Klipfolio でのAzure Data Lake Storage に接続されたビジュアライゼーションを作成

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。

Klipfolio は、チームやクライアント向けのリアルタイムダッシュボードを構築するための、オンラインダッシュボードプラットフォームです。CData Connect Server と組み合わせると、ビジュアライゼーションやレポートなどのためにAzure Data Lake Storage データにアクセスできます。この記事では、Connect Server でAzure Data Lake Storage の仮想データベースを作成し、Klipfolio でAzure Data Lake Storage データからビジュアライゼーションを構築する方法を説明します。

CData Connect Server は、Azure Data Lake Storage に純粋なMySQL 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Klipfolio のリアルタイムAzure Data Lake Storage データからレポートを作成できるようにします。ビジュアライゼーションを作成すると、Klipfolio はデータを収集するためのSQL クエリを生成します。CData Connect Server は、最適化されたデータ処理を使用してサポートされているすべてのSQL 操作（フィルタ、JOIN など）をAzure Data Lake Storage に直接プッシュし、サーバーサイドの処理を利用して、要求されたAzure Data Lake Storage データを素早く返します。

Azure Data Lake Storage データの仮想MySQL データベースを作成

CData Connect Server は、簡単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API を生成します。

1. Connect Server にログインし、「Databases」をクリックします。
2. 「Available Data Sources」から「Azure Data Lake Storage」を選択します。
3. 必要な認証プロパティを入力し、Azure Data Lake Storage に接続します。

   Azure DataLakeStorage 接続プロパティの取得・設定方法

   Azure DataLakeStorage Gen 1 への接続

   Gen 1 DataLakeStorage アカウントに接続するには、はじめに以下のプロパティを設定します。

   • Schema：ADLSGen1 を指定。
   • Account：アカウント名に設定。
   • AzureTenant：テナントId に設定。Azure Portal 内のAzure Data Lake プロパティから取得できます。
   • Directory：（オプション）複製したファイルを格納するためのパスを設定。指定しない場合は、ルートディレクトリが使用されます。

   Azure DataLakeStorage Gen 1 への認証

   Gen 1 は、認証方法としてAzure Active Directory OAuth（AzureAD）およびマネージドサービスID（AzureMSI）をサポートしています。認証方法は、ヘルプドキュメントの「Azure DataLakeStorage Gen 1 への認証」セクションを参照してください。

   Azure DataLakeStorage Gen 2 への接続

   Gen 2 DataLakeStorage アカウントに接続するには、はじめに以下のプロパティを設定します。

   • Schema：ADLSGen2 に設定。
   • Account：ストレージアカウント名に設定。
   • FileSystem：このアカウントで使用するファイルシステム名に設定。例えば、Azure Blob コンテナ名など。
   • Directory：（オプション）複製したファイルを格納するためのパスを設定。指定しない場合は、ルートディレクトリが使用されます。

   Azure DataLakeStorage Gen 2 への認証

   Gen 2は、認証方法としてアクセスキー、共有アクセス署名（SAS）、Azure Active Directory OAuth（AzureAD）、マネージドサービスID（AzureMSI）など多様な方法をサポートしています。AzureAD、AzureMSI での認証方法は、ヘルプドキュメントの「Azure DataLakeStorage Gen 2 への認証」セクションを参照してください。

   アクセスキーを使用した認証

   アクセスキーを使用して接続するには、AccessKey プロパティを取得したアクセスキーの値に、AuthScheme を「AccessKey」に設定します。

   Azure ポータルからADLS Gen2 ストレージアカウントのアクセスキーを取得できます。

   1. Azure ポータルのADLS Gen2 ストレージアカウントにアクセスします。
   2. 設定で「アクセスキー」を選択します。
   3. 利用可能なアクセスキーの1つの値を「AccessKey」接続プロパティにコピーします。

   共有アクセス署名（SAS）

   共有アクセス署名を使用して接続するには、SharedAccessSignature プロパティを接続先リソースの有効な署名に設定して、AuthScheme を「SAS」に設定します。 共有アクセス署名は、Azure Storage Explorer などのツールで生成できます。

4. 「 Test Database 」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。

コネクションが作成されたら、Klipfolio からAzure Data Lake Storage に接続することができます。

Klipfolio からAzure Data Lake Storage に接続

以下のステップでは、Klipfolio からCData Connect Server に接続して新しいAzure Data Lake Storage データソースを作成する方法の概要を説明します。

1. Klipfolio を開きます。
2. 「Data Sources」で「」をクリックして新しいデータソースを追加します。
3. MSSQL をService として検索して選択します。
4. 「Create a custom MSSQL data source」をクリックします。
5. MySQL 接続プロパティを設定してデータソースを構成します。
6. MSSQL 接続プロパティを設定してデータソースを構成します。
   • Host：接続するCData Connect Serverインスタンス、例：CONNECT_SERVER_URL
   • Port：1433
   • Database: データベース （例 ADLS1）
   • Driver：MS SQL
   • Username：Connect Server ユーザー
   • Password：上記のユーザーのパスワード
   • SQL Query：データを取得するためのクエリ（例：SELECT * FROM Resources）
   • 「Include column headers」チェックボックスをオンにします。
   • サーバー側でSSL/TLS を有効にしている場合は、「Use SSL/TLS」チェックボックスをオンにします。
7. データモデルを構築する前に「Get data」をクリックしてAzure Data Lake Storage データをプレビューします。

データモデルを構築

データを取得したら、「Model your data」チェックボックスを選択して「Continue」をクリックします。新しいウィンドウでデータモデルを構築します。

1. 使用するすべてのカラムがモデルに含まれていることを確認します。
2. モデルに名前を付けます。
3. （オプション）Description を設定します。
4. 「Header in row」を1に設定します。
5. 「Exclude data before row」のトグルをクリックして値を2 に設定します。
6. 「Save and Exit」をクリックします。

Metric を作成する

データがモデル化されたことで、ダッシュボードやレポートなどのKlipfolio プラットフォームで使用されるデータのMetric（またはビジュアライゼーション）を作成することができるようになりました。

1. 「Create metrics」をクリックします。
2. データソースを選択します。
3. Metric の値とデフォルトの集計を選択します。
4. セグメントを選択します。
5. 日時を選択します。
6. データのシェイプを選択します。
7. 表示設定を構成します。
8. Save をクリックします。
9. Metric に移動し、ビジュアライゼーションをさらに設定します。

アプリケーションからAzure Data Lake Storage データへのSQL アクセス

これで、リアルタイムAzure Data Lake Storage データから作成されたMertic ができました。新しいダッシュボードに追加したり共有したりすることができます。これでAzure Data Lake Storage を複製することなく、より多くのデータソースや新しいビジュアライゼーション、レポートを作成することができます。

アプリケーションから直接250+ SaaS 、ビッグデータ 、NoSQL ソースへのSQL データアクセスを取得するには、CData Connect Server を参照してください。