Geckoboard でダッシュボードを作成し、リアルタイムの Azure Data Lake Storage のデータをビジュアライズ

Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist

CData Connect AI を使用してリアルタイムのAzure Data Lake Storage のデータに接続し、Geckoboard でリアルタイムモニタリングとビジュアライゼーションのためのダッシュボードを作成します。

Geckoboard は、主要業績評価指標（KPI）のビジュアライゼーションを簡素化するビジネスインテリジェンスツールで、ライブダッシュボードを作成できます。Salesforce、Snowflake、Google Analytics、スプレッドシートなど、さまざまなソースからデータを統合し、視覚的に魅力的で理解しやすい形式で表示できます。シンプルさと明瞭さを重視して設計された Geckoboard は、企業がパフォーマンスをモニタリングし、目標を追跡し、データドリブンな意思決定を行うのに役立ちます。

CData Connect AI と組み合わせると、Geckoboard からダッシュボード、モニタリング、ビジュアライゼーションなどのためにAzure Data Lake Storage のデータへ即座にクラウド間でアクセスできます。この記事では、Azure Data Lake Storage に接続し、Geckoboard でAzure Data Lake Storage のデータを使用してビジュアライゼーションを作成する方法を説明します。

CData Connect AI は、Azure Data Lake Storage 向けのシームレスな SQL Server クラウド間インターフェースを提供し、Geckoboard でリアルタイムのAzure Data Lake Storage のデータを使用したダッシュボードとビジュアライゼーションを簡単に作成できます。ビジュアライゼーションを構築する際、Geckoboard は必要なデータを取得するために SQL クエリを必要とします。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（フィルターや JOIN など）を Azure Data Lake Storage に直接プッシュし、サーバーサイド処理を活用してAzure Data Lake Storage のデータを高速かつ効率的に取得します。

Geckoboard 用の Azure Data Lake Storage 接続を設定

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

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

Add Connection 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 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
Add Azure Data Lake Storage 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。

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。
Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック。
PAT に名前を付けて Create をクリック。
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、Geckoboard からAzure Data Lake Storage のデータに接続する準備が整いました。

Geckoboard でリアルタイムの Azure Data Lake Storage データに接続

以下の手順に従って、Geckoboard から CData Connect AI 仮想 SQL Server API への接続を確立します。

Geckoboard にログイン
カスタムダッシュボード名を追加し、Add widget をクリック
Connect your data 検索バーで「Databases」を検索
Database type として SQL Server を選択
接続情報を入力：
- Connection name：CData Connect AI への接続名を入力
- Host：仮想 SQL Server エンドポイントを入力：tds.cdata.com
- Port：14333 を入力
- Database name：接続したい CData Connect AI データソースの Connection Name を入力（例：ADLS1）
- Username：CData Connect AI のユーザー名を入力。CData Connect AI インターフェースの右上に表示されています（例：[email protected]）
- Password：Settings ページで生成した PAT を入力
Connect をクリック