Looker Studio でAmazon S3 のデータと連携した可視化を作成する方法

宮本航太
プロダクトスペシャリスト

CData Connect AI を使ってAmazon S3 のリアルタイムデータに接続し、Looker Studio でカスタムレポートを作成します。

Looker Studio（旧Google データポータル）を使えば、リッチな可視化を追加したダッシュボードやレポートを簡単に作成できます。CData Connect AI と組み合わせることで、Amazon S3 のデータに簡単に接続してLooker Studio からデータを連携利用できます。この記事では、Looker Studio からCData Connect AI を通してAmazon S3 に連携し、Amazon S3 のデータを使用した可視化を作成する方法を説明します。

CData Connect AI offers a seamless cloud-to-cloud interface tailored for Amazon S3, making it straightforward to construct reports directly from liveAmazon S3 のデータwithin Looker Studio without the need for data replication. As you create visualizations, Looker Studio generates queries to retrieve data. With its inherent optimized data processing capabilities, CData Connect AI efficiently channels all supported query operations, including filters, JOINs, and more, directly to Amazon S3. This leverages server-side processing to swiftly provide the requested Amazon S3 のデータ.

Connect AI からAmazon S3 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。

Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
「Add Connection」パネルから「Amazon S3」を選択します。
必要な認証プロパティを入力し、Amazon S3 に接続します。
Amazon S3 リクエストを認可するには、管理者アカウントまたはカスタム権限を持つIAM ユーザーの認証情報を入力します。AccessKey をアクセスキーID に設定します。SecretKey をシークレットアクセスキーに設定します。

Note: AWS アカウント管理者として接続できますが、AWS サービスにアクセスするにはIAM ユーザー認証情報を使用することをお勧めします。

尚、CData 製品はAmazon S3 のファイルの一覧表示やユーザー管理情報の取得用です。S3 に保管されているExcel、CSV、JSON などのファイル内のデータを読み込みたい場合には、Excel Driver、CSV Driver、JSON Driver をご利用ください。

アクセスキーの取得

IAM ユーザーの資格情報を取得するには：
1. IAM コンソールにサインインします。
2. ナビゲーションペインで「ユーザー」を選択します。
3. ユーザーのアクセスキーを作成または管理するには、ユーザーを選択してから「セキュリティ認証情報」タブを選択します。
AWS ルートアカウントの資格情報を取得するには：
1. ルートアカウントの資格情報を使用してAWS 管理コンソールにサインインします。
2. アカウント名または番号を選択し、表示されたメニューで「My Security Credentials」を選択します。
3. 「Continue to Security Credentials」をクリックし、「Access Keys」セクションを展開して、ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成します。
AWS ロールとして認証

多くの場合、認証にはAWS ルートユーザーのダイレクトなセキュリティ認証情報ではなく、IAM ロールを使用することをお勧めします。RoleARN を指定することでAWS ロールを代わりに使用できます。これにより、CData 製品は指定されたロールの資格情報を取得しようと試みます。

（すでにEC2 インスタンスなどで接続されているのではなく）AWS に接続している場合は、ロールを引き受けるIAM ユーザーのAccessKey とSecretKey を追加で指定する必要があります。AWS ルートユーザーのAccessKey および SecretKey を指定する場合、ロールは使用できません。

SSO 認証

SSO 認証を必要とするユーザーおよびロールには、RoleARN およびPrincipalArn 接続プロパティを指定してください。各Identity Provider に固有のSSOProperties を指定し、AccessKey とSecretKey を空のままにする必要があります。これにより、CData 製品は一時的な認証資格情報を取得するために、リクエストでSSO 認証情報を送信します。
Create & Tast をクリックします。
「Add Amazon S3 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。

コネクションの設定が完了したら、Looker Studio からAmazon S3 のデータへの接続準備ができました。

Amazon S3 のリアルタイムデータにLooker Studio からアクセス

それでは、Looker Studio からCData Connect AI に接続して新しいAmazon S3 のデータソースを作成し、データを使った可視化を作成していきましょう。

Looker Studio にログインして、「作成」ボタンから新しいデータソースを作成し、CData Connect AI Connector を選択します。

「Authorize」をクリックしてGoogle アカウントへのアクセスを許可します。
「Authorize」をクリックしてご利用のCData Connect AI インスタンスを認証します。
Looker Studio のCData Connect AI Connector でコネクション（例：AmazonS31）を選択し、「Next」をクリックします。
テーブル（例：ObjectsACL）を選択するかCustom Query を使用して、「CONNECT」をクリックして次に進みます。
必要な場合にはカラムを変更して、「レポートを作成」をクリックしてデータソースをレポートに追加します。