Google Cloud Data Fusion でAzure DevOps データを扱う方法：CData JDBC Driver

こんにちは！プロダクトスペシャリストの宮本です。

Google Cloud Data Fusion は、ノーコードでデータ連携の設定が可能な言わば GCP の ETL ツール（サービス）です。たくさんのコネクタや変換・分析機能がデフォルトで用意されているため、さまざまなデータソースを色々な組み合わせで扱うことが可能なようです。 また JDBC を扱うこともできるため、この記事では、CData JDBC Driver for Azure DevOps データ を使って、Azure DevOps データ データをCloud Data Fusion でGoogle BigQuery にノーコードでパイプラインします。

Cloud Data Fusion の準備

まずはCloud Data Fusion のインスタンスを作成します。

1. Data Fusion のトップ画面にある「CREATE INSTANCE」からインスタンスを作成します。
2. 作成されたインスタンス名を先ほどの画面でクリックすると以下の画面に遷移しますので、画面下部にある Service Account をコピーします。
3. 画面上部にある追加からメンバーを追加します。メンバー名は先ほどコピーした「Service Account」に合わせてください。 役割は BiqQuery へもアクセスしますので、「BigQuery 管理者」、「Cloud Data Fusion 管理者」、「Cloud Data Fusion API サービス エージェント」を付与します。

CData JDBC Driver for AzureDevOps のアップロード

ここからは実際に、Data Fusion の設定をしていきます。 まずは JDBC Driver をアップロードを行います。

1. 「View Instance」をクリックして、Data Fusion の Control Center を開きます。
2. Control Center が表示されたら、「＋」ボタンをクリックして JDBC Driver をアップロードしていきます。
   
   • Name：アップロードしたドライバーに設定する名前
   • Class name：cdata.jdbc.azuredevops.AzureDevOpsDriver
3. アップロードする際の注意点として、Driver のファイル名を name-version の形式に変更してアップロードする必要があります。 なお、jarファイルをダブルクリックした際に表示されているバージョンをもとに「azuredevops-connector-java-19.0.7115.0.jar」に変更しました。
4. アップロードが成功するとこのような画面が表示されるので、「Create a Pipeline」をクリックします。

Azure DevOps からGoogle BigQuery へのパイプラインの作成

Data Fusion のパイプライン作成

インプット元はサイドメニューの「Source」から選択します。今回は先ほどアップロードした Azure DevOps データ の JDBC Driver を使用するため、「DataBase」を選択します。 アウトプット先は同じくサイドメニューより「Sink」→「BigQuery」を選択します。

「DataBase」の設定

「DataBase」のアイコンにカーソルを持ってくるとプロパティというボタンが表示されるのでクリックし、下記内容を設定します。

• Label：AzureDevOps
• Reference Name：AzureDevOps
• Plugin Name：AzureDevOps Driver（Driver をアップロードした際の名前）
• Plugin Type：jdbc
• Connection String：AzureDevOps へ接続する際の JDBC URL
• Import Query：インプットしたいデータを抽出するクエリ

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。

Connection String は以下の形式です。

jdbc:azuredevops:AuthScheme=Basic;Organization=MyAzureDevOpsOrganization;ProjectId=MyProjectId;PersonalAccessToken=MyPAT;InitiateOAuth=GETANDREFRESH

上のキャプチャの赤枠は、Salesforce から BigQuery へアウトプットするデータの定義となります。 こちらは「Import Query」のすぐ右上にある「Get Schema」をクリックすると下の画面が表示されますので、「Import Query」で入力したクエリを実行し、カラムを定義します。

「BigQuery」の設定

こちらも同様に BigQuery のプロパティから下記内容を設定します。

• Label：BigQuery
• Reference Name：BigQuery
• Project ID：使用するProject ID
• DataSet：使用するDataSet
• Table：使用するテーブル名、例：Account_DataFusion

作成したAzure DevOps データ からBigQuery のパイプラインの実行

まずは作成したパイプラインをデプロイします。赤枠の「Deploy」ボタンをクリックしてデプロイを行います。

デプロイ完了後、Runボタンが表示されますので、クリックします。

このようにCData JDBC ドライバをアップロードすることで、簡単にGoogle Cloud Data Fusion でAzure DevOps データ データをノーコードで連携し、BigQuery などへのパイプラインを作成することができます。

是非、CData JDBC Driver for AzureDevOps 30日の無償評価版 をダウンロードして、お試しください。