d’ingestion gérées.

    • Pour utiliser une connexion existante, vous devez disposer des privilèges USE CONNECTION ou de ALL PRIVILEGES sur l'objet de connexion.

    • Vous devez disposer de privilèges USE CATALOG sur le catalogue cible.

    • Vous devez disposer des privilèges USE SCHEMA et CREATE TABLE sur un schéma existant ou du privilège CREATE SCHEMA sur le catalogue cible.

  • Pour effectuer l'ingestion à partir d'Akamai, commencez par configurer l'authentification depuis Databricks et créez une connexion. Consultez Configurer l'authentification pour Akamai et Créer une connexion WAF Akamai.

Options de connecteur​

L’option du connecteur Akamai WAF s’applique au niveau de la table. Définissez-le dans connector_options.akamai_options sur l’objet table de votre définition de pipeline. Voir Exemples pour connaître l’utilisation.

Option

Obligatoire

S'applique à

Description

config_ids

Oui

akamai_waf_events

Les identifiants de configuration de sécurité Web dont vous souhaitez ingérer les événements SIEM. Fournissez entre 1 et 1 000 identifiants numériques. Vous pouvez obtenir ces valeurs sur Récupérer les identifiants de configuration de sécurité Web.

Option

Obligatoire

S'applique à

Description

config_ids

Oui

akamai_waf_events

Les identifiants de configuration de sécurité Web dont vous souhaitez ingérer les événements SIEM. Fournissez entre 1 et 1 000 identifiants numériques. Vous pouvez obtenir ces valeurs sur Récupérer les identifiants de configuration de sécurité Web.

Create an ingestion pipeline​

Pour obtenir la liste des tables sources prises en charge, consultez la section Tables sources prises en charge.

Utilisez les Declarative Automation Bundles pour gérer les pipelines Akamai WAF en tant que code. Les bundles peuvent contenir des définitions YAML de jobs et de tâches, sont gérés à l'aide de la CLI Databricks et peuvent être partagés et exécutés dans différents workspaces cibles (tels que le développement, la pré-production et la production). Pour plus d'informations, consultez What are Declarative Automation Bundles?.

  1. Créez un bundle à l’aide de la CLI Databricks :

    Bash
    databricks bundle init

  2. Ajoutez deux nouveaux fichiers de ressources au bundle :

    • Un fichier de définition de pipeline (par exemple, resources/akamai_waf_pipeline.yml). Consultez pipeline.ingestion_definition et les exemples.
    • Un fichier de définition du job qui contrôle la fréquence de l’ingestion des données (par exemple, resources/akamai_waf_job.yml). Planifiez l’exécution du job au moins toutes les 12 heures.

  3. Déployer le pipeline à l’aide de la CLI Databricks :

    Bash
    databricks bundle deploy

Exemples​

Le connecteur Akamai WAF met à disposition 1 table source dans le schéma source default. Ingérez cette table et définissez config_ids sur l'objet de table.

Ingérer des tables spécifiques​

Utilisez cette option pour personnaliser la dénomination de la table de destination.

Le fichier de définition de pipeline suivant ingère la table Akamai WAF :

YAML
resources:
  pipelines:
    akamai_waf_pipeline:
      name: akamai_waf_pipeline
      catalog: 'main'
      target: 'akamai_waf_data'
      ingestion_definition:
        connection_name: akamai_waf_connection
        objects:
          - table:
              source_schema: 'default'
              source_table: 'akamai_waf_events'
              destination_catalog: 'main'
              destination_schema: 'akamai_waf_data'
              destination_table: 'akamai_waf_events'
              connector_options:
                akamai_options:
                  config_ids:
                    - 12345
                    - 67890

Fichier de définition de job Declarative Automation Bundles​

Voici un exemple de fichier de définition de job à utiliser avec les Declarative Automation Bundles. Le job s'exécute toutes les 12 heures.

YAML
resources:
  jobs:
    akamai_waf_job:
      name: akamai_waf_job
      schedule:
        quartz_cron_expression: '0 0 0/12 * * ?'
        timezone_id: 'UTC'
      tasks:
        - task_key: akamai_waf_ingestion
          pipeline_task:
            pipeline_id: ${resources.pipelines.akamai_waf_pipeline.id}

Modèles courants​

Pour les configurations de pipeline avancées, consultez Modèles courants pour les pipelines d’ingestion gérés.

Étapes suivantes​

start, planifiez et configurez des alertes sur votre pipeline. Consultez Tâches de maintenance courantes des pipelines.

Ressources supplémentaires​

Sur cette page