Bundles und CI/CD (Vorschau)

18 Bundles und CI/CD (Vorschau)

Bundles definieren, wie Oracle AI Data Platform Workbench-Ressourcen in Workspaces und Umgebungen gepackt, versioniert, gemeinsam genutzt und bereitgestellt werden.

Sie können Bundles für Jobs und Agents erstellen. Ein Bundle wird in einem Git-Ordner erstellt, sodass die Bundle-Dateien festgeschrieben und in ein Git-Repository übertragen werden können. Die Ressourcen, die Sie in das Bundle aufnehmen, können von einem beliebigen Speicherort im Workspace stammen. Wenn die ausgewählten Ressourcen unterstützende Dateien oder Abhängigkeiten wie Notizbücher, Skripte oder Compute referenzieren, sind diese Referenzen im Bundle enthalten, sodass die Ressourcen in einer anderen Umgebung bereitgestellt werden können, ohne dieselben Komponenten manuell neu zu erstellen.

Sie erstellen Bundles aus Ihrem Workspace und wählen die Oracle AI Data Platform Workbench-Ressourcen aus, die zum Zeitpunkt der Erstellung aufgenommen werden sollen. Vorhandene Bundles können geändert werden, um Ressourcen hinzuzufügen oder zu entfernen. Durch das Zusammenfassen von Ressourcen können Sie zugehörige Jobs und Agents zusammenfassen und in anderen Umgebungen bereitstellen, wobei deren Abhängigkeiten intakt sind.

Sie können Bundles über Ihre Git-Ordner festschreiben und in Ihr Git-Repository pushen. Anschließend können Benutzer die Bundles in ihre eigenen Umgebungen ziehen und bereitstellen. Änderungen an Bundle-Dateien sind in anderen Umgebungen verfügbar, nachdem die Änderungen festgeschrieben und an das Git-Repository übertragen wurden. Wenn Benutzer das aktualisierte Bundle aus dem Git-Repository abrufen, erhalten sie die neuesten festgeschriebenen Ressourcendateien.

Bundle-Konzepte

Konzept	Bedeutung	Benutzeraktion
Git-Ordner	Ein AI Data Platform-Ordner, der mit einem Git-Repository und einer Verzweigung verbunden ist. Bundles können nur in Git-Ordnern erstellt werden.	Erstellen oder öffnen Sie einen Git-Ordner, bevor Sie ein Bundle erstellen.
Bündel	Ein bereitstellbares Package, das die ausgewählten Ressourcen und ihre Abhängigkeiten definiert.	Erstellen Sie das Bundle aus dem Workspace, und wählen Sie dann Ressourcen wie Jobs oder Agent-Abläufe aus.
Bundle-Inhalt	Generierte Dateien, die Ressourcen, Variablen, Zieleinstellungen und Artefakte beschreiben, die für das Deployment erforderlich sind.	Prüfen Sie generierten Inhalt nach dem Erstellen oder Synchronisieren. Schreiben Sie das Bundle fest, und pushen Sie es, wenn Sie bereit sind.
Target	Eine Umgebung oder Workspace-Konfiguration, die beim Deployment des Bundles außerhalb der Quellumgebung verwendet wird.	Geben Sie Werte an, die sich nach Umgebung ändern müssen, wie Workspace-Schlüssel, Zugangsdatenname, Tokenschlüssel oder Parameterstandardwerte.
Bereitgestelltes Element	Eine Ressource, die von einem Bundle-Deployment im Ziel-Workspace erstellt oder aktualisiert wurde.	In der Registerkarte "Deployment" können Sie bereitgestellte Elemente bereitstellen, prüfen, Jobs ausführen und bereitgestellte Ressourcen bei Bedarf löschen.
Synchronisierung	Eine Bundle-Aktion, die Bundle-Ressourcen und -Abhängigkeiten aus den neuesten Quellressourcen aktualisiert.	Führen Sie die Synchronisierung aus, nachdem Sie gebündelte Ressourcen geändert haben, und schreiben Sie die aktualisierten Bundle-Dateien dann in Git fest.

