AWS Lambda でリアルタイムSage 300 のデータにアクセス

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist
CData JDBC Driver を使用して、AWS Lambda からリアルタイムSage 300 のデータに接続。

AWS Lambda は、新しい情報やイベントに素早く応答するアプリケーションを構築できるコンピューティングサービスです。CData JDBC Driver for Sage 300 と組み合わせることで、AWS Lambda 関数からリアルタイムSage 300 のデータを操作できます。この記事では、Eclipse で構築した AWS Lambda 関数からSage 300 のデータに接続してクエリを実行する方法を説明します。

なお、この記事の執筆時点（2022年6月）では、AWS Toolkit for Eclipse がサポートする最新バージョンは Eclipse 2019-12 および Java 8 となっています。

最適化されたデータ処理機能を組み込んだ CData JDBC ドライバは、リアルタイムSage 300 のデータとのインタラクションにおいて卓越したパフォーマンスを発揮します。Sage 300 に対して複雑な SQL クエリを発行すると、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 操作を直接Sage 300にプッシュし、サポートされていない操作（主に SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。さらに、動的メタデータクエリ機能により、ネイティブのデータ型を使用してSage 300 のデータの操作・分析が可能です。

接続プロパティの設定と接続文字列の構築

Sage 300 には、Sage 300 Web API で通信するための初期設定が必要となるます。

  • Sage 300 のユーザー向けのセキュリティグループを設定します。Sage 300 のユーザーに、Security Groups の下にあるbSage 300 Web API オプションへのアクセスを付与します（各モジュール毎に必要です）。
  • /Online/Web と/Online/WebApi フォルダ内のweb.config ファイルを両方編集して、AllowWebApiAccessForAdmin のキーを true 設定します。webAPI アプリプールを再起動すると設定が反映されます。
  • ユーザーアクセスを設定したら、https://server/Sage300WebApi/ をクリックして、web API へのアクセスを確認してください。

Basic 認証を使用してSage 300 へ認証します。

Basic 認証を使用して接続する

Sage 300 に認証するには、次のプロパティを入力してください。プロバイダーは、クッキーを使用してSage 300 が開いたセッションを再利用することに注意してください。 そのため、資格情報はセッションを開く最初のリクエストでのみ使用されます。その後は、Sage 300 が返すクッキーを認証に使用します。

  • Url：Sage 300 をホストするサーバーのURL に設定します。Sage 300 Web API 用のURL を次のように作成してください。 {protocol}://{host-application-path}/v{version}/{tenant}/ 例えば、 http://localhost/Sage300WebApi/v1.0/-/ です。
  • User：アカウントのユーザー名に設定します。
  • Password：アカウントのパスワードに設定します。

NOTE: AWS Lambda 関数で JDBC ドライバーを使用するには、ライセンス（製品版または試用版）とランタイムキー（RTK）が必要です。ライセンス（または試用版）の取得については、弊社営業チームまでお問い合わせください。

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の構築には、Sage 300 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 JAR ファイルを実行してください。

java -jar cdata.jdbc.sage300.jar

接続プロパティ（RTK を含む）を入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。

AWS Lambda 関数の作成

  1. CData JDBC Driver for Sage 300 のインストーラーをダウンロードし、パッケージを解凍して JAR ファイルを実行してドライバーをインストールします。

  2. AWS Toolkit for Eclipse を使用して、Eclipse で新しい AWS Lambda Java プロジェクトを作成します。詳細な手順は AWS のチュートリアル（amazon.com）を参照してください。

    この記事では、テーブル名を入力として渡せるように、プロジェクトのInput Type を「Custom」に設定します。

  3. CData JDBC Driver for Sage 300 の JAR ファイル（cdata.jdbc.sage300.jar）をビルドパスに追加します。このファイルは INSTALL_PATH\lib\ にあります。
  4. Java クラスに以下の import 文を追加します。 
    import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;

  5. handleRequest メソッドの本体を以下のコードに置き換えます。DriverManager.getConnection メソッド呼び出し内の接続文字列は、実際の値に置き換えてください。

    String query = "SELECT * FROM " + input;

try {
	Class.forName("cdata.jdbc.sage300.Sage300Driver");
} catch (ClassNotFoundException ex) {
	context.getLogger().log("Error: class not found");
}

Connection connection = null;

try {
	connection = DriverManager.getConnection("jdbc:cdata:sage300:RTK=52465...;User=SAMPLE;Password=password;URL=http://127.0.0.1/Sage300WebApi/v1/-/;Company=SAMINC;");
} catch (SQLException ex) {
	context.getLogger().log("Error getting connection: " + ex.getMessage());
} catch (Exception ex) {
	context.getLogger().log("Error: " + ex.getMessage());
}

if(connection != null)
{
	context.getLogger().log("Connected Successfully!\n");
}

ResultSet resultSet = null;
try
{
	//executing query
	Statement stmt = connection.createStatement();
	resultSet = stmt.executeQuery(query);

	ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
	int numCols = metaData.getColumnCount();

	//printing the results
	while(resultSet.next())
	{
		for(int i = 1; i <= numCols; i++)
		{
			System.out.printf("%-25s", (resultSet.getObject(i) != null) ? resultSet.getObject(i).toString().replaceAll("\n", "") : null );
		}
		System.out.print("\n");
	}
}
catch (SQLException ex)
{
	System.out.println("SQL Exception: " + ex.getMessage());
}
catch (Exception ex)
{
	System.out.println("General exception: " + ex.getMessage());
}

String output = "query: " + query + " complete";
return output;

Lambda 関数のデプロイと実行

Eclipse で関数をビルドしたら、アップロードして実行する準備が整います。この記事では出力を AWS ログに書き込んでいますが、これをテンプレートとして、AWS Lambda 関数でSage 300 のデータを操作する独自のカスタムビジネスロジックを実装できます。

  1. パッケージを右クリックして、Amazon Web Services -> Upload function to AWS Lambda を選択します。
  2. 関数に名前を付け、IAM ロールを選択し、タイムアウト値を関数が完了するのに十分な値に設定します（クエリの結果サイズによって異なります）。
  3. パッケージを右クリックして、Amazon Web Services -> Run function on AWS Lambda を選択し、クエリ対象のSage 300オブジェクト名（例：「OEInvoices」）を入力します。
  4. ジョブの実行後、CloudWatch ログで出力を確認できます。

無償トライアル・詳細情報

CData JDBC Driver for Sage 300 の30日間の無償トライアルをダウンロードして、AWS Lambda でリアルタイムSage 300 のデータを活用してみてください。ご不明な点があれば、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

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