Azure DevOps データをR で分析

こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。

Pure R スクリプトおよび 標準SQL を使って、R およびJava をインストール可能なあらゆるマシン上でAzure DevOps にアクセス。CData JDBC Driver for AzureDevOps とRJDBC package を使って、R でリモートAzure DevOps データ を利用できます。CData Driver を使うことで、業界が認めた基準で書かれたドライバーを活用して、オープンソースでポピュラーなR 言語のデータにアクセスできます。この記事では、ドライバーを使ってAzure DevOps にSQL クエリを実行する方法、および標準R 関数を呼び出してAzure DevOps をビジュアライズする方法について説明します。

R をインストール

マルチスレッドのMicrosoft R Open を実行すること、またはBLAS/LAPACK ライブラリにリンクされたオープン R を実行することによって、マルチスレッドおよびマネージドコードから利益を得られたドライバーのパフォーマンスにマッチできます。ここでは、Microsoft R Open 3.2.3 を使用します。CRAN レポジトリのJan. 1, 2016 snapshot からパッケージをインストールするために事前設定されています。このsnapshot は再現性を保証します。

RJDBC パッケージをロード

ドライバーを使うにはRJDBC パッケージをダウンロードします。RJDBC パッケージをインストールしたら、次のコードを入力してパッケージをロードします。

library(RJDBC)

JDBC データソースとしてAzure DevOps に接続

下記の情報を使いAzure DevOps にJDBC データソースとして接続します。

• Driver Class：cdata.jdbc.azuredevops.AzureDevOpsDriver に設定。
• Classpath：Driver JAR の場所を設定します。デフォルトではインストールディレクトリの［lib］サブフォルダです。

dbConnect やdbSendQuery のようなDBI 関数は、R にデータアクセスコードを書くための統一インターフェースを提供します。

driver <- JDBC(driverClass = "cdata.jdbc.azuredevops.AzureDevOpsDriver", classPath = "MyInstallationDir\lib\cdata.jdbc.azuredevops.jar", identifier.quote = "'")

これで、DBI 関数を使ってAzure DevOps に接続しSQL クエリを実行する準備が整いました。dbConnect 関数を使ってJDBC 接続を初期化します。一般的なJDBC 接続文字列は次のとおりです。

conn <- dbConnect(driver,"AuthScheme=Basic;Organization=MyAzureDevOpsOrganization;ProjectId=MyProjectId;PersonalAccessToken=MyPAT;")

AzureDevOps 接続プロパティの取得・設定方法

Azure DevOps アカウントに接続するには、Profile -> Organizations に移動して、アカウント内の組織名であるOrganization を指定します。

例： Organization=MyAzureDevOpsOrganization

NOTE ：Analytics スキーマに接続する場合は、Organization と一緒にProjectId を指定する必要があります。

Azure DevOps への認証

Basic

Organization とPersonalAccessToken を指定することで、Azure DevOps アカウントに接続できます。 パーソナルアクセストークンを生成するには、Azure DevOps Organization アカウントにログインし、Profile -> Personal Access Tokens -> New Token に移動します。生成されたトークンが表示されます。

Azure AD

Azure ADは、OAuth を利用して認証する接続形式です。OAuth は、認証ユーザーがインターネットブラウザを使用してAzure DevOps と通信することを要求します。 CData 製品は、いくつかの方法でこれをサポートします。AuthScheme をAzureAD に設定し、Organization をAzure DevOps の組織名に設定します。 詳しくは、ヘルプドキュメント の「Azure DevOps への認証」セクションを参照してください。

スキーマ Discovery

ドライバーはAzure DevOps API をリレーショナルデータベース、ビュー、ストアドプロシージャとしてモデルします。次のコードを使ってテーブルリストを検出します。

dbListTables(conn)

SQL クエリの実行

dbGetQuery 関数を使ってAzure DevOps API がサポートするすべてのSQL クエリを実行できます：

builds <- dbGetQuery(conn,"SELECT Id, BuildNumber FROM Builds WHERE Reason = 'Manual'")

次のコマンドを使って、結果を［data viewer］ウィンドウで見ることができます。

View(builds)

Azure DevOps データ をプロット

CRAN レポジトリで利用可能なあらゆるデータ初期化パッケージを使ってAzure DevOps を分析する準備が整いました。ビルトインバーのplot 関数を使って簡単なバーを作成できます。

par(las=2,ps=10,mar=c(5,15,4,2)) barplot(builds$BuildNumber, main="Azure DevOps Builds", names.arg = builds$Id, horiz=TRUE)