Databricks アセットバンドルのリソースに対するアクセス許可を設定する
この記事では、 Databricks アセット バンドルで Databricks ジョブ、Delta Live Tables パイプライン、MLOps スタックのアクセス許可を設定する方法について説明します。 「 Databricks アセット バンドルとは」を参照してください。
Databricks バンドル 構成ファイルでは、バンドルで定義されているすべてのリソースに適用するアクセス許可を定義することも、特定のリソースに適用する 1 つ以上のアクセス許可を定義することもできます。
注:
権限は重複できません。 つまり、ユーザー、グループ、またはサービスプリンシパルの権限は、最上位の permissions
マッピングと resources
マッピングの両方で定義できません。
すべてのリソースに適用するアクセス許可を定義する
最上位のpermissions
マッピングを使用して、resources
で定義されているすべてのエクスペリメント、ジョブ、モデル、およびパイプラインに適用する権限を定義できます。「 アクセス許可」を参照してください。
特定のリソースに対するアクセス許可を定義する
resources
のエクスペリメント、ジョブ、モデル、またはパイプライン定義でpermissions
マッピングを使用して、そのリソースに対する 1 つ以上の権限を定義できます。
permissions
マッピングの各権限には、次の 2 つのマッピングが含まれている必要があります。
user_name
、group_name
、またはservice_principal_name
のいずれかに、それぞれユーザー、グループ、またはサービスプリンシパルの名前を指定します。level
をアクセス許可レベルの名前に置き換えます。 各リソースに許可されるアクセス許可レベルは次のとおりです。エクスペリメント:
CAN_EDIT
,CAN_MANAGE
andCAN_READ
.ジョブ:
CAN_MANAGE
、CAN_MANAGE_RUN
、CAN_VIEW
、およびIS_OWNER
。モデル:
CAN_EDIT
、CAN_MANAGE
、CAN_MANAGE_STAGING_VERSIONS
、CAN_MANAGE_PRODUCTION_VERSIONS
、およびCAN_READ
。パイプライン:
CAN_MANAGE
、CAN_RUN
、CAN_VIEW
、およびIS_OWNER
。
特定のアクセス許可レベルに関する情報については、以下を参照してください。
拡張機能: MLflow拡張機能 ACL
ジョブ: ジョブ ACL
モデル: MLflow モデル ACL
パイプライン: Delta Live Tables パイプライン ACLs
注:
リソースに対して許可された権限レベルは、必ずしも最上位レベルのpermissions
マッピングを使用するリソースに適用できるとは限りません。 permissions
マッピングの有効な権限レベルについては、権限を参照してください。
次の構文は、最上位の resources
マッピングまたはターゲット内の resources
マッピングで、リソースの種類ごとに複数のアクセス許可を宣言する方法を示しています (省略記号は、簡潔にするために省略されたコンテンツを示します)。
# ...
resources:
experiments:
<some-programmatic-identifier-for-this-experiment>:
# ...
permissions:
- user_name: <user-name> # Or:
group_name: <group-name> # Or:
service_principal_name: <service-principal-name>
level: <permission-level>
# ...
jobs:
<some-programmatic-identifier-for-this-job>:
# ...
permissions:
- user_name: <user-name> # Or:
group_name: <group-name> # Or:
service_principal_name: <service-principal-name>
level: <permission-level>
# ...
models:
<some-programmatic-identifier-for-this-model>:
# ...
permissions:
- user_name: <user-name> # Or:
group_name: <group-name> # Or:
service_principal_name: <service-principal-name>
level: <permission-level>
# ...
pipelines:
<some-programmatic-identifier-for-this-pipeline>:
# ...
permissions:
- user_name: <user-name> # Or:
group_name: <group-name-1> # Or:
service_principal_name: <service-principal-name>
level: <permission-level>
# ...
targets:
<some-programmatic-identifier-for-this-target>:
resources:
experiments:
<some-programmatic-identifier-for-this-experiment>:
# ...
permissions:
- user_name: <user-name> # Or:
group_name: <group-name> # Or:
service_principal_name: <service-principal-name>
level: <permission-level>
# ...
jobs:
<some-programmatic-identifier-for-this-job>:
# ...
permissions:
- user_name: <user-name> # Or:
group_name: <group-name> # Or:
service_principal_name: <service-principal-name>
level: <permission-level>
# ...
models:
<some-programmatic-identifier-for-this-model>:
# ...
permissions:
- user_name: <user-name> # Or:
group_name: <group-name> # Or:
service_principal_name: <service-principal-name>
level: <permission-level>
# ...
pipelines:
<some-programmatic-identifier-for-this-pipeline>:
# ...
permissions:
- user_name: <user-name> # Or:
group_name: <group-name> # Or:
service_principal_name: <service-principal-name>
level: <permission-level>
# ...
# ...
最上位の resources
マッピングでリソースに対して宣言されているアクセス許可は、個々のターゲットで同じ resources
マッピングに対して宣言されているアクセス許可と組み合わされます。 たとえば、最上位レベルとターゲットの両方で同じリソースに対して次の resources
マッピングがあるとします (省略記号は、簡潔にするために省略されたコンテンツを示します)。
bundle:
name: my-bundle
resources:
jobs:
my-job:
# ...
permissions:
- user_name: someone@example.com
level: CAN_VIEW
# ...
targets:
dev:
# ...
resources:
jobs:
my-job:
# ...
permissions:
- user_name: someone@example.com
level: CAN_RUN
# ...
この例で databricks bundle validate
を実行すると、結果のグラフは次のようになります (省略記号は、簡潔にするために省略された内容を示します)。
{
"...": "...",
"resources": {
"jobs": {
"my-job": {
"permissions": [
{
"level": "CAN_VIEW",
"user_name": "someone@example.com"
},
{
"level": "CAN_RUN",
"user_name": "someone@example.com"
}
],
"...": "..."
}
}
}
}