AI/BI 대시보드는 대규모 대시보드를 관리하기 위한 프로그래밍 방식 및 DevOps 지향 워크플로를 지원합니다. Databricks 자산 번들 및 REST API를 사용하여 대시보드를 코드로 관리하고, 가져오기 및 내보내기를 사용하여 작업 영역 간에 대시보드를 전송하고, Databricks Git 폴더를 사용하여 소스 제어를 적용할 수 있습니다.
| 역량 | 설명 |
|---|---|
| 프로그래밍 방식 관리 | Databricks 자산 번들 또는 Terraform을 사용하여 대시보드를 코드로 관리합니다. REST API를 사용하여 생성, 업데이트 및 공유를 자동화합니다. Lakeflow 작업을 사용하여 일상적인 대시보드 새로 고침을 예약합니다. |
| 가져오기 및 내보내기 | 대시보드를 이식 가능한 .lvdash.json 파일로 내보내고 다른 작업 영역으로 가져옵니다. 직렬화된 대시보드 파일을 직접 편집하여 UI를 사용하지 않고 대량 업데이트를 만듭니다. |
| 원본 제어 | Databricks Git 폴더를 사용하는 버전 제어 대시보드 파일입니다. CI/CD 워크플로를 구현하여 분기에서 대시보드를 개발하고 환경에 배포합니다. |
Databricks 자산 번들을 사용하여 대시보드 관리
Databricks 자산 번들을 사용하여 AI/BI 대시보드를 관리하는 방법을 알아보려면 대시보드참조하세요. 대시보드를 정의하는 예제 번들은 번들 예제 GitHub 리포지토리를 참조하세요.
Azure Databricks는 Terraform 공급자도 제공합니다. Databricks Terraform 설명서를 참조하세요.
REST API를 사용하여 대시보드 관리
Azure Databricks REST API를 사용하여 대시보드를 관리하는 방법을 보여주는 자습서는 Azure Databricks API를 사용하여 대시보드 관리를 참조하세요. 포함된 자습서에서는 레거시 대시보드를 Lakeview 대시보드로 변환하는 방법과 이를 만들고, 관리하고, 공유하는 방법을 설명합니다.
Lakeflow 작업을 사용하여 업데이트를 예약하세요.
기존 게시된 대시보드를 정기적으로 업데이트하도록 작업을 구성할 수 있습니다. Lakeflow 작업을 사용하여 워크플로를 오케스트레이션하는 방법에 대한 자세한 내용은 Lakeflow 작업을 참조하세요. 대시보드 작업을 구성하는 방법을 알아보려면 작업에 대한 대시보드 작업을 참조하세요.
메모
대시보드 UI 또는 API를 사용하여 만든 일정 및 구독자 목록은 작업과 연결된 예약 및 자동화와는 다릅니다. 일정 및 트리거를 사용하여 작업 자동화를 참조하세요.