Dataiku からリアルタイム Redshift データを使って AI/ML モデルを構築
Dataiku は、データの準備、分析、可視化、AI/ML モデルのデプロイメントに利用されるデータサイエンスおよび機械学習プラットフォームです。チームでの協業と効率的なデータドリブンな意思決定を可能にします。CData JDBC Driver for Amazon Redshift と組み合わせることで、Dataiku は Redshift のデータ のデータ連携、データ準備、リアルタイム分析、そして信頼性の高いモデルデプロイメントをさらに強化します。
CData JDBC Driver は、最適化されたデータ処理機能を内蔵しており、リアルタイム Redshift のデータ とのやり取りにおいて比類のないパフォーマンスを発揮します。複雑な SQL クエリを Redshift に発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を Redshift に直接プッシュし、サポートされていない操作(多くの場合、SQL 関数や JOIN 操作)は内蔵の SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。動的メタデータクエリ機能が組み込まれているため、ネイティブのデータ型を使って Redshift のデータ を操作・分析できます。
この記事では、Dataiku DSS(Data Science Studio)プラットフォームで CData JDBC Driver for Amazon Redshift を使って Redshift に簡単に連携する方法を紹介します。データの準備やカスタム AI/ML モデルの構築を行いましょう。
Dataiku DSS 環境の準備
このセクションでは、先に紹介した Dataiku を Redshift のデータ 向けにセットアップする方法を説明します。事前に、お使いのオペレーティングシステムに対応した Dataiku DSS(オンプレミス版)をインストールしておいてください。
CData JDBC Driver for Amazon Redshift のインストール
まず、Dataiku と同じマシンに CData JDBC Driver for Amazon Redshift をインストールします。JDBC Driver は以下のパスにインストールされます:
C:\Program Files\CData[product_name] 20xx\lib\cdata.jdbc.redshift.jar
Dataiku DSS での JDBC Driver 接続設定
Dataiku で CData JDBC Driver を使用するには、新しい SQL データベース接続を作成し、DSS の接続設定で JDBC Driver の JAR ファイルを追加する必要があります。
- Dataiku DSS プラットフォームにログインします。ブラウザでローカルに開きます(例:localhost:11200)。
- プラットフォームの右上にある Navigate to other sections of Dataiku メニューをクリックし、Administration を選択します。
- Connections タブを選択します。
- Connections 画面で New Connections ボタンをクリックします。
- スクロールして Other SQL databases を選択します。
Redshift に接続するための JDBC URL を生成します。jdbc:redshift: で始まり、その後にセミコロン区切りの接続文字列プロパティを続けます。
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。
組み込みの接続文字列デザイナー
JDBC URL の作成には、Redshift JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーを使用できます。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインから実行してください。
java -jar cdata.jdbc.redshift.jar
接続プロパティを入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。
一般的な JDBC URL は次のようになります:
jdbc:redshift:User=admin;Password=admin;Database=dev;Server=examplecluster.my.us-west-2.redshift.amazonaws.com;Port=5439;
- New SQL database (JDBC) connection 画面で、New connection name フィールドに名前を入力し、基本パラメータを指定します:
- JDBC Driver Class:cdata.jdbc.redshift.RedshiftDriver
- JDBC URL:前のステップで取得した JDBC 接続 URL
- Driver jars directory:システム上で JAR ファイルがインストールされているフォルダパス
次に、SQL dialect を選択します。ここでは「SQL Server」を選択しています。Create をクリックします。接続が成功すると、「Connection OK」というメッセージが表示されます。
- Data Catalog ウィンドウが表示されます。Connection to browse、Restrict to catalog、Restrict to schema ドロップダウンから目的の接続、カタログ、スキーマを選択し、List Tables をクリックします。Dataiku プラットフォームに必要なテーブルがすべて一覧表示されます。
- 一覧からテーブルを選択し、Preview をクリックしてテーブルデータを表示します。Close をクリックしてウィンドウを閉じます。
新しいプロジェクトの作成
Dataiku DSS プラットフォームでデータフローの準備、ダッシュボードの作成、Redshift のデータ の分析、AI/ML モデルの構築を行うには、まず新しいプロジェクトを作成する必要があります。
- Navigate to other sections of Dataiku メニューから Projects を選択します。
- Projects 画面で New Project をクリックし、+ Blank Project を選択します。
- New Project ウィンドウで、Name と Project Key を入力します。Create をクリックすると、新しいプロジェクトのダッシュボードが開きます。
- プロジェクト画面上部のメニューから Notebooks を選択します。
- + Create Your First Notebook ドロップダウンメニューをクリックし、Write your own オプションを選択します。
- New Notebook ウィンドウで SQL を選択します。
- Connection ドロップダウンから必要な接続を選択し、Notebook Name フィールドに名前を入力します。
接続のテスト
Redshift 接続をテストして Redshift のデータ を分析するには、クエリコンパイラでクエリを記述し、Run をクリックします。クエリ結果やフィルタリングされた Redshift のデータ の結果が画面に表示されます。
おわりに
CData JDBC Driver for Amazon Redshift の 30日間無償トライアル をダウンロードして、Dataiku と連携し、Redshift のデータ からカスタム AI/ML モデルを簡単に構築しましょう。
ご質問があれば、お気軽に サポートチーム までお問い合わせください。