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CData Connect

Azure Analysis Services を使ってGoogle Data Catalog データをモデル化

CData Connect Server を使ってAzure Analysis Services からGoogle Data Catalog に接続し、リアルタイムGoogle Data Catalog データをインポートします。

古川えりか
コンテンツスペシャリスト

最終更新日:2022-10-31

こんにちは!ドライバー周りのヘルプドキュメントを担当している古川です。

Azure Analysis Services(AAS)は、エンタープライズレベルのデータモデルをクラウド上で提供する、フルマネージドのPlatform as a Service(PaaS)です。 CData Connect Server と連携すると、AAS はアプリケーションにGoogle Data Catalog データへのクラウドベースのアクセスを即座に追加できます。 この記事では、Connect Server を使ってGoogle Data Catalog に接続し、AAS の拡張機能を有効にしたVisual Studio でGoogle Data Catalog データをインポートする方法を紹介します。

CData Connect Server は、Google Data Catalog にクラウドベースのインターフェースを提供し、ネイティブにサポートされているデータベースにデータを複製することなくAzure Analysis Services でのGoogle Data Catalog データのモデル化を実現します。 ビジネスレポートやクライアントアプリケーション用にエンタープライズレベルのセマンティックデータモデルを構築すると、Azure Analysis Services はデータを収集するためのSQL クエリを生成します。 さらにCData Connect Server は、最適化されたデータ処理により、サポートされているすべてのSQL 操作(フィルタ、JOIN など)をGoogle Data Catalog に直接プッシュし、リクエストされたGoogle Data Catalog データをサーバー側の処理を利用して高速で返します。

ホスティングについて

AAS からCData Connect Server に接続するには、利用するConnect Server インスタンスをネットワーク経由での接続が可能なサーバーにホスティングして、URL での接続を設定する必要があります。CData Connect がローカルでホスティングされており、localhost アドレス(localhost:8080 など)またはローカルネットワークのIP アドレス(192.168.1.x など)からしか接続できない場合、AAS はCData Connect Server に接続することができません。

クラウドホスティングでの利用をご希望の方は、AWS MarketplaceGCP Marketplace で設定済みのインスタンスを提供しています。


Google Data Catalog データの仮想データベースを作成する

CData Connect Server は、シンプルなポイントアンドクリックインターフェースを使用してデータソースに接続し、データを取得します。まずは、右側のサイドバーのリンクからConnect Server をインストールしてください。

  1. Connect Server にログインし、「CONNECTIONS」をクリックします。 データベースを追加
  2. 一覧から「Google Data Catalog」を選択します。
  3. Google Data Catalog に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Google Data Catalog 接続プロパティの取得・設定方法

    認証プロパティを追加する前に、次の接続プロパティを設定してください。

    • OrganizationId:接続するGoogle Cloud Platform の組織リソースに関連付けられたID。これはGCP コンソールに移動して確認してください。 「プロジェクト」ドロップダウンメニューを開き、リストから組織へのリンクをクリックします。このページから組織ID を取得できます。
    • ProjectId:接続するGCP のプロジェクトリソースに関連付けられたID。GCP コンソールのダッシュボードに移動し、「プロジェクトを選択」のメニューからお好みのプロジェクトを選択して確認してください。プロジェクトID は、「プロジェクト情報」項目に表示されます。

    Google Data Catalog への認証

    CData 製品は、認証にユーザーアカウント、サービスアカウント、およびGCP インスタンスアカウントの使用をサポートします。

    OAuth の設定方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。

    コネクションを設定(Salesforce の場合)。
  4. Test Connection」をクリックします。
  5. 「Permission」->「 Add」とクリックし、適切な権限を持つ新しいユーザー(または既存のユーザー) を追加します。

仮想データベースが作成されたら、Azure Analysis Services を含むお好みのクライアントからGoogle Data Catalog に接続できるようになります。

AAS を使ってVisual Studio からGoogle Data Catalog に接続

以下のステップでは、Azure Analysis Services からCData Connect Server に接続して新しいGoogle Data Catalog データソースを作成する方法を説明します。 続けるには、Microsoft Analysis Services Project Extension のインストールが必要です。

  1. Visual Studio で新しいプロジェクトを作成します。「Analysis Services Tabular Project」を選択します。
  2. Analysis Services Tabular Project を選択
  3. Configure your new project ダイアログで、Project name フィールドにプロジェクト名を入力します。 残りの項目も入力します。
  4. 新規プロジェクトを設定
  5. Create をクリックします。Tabular model designer ダイアログボックスが開きます。「Workspace server」を選択し、Azure Analysis Services サーバーのアドレス(例:asazure://eastus.azure.windows.net/myAzureServer)を入力します。 「Test Connection」をクリックし、サーバーにサインインします。
  6. AAS サーバーを追加
  7. 「OK」をクリックしてプロジェクトを作成します。Visual Studio ウィンドウは、以下のスクリーンショットのようになります。
  8. プロジェクトを作成
  9. Visual Studio のTabular model Explorer で、「Data Sources」を右クリックして「Import From Data Source」を選択します。
  10. プロジェクトを作成
  11. Table Import Wizard で、SQL Server データベースを選択して「Connect」をクリックします。Server フィールドに、Connect Server のURL とポートをカンマで区切って入力します(例:CONNECT_SERVER_URL,1433)。
  12. 「SQL Server Authentication」をクリックして、次の情報を入力します。
    • User name:CData Connect Server のユーザー名を入力します。ユーザー名はCData Connect Server のインターフェースの右上に表示されています(例:test@cdata.com)。
    • Password:Connect Server ユーザーのパスワード。
    「Test Connection」をクリックします。接続テストに成功したら、Database name リストから目的のリストを選択し、「Next」をクリックします。
  13. プロジェクトを作成
  14. 次の画面で、Current User を選択して「Next」クリックします。
  15. ユーザーを選択
  16. ここでは、最初のオプションを選択して「Next」をクリックします。
  17. インポートデータを選択
  18. 次の画面で、リストからテーブルを選択して「Preview & Filter」をクリックします。
  19. テーブルをプレビュー
  20. テーブルにGoogle Data Catalog からデータが入力されたことを確認できます。
  21. プロジェクトを作成

Google Data Catalog データをデータモデルにインポートできたので、Azure Analysis Services にプロジェクトをデプロイしてビジネスレポートやクライアントアプリケーションなどに利用する準備が整いました。

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