Bevor Sie beginnen

Aktivieren Sie diese Liste, um sicherzustellen, dass Sie alles haben, was Sie für die Verwendung von Git-Bundles in Ihrem AI Data Platform-Workspace benötigen:

Erstellen Sie Git-Zugangsdaten und einen Git-Ordner, der auf das Repository und die Verzweigung verweist, die für Bundle-Dateien verwendet werden.
Bestätigen Sie, dass sich die Quellressourcen im Workspace befinden und gespeichert werden, bevor Sie das Bundle erstellen oder synchronisieren.
Stellen Sie bei einem umgebungsübergreifenden Deployment sicher, dass der Ziel-Workspace über die erforderlichen Berechtigungen und Compute-Kapazität verfügt.
Erstellen Sie für Jobs oder Notizbücher, die Secrets verwenden, die erforderlichen benannten Zugangsdaten im Zielzugangsdatenspeicher. Bundle-Dateien müssen Zugangsdaten nach Name oder Variable referenzieren und keine Secret-Werte enthalten.
Speichern und übertragen Sie Änderungen an Bundle-Dateien, nachdem Sie ein Bundle erstellt oder synchronisiert haben, damit andere Umgebungen die neueste Bundle-Definition abrufen können.

Bundle erstellen (Vorschau)

Sie können Oracle AI Data Platform-Job- und Agent-Ressourcen bündeln, um ein Package zu erstellen, das in einem anderen Git-Ordner bereitgestellt werden kann.

Navigieren Sie zu Ihrem Workspace.
Klicken Sie auf Aktionen und dann auf Bundle erstellen.
Geben Sie einen Namen und die Beschreibung für das Bundle an.
Klicken Sie auf Durchsuchen, und wählen Sie den Git-Ordner in Ihrem Workspace aus, in dem Sie das Bundle erstellen möchten.
Wählen Sie die Ressourcen aus, die Sie in das Bundle aufnehmen möchten.
Klicken Sie auf Create.

Hinweis:
Bundles werden in Git-Ordnern erstellt. Wenn sich der ausgewählte Speicherort nicht in einem Git-Ordner befindet, können Sie Git nicht verwenden, um die generierten Bundle-Dateien in eine andere Umgebung zu verschieben.

Was wird nach der Bundle-Erstellung generiert (Vorschau)

Nach der Bundle-Erstellung schreibt Oracle AI Data Platform Ihre generierten Dateien in den Bundle-Ordner.

Die genauen Dateinamen variieren je nach Ressourcentyp, aber das erstellte Bundle enthält normalerweise ein Bundle-Manifest der obersten Ebene, Ressourcendefinitionen, Artefaktordner und optionale Override-Dateien.

Generierter Artikel	Beschreibung
`aidp_workbench.yaml`	Bundle-Manifest. Identifiziert das Bundle, enthaltene Ressourcen, Variablen und Zielabschnitte, die beim Deployment verwendet werden.
`.aidp/resource_origins.yaml`	Ressourcendefinitionen Beschreiben Sie Ressourcen wie Jobs, Notizbuchaufgaben, Compute-Referenzen oder Agent-Abläufe.
`.aidp/overrides.yaml`	Dateien oder Zielabschnitte überschreiben Halten Sie Werte fest, die sich je nach Umgebung unterscheiden, wie Workspace-IDs, Parameterstandardwerte, Zugangsdatennamen oder Tokenschlüssel.
`.aidp/aidp.state.json`	Verfolgt die aus dem Bundle bereitgestellten Ressourcen. Wird von zukünftigen Bereitstellungs- und Löschvorgängen verwendet.
`jobs/`	Jobdeskriptoren und Jobabhängigkeiten.
`agentflows/`	Agent-Deskriptoren und Agent-Abhängigkeiten.
`artifacts/`	Artefaktordner. Code, Notizbücher und unterstützende Dateiartefakte kopiert.

