AI/BI ダッシュボードでは、ダッシュボードを大規模に管理するためのプログラムと DevOps 指向のワークフローがサポートされます。 宣言型オートメーション バンドルと REST API を使用してコードとしてダッシュボードを管理し、インポートとエクスポートを使用してワークスペース間でダッシュボードを転送し、Databricks Git フォルダーを使用してソース管理を適用できます。
| 能力 | 説明 |
|---|---|
| プログラムによる管理 | 宣言型オートメーション バンドルまたは Terraform を使用して、ダッシュボードをコードとして管理します。 REST API を使用して、作成、更新、共有を自動化します。 Lakeflow ジョブを使用して定期的なダッシュボードの更新をスケジュールします。 |
| インポートとエクスポート | ダッシュボードをポータブル .lvdash.json ファイルとしてエクスポートし、他のワークスペースにインポートします。 シリアル化されたダッシュボード ファイルを直接編集して、UI を使用せずに一括更新を行います。 |
| ソース管理 | Databricks Git フォルダーを使用したバージョン管理ダッシュボード ファイル。 CI/CD ワークフローを実装してブランチでダッシュボードを開発し、環境間でデプロイします。 |
宣言型オートメーション バンドルを使用してダッシュボードを管理する
宣言型オートメーション バンドルを使用して AI/BI ダッシュボードを管理する方法については、 ダッシュボードを参照してください。 ダッシュボードを定義するバンドルの例については、bundle-examples GitHub リポジトリを参照してください。
Azure Databricksには Terraform プロバイダーも用意されています。 Databricks Terraform のドキュメントを参照してください。
REST API を使用してダッシュボードを管理する
Azure Databricks REST API を使用してダッシュボード Azure Databricksを管理する方法を示すチュートリアルについては を参照してください。 含まれているチュートリアルでは、それらを作成、管理、共有する方法について説明します。
Lakeflow ジョブを使用して更新をスケジュールする
既存の発行済みダッシュボードを定期的に更新するようにタスクを構成できます。 Lakeflow ジョブを使用したワークフローの調整の詳細については、「 Lakeflow ジョブ」を参照してください。 ダッシュボード タスクを構成する方法については、ジョブ のダッシュボード タスクを参照してください。
注
ダッシュボード UI または API を使用して作成するスケジュールリストとサブスクライバー リストは、ジョブに関連付けられているスケジュール設定と自動化とは異なります。 スケジュールとトリガー を使用したジョブの自動化を参照してください。