App Builder を使ってローコードでBigQuery と連携したBlazor アプリを作成

杉本和也
リードエンジニア

CData Connect AI を使ってBigQuery のデータの仮想OData API エンドポイントを作成して、App Builder のダッシュボードでBigQuery のデータを可視化・分析する方法。

App Builder はインフラジスティックス社が提供している「ドラッグアンドドロップで迅速なアプリケーション開発作成を可能にする」ローコードツールです。この記事では、CData Connect AI を経由して App Builder からBigQuery に連携するBlazor アプリを作成する方法を説明します。

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

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

CData Connect AI の設定

App Builder でBigQuery のデータをリアルタイムで操作するには、Connect AI からBigQuery に接続し、コネクションにユーザーアクセスを提供してBigQuery 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。

（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BigQuery に接続するユーザーを作成します。

ユーザーページに移動し、 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 to invite the user をクリックします。
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。

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。

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。
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BigQuery 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「BigQuery」を選択します。
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。
Create & Test をクリックします。
Edit BigQuery 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BigQuery OData エンドポイントを追加する

BigQuery 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 to create new OData endpoints をクリックします。
BigQuery 接続（例：GoogleBigQuery1）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、App Builder からBigQuery のデータに接続できます。

App Builderでプロジェクトを作成する

Web API の準備ができたら、App Builder で作業を進めていきます。

App Builder を立ち上げて「＋新しいアプリ」をクリックします。

テンプレートから任意のものを選択します。

これでアプリを作成するための下準備が整いました。

データソースの追加

前述の通りApp Builder ではREST API に接続したアプリを手軽に作成することができます。API 接続部分はあらかじめデータソースとして定義しておくことで、簡単にUI とバインドすることができるようになるので、まずはこのデータソースの準備を進めます。

画面左の「データ」タブに移動し新しく「REST API」を追加します。

「REST API データソースの設定」で任意の名称を入力し、ソースとして「OpenAPI」または「URL の追加」を選択します。今回はOpenAPI の手順で解説します。OpenAPI を使わない場合は「URL の追加」で手動で設定します。

ここでは先程CData Connect AI からダウンロードしておいたOpenAPI の定義を使用するので「定義のアップロード」をクリックします。

アップロードが完了したら「エンドポイントの設定」をクリックします。

「エンドポイントの設定」ではOpenAPI で定義されているエンドポイントの一覧の中から利用するものを選択し、App Builder で利用するデータソースとして定義します。今回はデータの一覧が取得できるGET エンドポイントを指定し、事前に作成したユーザーID・トークンを使って必要な認証情報を入力します。
「送信」をクリックして「200OK」を受け取ったら接続はOKです。