Azure Analysis Services を使ってRedshift のデータをモデル化する方法
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、Redshift 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Redshift に接続し、AAS の拡張機能を有効にしたVisual Studio でRedshift のデータをインポートする方法を紹介します。
Connect AI からRedshift 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。
- Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
- Add Connection パネルで「Redshift」を選択します。
-
必要な認証プロパティを入力し、Redshift に接続します。
Amazon Redshift への接続
それでは、早速Amazon Redshift に接続していきましょう。データに接続するには、以下の接続パラメータを指定します。
- Server:Amazon Redshift データベースをホスティングしているサーバーのホスト名またはIP アドレス
- Database:Amazon Redshift クラスター用に作成したデータベース
- Port(オプション):Amazon Redshift データベースをホスティングしているサーバーのポート。デフォルトは5439です
これらの値は、以下のステップでAWS マネージメントコンソールから取得できます。
- Amazon Redshift コンソールを開きます(http://console.aws.amazon.com/redshift)
- Clusters ページで、クラスター名をクリックしてください
- Configuration タブの"Cluster Database Properties" セクションからプロパティを取得します。接続プロパティの値は、ODBC URL で設定された値と同じになります
Amazon Redshiftへの認証
CData 製品では幅広い認証オプションに対応しています。標準認証情報からIAM クレデンシャル、ADFS、Ping Federate、Microsoft Entra ID(Azure AD)、Azure AD PKCE まで利用可能です。標準認証
ログイン資格情報を使用してAmazon Redshift に接続するには、以下のプロパティを設定してみましょう。- AuthScheme:Basic
- User:認証するユーザーのログイン情報
- Password:認証するユーザーのパスワード
その他の認証方法については、ヘルプドキュメントをご確認ください。
- Create & Test をクリックします。
-
(任意の設定)「Add Redshift Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、アクセス許可を更新します。
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。
- 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。
接続の設定が完了したら、Azure Analysis Services を使用してVisual Studio からRedshift 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Redshift 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Redshift 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。
- 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。
- 「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。
- 「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。
- 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。
- 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。
- 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)。
-
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。
- 次の画面で、Current User を選択してNext をクリックします。
- 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。
- 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。
- テーブルにRedshift からデータが入力されたことを確認できます。
これでRedshift 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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