Bundle bereitstellen (Vorschau)

Sie können Bundles aus einem Git-Ordner bereitstellen, um Ressourcen und Abhängigkeiten über Workspaces und Umgebungen hinweg gemeinsam zu nutzen.

Navigieren Sie zu dem Bundle, das Sie in Ihrem Workspace bereitstellen möchten.
Klicken Sie auf die Registerkarte "Deployment".
Optional: Prüfen Sie ggf. Zielwerte und Überschreibungen.
Klicken Sie auf Bereitstellen. Sie werden benachrichtigt, wenn das Deployment abgeschlossen ist.

Hinweis:
Beim ersten Deployment kann die Registerkarte Deployment keine bereitgestellten Elemente anzeigen, bis das Deployment erfolgreich ist. Prüfen Sie nach einem erfolgreichen Deployment die bereitgestellten Ressourcen, führen Sie Jobs oder Agents nach Bedarf aus, und bestätigen Sie die Laufzeitausgabe.

Bundle synchronisieren (Vorschau)

Sie können ein Bundle synchronisieren, um die Ressourcen und Abhängigkeiten im Bundle mit den neuesten Änderungen zu aktualisieren.

Sync verwendet die aufgezeichneten Ursprungsmetadaten des Bundles, um das Bundle aus den Quelljobs und Agentflüssen neu zu erstellen, die beim Erstellen des Bundles erfasst wurden. Die Quellmetadaten werden in .aidp/resource_origins.yaml gespeichert und müssen mit der angeforderten Instanz und dem angeforderten Workspace übereinstimmen. Der Vorgang aktualisiert quellkontrollierten Bundle-Inhalt, während die Bundle-Identität und Laufzeitmetadaten beibehalten werden.

Während der Synchronisierung stellt der Service einen aktualisierten Bundle Snapshot unter dem Bundle-Verzeichnis .aidp bereit, vergleicht vorhandene und zwischengespeicherte Deskriptoren, behält vorhandene Variablenaliasnamen bei und setzt Referenzen nach Möglichkeit außer Kraft, führt vorhandene Manifeststandardvariablen zusammen und stuft dann die aktualisierten quellkontrollierten Dateien wieder in der Bundle Root hoch.

Durch die Synchronisierung werden umgebungsspezifische und Deployment-Laufzeitdateien wie .aidp/overrides.yaml und .aidp/aidp.state.json beibehalten. Diese Dateien werden nicht durch den aktualisierten Quell-Snapshot ersetzt.

Synchronisieren Sie Ihre Bundles in folgenden Situationen:

Ein gebündeltes Notizbuch, ein Job, ein Agent-Ablauf, eine Compute-Referenz, ein Parameter oder eine Abhängigkeit im Quell-Workspace geändert.
Ein gebündelter Job verweist jetzt auf ein anderes Notizbuch oder hat aktualisierte Aufgabenparameter.
Agent-Konfiguration, Prompt-Parameter, Modelleinstellung oder AI-Compute-Abhängigkeit geändert.
Sie müssen den Git-Ordner mit den zuletzt generierten Bundle-Dateien vor dem Push in eine andere Umgebung verwenden.

Navigieren Sie zu dem Bundle, das Sie in Ihrem Workspace synchronisieren möchten.
Klicken Sie auf Aktionen.
Klicken Sie auf Synchronisieren. Sie werden benachrichtigt, wenn die Synchronisierung abgeschlossen ist.

Empfohlener Promotionworkflow für Bundles

Wir empfehlen die Befolgung eines Workflows für Entwicklung, Package, Versionierung, Pull, Konfiguration, Bereitstellung und Validierung für Git-Bundles in Oracle AI Data Platform.

