Amazon SageMaker Canvas から RDS 経由で Anaplan のリアルタイムデータを活用
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Anaplan 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、Anaplan 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、Anaplan 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Anaplan 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Anaplan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Anaplan のデータをすばやく取得します。
Anaplan への接続を設定（Amazon SageMaker Canvas 向け）
Amazon SageMaker Canvas から Anaplan への接続は、CData Connect AI を介して行います。それでは、Anaplan のデータを Amazon SageMaker Canvas から利用できるようにするため、Anaplan 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「Anaplan」を選択
-
Anaplan に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Anaplan への認証
ドライバーはBasic、証明書、またはOAuth による認証をサポートしています。いずれの場合も、Region をAnaplan アカウントデータがホストされているリージョン（例：US1、これがデフォルト）に設定してください。
Basic 認証の使用
AuthScheme をBasic に設定し、Anaplan のUser とPassword を入力します。ワークスペースがシングルサインオン（SSO）を使用している場合は、Basic 認証を使用するために Exception User として割り当てられている必要があります。
証明書認証の使用
AuthScheme をCertificate に設定し、Certificate、CertificateType、PrivateKey プロパティを入力します（どちらかが暗号化されている場合はCertificatePassword / PrivateKeyPassword も設定してください）。証明書は、Anaplan テナント管理者に登録されたCA 発行のX.509 証明書である必要があります。
OAuth 認証の使用
Anaplan でカスタムOAuth アプリケーションを登録し、以下のプロパティを設定します：
- OAuthClientId：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントId。
- OAuthClientSecret：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントシークレット。
- CallbackURL：アプリケーションの登録時に定義したリダイレクトURI。
- InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定すると、ドライバーがOAuth トークンの交換と更新を自動的に管理します。
カスタムOAuth アプリの作成方法とOAuth の使用方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」の章を参照してください。
- 「Save & Test」をクリック
-
Anaplan 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Anaplan 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Anaplan 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 Anaplan 接続名（例: Anaplan1）に設定
- 「Create connection」をクリックします。
Anaplan を Amazon SageMaker Canvas に統合
RDS で Connect AI への接続が設定できたら、Anaplan 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。
- Anaplan 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 Anaplan 接続を検索します。
- Anaplan 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、Anaplan 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。
これで、Amazon SageMaker からAnaplan のデータにリアルタイムでアクセスできるようになりました。カスタム ML モデルを構築し、ビジネスの予測インサイトを生成して、組織の成長に活用してください。
クラウドアプリケーションから Anaplan への SQL アクセス
Amazon SageMaker Canvas からAnaplan のデータへのダイレクト接続が完成しました。データをレプリケーションすることなく、接続やデータセット、予測モデルをさらに追加してビジネスを推進できます。
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