Google Cloud Data Fusion でJira Service Desk 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 Jira Service Desk データ を使って、Jira Service Desk 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 JiraServiceDesk 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.jiraservicedesk.JiraServiceDeskDriver
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「jiraservicedesk-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。

Jira Service Desk 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 Jira Service Desk 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：JiraServiceDesk
• Reference Name：JiraServiceDesk
• Plugin Name：JiraServiceDesk Driver（Driver をアップロードした際の名前）
• Plugin Type：jdbc
• Connection String：JiraServiceDesk 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

Jira Service Management 接続プロパティの取得・設定方法

任意のJira Service Management Cloud またはJira Service Management Server インスタンスへの接続を確立できます。接続するにはURL プロパティを設定します。

• URL（例：https://yoursitename.atlassian.net）

カスタムフィールドへのアクセス

デフォルトでは、CData 製品はシステムフィールドのみを表示します。Issues のカスタムフィールドにアクセスするには、IncludeCustomFields を設定します。

Jira Service Management への認証

ベーシック認証

ローカルサーバーアカウントで認証するためには、次の接続プロパティを指定します。

• AuthScheme：Basic に設定。
• User：認証ユーザーのユーザー名に設定。
• Password：認証ユーザーのパスワードに設定。

API トークン

Cloud アカウントに接続するには、APIToken を取得する必要があります。API トークンを生成するには、Atlassian アカウントにログインして「API トークン」 -> 「API トークンの作成」をクリックします。生成されたトークンが表示されます。

データに接続するには以下を設定します。

• AuthScheme：APIToken に設定。
• User：認証ユーザーのユーザー名に設定。
• APIToken：作成したAPI トークンに設定。

ちなみに、Cloud アカウントへの接続でパスワード認証を使うことも可能ですが、非推奨となっています。

OAuth 2.0

Jira Service Management のOAuth 2.0 サポート（3LO）を活用して、ログインクレデンシャルなしでデータに接続することもできます。

この場合、AuthSchemeをすべてのOAuth フローでOAuth に設定する必要があります。また、すべてのシナリオでカスタムOAuth アプリケーションを作成して構成する必要があります。詳しくは、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。

Connection String は以下の形式です。

jdbc:jiraservicedesk:ApiKey=myApiKey;User=MyUser;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Jira Service Desk 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Jira Service Desk 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 JiraServiceDesk 30日の無償評価版 をダウンロードして、お試しください。