Phase	Aktion	Ergebnis
Entwickeln	Erstellen oder aktualisieren Sie Notizbücher, Jobs, Compute-Einstellungen oder Agent-Abläufe im Quell-Workspace.	Die Quellressourcen enthalten das neueste beabsichtigte Verhalten.
Package	Erstellen Sie das Bundle, oder führen Sie Sync für ein vorhandenes Bundle aus.	Generierte Bundle-Dateien spiegeln die aktuellen Quellressourcen und Abhängigkeiten wider.
Version	Prüfen, festschreiben und pushen Sie den Bundle-Ordner über den Git-Ordner.	Das Remote Repository enthält die Definition des bereitstellbaren Bundles.
Pull	Rufen Sie im Zielarbeitsbereich die Änderungen des Git-Ordners ab.	Der Ziel-Workspace enthält die neuesten Bundle-Dateien.
Konfigurieren	Legen Sie zielspezifische Werte fest, wie Workspace-Schlüssel, Parameterstandardwerte, Zugangsdatenname, Tokenschlüssel oder Laufzeiteinstellungen.	Das Bundle ist bereit für die Zielumgebung.
Stellen Sie	Öffnen Sie die Registerkarte "Deployment" des Bundles, und klicken Sie auf "Bereitstellen".	Workbench erstellt oder aktualisiert die bereitgestellten Ressourcen.
Validieren	Führen Sie bereitgestellte Jobs aus, oder testen Sie bereitgestellte Agent-Abläufe, und prüfen Sie Logs oder Ausgaben.	Die Zielumgebung wird geprüft, bevor die Hochstufung fortgesetzt wird.

Bundle-Variablen (Vorschau)

Verwenden Sie Bundle-Variablen, wenn ein Bundle Deployment-Zeitwerte benötigt, die sich für jede Zielumgebung ändern können, ohne die Ressourcendefinition zu bearbeiten.

Um Variablen mit Bundles zu verwenden, müssen Sie die Variablennamen in der Datei aidp_workbench.yaml des Bundles mit Standardwerten und bei Bedarf umgebungsspezifischen Überschreibungen definieren. Anschließend referenzieren Sie diese Variablen aus generierten Definitionsdateien.

Beispiel für einen Variablenworkflow

Definieren Sie Variablennamen unter defaults > variables in aidp_workbench.yaml.
Definieren Sie optional umgebungsspezifische Werte unter targets > <environment> > variables in derselben Datei aidp_workbench.yaml.
Verwenden Sie Ziel-Overrides, um Deployment-Zeitwerte festzulegen, wie Entwicklungsregion, QS-Region, Produktionsregion, Schemaname, Zugangsdatenname, Tokenschlüssel oder Parameterstandard.
Wenn keine übereinstimmende Zielumgebung gefunden wird, verwendet Oracle AI Data Platform den Standardwert der Variablen aus aidp_workbench.yaml.
Verwenden Sie die Variable in einer generierten Definitionsdatei, z.B. einer Jobdefinition, Compute-Definition, Aufgabendefinition oder einer anderen YAML-Definitionsdatei.
Referenzieren Sie die Variable mit ${var.<<variable_name>>}, und ersetzen Sie <<variable_name>> durch den tatsächlichen Variablennamen, der in aidp_workbench.yaml definiert ist.
Verwenden Sie ressourcenspezifische Platzhaltersyntax an Stellen wie Agent-Prompts oder Tooldefinitionen, wenn die UI einen benannten Platzhalter erwartet.
Erstellen Sie .aidp/overrides.yaml, und definieren Sie dort Variablenwerte für temporäre Änderungen, die nur für das Deployment gelten.

Bundle-Variablensyntax

Variablendefinitionen müssen in aidp_workbench.yaml geschrieben werden. Andere Bundle-Definitionsdateien dürfen nur den Variablennamen referenzieren.

