datapine で Amazon Athena に接続したビジュアライゼーションを構築

Dibyendu Datta
Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist
CData Connect AI と datapine を使用して、リアルタイムのAmazon Athena のデータにアクセスしたビジュアライゼーションとダッシュボードを構築します。

datapine は、ブラウザベースのビジネスインテリジェンスプラットフォームです。CData Connect AI と組み合わせることで、datapine のビジュアライゼーションやダッシュボードから直接Amazon Athena のデータにアクセスできます。この記事では、CData Connect AI で Amazon Athena に接続し、datapine でシンプルな Amazon Athena 連携ビジュアライゼーションを構築する方法を説明します。

CData Connect AI は、Amazon Athena 向けの純粋な SQL Server インターフェースを提供し、ネイティブにサポートされたデータベースにデータをレプリケーションすることなく Amazon Athena のデータをクエリできます。最適化されたデータ処理を標準で備えており、サポートされているすべての SQL 操作(フィルター、JOIN など)を Amazon Athena に直接プッシュし、サーバーサイド処理を活用して要求されたAmazon Athena のデータを迅速に返します。

Amazon Athena データ連携について

CData は、Amazon Athena のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています:

  • IAM 認証情報、アクセスキー、インスタンスプロファイルなど、さまざまな方法で安全に認証できます。多様なセキュリティニーズに対応し、認証プロセスを簡素化します。
  • 詳細なエラーメッセージにより、セットアップを効率化し、問題を迅速に解決できます。
  • サーバーサイドでのクエリ実行により、パフォーマンスを向上させ、クライアントリソースへの負荷を最小限に抑えます。

ユーザーは、Tableau、Power BI、Excel などの分析ツールと Athena を統合し、お気に入りのツールから詳細な分析を行うことができます。

CData を使用した Amazon Athena のユニークなユースケースについては、ブログ記事をご覧ください:https://jp.cdata.com/blog/amazon-athena-use-cases


はじめに


datapine 用の Amazon Athena 接続を設定

datapine から Amazon Athena への接続は、CData Connect AI によって実現されます。datapine からAmazon Athena のデータを扱うには、まず Amazon Athena 接続を作成・設定します。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
  2. Add Connection パネルから「Amazon Athena」を選択
  3. Amazon Athena に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Amazon Athena 接続プロパティの取得・設定方法

    それでは、早速Athena 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。

    • DataSource:接続するAmazon Athena データソース。
    • Database:接続するAmazon Athena データベース。
    • AWSRegion:Amazon Athena データがホストされているリージョン。
    • S3StagingDirectory:クエリの結果を保存するS3 フォルダ。

    Database またはDataSource が設定されていない場合、CData 製品はAmazon Athena の利用可能なデータソースからすべてのデータベースのリスト化を試みます。そのため、両方のプロパティを設定することでCData 製品のパフォーマンスが向上します。

    Amazon Athena の認証設定

    CData 製品は幅広い認証オプションに対応しています。詳しくはヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してみてください。

    AWS キーを取得

    IAM ユーザーの認証情報を取得するには、以下のステップお試しください。

    1. IAM コンソールにサインインします。
    2. ナビゲーションペインでユーザーを選択します。
    3. ユーザーのアクセスキーを作成または管理するには、ユーザーを選択してからセキュリティ認証情報タブに移動します。

    AWS ルートアカウントの資格情報を取得するには、以下のステップをお試しください。

    1. ルートアカウントの認証情報を使用してAWS 管理コンソールにサインインします。
    2. アカウント名または番号を選択します。
    3. 表示されたメニューでMy Security Credentials を選択します。
    4. ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成するには、Continue to Security Credentials をクリックし、[Access Keys]セクションを展開します。

    その他の認証オプションについては、ヘルプドキュメントの「Amazon Athena への認証」を参照してください。

  4. Save & Test をクリック
  5. Add Amazon Athena Connection 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。

Personal Access Token を追加

REST API、OData API、または仮想 SQL Server 経由で Connect AI に接続する場合、Personal Access Token(PAT)が Connect AI への接続認証に使用されます。アクセスの粒度を維持するため、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。

  1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン()をクリックして Settings ページを開きます。
  2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック。
  3. PAT に名前を付けて Create をクリック。
  4. Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください。

接続の設定と PAT の生成が完了したら、datapine からAmazon Athena のデータに接続する準備が整いました。

datapine から Amazon Athena に接続

Connect AI で Amazon Athena への接続を設定したら、datapine から Amazon Athena に接続する準備が整いました。

  1. datapine にログイン
  2. Connect をクリックして「Connect」ページに移動
  3. データソースとして MS SQL Server を選択
  4. Integration ステップで接続プロパティを入力し、「Save and Proceed」をクリック
    • Internal Name を設定
    • Database Name を先ほど設定した接続名に設定(例:AmazonAthena1)
    • Host / IP を「tds.cdata.com」に設定
    • Username を Connect AI のユーザー名に設定(例:[email protected]
    • Password を対応する PAT に設定
    • Database Port を「14333」に設定
  5. Data Schema ステップで、ビジュアライズするテーブルとフィールドを選択し、「Save and Proceed」をクリック
  6. References ステップで、選択したテーブル間のリレーションシップを定義し、「Save and Proceed」をクリック
  7. Data Transfer ステップで「Go to Analyzer」をクリック

datapine で Amazon Athena のデータ をビジュアライズ

CData Connect AI に接続したら、datapine でAmazon Athena のデータをビジュアライズする準備が整いました。ビジュアライズしたいディメンションとメジャーを選択するだけです!

datapine から Amazon Athena に接続できたので、どこにいてもリアルタイムのAmazon Athena のデータをビジュアライズ・分析できるようになりました。datapine から 300 以上の SaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースへのリアルタイムデータアクセスを実現するには、CData Connect AI をお試しください!

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