Amazon SageMaker Canvas から RDS 経由で Airtable のリアルタイムデータを活用

Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist

CData Connect AI を使って Amazon SageMaker Canvas の Amazon RDS コネクタから Airtable に接続し、リアルタイムのAirtable のデータでカスタムモデルを構築する方法を解説します。

Amazon SageMaker Canvas は、コードを書かずに予測の生成、データの準備、モデルの構築ができるノーコード機械学習プラットフォームです。CData Connect AI と組み合わせることで、クラウド間でリアルタイムにAirtable のデータにアクセスし、カスタム機械学習モデルの構築、顧客離反予測、テキスト生成、チャットボット開発など、さまざまな用途に活用できます。この記事では、RDS コネクタを使用して Amazon SageMaker Canvas から Connect AI に接続し、Airtable のデータを ML モデルのデプロイメントに統合する方法をご紹介します。

CData Connect AI は、Airtable 向けに純粋な SQL インターフェースをクラウド間で提供します。これにより、データをレプリケーションすることなく、Amazon SageMaker Canvas からAirtable のデータに簡単に接続できます。Connect AI は Amazon SageMaker Canvas からは SQL Server データベースとまったく同じように見え、フィルタや JOIN などの SQL 操作をAirtableに直接プッシュする最適化されたデータ処理により、サーバーサイド処理を活用してAirtable のデータをすばやく取得します。

Airtable への接続を設定（Amazon SageMaker Canvas 向け）

Amazon SageMaker Canvas から Airtable への接続は、CData Connect AI を介して行います。それでは、Airtable のデータを Amazon SageMaker Canvas から利用できるようにするため、Airtable への接続を作成していきましょう。

Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック

接続を追加パネルから「Airtable」を選択

Airtable に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Airtable への接続

それでは、Airtable に接続していきましょう。CData 製品は、Airtable にテーブルとビューを要求します。 Schema プロパティ（オプション）を使用すると、表示されるテーブルおよびビューを特定のベースに制限できます。特定のベースに制限したい場合は、このプロパティを使用するスキーマの名前に設定してください。（これはAirtable のBase 名に相当します。）

すべてのAirtable Bases に加えて、DataModelInformation という名前の静的スキーマもご利用いただけます。このスキーマでは、Bases、Tables、Users のような静的テーブルをクエリできます。 DisplayObjectIds がTrue に設定されている場合、Schema の値は名前ではなくAirtable Base id に設定する必要があります。

Airtableへの認証

続いて、認証方法を設定しましょう。個人用アクセストークンまたはOAuth PKCE のいずれかを使用してAirtable に認証できます。

個人用アクセストークン

個人用アクセストークンをまだ生成していない場合は、以下のステップで生成してみましょう。
1. ユーザーアカウントにログインします
2. "https://airtable.com/create/tokens" に移動します
3. Create new token をクリックします
4. Scopes で、Add a scope をクリックして以下の各スコープを追加します
  - data.records:read
  - data.records:write
  - schema.bases:read
5. Access で、トークンにアクセス権を付与するすべてのワークスペースとベースを追加します
6. Create token をクリックしてトークンを生成します。生成されたトークンは一度しか表示されませんので、必ずコピーして保存してください
次に、以下の設定を行います。
- AuthScheme：PersonalAccessToken
- Token：先ほど生成した個人用アクセストークンの値
OAuth PKCE については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。
「Save & Test」をクリック
Airtable 接続の追加ページで「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

パーソナルアクセストークンを追加

REST API、OData API、または仮想 SQL Server を通じて Connect AI に接続する場合は、パーソナルアクセストークン（PAT）を使用して認証を行います。アクセス管理を細かく制御するため、サービスごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして設定ページを開きます。
設定ページで「Access Tokens」セクションに移動し、「 Create PAT」をクリックします。
PAT に名前を付けて「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のみ表示されます。必ずコピーして、今後の利用のために安全に保管してください。

接続の設定と PAT の生成が完了したら、Amazon SageMaker Canvas からAirtable のデータに接続する準備は完了です。

Amazon SageMaker Canvas から CData Connect AI に接続

CData Connect AI での接続設定が完了したら、RDS コネクタを使用してAirtable のデータを Amazon SageMaker Canvas に統合していきましょう。

Amazon SageMaker Canvas でドメインとユーザープロファイルを選択し、「Open Canvas」をクリックします。
Canvas アプリケーションが開いたら、左側のパネルに移動して「My models」を選択します。
My models 画面で「Create new model」をクリックします。
Create new model ウィンドウでモデル名を入力し、Problem type を選択します。「Create」をクリックします。
モデルバージョンが作成されたら、Select dataset タブで「Create dataset」をクリックします。
Create a tabular dataset ウィンドウで「Dataset name」を入力し、「Create」をクリックします。
「Data Source」ドロップダウンをクリックして RDS コネクタを検索またはナビゲートし、「 Add Connection」をクリックします。
Add a new RDS connection ウィンドウで、以下のプロパティを設定します。
- Connection Name: 任意の接続名
- Engine type を sqlserver-web に設定
- Port を 14333 に設定
- Address を tds.cdata.com に設定
- Username を Connect AI ユーザー（例: [email protected]）に設定
- Password を上記ユーザーの PAT に設定
- Database name を Airtable 接続名（例: Airtable1）に設定
「Create connection」をクリックします。

Airtable を Amazon SageMaker Canvas に統合

RDS で Connect AI への接続が設定できたら、Airtable のデータを Amazon SageMaker Canvas のデータセットに統合していきましょう。

Airtable のデータで作成した RDS のテーブル形式データセットで、検索バーまたは接続リストから Connect AI で設定した Airtable 接続を検索します。
Airtable から使用したいテーブルを選択し、右側のキャンバスにドラッグ＆ドロップします。
以下のように、Airtable 接続から任意の数のテーブルを結合してワークフローを作成できます。「Create dataset」をクリックします。
データセットが作成されたら、「Select dataset」をクリックしてモデルを構築します。
分析を実行し、予測を生成してモデルをデプロイします。