Definition	Syntax	Beispiel
Variablendefinition in `aidp_workbench.yaml`	`defaults: variables: <<variable_name>>: <<default_value>>`	`defaults: variables: deployment_region: "us-ashburn-1"`
Zielspezifisches Override in`aidp_workbench.yaml`	`targets: <<target_name>>: variables: <<variable_name>>: <<target_value>>`	`targets: qa: “workbenchid”: “ocid” “workspaceKey”: “key” variables: deployment_region: "us-phoenix-1"`
Variablenreferenz in einer Definitionsdatei	`${var.<<variable_name>>}`	`value: "${var.deployment_region}"`
Benannter Platzhalter in einem Agent-Prompt oder Toolfeld	`{{variable_name}}`	`Generate a summary about {{topic}}.`

Beispiel: Jobparametervariable

Im folgenden Beispiel wird eine Variable definiert und an einen Jobparameter übergeben. Die Ressource kann unverändert bleiben, während sich der Variablenwert in der Bundle-Konfiguration ändert.

bundle: 
  name: namedVariableJobDemo 
resources: 
  jobs: 
    - namedVariableJobDemo 
defaults: 
  variables: 
    job_param_value_default: "cloud data governance" 

jobs: 
  namedVariableJobDemo: 
    tasks: 
      - taskKey: Task_956691 
        parameters: 
          - name: param_key 
            value: "${var.job_param_value_default}"

Eine Notizbuchaufgabe kann den aufgelösten Wert über den vom Job verwendeten Parameternamen lesen:

param_value = odiUtils.parameters.getParameter("param_key", "fallback value") 
print(param_value)

Beispiel: Variablendefinition aidp_workbench.yaml

In diesem Beispiel wird die Variable agent_topic_default in aidp_workbench.yaml definiert. Der Standardwert wird angewendet, wenn keine übereinstimmende Zielumgebung gefunden wird oder wenn keine ausgewählte Umgebung oder kein temporäres Override die Variable bereitstellt. Jedes Ziel kann denselben Variablennamen für diesen Workspace außer Kraft setzen.

defaults: 
  variables: 
    agent_topic_default: "Oracle AI Data Platform" 

targets: 
  dev: 
    - aidp_ocid: "ocid1.aidataplatformdev.oc1.iad.exampledev" 
      workspace_key: "6271b138-6f2c-4e8c-a9e5-013e17079955" 
      variables: 
        agent_topic_default: "AIDP Dev Workspace" 
  qa: 
    - aidp_ocid: "ocid1.aidataplatformdev.oc1.iad.exampleqa" 
      workspace_key: "daa0e9b5-f8d7-4ae8-b728-2984e68a74c0" 
      variables: 
        agent_topic_default: "AIDP QA Workspace" 
  prod: 
    - aidp_ocid: "ocid1.aidataplatform.oc1.iad.exampleprod" 
      workspace_key: "83be5b8c-bb8d-4ec4-a8fb-16b50b0e4d4c" 
      variables: 
        agent_topic_default: "AIDP Production Workspace"

Jede Bundle-Definitionsdatei, die Bundle-Variablen unterstützt, kann dann denselben Variablennamen referenzieren. Beispiel:

tasks/agentTopic.task.yaml 

parameters: 
  - name: topic 
    value: "${var.agent_topic_default}"

Beispiel: Dateinamen und Auflösung

In einem generierten Bundle können sich die Variablendefinition und die Ressource, die diese Variable verwendet, in verschiedenen Dateien befinden. Wenn Sie das Beispiel über Git hochstufen oder kopieren, schließen Sie den gesamten Bundle-Ordner ein, damit Manifest, Jobdefinition und Artefakte zusammen bleiben.

testNamedVarBundleJob/ 
  aidp_workbench.yaml 
  jobs/ 
    namedVariableJobDemo.job.json 
  artifacts/ 
    namedVarNotebookDemo.ipynb

Datei	Was es enthält	Variablen- oder Lösungswert
`aidp_workbench.yaml`	Definiert die Variable unter Standardwerte > Variablen und optionale Zielüberschreibungen.	Variable: `job_param_value_default`.
`jobs/namedVariableJobDemo.job.json`	Verwendet die Variable als Wert für den Jobparameter param_key.	Referenz: `${var.job_param_value_default}`.
`artifacts/namedVarNotebookDemo.ipynb`	Liest den aufgelösten Jobparameter zur Laufzeit.	Das Notizbuch liest `param_key` nach der Auflösung.

