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Lakeflowコネクト のマネージド コネクタ

備考

プレビュー

Lakeflowコネクト のマネージド コネクタは、さまざまなリリース状態にあります。

この記事では、SaaSアプリケーションやデータベースからデータを取り込むための Databricks Lakeflowコネクト のマネージド コネクタの概要について説明します。結果として得られる取り込みパイプラインは Unity Catalog によって制御され、サーバレス コンピュートと Lakeflow 宣言型パイプラインによって駆動されます。 マネージド コネクタは、効率的な増分読み取りと書き込みを活用して、データ取り込みを高速化、スケーラブル、コスト効率を高めながら、データを最新の状態に保ち、ダウンストリームで消費できるようにします。

SaaS コネクタ コンポーネント​

SaaS コネクタには、次のコンポーネントがあります。

コンポーネント

説明

接続

アプリケーションの認証の詳細を格納する Unity Catalog のセキュリティ保護可能なオブジェクト。

取り込みパイプライン

アプリケーションから送信先テーブルにデータをコピーするパイプライン。この取り込みパイプラインはサーバレスコンピュートで実行されます。

宛先テーブル

取り込み パイプラインがデータを書き込むテーブル。これらは ストリーミングテーブルであり、増分データ処理の追加サポートを備えた Delta テーブルです。

SaaSコネクタコンポーネント図

データベースコネクタコンポーネント​

データベースコネクタには、次のコンポーネントがあります。

コンポーネント

説明

接続

データベースの認証の詳細を格納する Unity Catalog のセキュリティ保護可能なオブジェクト。

取り込みゲートウェイ

ソース データベースからスナップショット、変更ログ、メタデータを抽出するパイプライン。ゲートウェイは従来のコンピュートで実行され、ソースで変更ログを切り捨てる前に変更をキャプチャするために継続的に実行されます。

ステージング・ストレージ

抽出されたデータを宛先テーブルに適用する前に一時的に保存する Unity Catalog ボリューム。これにより、ゲートウェイが継続的に変更をキャプチャしている場合でも、任意のスケジュールで取り込み パイプラインを実行できます。また、障害の回復にも役立ちます。ゲートウェイをデプロイするときにステージングストレージボリュームを自動的に作成し、その保存場所のカタログとスキーマをカスタマイズできます。データは 30 日後にステージングから自動的に消去されます。

取り込みパイプライン

ステージングストレージから宛先テーブルにデータを移動するパイプライン。この取り込みパイプラインはサーバレスコンピュートで実行されます。

宛先テーブル

取り込み パイプラインがデータを書き込むテーブル。これらは ストリーミングテーブルであり、増分データ処理の追加サポートを備えた Delta テーブルです。

データベース・コネクタ・コンポーネント図

オーケストレーション​

インジェスト パイプラインは、1 つ以上のカスタム スケジュールで実行できます。パイプラインに追加するスケジュールごとに、 LakeFlow Connect によってその ジョブ が自動的に作成されます。 インジェスト パイプラインは、ジョブ内のタスクです。オプションで、ジョブにタスクを追加できます。

SaaS コネクタのパイプライン オーケストレーション図

データベース コネクタの場合、取り込み ゲートウェイは、連続タスクとして独自のジョブで実行されます。

データベース コネクタのパイプライン オーケストレーション図

増分取り込み​

LakeFlow Connect では、増分インジェストを使用してパイプラインの効率を向上させます。 パイプラインの最初の実行時に、選択したすべてのデータがソースから取り込まれます。並行して、ソース データへの変更を追跡します。パイプラインの後続の各実行では、その変更追跡を使用して、可能な場合は前の実行から変更されたデータのみを取り込みます。

正確なアプローチは、データソースで利用可能なものによって異なります。 たとえば、変更の追跡とチェンジデータキャプチャ (CDC) の両方を SQL Serverで使用できます。 これに対し、Salesforce コネクタは、設定されたオプションのリストからカーソル列を選択します。

一部のソースまたは特定のテーブルでは、現時点では増分取り込みはサポートされていません。Databricks は、増分サポートの対象範囲を拡大する予定です。

ネットワーキング​

SaaS アプリケーションまたはデータベースに接続するには、いくつかのオプションがあります。

  • SaaSアプリケーション用のコネクタは、ソースのAPIに手を差し伸べます。また、サーバレスのエグレスコントロールとも自動的に互換性があります。
  • クラウド データベース用のコネクタは、Private Link 経由でソースに接続できます。または、データベースをホストしている VNet または VPC とピアリングされた仮想ネットワーク (VNet) または仮想プライベート クラウド (VPC) がワークスペースにある場合は、その内部に取り込み ゲートウェイをデプロイできます。
  • オンプレミス データベース用のコネクタは、AWS Direct Connect や Azure ExpressRoute などのサービスを使用して接続できます。

配備​

Databricks Asset Bundle を使用してインジェストパイプラインをデプロイし、ソース管理、コードレビュー、テスト、継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD) などのベストプラクティスを実現できます。バンドルは Databricks CLI を使用して管理され、開発、ステージング、本番運用など、異なるターゲット ワークスペースで実行できます。

