Amazon SageMaker Canvas から RDS 経由で AlloyDB 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 AlloyDB に接続し、リアルタイムのAlloyDB 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AlloyDB 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、AlloyDB 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、AlloyDB 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AlloyDB 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AlloyDB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AlloyDB のデータをすばやく取得します。

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

Amazon SageMaker Canvas から AlloyDB への接続は、CData Connect AI を介して行います。それでは、AlloyDB のデータを Amazon SageMaker Canvas から利用できるようにするため、AlloyDB 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「AlloyDB」を選択

AlloyDB に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
AlloyDB 接続プロパティの取得・設定方法

AlloyDB に接続するには、次の接続プロパティが必要です。
- Server：AlloyDB 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。
- Port（オプション）：AlloyDB 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。このプロパティはデフォルトで5432に設定されます。
- User：AlloyDB サーバーに認証する際に使われるユーザー。
- Password：AlloyDB サーバーに認証する際に使われるパスワード。
- Database（オプション）：AlloyDB サーバーに接続する場合のデータベース。設定されていない場合は、ユーザーのデフォルトデータベースが使用されます。
AlloyDB への認証

標準認証
標準認証（事前に提供されたユーザーとパスワードの組み合わせを使用）は、デフォルトの認証形式です。
標準認証で接続する場合は、これ以上のアクションは必要ありません。

pg_hba.conf 認証スキーム

CData 製品がサポートしている他の認証方法では、AlloyDB サーバー上のpg_hba.conf ファイルで有効化する必要があります。

AlloyDB サーバーでの認証の設定については、こちらを参照してください。
MD5
pg_hba.conf ファイルのauth-method をmd5 に設定すると、MD5 パスワード検証を使用して認証できます。
SASL
CData 製品は、SASL（特にSCRAM-SHA-256）でパスワードを検証することで認証できます。
この認証方法を使用するには、pg_hba.conf ファイルのauth-method をscram-sha-256 に設定します。
Kerberos

Kerberos 認証は、CData 製品が接続を試行している際にAlloyDB サーバーで開始されます。この認証方法を有効化するには、AlloyDB サーバーでKerberos を設定します。AlloyDB サーバーでのKerberos 認証の設定を完了したら、CData 製品からKerberos 認証を行う方法については、ヘルプドキュメントの「Kerberos の使用」セクションを参照してください。
「Save & Test」をクリック
AlloyDB 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AlloyDB 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AlloyDB 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 AlloyDB 接続名（例: AlloyDB1）に設定
「Create connection」をクリックします。

AlloyDB を Amazon SageMaker Canvas に統合

RDS で Connect AI への接続が設定できたら、AlloyDB 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。

AlloyDB 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 AlloyDB 接続を検索します。
AlloyDB 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、AlloyDB 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。