Beispiel: Das Bundle-Manifest kann die Standard- und Zielüberschreibungen in aidp_workbench.yaml definieren:

defaults: 
  variables: 
    job_param_value_default: "cloud data governance" 
targets: 
  dev: 
    variables: 
      job_param_value_default: "space tourism" 
  qa: 
    variables: 
      job_param_value_default: "data quality validation" 
  prod: 
    variables: 
      job_param_value_default: "customer operations"

Die Jobdefinition kann dann denselben Variablennamen in jobs/namedVariableJobDemo.job.json verwenden. Die gleiche Syntax kann in Jobdefinitionen, Compute-Definitionen, Aufgabendefinitionen und anderen generierten YAML-Definitionsdateien verwendet werden, die Bundle-Variablen unterstützen:

"parameters": [ 
  { 
    "name": "param_key", 
    "value": "${var.job_param_value_default}" 
  } 
]

Deployment-Ziel	Variablenauflösung	Notebook-Empfänger
Kein übereinstimmendes Ziel	Verwendet den Standardwert aus aidp_workbench.yaml.	`param_key = cloud data governance`
Dev	Verwendet Dev-Zielüberschreibung.	`param_key = space tourism`
QA	Verwendet QA-Zielüberschreibung.	`param_key = data quality validation`
Produkt	Verwendet Prod-Zielüberschreibung.	`param_key = customer operations`

Lösungsreihenfolge

Wenn .aidp/overrides.yaml einen Variablenwert angibt, verwendet AI Data Platform diesen temporären Wert für das nächste Deployment. Andernfalls löst AI Data Platform die Variable zuerst aus dem ausgewählten Ziel auf. Wenn keine übereinstimmende Zielumgebung gefunden wird oder das ausgewählte Ziel die Variable nicht außer Kraft setzt, wird AI Data Platform in aidp_workbench.yaml auf defaults > variables zurückgesetzt. Wenn kein Wert für die referenzierte Variable verfügbar ist, kann das Deployment oder die Jobausführung fehlschlagen, bevor der Notizbuch-Fallback-Wert verwendet wird.

Temporäre Überschreibungen für das nächste Deployment

Die Definitionen in aidp_workbench.yaml reichen für die normale Bundle-Promotion aus. Wenn ein Benutzer eine Variable vorübergehend außer Kraft setzen muss, erstellen Sie .aidp/overrides.yaml im Bundle-Ordner und definieren die Variablenwerte dort. AI Data Platform verwendet diese Werte beim nächsten Deployment.

.aidp/ 
  overrides.yaml

variables: 
  agent_topic_default: "tuesday"

Datei	Beispielwert	Verwendung
`aidp_workbench.yaml defaults`	Oracle AI Data Platform	Wird verwendet, wenn keine übereinstimmende Ziel- oder Override-Datei die Variable bereitstellt.
`aidp_workbench.yaml target dev`	AIDP-Entwicklungsarbeitsbereich	Wird beim Deployment in Entwicklungsumgebung verwendet, und es ist keine temporäre Überschreibung vorhanden.
`.aidp/overrides.yaml`	Dienstag	Wird als temporärer Wert beim nächsten Deployment verwendet.

Hinweis:

Verwenden Sie .aidp/overrides.yaml für temporäre Deployment-Werte. Behalten Sie dauerhafte Standardwerte und umgebungsspezifische Werte in aidp_workbench.yaml bei, damit das Bundle über Git reproduzierbar bleibt.

Beispiel: Agent Prompt-Variable

Verwenden Sie für Prompt-Text oder Tooldefinitionen des Agent-Ablaufs, die benannte Platzhalter unterstützen, doppelte Klammern um den Variablennamen.

