DataRobot データにSQL を使ってAnypoint からデータ連携

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DataRobot 連携ソリューション


DataRobot のJSON エンドポイントを作成するために、HTTP やSQL をCData Mule Connector for DataRobot とともに使用するシンプルなMule アプリケーションを作成します。

CData Mule Connector for DataRobot は、DataRobot をMule アプリケーションから標準SQL でのread 機能を可能にします。コネクタを使うことで、Mule アプリケーションでDataRobot のバックアップ、変換、レポートおよび分析を簡単に行えます。

この記事では、Mule プロジェクト内のCData Mule Connector for DataRobot を使用してDataRobot 用のWeb インターフェースを作成する方法を説明します。作成されたアプリケーションを使用すると、HTTP リクエストを使用してDataRobot をリクエストし、結果をJSON として返すことができます。以下のアウトラインと同じ手順を、CData Mule Connector で使用し、240+ の使用可能なWeb インターフェースを作成できます。

  1. Anypoint Studio で新しいMule プロジェクトを作成します。
  2. [Message Flow]にHTTP Connector を追加します。
  3. HTTP Connector のアドレスを設定します。
  4. CData DataRobot Connector をHTTP Connector の後に、同じフロー内に追加します。
  5. 新しい接続を作成または既存の接続を編集し、DataRobot に接続するようにプロパティを構成します。(以下を参照)接続が構成されたら、[Test Connection]をクリックしてDataRobot への接続を確認します。

    DataRobot への接続には、User およびPassword をログインクレデンシャルに設定し、PredictionInstance を指定します。さらに、すでに取得している場合は、APIKey 接続プロパティをAPI Token に設定します。DataRobot にCloud Prediction インスタンスを使用している場合は、DataRobotKey も提供する必要があります。 APIKey を取得するには、以下の手順に従ってください。

    User、DataRobotKey、APIKey はDataRobot アカウントのクレデンシャルです。

    ProjectID、DataFile、ModelId はDataRobot 内のプロジェクト、データセット、モデルタイプです。

  6. CData DataRobot Connector を構成します。
    1. [Operation]を[Select with Streaming]に設定します。
    2. [Query type]を[Dynamic]に設定します。
    3. SQL クエリをSELECT * FROM #[message.inboundProperties.'http.query.params'.get('table')] に設定してURL パラメータtable を解析し、SELECT クエリのターゲットとして使用します。他の潜在的なURL パラメータを参照することにより、クエリをさらにカスタマイズできます。
  7. [Transform Message Component]をフローに追加します。
    1. 入力から出力のMap にPayload をマッピングします。
    2. Payload をJSON に変換するには、Output スクリプトを以下のように設定します。
        %dw 1.0
        %output application/json
        ---
        payload
                
  8. DataRobot を表示するには、HTTP Connector 用に構成したアドレス(デフォルトではlocalhost:8081) に移動し、table のURL parameter はhttp://localhost:8081?table=Predictions としてテーブル名を渡します。
    Predictions データは、Web ブラウザおよびJSON エンドポイントを使用できるその他のツールでJSON として使用できます。

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