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CData Connect

Azure Analysis Services を使ってLDAP のデータをモデル化

CData Connect Server を使ってAzure Analysis Services からLDAP に接続し、リアルタイムLDAP の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LDAP の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LDAP に接続し、AAS の拡張機能を有効にしたVisual Studio でLDAP のデータをインポートする方法を紹介します。

CData Connect Server は、LDAP 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LDAP の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LDAP に直接プッシュし、リクエストされたLDAP の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。


LDAP の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「LDAP」を選択します。
  3. LDAP に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    リクエストを認証するには、User およびPassword プロパティを有効なLDAP クレデンシャル(例えば、User を"Domain\BobF" または"cn=Bob F,ou=Employees,dc=Domain")に設定します。 CData 製品は、デフォルトでプレーンテキスト認証を使用します。これは、CData 製品がサーバーとTLS/SSL のネゴシエーションを試みるためです。 AuthMechanism を使って別の認証方法を指定できます。 TLS/SSL コンフィギュレーションについて詳しくは、ヘルプドキュメントの「高度な設定」を参照してください。

      基本接続には、Server およびPort を設定します。さらに、次のように接続を微調整できます。
    • FollowReferrals:設定すると、CData 製品は参照サーバーのデータもビューとして表示します。参照サーバー上のデータを変更するには、このサーバーをServer およびPort で指定する必要があります。
    • LDAPVersion:サーバーが実装するプロトコルのバージョンに設定します。デフォルトでは、CData 製品はversion 2 を使用します。
    • BaseDN は、LDAP 検索の範囲を指定された識別名の高さに限定します。BaseDN の範囲を絞ることはパフォーマンスを劇的に向上させます。例えば、"cn=users,dc=domain" の値は、"cn=users" およびその子に含まれる結果のみを返します。
    • Scope:このプロパティを使用すると、サブツリーから返されるデータをより細かく制御できます。
    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LDAP に接続できるようになります。

AAS を使ってVisual Studio からLDAP 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LDAP の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:[email protected])。
    • 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LDAP 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

LDAP の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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