Azure Analysis Services を使ってBigQuery のデータをモデル化する方法

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 を使ってAzure Analysis Services からBigQuery に接続し、リアルタイムBigQuery のデータをインポートします。

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PaaS です。Azure 上で提供されているので、お馴染みの環境で手軽に使い始められます。CData Connect AI と連携することで、BigQuery のデータをAAS に繋いでBI ツール向けのデータモデルを簡単に作成できます。 この記事ではConnect AI からBigQuery に接続し、AAS の拡張機能を有効にしたVisual Studio でBigQuery のデータをインポートする方法を紹介します。

BigQuery データ連携について

CData は、Google BigQuery のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています:

  • OAuth、OAuth JWT、GCP インスタンスなど、すぐに使える幅広い認証スキームのサポートにより、BigQuery へのアクセスを簡素化します。
  • BigQuery と他のアプリケーション間の双方向データアクセスにより、データワークフローを強化します。
  • SQL ストアドプロシージャを通じて、ジョブの開始・取得・キャンセル、テーブルの削除、ジョブロードの挿入など、主要な BigQuery アクションを実行できます。

多くの CData のお客様は、Google BigQuery をデータウェアハウスとして使用しており、CData ソリューションを使用して、別々のソースからビジネスデータを BigQuery に移行し、包括的な分析を行っています。また、BigQuery データの分析やレポート作成に当社の接続機能を使用するお客様も多く、両方のソリューションを使用しているお客様も多数います。

CData が Google BigQuery 体験をどのように向上させるかについての詳細は、ブログ記事をご覧ください:https://jp.cdata.com/blog/what-is-bigquery


はじめに


Connect AI からBigQuery への接続

CData Connect AI を使うと、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. コネクションを追加
  3. Add Connection パネルで「BigQuery」を選択します。
  4. データソースを選択
  5. 必要な認証プロパティを入力し、BigQuery に接続します。

    BigQuery 接続プロパティの取得・設定方法

    Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。

    OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

    OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

    コネクションを設定(Salesforce の場合)
  6. Create & Test をクリックします。
  7. (任意の設定)「Add BigQuery Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、アクセス許可を更新します。 アクセス許可の更新

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. 新しいPAT を作成
  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。

接続の設定が完了したら、Azure Analysis Services を使用してVisual Studio からBigQuery のデータに接続できるようになります。

AAS を使ってVisual Studio からBigQuery に接続

以下のステップでは、Visual Studio からAzure Analysis Services にからCData Connect AI に接続して新しいBigQuery 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 Projects の拡張機能が必要です。拡張機能はこちらからダウンロードできます。

  1. 拡張機能をインストールしたら、Visual Studio で新しいプロジェクトを作成しましょう。「Analysis Services 表形式プロジェクト」を選択します。
  2. Analysis Services Tabular Project を選択
  3. 「新しいプロジェクト構成します」ダイアログが表示されるので、フィールドに必要な項目を入力します。
  4. 新規プロジェクトを設定
  5. 「作成」をクリックします。「テーブルモデルデザイナー」ダイアログボックスが開きます。ワークスペースサーバーを選択し、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 の表形式モデルエクスプローラーで、データソースを右クリックして「データソースからインポート」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、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します(例:tds.cdata.com,14333)。
  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 AI のユーザー名を入力します。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:Settings ページで生成したPAT を入力します。
    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 をクリックします。
  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BigQuery 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

これでBigQuery 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、BI ツールやクライアントアプリケーションなどから利用できます。

おわりに

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