Verfolgen und steuern Sie jede Änderung für Databricks

Entwickelt, um sich in den Stack einzufügen, den Sie bereits betreiben

Flyway ersetzt nichts in einer Databricks-Landschaft und verlangt von Ihren Teams keine Änderung ihrer Arbeitsweise.

Unity Catalog regelt den Zugriff: Berechtigungen, Datenherkunft, Auffindbarkeit. Flyway regelt, wie sich Schemata ändern, und beide arbeiten Hand in Hand. dbt verwaltet Ihre Transformationen, Terraform Ihre Infrastruktur, und die über Pipelines verwalteten Delta-Tabellen bleiben genau dort, wo sie sind: Flyway greift bewusst nicht in sie ein. Was Flyway abdeckt, ist die Ebene, die keines dieser Tools versioniert, und dies geschieht über die CLI, Git und die CI/CD-Pipeline, die Sie bereits nutzen.

Jede Databricks-Änderung unter Kontrolle

Flyway Enterprise führt Änderungen in Databricks durch dieselbe konsistente, versionskontrollierte Pipeline wie den Rest Ihrer Landschaft. Änderungen werden bei ihrer Erstellung erfasst, anhand Ihrer Standards überprüft und mit einem Protokoll darüber bereitgestellt, was genau ausgeführt wurde.

• Nachverfolgt. Versionskontrolle auf Objektebene mit einem vollständigen Verlauf jeder Änderung.
• Getestet. Richtlinienprüfungen und Side-by-Side-Änderungsberichte, bevor etwas in die Produktion gelangt.
• Wiederherstellbar. Generierte Rollback-Skripte und Drift-Erkennung, damit eine fehlerhafte Änderung frühzeitig erkannt und sauber rückgängig gemacht wird.

Flyway Enterprise versteht die Konstrukte, auf denen Ihre Landschaft tatsächlich läuft

• Unity-Catalog-Schemaobjekte. Schemata, Tabellen, Spalten, Ansichten, gespeicherte Prozeduren und Einschränkungen – versioniert und umgebungsübergreifend verglichen.
• Vergleich zwischen Arbeitsbereichen. Sehen Sie genau, worin sich die Umgebungen unterscheiden, und generieren Sie das Skript, das sie in Einklang bringt.
• Lakebase. Die Transaktionsschicht von Databricks basiert auf Postgres und verfügt über keine native Migrationsverfolgung. Flyway unterstützt dies nun über den Projekttyp „Databricks Lakebase (PostgreSQL)“, sodass für auf Lakebase basierende Anwendungen und KI-Agenten Änderungen von der ersten Bereitstellung an nachverfolgt und Migrationen versioniert werden.