EC 特化ノーコードツール TēPs（テープス）を使ってAzure Data Lake Storage のデータをkintone に連携：CData Connect AI

杉本和也
杉本和也
リードエンジニア
CData Connect AI を使ってAzure Data Lake Storage データの仮想OData API エンドポイントを作成して、TēPs でAzure Data Lake Storage のデータを連携する方法。

TēPsは、API を介して EC モール、受注管理システム、Google スプレッドシートやチャットツールなど、日々の業務で利用するさまざまなサービスや機能を自由に組み合わせ、プログラミングの知識や経験がなくても、自社独自の業務を自動化できるiPaaS です。

そんなTēPs はAmazon セラーセントラルやYahoo! ショッピング、ShopifyといったEC 系のコネクタが多数提供されていましたが、CData Connect AI 向けのコネクターを提供しています。本記事ではこのCData Connect AI のコネクタを使ってAzure Data Lake Storage のデータをkintone に連携する手順を解説します。

CData Connect AI は、Azure Data Lake Storage データのクラウド to クラウドの仮想OData インターフェースを提供し、TēPs からリアルタイムにAzure Data Lake Storage データへ連携することができます。

CData Connect AI の設定

TēPs でAzure Data Lake Storage データをリアルタイムで操作するには、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 データのOData エンドポイントを作成する必要があります。

（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。

  1. ユーザーページに移動し、 Invite Users をクリックします。
  2. 新しいユーザーのE メールアドレスを入力して、 Send to invite the user をクリックします。 新しいユーザーを招待
  3. ユーザーページからユーザーを確認および編集できます。 Connect AI users

パーソナルアクセストークンの追加

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。

  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。 Creating a new PAT
  4. 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。

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。

  1. Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。 Adding a Connection
  2. Add Connection パネルから「Azure Data Lake Storage」を選択します。 データソースを選択
  3. 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。

    Configuring a connection （NetSuite の例）
  4. Create & Test をクリックします。
  5. Edit 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。 権限を更新

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。

  1. OData ページに移動し、 Add to create new OData endpoints をクリックします。
  2. Azure Data Lake Storage 接続（例：ADLS1）を選択し、Next をクリックします。
  3. 使用するテーブルを選択し、Confirm をクリックします。 テーブルを選択（NetSuite の例）

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

フレーズを作成

それではTēPs 側で連携用のフレーズ（一連の処理をまとめたもの）を作成していきましょう。

  1. フレーズ一覧画面で「＋」ボタンをクリックし
  2. 任意の名前のフレーズを作成します。今回は定期的に実行するフレーズとして構成していきます。

CData Connect AI の接続を追加する

フレーズを作成したら処理を追加していきます。

  1. 最初にAzure Data Lake Storage からデータを取得するので「＋」ボタンから「CData Connect AI」→「OData テーブルを検索」を指定します。ちなみに「OData テーブルレコードを取得」はキーを元に1レコードだけ取得する処理になります。
  2. 「OData テーブルを検索」を追加したらコネクションを追加します。
  3. 以下の画面でCData Connect AI のメールアドレスとPATを指定して「アカウントを追加」をクリックしましょう。
  4. コネクションを設定するとOData テーブルが選択できるようになります。一覧から先程追加したテーブルを指定しましょう。
  5. ちなみに「OData テーブルを検索」は様々な条件でデータが取得できます。

ループ処理の追加

次に取得したテーブルデータをループする処理を追加します。

  1. 新しい処理から「フロー」→「ループ」を選択します。
  2. ループを追加したら、シーケンスで「OData テーブルを検索」からループする対象のリストを選びましょう。

kintone への登録処理を作成

最後にループの中でkintone への登録処理を作成します。

  1. 新しい処理として「キントーン」→「レコードを登録」を追加します。
  2. キントーンへのコネクションを追加します。
  3. 「サブドメイン」「アプリID」「APIトークン」を指定してコネクションを作成します。
  4. コネクションを作成すると、以下のようにkintone のアプリに存在する項目が表示されるので、CData Connect AI の項目をマッピングしていきましょう。

フレーズの実行

これでフレーズの作成は完了です。それでは画面右上の再生ボタンからフレーズを実行してみましょう。

  1. 画面右上の再生ボタンをクリックします。
  2. 以下のようにメッセージが表示されるので内容を確認して「実行」をクリックします。
  3. 以下のように実行ログが表示されていき、無事kintone にデータが登録できました！

このように、CData Connect AIを経由することで、API 側の複雑な仕様を意識せずにTēPs 各種クラウドサービスと連携できます。他にも多くのデータソースに対応するCData Connect AI の詳細をこちらからご覧ください。

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