Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Dasbor AI/BI mendukung alur kerja terprogram dan berorientasi DevOps untuk mengelola dasbor dalam skala besar. Anda dapat mengelola dasbor sebagai kode menggunakan Bundel Otomatisasi Deklaratif dan REST API, mentransfer dasbor di seluruh ruang kerja menggunakan impor dan ekspor, dan menerapkan kontrol sumber menggunakan folder Databricks Git.
| Kemampuan | Deskripsi |
|---|---|
| Manajemen programatik | Kelola dasbor sebagai kode menggunakan Bundel Automasi Deklaratif atau Terraform. Mengotomatiskan pembuatan, pembaruan, dan berbagi menggunakan REST API. Jadwalkan penyegaran dasbor rutin dengan Job Lakeflow. |
| Impor dan ekspor | Ekspor dasbor sebagai file portabel .lvdash.json dan impor ke ruang kerja lain. Edit file dasbor berseri secara langsung untuk membuat pembaruan massal tanpa menggunakan UI. |
| Kontrol sumber | Mengelola versi file dashboard menggunakan folder Databricks Git. Terapkan alur kerja CI/CD untuk mengembangkan dasbor di cabang dan menyebarkannya di seluruh lingkungan. |
Mengelola dasbor dengan Bundel Otomatisasi Deklaratif
Untuk mempelajari cara mengelola dasbor AI/BI menggunakan Bundel Otomatisasi Deklaratif, lihat dasbor. Untuk contoh bundel yang menentukan dasbor, lihat contoh GitHub bundle.
Azure Databricks juga menawarkan penyedia Terraform. Lihat dokumentasi Databricks Terraform.
Mengelola dasbor dengan REST API
Lihat Gunakan API Azure Databricks untuk mengelola dasbor untuk tutorial yang menunjukkan cara menggunakan REST API Azure Databricks untuk mengelola dasbor. Tutorial yang disertakan menjelaskan cara membuat, mengelola, dan membagikannya.
Menjadwalkan pembaruan menggunakan Tugas Lakeflow
Anda dapat mengonfigurasi tugas untuk memperbarui dasbor yang diterbitkan yang sudah ada secara rutin. Untuk mempelajari selengkapnya tentang mengatur alur kerja dengan Pekerjaan Lakeflow, lihat Pekerjaan Lakeflow. Untuk mempelajari cara mengonfigurasi tugas dasbor, lihat Tugas dasbor untuk pekerjaan.
Nota
Daftar jadwal dan pelanggan yang Anda buat menggunakan UI dasbor atau API berbeda dari penjadwalan dan otomatisasi yang terkait dengan pekerjaan. Lihat Mengotomatiskan pekerjaan dengan jadwal dan pemicu.