Prompt text: 
You are a demo assistant. For the given {{topic}}, generate 3 short bullet points explaining why it matters. 

Tool parameter: 
Name: /{{topic}} 
Default value: sunday

Hinweis:

Als Best Practice sollten Sie Variablen für Werte verwenden, die sich voraussichtlich zwischen Deployments ändern. Vermeiden Sie es, umgebungsspezifische Werte direkt in Notizbücher, Jobs oder Agent-Flow-Text einzubetten, wenn eine Variable den Wert stattdessen übernehmen kann.

Beispiel: Workflow ohne Compute

Sie können ein Bundle für einen Workflow erstellen, der im Rahmen des Deployments nicht automatisch ein Compute-Cluster erstellt. Erstellen Sie zunächst eine Variable in aidp_workbench.yaml:

defaults:
 variables:
  job_compute_key: "select_compute"

Suchen Sie als Nächstes im Ordner jobs/ die Jobdatei <JobName>.job.json. Bearbeiten Sie die Jobdatei, und ersetzen Sie den Wert "clusterKey" durch die neu erstellte Variable:

"clusterKey" : "${var.job_compute_key}",

Bundle-Variablen und Zugangsdatenspeicher (Vorschau)

Sie können Variablen mit dem Zugangsdatenspeicher verwenden, wenn ein gebündelter Job oder Notizbuch zur Laufzeit ein Secret suchen muss.

Ihre Variablen müssen den Zugangsdatennamen und den Tokenschlüssel enthalten. Der tatsächliche Secret-Wert muss im Zielzugangsdatenspeicher verbleiben und darf nicht in Git festgeschrieben werden.

Beispielworkflow: Variablen mit Zugangsdatenspeicher verwenden

Erstellen Sie Zugangsdaten und den Tokenschlüssel im Zugangsdatenspeicher.
Definieren Sie Variablen für den Zugangsdatennamen und den Tokenschlüssel.
Übergeben Sie diese Variablen als Parameter an den Job oder das Notizbuch.
Zur Laufzeit liest das Notizbuch die Parameter und ruft die Zugangsdaten-API auf, um das Secret abzurufen. Wenn der Zugangsdatenname, der Tokenschlüssel oder die Berechtigungen falsch sind, kann der Job mit einem Fehler bei der Zugangsdatensuche nicht erfolgreich ausgeführt werden.

Hinweis:

Dokumentieren oder speichern Sie keine Secret-Werte in Bundle-Dateien. Die Bundle-Konfiguration muss Zugangsdatennamen, Tokenschlüssel und Zielvariablen referenzieren. Der Zugangsdatenspeicher bleibt die Quelle des geheimen Materials.

Beispiel: Zugangsdatenname und Tokenschlüsselvariablen

bundle: 
  name: credentialVariableDemoBundle 
resources: 
  jobs: 
    - credentialLookupJob 
defaults: 
  variables: 
    cred_key: default_credential_name 
    token_key: default_token_key 
targets: 
  dev: 
    workspace_key: dev_workspace 
    variables: 
      cred_key: dev_credential_store_entry 
      token_key: dev_token 
  qa: 
    workspace_key: qa_workspace 
    variables: 
      cred_key: qa_credential_store_entry 
      token_key: qa_token 
  prod: 
    workspace_key: prod_workspace 
    variables: 
      cred_key: prod_credential_store_entry 
      token_key: prod_token 

jobs: 
  credentialLookupJob: 
    tasks: 
      - taskKey: Task_854239 
        parameters: 
          - name: cred_key 
            value: "${var.cred_key}" 
          - name: token_key 
            value: "${var.token_key}"

Das Notizbuch liest die Parameterwerte und verwendet sie, um das Secret aus dem Zugangsdatenspeicher zu suchen:

cred_name = odiUtils.parameters.getParameter("cred_key", "defaultCredValue") 
token_name = odiUtils.parameters.getParameter("token_key", "defaultTokenValue") 

secret = aidpUtils.secrets.get(name=cred_name, key=token_name) 
if secret: 
    print("Credential lookup succeeded") 
else: 
    raise Exception("Credential lookup failed")

