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Questa pagina presenta il connettore SAP Business Data Cloud (BDC) per Azure Databricks, che consente di condividere dati da SAP BDC a Azure Databricks e da Azure Databricks a SAP BDC tramite OpenSharing.
Note
Se si sceglie di usare SAP BDC Connector per condividere dati SAP BDC in Azure Databricks, Databricks potrebbe divulgare determinate informazioni sull'utilizzo e sulle operazioni a SAP relative all'uso di tali dati, inclusa l'identificazione dell'organizzazione in relazione a tali informazioni. Per altri dettagli, vedere Dati di utilizzo condivisi con SAP .
Che cos'è il SAP BDC Connector per Azure Databricks?
SAP BDC Connector per Azure Databricks consente una condivisione dei dati facile e sicura tra SAP BDC e Databricks Data Intelligence Platform. Con questo connettore, le organizzazioni possono accedere e analizzare i dati di SAP BDC direttamente dall'area di lavoro di Azure Databricks abilitata per Unity Catalog, eliminando i silo di dati e riducendo la complessità e il costo dell'estrazione dei dati tradizionale.
Il connettore è integrato con Azure Databricks e usa OpenSharing per l'accesso in tempo reale e senza copia ai prodotti dati SAP BDC. OpenSharing è una piattaforma di condivisione dei dati sicura che consente di condividere i dati e gli asset di intelligenza artificiale.
Usando OpenSharing, i dati rimangono sul posto e non vengono spostati o replicati. In questo modo gli utenti possono combinare più origini dati mantenendo al contempo la governance completa e il controllo tramite Unity Catalog. I protocolli di sicurezza, ad esempio mTLS (Mutual Transport Layer Security) e OpenID Connect (OIDC) vengono implementati per scambi di dati sicuri.
Come si condividono i dati tra Azure Databricks e SAP BDC?
Per condividere i dati tra Azure Databricks e SAP BDC, un amministratore dell'area di lavoro di Azure Databricks con CREATE PROVIDER e i privilegi /CREATE RECIPIENT e un amministratore di SAP BDC deve prima stabilire una connessione:
- Assicurati di disporre di un'area di lavoro abilitata per il Catalogo Unity. Consulta Introduzione al Catalogo Unity.
- Assicurarsi di aver configurato OpenSharing nell'area di lavoro. Consulta Configurare OpenSharing per il tuo account (per i provider).
- Un amministratore di Azure Databricks crea una connessione inviando le informazioni sull'identificatore di connessione a un amministratore di SAP BDC. Vedere Passaggio 1: Ottenere un identificatore di connessione per un amministratore di SAP BDC.
- L'amministratore di SAP BDC usa l'identificatore di connessione per configurare una connessione di terze parti e invia di nuovo il collegamento di invito all'amministratore di Azure Databricks. Vedere la documentazione di SAP BDC.
- L'amministratore di Azure Databricks termina la configurazione della connessione SAP BDC usando il collegamento di invito dell'amministratore di SAP BDC. Vedere Passaggio 2: Creare una connessione SAP BDC.
- Usare OpenSharing per condividere e ricevere dati tra Azure Databricks e SAP BDC.
Metadati semantici di SAP BDC
Quando si montano condivisioni SAP BDC in cataloghi di Unity in Azure Databricks, metadati semantici come commenti di tabella e colonna, chiavi primarie, chiavi esterne e tag di governance vengono sincronizzati automaticamente in Unity Catalog, rendendo i dati SAP più comprensibili e individuabili. È possibile usare questi metadati in Azure Databricks, inclusi Esplora cataloghi, query SQL, Genie Spaces e criteri di governance.
Vedere metadati semantici di SAP BDC.
Dati di utilizzo condivisi con SAP
Azure Databricks può divulgare a SAP determinate informazioni sull'utilizzo e sulle operazioni relative ai carichi di lavoro iniziali in Azure Databricks che includono i dati sap BDC condivisi dai clienti tramite SAP BDC Connector, in modo non aggregato e non anonimo, per ogni carico di lavoro, per scopi di fatturazione e amministrativi. Queste informazioni possono includere il volume di dati SAP BDC e il relativo rapporto con i dati BDC non SAP in tali carichi di lavoro, la data e l'ora di tali carichi di lavoro, e il prezzo effettivo dell'organizzazione per il consumo di Azure Databricks rappresentato da tali carichi di lavoro.