Azure Data Factory を使用してAirtable のデータをインポート

古川えりか
古川えりか
コンテンツスペシャリスト
CData Connect AI を使用してAzure Data Factory からAirtable に接続し、リアルタイムAirtable のデータをインポートします。

Azure Data Factory(ADF)は、フルマネージドのサーバーレスデータ統合サービスです。 CData Connect AI と組み合わせると、ADF はデータフローでAirtable のデータにクラウドベースで即座にアクセスできます。 この記事では、Connect AI を使用してAirtable に接続し、ADF でAirtable のデータにアクセスする方法を紹介します。

Connect AI からAirtable への接続

CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースを使ってデータソースに接続できます。

  1. Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
  2. Adding a Connection
  3. Add Connection パネルで「Airtable」を選択します。
  4. Selecting a data source
  5. 必要な認証プロパティを入力し、Airtable に接続します。

    Airtable への接続

    それでは、Airtable に接続していきましょう。CData 製品は、Airtable にテーブルとビューを要求します。 Schema プロパティ(オプション)を使用すると、表示されるテーブルおよびビューを特定のベースに制限できます。 特定のベースに制限したい場合は、このプロパティを使用するスキーマの名前に設定してください。(これはAirtable のBase 名に相当します。)

    すべてのAirtable Bases に加えて、DataModelInformation という名前の静的スキーマもご利用いただけます。 このスキーマでは、Bases、Tables、Users のような静的テーブルをクエリできます。 DisplayObjectIdsTrue に設定されている場合、Schema の値は名前ではなくAirtable Base id に設定する必要があります。

    Airtableへの認証

    続いて、認証方法を設定しましょう。個人用アクセストークンまたはOAuth PKCE のいずれかを使用してAirtable に認証できます。

    個人用アクセストークン

    個人用アクセストークンをまだ生成していない場合は、以下のステップで生成してみましょう。

    1. ユーザーアカウントにログインします
    2. "https://airtable.com/create/tokens" に移動します
    3. Create new token をクリックします
    4. Scopes で、Add a scope をクリックして以下の各スコープを追加します
      • data.records:read
      • data.records:write
      • schema.bases:read
    5. Access で、トークンにアクセス権を付与するすべてのワークスペースとベースを追加します
    6. Create token をクリックしてトークンを生成します。生成されたトークンは一度しか表示されませんので、必ずコピーして保存してください

    次に、以下の設定を行います。

    • AuthSchemePersonalAccessToken
    • Token:先ほど生成した個人用アクセストークンの値

    OAuth PKCE については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。

    Configuring a connection (Salesforce is shown)
  6. Create & Test をクリックします。
  7. Add Airtable Connection ページのPermissions タブに移動し、ユーザーベースのアクセス許可を更新します。 Updating permissions

パーソナルアクセストークンの取得

OAuth 認証をサポートしていないサービス、アプリケーション、プラットフォーム、またはフレームワークから接続する場合は、認証に使用するパーソナルアクセストークン(PAT)を作成できます。 きめ細かなアクセス管理を行うために、サービスごとに個別のPAT を作成するのがベストプラクティスです。

  1. Connect AI アプリの右上にあるユーザー名をクリックし、「User Profile」をクリックします。
  2. User Profile ページでPersonal Access Token セクションにスクロールし、 Create PAT をクリックします。
  3. PAT の名前を入力して Create をクリックします。
  4. Creating a new PAT
  5. パーソナルアクセストークンは作成時にしか表示されないため、必ずコピーして安全に保存してください。

接続設定が完了すると、Azure Data Factory からAirtable のデータへ接続できるようになります。

Azure Data Factory からリアルタイムAirtable のデータにアクセス

Azure Data Factory からCData Connect AI の仮想SQL Server API への接続を確立するには、以下の手順を実行します。

  1. Azure Data Factory にログインします。
  2. Logging in to ADF
  3. まだData Factory を作成していない場合は、「New -> Dataset」をクリックします。
  4. Creating new data factory
  5. 検索バーにSQL Server と入力し、表示されたら選択します。次の画面で、サーバーの名前を入力します。 Linked service フィールドで「New」を選択します。
  6. Selecting SQL Server
  7. 接続設定を入力します。
    • Name - 任意の名前を入力。
    • Server name - 仮想SQL Server のエンドポイントとポートをカンマで区切って入力。例:tds.cdata.com,14333
    • Database name - 接続したいCData Connect AI データソースのConnection Name を入力。例:Airtable1
    • User Name - CData Connect AI のユーザー名を入力。ユーザー名はCData Connect AI 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 - Password(Azure Key Vault ではありません)を選択してSettings ページで生成したPAT を入力。
    • 「Create」をクリックします。
  8. Configuring new linked service
  9. Set properties で、Name を設定し、続けて先ほど作成したLinked service、利用可能なTable name、Import schema のfrom connection/store を選択します。 「OK」をクリックします。
  10. Setting the properties
  11. リンクされたサービスを作成すると、以下の画面が表示されます。
  12. Displaying the new screen
  13. Preview data をクリックすると、インポートされたAirtable テーブルが表示されます。
  14. Previewing the imported table Azure Data Factory でデータフローを作成する際、このデータセットを使用できるようになりました。

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