AI/BI 仪表板支持以编程方式和面向 DevOps 的工作流，用于大规模管理仪表板。 可以使用 Databricks 资产捆绑包和 REST API 将仪表板作为代码进行管理，使用导入和导出跨工作区传输仪表板，并使用 Databricks Git 文件夹应用源代码管理。
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 编程管理 | 使用 Databricks 资产捆绑包或 Terraform 将仪表板作为代码进行管理。 使用 REST API 自动创建、更新和共享。 使用 Lakeflow 作业计划定期刷新仪表板。 |
| 导入和导出 | 将仪表板导出为可移植 .lvdash.json 文件，并将其导入到其他工作区。 直接编辑序列化的仪表板文件，以在不使用 UI 的情况下进行批量更新。 |
| 源代码管理 | 使用 Databricks Git 文件夹对面板文件进行版本控制。 实现 CI/CD 工作流，以在分支中开发仪表板，并在不同的环境中部署其。 |
使用 Databricks 资产捆绑管理仪表板
若要了解如何使用 Databricks 资产捆绑管理 AI/BI 仪表板，请参阅 仪表板。 有关定义仪表板的示例捆绑包，请参阅bundle-examples GitHub 存储库。
Azure Databricks 还提供 Terraform 提供程序。 请参阅 Databricks Terraform 文档。
使用 REST API 管理仪表板
有关如何使用 Azure Databricks REST API 管理仪表板的教程，请参阅 使用 Azure Databricks API 管理仪表板。 包含的教程介绍如何将旧版仪表板转换为 Lakeview 仪表板，以及如何创建、管理和共享它们。
使用 Lakeflow Jobs 计划更新
可以将任务配置为定期更新现有的已发布仪表板。 若要详细了解如何使用 Lakeflow 作业协调工作流，请参阅 Lakeflow 作业。 若要了解如何配置仪表板任务，请参阅作业的仪表板任务。
注释
使用仪表板 UI 或 API 创建的计划和订阅者列表不同于与作业关联的计划和自动化。 请参阅 利用计划和触发器自动化作业。