Umgebung	cred_key-Wert	token_key-Wert	Zugangsdatenspeicheranforderung
Dev	dev_credential_store_entry	Dev_Token	Erstellen Sie dev_credential_store_entry mit dem Schlüssel dev_token.
QA	qa_credential_store_entry	QA-Token	Erstellen Sie qa_credential_store_entry mit dem Schlüssel qa_token.
Produkt	prod_credential_store_entry	prod_token	Erstellen Sie prod_credential_store_entry mit dem Schlüssel prod_token.

Bundle löschen (Vorschau)

Sie können ein bereitgestelltes Bundle löschen, um die Bundle-Ressourcen aus Ihrem Workspace zu entfernen.

Navigieren Sie zu dem Bundle, für das Sie Ressourcen in Ihrem Workspace löschen möchten.
Klicken Sie auf die Registerkarte "Deployment".
Klicken Sie auf Löschen.
Geben Sie in der Eingabeaufforderung Löschen ein. Klicken Sie auf Löschen.

Fehlerbehebung für Bundles (Vorschau)

Wenn beim Erstellen und Verwalten von Git-Bundles Probleme auftreten, prüfen Sie die folgende Liste der Probleme auf mögliche Lösungen.

Symptom	Wahrscheinliche Ursachen	Empfohlene Aktion
Bundle-Erstellung ist nicht verfügbar, oder das Bundle kann nicht erstellt werden.	Der Benutzer befindet sich nicht in einem Git-Ordner oder hat keine erforderlichen Workspace-Berechtigungen.	Navigieren Sie zu einem Git-Ordner, und bestätigen Sie, dass der Benutzer Workspace-Ressourcen erstellen kann.
Die Synchronisierung ist abgeschlossen, aber die Aktualisierung wird in einer anderen Umgebung nicht angezeigt.	Die aktualisierten Bundle-Dateien wurden nicht festgeschrieben, übertragen oder in den Ziel-Git-Ordner abgerufen.	Commit und Push aus dem Quell-Git-Ordner ausführen und dann den Ziel-Workspace vor dem Deployment abrufen.
Auf der Registerkarte "Deployment" werden keine bereitgestellten Elemente angezeigt.	Das Bundle wurde noch nicht bereitgestellt, oder das Deployment wurde nicht erfolgreich abgeschlossen.	Klicken Sie auf "Bereitstellen", und warten Sie auf die Abschlussbenachrichtigung. Prüfen Sie die Logs, wenn das Deployment nicht erfolgreich verläuft.
Bereitgestellter Job nicht erfolgreich. Fehler bei Zugangsdatensuche.	Der Zielzugangsdatenname, der Tokenschlüssel oder die Zugriffsberechtigung stimmen nicht mit der Bundle-Konfiguration überein.	Erstellen Sie die Zugangsdaten im Zielzugangsdatenspeicher, oder aktualisieren Sie die Zielvariablen, bevor Sie sie erneut bereitstellen.
Agent-Flow-Deployment ist nicht erfolgreich oder wird mit inaktivem Compute gestartet.	Die Zielumgebung weist möglicherweise keine kompatiblen AI-Compute-, Regions-, Modell- oder Abhängigkeitseinstellungen auf.	Prüfen Sie Ziel-Overrides, Compute-Status, Modellverfügbarkeit und Deployment-Logs.
Änderungen an einem Quellnotizbuch oder Agent-Fluss werden nach dem Deployment nicht wiedergegeben.	Das Bundle wurde ohne erste Synchronisierung aus der aktualisierten Quellressource bereitgestellt.	Führen Sie Sync für das Bundle aus, schreiben Sie die aktualisierten Bundle-Dateien fest, übertragen Sie sie, ziehen Sie sie in das Ziel, und stellen Sie sie dann erneut bereit.