ACL Analytics から Azure Data Lake Storage のデータに接続

Stanley Liu
Associate Technical Product Marketer

CData Connect AI を使って ACL Analytics からAzure Data Lake Storage のデータに接続し、リアルタイムデータでデータ分析ワークフローを実行できます。

ACL Analytics は Diligent HighBond の一部で、監査、リスク管理、コンプライアンスなどの目的で広く使われる強力なデータ分析ソフトウェアです。大量のデータを検査・分析して、異常やトレンド、潜在的なリスクや不正行為を特定できます。

CData Connect AI は Azure Data Lake Storage に接続するための専用クラウド間インターフェースを提供し、ACL Analytics から直接ライブAzure Data Lake Storage のデータを分析できます。ネイティブ対応データベースへのデータレプリケーションは不要です。CData Connect AI は最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルタや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に Azure Data Lake Storage へ直接送信します。サーバーサイド処理を活用することで、要求されたAzure Data Lake Storage のデータを迅速に取得できます。

ACL Analytics 用に Azure Data Lake Storage への接続を設定

ACL Analytics から Azure Data Lake Storage への接続は CData Connect AI を介して行います。ACL Analytics でAzure Data Lake Storage のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Azure Data Lake Storage への接続を作成・設定します。

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「Azure Data Lake Storage」を選択

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

Azure Data Lake Storage Gen2 への接続

それでは、Gen2 Data Lake Storage アカウントに接続していきましょう。接続するには、以下のプロパティを設定します。
- Account：ストレージアカウントの名前
- FileSystem：このアカウントに使用されるファイルシステム名。例えば、Azure Blob コンテナの名前
- Directory（オプション）：レプリケートされたファイルが保存される場所へのパス。パスが指定されない場合、ファイルはルートディレクトリに保存されます
Azure Data Lake Storage Gen2への認証

続いて、認証方法を設定しましょう。CData 製品では、5つの認証方法をサポートしています：アクセスキー（AccessKey）の使用、共有アクセス署名（SAS）の使用、Azure Active Directory OAuth（AzureAD）経由、Azure サービスプリンシパル（AzureServicePrincipal またはAzureServicePrincipalCert）経由、およびManaged Service Identity（AzureMSI）経由です。

アクセスキー

アクセスキーを使用して接続するには、まずADLS Gen2ストレージアカウントで利用可能なアクセスキーを取得する必要があります。

Azure ポータルでの手順は以下のとおりです：
1. ADLS Gen2ストレージアカウントにアクセスします
2. 設定でアクセスキーを選択します
3. 利用可能なアクセスキーの1つの値をAccessKey 接続プロパティにコピーします
接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。
- AuthScheme：AccessKey
- AccessKey：先ほどAzure ポータルで取得したアクセスキーの値
共有アクセス署名（SAS）

共有アクセス署名を使用して接続するには、まずAzure Storage Explorer ツールを使用して署名を生成する必要があります。

接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。
- AuthScheme：SAS
- SharedAccessSignature：先ほど生成した共有アクセス署名の値
その他の認証方法については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Azure Data Lake Storage Gen2への認証」セクションをご確認ください。
「Save & Test」をクリック
Azure Data Lake Storage 接続の追加ページで「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースのアクセス許可を設定します。

Personal Access Token の作成

REST API、OData API、または Virtual SQL Server を介して Connect AI に接続する場合、Personal Access Token（PAT）を使用して Connect AI への接続を認証します。アクセスの粒度を維持するために、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。
Personal Access Token は作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして安全な場所に保存してください。

接続と PAT が設定できたので、ACL Analytics からAzure Data Lake Storage のデータに接続する準備が整いました。

ACL Analytics から Azure Data Lake Storage に接続

以下のステップでは、ACL Analytics から CData Connect AI に接続して新しい Azure Data Lake Storage データソースを作成する方法を説明します。CData Connect AI Virtual SQL Server を使用すると、SQL Server への接続をサポートするツールからデータに接続できます。Virtual SQL Server は従来の SQL Server の動作を模倣し、さまざまなクエリオプションをサポートしています。

Analytics ファイルを開いた状態で、「Import」→「Database and application」を選択します。
新しい SQL Server 接続を作成します。
接続情報を設定します。
- Server: tds.cdata.com
- Port: 14333
- Auth Scheme: Password
- Username: Connect AI のユーザー名（例: [email protected]）
- Password: 上記 Connect AI ユーザーの PAT
- Database: Azure Data Lake Storage 接続の名前（例: ADLS1）
「Test Connection」をクリック
「OK」をクリック
これで ACL Analytics でAzure Data Lake Storage のデータを操作する準備が整いました。