【ノーコード】Adalo でAzure Data Lake Storage のデータと連携したアプリを作成するには？

杉本和也
リードエンジニア

複雑なAdalo × Azure Data Lake Storageの連携をノーコードで実現。AdaloからAzure Data Lake Storageへの連携方法から実際のアプリ作成に活かす方法まで詳しく解説。AdaloによるWeb・モバイルアプリ開発を大幅に効率化できます。

Adalo はノーコードでスマホやWebベースのアプリを構築できるクラウドサービスです。さらにCData Connect AI と連携することで、ノーコードアプリ開発用のAzure Data Lake Storage のデータへのクラウドベースのアクセスをノーコードで追加できます。本記事では、CData Connect AI 経由でAdalo からAzure Data Lake Storage 連携を実現する方法を紹介します。

CData Connect AI はAzure Data Lake Storage のデータへのクラウドベースのOData インターフェースを提供し、Adalo からAzure Data Lake Storage のデータへのリアルタイム連携を実現します。

Connect AI を構成

Adalo でAzure Data Lake Storage のデータを操作するには、Connect AI からAzure Data Lake Storage に接続し、コネクションにユーザーアクセスを提供してAzure Data Lake Storage のデータのOData エンドポイントを作成する必要があります。

Azure Data Lake Storage に接続したら、目的のテーブルのOData エンドポイントを作成します。

（オプション）新しいConnect AI ユーザーの追加

必要であれば、Connect AI 経由でAzure Data Lake Storage に接続するユーザーを作成します。

「Users」ページに移動し、 Invite Users をクリックします。
新しいユーザーのE メールアドレスを入力して、 Send をクリックしてユーザーを招待します。
「Users」ページからユーザーを確認および編集できます。

パーソナルアクセストークン（PAT）の追加

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。

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。
「User Profile」ページで「Access Token」セクションにスクロールし、 Create PAT をクリックします。
PAT の名前を入力して Create をクリックします。
パーソナルアクセストークン（PAT）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。

Connect AI からAzure Data Lake Storage に接続

CData Connect AI では、簡単なクリック操作ベースのインターフェースで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「Azure Data Lake Storage」を選択します。
必要な認証プロパティを入力し、Azure Data Lake Storage に接続します。
Azure Data Lake Storage 接続プロパティの取得・設定方法

Azure Data Lake Storage Gen2 への接続

それでは、Gen2 Data Lake Storage アカウントに接続していきましょう。接続するには、以下のプロパティを設定します。
- Account：ストレージアカウントの名前
- FileSystem：このアカウントに使用されるファイルシステム名。例えば、Azure Blob コンテナの名前
- Directory（オプション）：レプリケートされたファイルが保存される場所へのパス。パスが指定されない場合、ファイルはルートディレクトリに保存されます
Azure Data Lake Storage Gen2への認証

続いて、認証方法を設定しましょう。CData 製品では、5つの認証方法をサポートしています：アクセスキー（AccessKey）の使用、共有アクセス署名（SAS）の使用、Azure Active Directory OAuth（AzureAD）経由、Azure サービスプリンシパル（AzureServicePrincipal またはAzureServicePrincipalCert）経由、およびManaged Service Identity（AzureMSI）経由です。

アクセスキー

アクセスキーを使用して接続するには、まずADLS Gen2ストレージアカウントで利用可能なアクセスキーを取得する必要があります。

Azure ポータルでの手順は以下のとおりです：
1. ADLS Gen2ストレージアカウントにアクセスします
2. 設定でアクセスキーを選択します
3. 利用可能なアクセスキーの1つの値をAccessKey 接続プロパティにコピーします
接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。
- AuthScheme：AccessKey
- AccessKey：先ほどAzure ポータルで取得したアクセスキーの値
共有アクセス署名（SAS）

共有アクセス署名を使用して接続するには、まずAzure Storage Explorer ツールを使用して署名を生成する必要があります。

接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。
- AuthScheme：SAS
- SharedAccessSignature：先ほど生成した共有アクセス署名の値
その他の認証方法については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Azure Data Lake Storage Gen2への認証」セクションをご確認ください。
Create & Test をクリックします。
「Add Azure Data Lake Storage 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。

Connect AI にAzure Data Lake Storage OData エンドポイントを追加する

Azure Data Lake Storage に接続したら、目的のテーブルのOData エンドポイントを作成します。

OData ページに移動し、 Add をクリックして新しいOData エンドポイントを作成します。
Azure Data Lake Storage 接続（例：ADLS1）を選択し、Next をクリックします。
使用するテーブルを選択し、「Confirm」をクリックします。

コネクションとOData エンドポイントを設定したら、Adalo からAzure Data Lake Storage のデータに接続できます。

Adalo でアプリを作成する

Connect AI 側の準備が完了したら、早速Adalo 側でアプリ開発を開始します。

「CREATE NEW APP」をクリックし

今回は「Desktop Web App」を作成します。

template を最初に選ぶことができますが、今回は検証用なので何も無い「Blank」で作成しました。

最後にアプリ名とカラーリング設定を選んで、アプリの準備は完了です。

External Collections の登録

続いてConnect AI への接続をAdalo に追加します。Adalo では「Collection」という形でデータ構造を持ち、アプリのデータを管理することができるのですが、この「Collection」を外部のAPI とシームレスに連携した形で利用することができる「External Collections with APIs」という機能があります。この機能を用いてConnect AI に接続します。

アプリを作成したら、まず Adalo アプリ内でデータを扱うための定義である「Collection」を登録します。Collection は Adalo 内部の独自DBのような「Database Collections」と、外部のAPI に対してシームレスにアクセスすることが可能な「External Collections」があります。今回は外部のAPIに対してアクセスを行うので「External Collections」で登録します。

External Collections の登録画面では最初にコレクション名とAPI のベースとなるURLエンドポイントを指定します。任意のCollection 名とAPI Base URLに先程CData API Server で登録したAzure Data Lake Storage の対象リソースに接続できるOData のエンドポイントを指定します。併せて認証情報として Header に「x-cdata-authtoken」の名前でConnect AI ユーザー登録時に生成されているToken を指定します。

続いてAdalo から実行されるそれぞれのリクエストの関連付けを行います。通常のAPIであれば様々なチューニングが必要となる箇所ですが、Azure Data Lake Storage ではほぼデフォルトの設定のままで進められます。一点だけ設定が必要な箇所として、Azure Data Lake Storage からのレスポンスをレコード単位で識別するために「Get All」の設定にある「Results Key」に「value」を登録しておくことが挙げられます。これを設定したら「Next」をクリックしましょう。