障害復旧​

フルマネージドサービスとして、 Lakeflowコネクト は可能な限り問題から自動的に回復することを目指しています。 たとえば、コネクタに障害が発生すると、エクスポネンシャル バックオフで自動的に再試行されます。

ただし、エラーによって介入が必要になる可能性があります (たとえば、資格情報の有効期限が切れた場合など)。このような場合、コネクタはカーソルの最後の位置を格納することで、データの欠落を回避しようとします。その後、可能な場合は、パイプラインの次の実行でその位置から再開できます。

モニタリング​

Lakeflowコネクト は、パイプラインの保守に役立つ堅牢なアラートと監視を提供します。 これには、イベント ログ、クラスター ログ、パイプライン ヘルス メトリクス、データ品質メトリクスが含まれます。

機能の互換性​

次の表は、各マネージド インジェスト コネクタの機能可用性をまとめたものです。その他の機能と制限事項については、特定のコネクタのドキュメントを参照してください。

機能

Googleアナリティクス

Salesforce

Workday

SQL Server

ServiceNow

SharePoint

ステータス

一般提供

一般提供

一般提供

一般提供

一般提供

ベータ版

UI ベースのパイプラインオーサリング

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

Xマーク番号

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

Xマーク番号

API ベースのパイプラインオーサリング

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

Databricksアセットバンドル

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

増分取り込み

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

数式フィールドの一時的な例外があります。詳細については、「 コネクタは更新を増分的にプルする方法」を参照してください。

Xマーク番号

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

ただし、テーブルにカーソルフィールドがない場合の例外

チェックマークが Yes

Unity Catalog のガバナンス

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

Databricks Workflowsを使用したオーケストレーション

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

SCDタイプ2

チェックマークが Yes

Xマーク番号

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

API ベースの列の選択と選択解除

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

自動化されたスキーマ進化: 新しい列と削除された列

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

チェックマークが Yes

自動スキーマ進化: データ型の変更

Xマーク番号

Xマーク番号

Xマーク番号

Xマーク番号

Xマーク番号

Xマーク番号

自動化されたスキーマ進化: 列の名前変更

チェックマークが Yes

新しい列 (新しい名前) と削除された列 (古い名前) として扱われます。

チェックマークが Yes

新しい列 (新しい名前) と削除された列 (古い名前) として扱われます。

チェックマークが Yes

新しい列 (新しい名前) と削除された列 (古い名前) として扱われます。

Xマーク番号

DDL オブジェクトが有効になっている場合、コネクタは列の名前を変更できます。DDL オブジェクトが有効になっていない場合、コネクタはこれを新しい列 (新しい名前) および削除された列 (古い名前) として扱います。いずれの場合も、完全な更新が必要です。

チェックマークが Yes

新しい列 (新しい名前) と削除された列 (古い名前) として扱われます。

チェックマークが Yes

新しい列 (新しい名前) と削除された列 (古い名前) として扱われます。

自動スキーマ進化: 新しいテーブル

チェックマークが Yes

スキーマ全体を取り込む場合。パイプラインあたりのテーブル数の制限を参照してください。

チェックマークが Yes

スキーマ全体を取り込む場合。パイプラインあたりのテーブル数の制限を参照してください。

N/A

チェックマークが Yes

スキーマ全体を取り込む場合。パイプラインあたりのテーブル数の制限を参照してください。

チェックマークが Yes

スキーマ全体を取り込む場合。パイプラインあたりのテーブル数の制限を参照してください。

チェックマークが Yes

スキーマ全体を取り込む場合。パイプラインあたりのテーブル数の制限を参照してください。

パイプラインあたりのテーブルの最大数

250

250

250

250

250

250

認証方法​

次の表に、各マネージド インジェスト コネクタでサポートされている認証方法を示します。Databricks では、可能であれば OAuth U2M または OAuth M2M を使用することをお勧めします。コネクタが OAuth U2M または OAuth M2M をサポートしている場合、基本認証と手動トークン更新による OAuth はレガシー認証方法と見なされます。

コネクター

OAuth U2M

OAuth M2M

OAuth (手動更新トークン)

基本認証(ユーザー名/パスワード)

基本認証(サービスアカウントのJSONキー)

Googleアナリティクスの未加工データ

Yes

No

No

No

はい (API のみ)

ServiceNow

Yes

No

はい (API のみ)

No

No

SharePoint

Yes

No

Yes

No

No

Salesforce

Yes

No

No

No

No

SQL Server

Yes

No

No

No

Yes

Workdayレポート

No

No

Yes

Yes

No

外部サービスへの依存​

DatabricksのSaaS、データベース、およびその他のフルマネージド コネクタは、接続先のアプリケーション、データベース、または外部サービスのアクセシビリティ、互換性、安定性に依存します。Databricks はこれらの外部サービスを制御していないため、変更、更新、およびメンテナンスに対する影響力は (あったとしても) 制限されています。

外部サービスに関連する変更、中断、または状況により、コネクタの運用が妨げられたり、非現実的になったりした場合、Databricks はそのコネクタの保守を中止または中止することができます。Databricksは、該当するドキュメントの更新を含む、メンテナンスの中止または中止を顧客に通知するために合理的な努力を払います。

に最終更新