Logs d'audit Zendesk

Lakewatch fournit un connecteur d’API pour ingérer les logs d’audit de compte depuis Zendesk Support. Cette page traite des prérequis, des instructions de configuration, du schéma du connecteur et des indicateurs d’analyseur Lakewatch.

Prérequis

Le connecteur nécessite :

1. LakeFlow Pipelines Serverless activés dans votre Workspace.
2. Unity Catalog, avec les privilèges de créer ou d’utiliser une connexion Unity Catalog. Consultez les autorisations de connexion.
3. Un compte Zendesk Support avec l’autorisation de créer des clients OAuth. Voir Utilisation de l’authentification OAuth avec votre application.
4. Accès à l'API Zendesk Support Audit Logs. Consultez Logs d'audit.

Limites connues

• La dimension à évolution lente (SCD) de type 2 n'est pas prise en charge.
• Le connecteur prend uniquement en charge l’authentification OAuth utilisateur à machine (U2M). L’authentification OAuth machine à machine et l’authentification de base ne sont pas prises en charge.
• La première synchronisation de la table audit_logs start au start time de la datasource, qui doit être dans les 30 derniers jours. Si vous ne définissez pas de start time, l’ingestion start lorsque vous créez la datasource. Les synchronisations ultérieures reprennent à partir de la dernière valeur time ingérée. Voir Choisir jusqu'où ingérer.

Configurer Zendesk Support pour l’ingestion

Créez un client OAuth confidentiel dans Zendesk Support. L’ Identifiant unique est l’identifiant client que vous saisissez dans Databricks.

1. Allez au centre d’administration à https://<subdomain>.zendesk.com/admin/home.

2. Cliquez sur Apps and integrations > APIs > OAuth clients .

3. Cliquez sur Ajouter un client OAuth sur le côté droit de la liste des clients OAuth.

4. Remplissez les champs obligatoires pour créer un client :

   • Nom du client : saisissez le nom qui apparaît dans la liste des applications ayant accès à votre instance Zendesk Support.

   • Identifiant unique : cliquez sur le champ pour le remplir automatiquement avec le nom du client. Au besoin, vous pourrez le changer. Cette valeur est l’ ID client dans Databricks.

   • Type de client : Sélectionnez Confidentiel .

   • URL de redirection : Saisissez https://<your_workspace_domain>/login/oauth/lakehousefederation.html.

     Remplacez <your_workspace_domain> par votre nom d’instance de workspace, par exemple 1234567890123456.7.gcp.databricks.com.

5. Cliquez sur Enregistrer . Copiez la nouvelle valeur Secret pré-remplie qui s'affiche, qui correspond au secret client que vous utilisez lors de la création de la connexion. Zendesk l'affiche une seule fois.

6. Cliquez à nouveau sur Enregistrer .

7. Notez le sous-domaine Zendesk (par exemple, your-company à partir de https://your-company.zendesk.com).

astuce

Lorsque vous créez une connexion via l'interface utilisateur de Lakewatch, saisissez le sous-domaine , l' ID client (l'identifiant unique) et le secret client des étapes précédentes. Cliquez sur Connectez-vous avec Zendesk Support et autorisez l'application.

Voir Configurer Zendesk Support pour OAuth.

Étapes suivantes

Après avoir configuré Zendesk Support, créez une source de données avec le connecteur Zendesk dans l’UI Lakewatch. Voir Connecteurs d’API pour obtenir des instructions.

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Schémas de connecteur et Lakewatch

Le connecteur ingère la table source suivante du schéma source default :

Table source	Données Zendesk	Analyseur Lakewatch intégré
audit_logs	Actions et modifications administratives au niveau du compte	zendesk_audit

Table source	Données Zendesk	Analyseur Lakewatch intégré
audit_logs	Actions et modifications administratives au niveau du compte	zendesk_audit

Le connecteur écrit la table source dans la destination brute de la source de données. L’analyseur intégré écrit une table analysée séparée portant le nom de l’analyseur, sauf si vous définissez une destination analysée lors de la configuration de la source de données.

Colonnes gérées par Lakewatch

Le connecteur ajoute les colonnes suivantes à chaque ligne source brute :

• lw_id: chaîne non nulle que Lakewatch utilise comme clé primaire. Le connecteur dérive un ID stable et triable dans le temps à partir des champs source created_at et id.
• time: un timestamp UTC non nul converti à partir de la valeur created_at de la source. Le connecteur utilise time comme champ de curseur pour l’ingestion incrémentale.

Le connecteur ne書き pas le champ id source vers la table de destination.

La table analysée transfère lw_id et ajoute lw_meta et lw_observables. lw_meta contient des métadonnées de traitement Lakewatch standard. lw_observables contient des valeurs extraites de champs marqués comme indicateurs de sécurité dans l'analyseur. Voir Référence de l'analyseur.

Schéma de table du connecteur brut

Le schéma suivant inclut les champs de journal d’audit de Zendesk Support. Pour les définitions de champs, consultez la référence du connecteur Zendesk Support et l’ API Zendesk Audit Logs.

Schéma

Colonne	Type de données
lw_id	STRING
time	TIMESTAMP
action	STRING
action_label	STRING
actor_id	BIGINT
actor_name	STRING
change_description	STRING
created_at	STRING
ip_address	STRING
source_id	BIGINT
source_label	STRING
source_type	STRING
url	STRING

Colonne	Type de données
lw_id	STRING
time	TIMESTAMP
action	STRING
action_label	STRING
actor_id	BIGINT
actor_name	STRING
change_description	STRING
created_at	STRING
ip_address	STRING
source_id	BIGINT
source_label	STRING
source_type	STRING
url	STRING

Indicateurs de l'analyseur

L’analyseur zendesk_audit extrait les champs suivants dans lw_observables.

Indicateurs

Champ	Indicateur
actor_name	username
ip_address	ip
url	url

Champ	Indicateur
actor_name	username
ip_address	ip
url	url